Leonardo Villar*
América Latina y su Inserción en el Mundo
Global del Siglo XXI
Evento organizado por CIEPLAN, Universidad
del Pacífico y CAF
Lima, 22 de junio, 2013
*Presentación basada en un trabajo en elaboración conjuntamente con
Cristina Fernández, con asistencia de investigación de Hugo Carrillo
Fuente: Banco Mundial y cálculos propios.
•
2 períodos de auge, el más intenso es el actual.
•
Los “ciclos o bonanzas” pueden generar efectos adversos si no se enfrentan
correctamente. Este análisis se concentra en estos períodos
Exportaciones de recursos naturales
(% del PIB Mundial)1962-2011
•
Las exportaciones de RN no son exclusivas de economías menos desarrolladas
•
Las bonanzas sí se concentran en países de ingresos medios y bajos y en mayor
grado en AL; Alta participación en el PIB y volatilidad
Algunas características de las exportaciones de recursos
naturales
Exportaciones recursos
naturales /
exportaciones mundiales
de recursos naturales
(promedio 1962-2011)
Exportaciones de recursos naturales /
PIB
Promedio
Desviación
1962-20112002-2011 1962-2011 2002-2011
Ingresos altos
65%
4%
6%
1,1%
1,6%
Ingresos medios y
bajos
36%
8%
11%
1,8%
2,7%
Sur América
7%
9%
12%
2,1%
3,3%
Metodología para identificación de bonanzas
Dos Criterios
(3 años
continuos)
El valor de las exportaciones
de determinado grupo de
exportaciones
de
recursos
naturales es superior a 4
puntos del PIB (ver Sachs,
1999).
El valor de las exportaciones
de
determinado grupo de
exportaciones
de
recursos
naturales
sobre
PIB
se
encuentra por lo menos una
desviación
estándar
por
encima de la mediana de la
serie.
Nota: Se permite el incumplimiento de 1 criterio en 1 año, si la bonanza dura por lo menos 4 años.
X/PIB
Alimentos
X/PIB
Minerales
X/PIB
Combustibles
X/PIB
Otras MP
Algunas estadísticas sobre bonanzas a nivel global
•
Suramérica tiene la mayor proporción de países que han experimentado
alguna bonanza
•
Países como China, India y Corea del sur nunca han experimentado bonanzas
Países
incluidos
en la
muestra
Países con
bonanza
Países con
bonanza /
países incluidos
en la muestra
Total
bonanzas
Bonanzas
promedio
por país
Este de Asia y Pacífico
21
7
33%
13
0,6
Europa y Asia Central
23
8
35%
13
0,6
Centro América y el Caribe
17
11
65%
17
1,0
Suramérica
12
12
100%
31
2,6
Medio Oriente y Nor-Africa
12
6
50%
16
1,3
Sur de Asia
8
2
25%
5
0,6
África Subsahariana
45
24
53%
40
0,9
Altos ingresos
55
22
40%
43
0,8
Total
193
92
48%
178
0,9
Diferencias sectoriales entre las bonanzas
* Mediana
Fuente: Banco Mundial y cálculos propios.
•
Las bonanzas de combustibles y minerales son las más largas y
profundas, tanto en el conjunto de países como con particular fuerza en
Suramérica
Total
Suramérica
Número de
bonanzas
Tamaño de
bonanza (*)
(% del PIB)
Duración
del boom*
(años)
Porcentaje
de bonanzas
Tamaño de
bonanza (*)
(% del PIB)
Duración del
boom*
(años)
Alimentos
84
3,5%
5,0
20%
4,2%
5,0
Combustibles
37
5,4%
7,0
16%
6,7%
8,0
Minerales
25
5,1%
5,0
24%
7,4%
6,8
Otras MP
32
4,3%
5,5
6%
4,0%
3,5
El último quinquenio: Una bonanza de bonanzas a nivel
mundial. Especialmente en minerales y combustiles
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 1 9 6 2 1 9 6 3 1 9 6 4 1 9 6 5 1 9 6 6 1 9 6 7 1 9 6 8 1 9 6 9 1 9 7 0 1 9 7 1 1 9 7 2 1 9 7 3 1 9 7 4 1 9 7 5 1 9 7 6 1 9 7 7 1 9 7 8 1 9 7 9 1 9 8 0 1 9 8 1 1 9 8 2 1 9 8 3 1 9 8 4 1 9 8 5 1 9 8 6 1 9 8 7 1 9 8 8 1 9 8 9 1 9 9 0 1 9 9 1 1 9 9 2 1 9 9 3 1 9 9 4 1 9 9 5 1 9 9 6 1 9 9 7 1 9 9 8 1 9 9 9 2 0 0 0 2 0 0 1 2 0 0 2 2 0 0 3 2 0 0 4 2 0 0 5 2 0 0 6 2 0 0 7 2 0 0 8 2 0 0 9 2 0 1 0 2 0 1 1 Número de bonanzas
Otras MP Alimentos Combustibles Minerales
Suramérica y Africa sub-sahariana son los principales
protagonistas de esta bonanza de bonanzas
Las bonanzas de Suramérica se concentran en la última
década, tanto en minerales y combustibles como en
alimentos
Fuente: Banco Mundial y cálculos propios.
0 2 4 6 8 10 12 14 1 9 6 2 1 9 6 3 1 9 6 4 1 9 6 5 1 9 6 6 1 9 6 7 1 9 6 8 1 9 6 9 1 9 7 0 1 9 7 1 1 9 7 2 1 9 7 3 1 9 7 4 1 9 7 5 1 9 7 6 1 9 7 7 1 9 7 8 1 9 7 9 1 9 8 0 1 9 8 1 1 9 8 2 1 9 8 3 1 9 8 4 1 9 8 5 1 9 8 6 1 9 8 7 1 9 8 8 1 9 8 9 1 9 9 0 1 9 9 1 1 9 9 2 1 9 9 3 1 9 9 4 1 9 9 5 1 9 9 6 1 9 9 7 1 9 9 8 1 9 9 9 2 0 0 0 2 0 0 1 2 0 0 2 2 0 0 3 2 0 0 4 2 0 0 5 2 0 0 6 2 0 0 7 2 0 0 8 2 0 0 9 2 0 1 0 2 0 1 1
Numero de bonanzas en Suramérica
Posibles mecanismos procíclicos
•
Canal del crédito doméstico
•
Canal de los flujos de capital (IED)
Correlaciones para las economías que han presentado
bonanza (1962-2011)
•
Los factores procíclicos operan más en las bonanzas de combustibles que en las
de minerales y no operan en el caso de alimentos.
•
Los resultados para Colombia y Chile son más fuertes que pare el promedio
mundial
•
En Colombia contrastan los resultados entre las bonanzas de combustibles y
alimentos (café)
1/ Promedio de los coeficientes de correlación de todos los países: “Between indicator”. Fuente: Banco Mundial, Comtrade y cálculos propios.
Indicador
Región
Minerales
Combustibles
Alimentos
Crédito
doméstico /
PIB
Promedio mundial /1
0.00
0.18
-0.08
Colombia
0.70**
-0.80**
Chile
0.20**
IED /PIB
Promedio mundial /1
0.06
0.13
-0.10
Colombia
0.30**
-0.50**
Chile
0.30**
Correlaciones para las economías que han presentado bonanza en
el período completo y en el reciente (2000-2011)
Promedio de todas las correlaciones a nivel mundial
•
En los promedios mundiales, los resultados para el período reciente son más
contundentes
•
Para el período reciente, la prociclicidad también opera en el caso de alimentos
Fuente: Banco Mundial, Comtrade y cálculos propios.
Indicador
Periodo
Minerales
Combustibles
Alimentos
IED / PIB
1970-2011
0.00
0.18
-0.08
2000-2011
0.31
0.21
0.15
Crédito / PIB
1962-2011
0.06
0.13
-0.10
Correlaciones para las economías que han presentado bonanza
reciente (2000-2011): Promedios mundiales y para Suramérica
•
Los factores procíclicos operan dependiendo del grado de integración financiera
en Suramérica
•
En alimentos los resultados son mixtos
Nota: /1 Promedio. Between indicator Fuente: Banco Mundial, Comtrade y cálculos propios.
Indicador
Región
Minerales Combustibles Alimentos
Crédito /
PIB
Promedio mundial/1
0.33
0.19
0.39
SA Financieramente integrados
0.15
0.81**
-0.63**
SA No financieramente integrados
-0.22
-0.1
IED / PIB
Promedio mundial/1
0.31
0.18
0.15
SA Financieramente integrados
0.54
0.34**
0.64**
SA No financieramente integrados
-0.41
-0.18
Donde d* es una dummy que toma valor de 1 cuando hay bonanza en el sector, libertad, se refiere al índice de Libertad Económica de Heritage Foundation y fed se refiere a la tasa de los bonos del Tesoro de Estados Unidos
Estimación del efecto de las bonanzas sobre el crédito
Período 1995-2011, 114 países
El crédito/PIB ha sido procíclico a las bonanzas de combustibles. La evidencia
para los minerales y los alimentos es menos concluyente. La tasa del FED y
las restricciones de libertades económicas afectan negativamente la
___c_coccoononnsns ss ----..4..4484885855151011000555544 44 ...1.114148448884444444488788777 ---3-3.33...22227777 000.0..0.0000050055 5 --.--...7779799999899888000022522555 ---.-.1..117177700004404400088883333 fffefedeedd d --2--22.2..1.11010700777999900800888 ..9..998988181117797799900006666 ---2-22.2.1..1151555 00.00..0.0040474477 7 --4--444...1.11818988999222211211222 ---.-.0..002022266666606600055553333 lllliiiibbebbeererrtrttatadaadd d ..0..0010118188383331111555599 99 ...0.000002002225555991991112222 77.77...00007777 000.0..0.0000000000 0 ....000101121228288282222272277 7 ..0..00022223383388800009999 bbbboooooomoomm_m__m_mmamataatt3t33 3 ----....1112126226686888227227777777 ..0..00505555555559559995555 --2--22.2...222288 88 000.0..0.0300337377 7 --.--...222424444446466688883383388 8 ---.-.0..000000088889979977711116666 bbbboooooomoommm___c_ccocomoom3mm33 3 ...0.0010115153553332222111144 44 ...0.004041441171777777799299222 000.0...33337777 000.0..7.7177119199 9 --.--...0007077373323222444466666666 ..1..110100033338888888899995555 bbobbooooooomm_mm_m__mmimiinin3nn33 3 --.--...00080883831331111118188899 99 ...0.004044444464666000055955999 --1--1.11...888866 66 000.0..0.0800888111 1 ----....1117177777767666777799199111 ..0..001011111114444444411113333 bbbboooooooomm_mm___aaalallilimiim3mm33 3 --.--...000101111114144411111161166 6 ...0.010011515552222222222221111 ---0-00.0...777755 55 000.0.4..4644666444 4 ---.-...0004043443633666888811111111 ..0..002022200008858855577779999 bbbboooooomoomm_m__m_mmamataatt t --.--...11151550500505551111000099 99 ...0.004047447797999777766566555 --3--33.3...111144 44 000.0..0.0000006066 6 --.--...222525525222222211116656655 5 ---.-.0..004044488888808800055552222 bbbboooooooommm_m__c_coccoomomm m ....0005055050200222999999799777 ...0.010011818884444771771113333 222.2...777722 22 000.0.0..0010111555 5 ....0001011111111111444422222222 ..0..008088899994454455577772222 bbbboooooomoomm_m__m_mmiminiinn n ..1..1131331311818988999666666 66 ...0.006066666660000666655955999 22.22.0..0000000 000.0..0.0600666333 3 ----....0000008008818111555566966999 ..2..227277711119959955500001111 bbbboooooomoommm___a_aalalilliimimm m ....0004044242922999333344144111 ...0.020022323332222009009991111 111.1...88588555 000.0.0..0080888333 3 ----...0.00000060666222266766777 ..0..009099922221131133355552222 cccrcrerreededd d CCCoCoeooeeeffff.. .. SSStStdttdd.d... EErEErrrrrrr.. .. tttt PPP>P>>|>|t||ttt||| | [[[[999595%55%% % CCCCoonoonnnffff.. .. IIInInntntetteeerrrrvvavvaaallll]]]] DDDDrrirriisisscsccc////KKrKKrrraaaaaaaayyyy wwwiwiitittthhhhiiniin nn RRRR----ssssqquqquuauaararrreeeedd dd ==== 0000..2..222111100008888 m mm maaaaxxxxiiiimmmmuumuummm lllalaagagg:g: :: 2222 PPPrPrroroboobbb >> >> FFFF ==== 0000..0..000000000000000 G GG Grrorrooouuuupppp vvvvaaraarririiaiaababblblllee ee ((((iiii))))::: : IIDIIDDD FFF(F(( ( 11110000,, ,, 111616)66)) ) ==== 113113333333....99999999 M MM Meeteettthhhhoodooddd:::: FFiFFiixixxexeeded-dd---eeeeffffffeffeeeccctctsttss s rrrreegeegggrrrreeseessssssisiioionoonnn NNuNNuumummmbbebbeeerrrr oofoofff gggrgrorroououuuppppss ss ==== 111111114444 R RR Reegeeggrgrrreeseesssssssiiioionoonn n wwwiwitiittthhhh DDDDrrirriisisscsccocoloolllllll----KKrKKrraraaaaaayay yy ssssttttaaaanndnndddaaaarrrdrd dd eeererrrrrrrooroorrsrsss NNuNNuumummmbbbbeereerrr ooooffff ooobobbsbss s ==== 1161166633330000
Estimación del efecto de las bonanzas sobre el
crédito/PIB adicionando rezagos de tres años
Correlaciones entre ingresos por recursos
naturales/PIB y participación de manufacturas/PIB
Promedio de todas las correlaciones a nivel mundial para las economías que han
presentado bonanza
Hay mas indicios de enfermedad holandesa en las bonanzas de minerales y
combustibles
Fuente: Banco Mundial, Comtrade y cálculos propios.
Periodo
Región
Minerales
Combustibles
Alimentos
1965-2011
Prom Mundial
-0.23
-0.27
0.18
Suramérica
-0.33
-0.42
0.1
Colombia
-0.78
0.84
2000-2011
Prom Mundial
-0.32
-0.50
-0.08
Suramérica
-0.48
-0.41
0.14
Colombia
-0.54
Estimación del efecto de las bonanzas
sobre el VA manufacturas/PIB
El progreso en la productividad laboral en América Latina y en
Colombia ha sido bajo en buena medida por migración de
trabajadores hacia sectores de baja productividad:
¿Las bonanzas contribuyen a eso?
Un indicio en el caso colombiano: comportamiento de su
balanza comercial minero-energética vs la industrial
Total
Sector
minero-energético
Sector
agropecuario*
Sector industrial
(40.000) (30.000) (20.000) (10.000) 10.000 20.000 30.000 40.000 2 0 0 0 2 0 0 1 2 0 0 2 2 0 0 3 2 0 0 4 2 0 0 5 2 0 0 6 2 0 0 7 2 0 0 8 2 0 0 9 2 0 1 0 2 0 1 1 2 0 1 2 M il lo n e s d e d ó la re s F O B*
incluye ganadería, caza y silvicultura.Nota: La balanza comercial es calculada de acuerdo a la clasificación CIIU Rev. 3 y usando un factor de conversión anual para las importaciones en dólares CIF.
Reflexiones finales
•
Estamos atravesando una bonanza de bonanzas a nivel mundial y
Suramérica es un protagonista central de este episodio.
•
El crédito y la IED han operado como amplificadores de la bonanza,
especialmente en el caso de los países financieramente integrados.
•
Las bonanzas de minerales y combustibles tienden a ser más largas
y profundas, utilizar más los canales amplificadores y generar
mayores síntomas de enfermedad holandesa.
•
Lo anterior no significa que las bonanzas sean una maldición.
•
La bendición que ellas representan requiere políticas contracíclicas y
mecanismos de ahorro encaminados a enfrentar el problema de
enfermedad holandesa que son particularmente urgentes en el caso
de bonanzas de minerales y combustibles
Las bonanzas identificadas en Suramérica son las esperadas.
Algunos ejemplos
0,00% 2,00% 4,00% 6,00% 8,00% 10,00% 12,00% 14,00% 1 9 6 2 1 9 6 5 1 9 6 8 1 9 7 1 1 9 7 4 1 9 7 7 1 9 8 0 1 9 8 3 1 9 8 6 1 9 8 9 1 9 9 2 1 9 9 5 1 9 9 8 2 0 0 1 2 0 0 4 2 0 0 7 2 0 1 0 E x p o rt a ci o n e s p o r g ru p o /P IBColombia - bonanzas
Xcombustibles/PIB Límite máximo XAlimentos/PIB Límite máximo
Las bonanzas identificadas en Suramérica son las
esperadas
0,00% 5,00% 10,00% 15,00% 20,00% 25,00% 30,00% 1 9 6 2 1 9 6 6 1 9 7 0 1 9 7 4 1 9 7 8 1 9 8 2 1 9 8 6 1 9 9 0 1 9 9 4 1 9 9 8 2 0 0 2 2 0 0 6 2 0 1 0 E x p o rt a c io n e s p o r g ru p o / P IB Chile-minería Xminerales/PIB Límite máximo 0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25 1 9 6 2 1 9 6 6 1 9 7 0 1 9 7 4 1 9 7 8 1 9 8 2 1 9 8 6 1 9 9 0 1 9 9 4 1 9 9 8 2 0 0 2 2 0 0 6 2 0 1 0 E x p o rt a c io n e s p o r g ru p o / P IB Ecuador - bonanzas Xcombustibles/PIB Límite máximo XAlimentos/PIB Límite máximo 0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25 1 9 6 2 1 9 6 6 1 9 7 0 1 9 7 4 1 9 7 8 1 9 8 2 1 9 8 6 1 9 9 0 1 9 9 4 1 9 9 8 2 0 0 2 2 0 0 6 2 0 1 0 E x p o rt a c io n e s p o r g ru p o / P IB Paraguay-alimentos Xalimentos/PIB Límite máximo 0,00% 2,00% 4,00% 6,00% 8,00% 10,00% 12,00% 14,00% 16,00% 1 9 6 2 1 9 6 6 1 9 7 0 1 9 7 4 1 9 7 8 1 9 8 2 1 9 8 6 1 9 9 0 1 9 9 4 1 9 9 8 2 0 0 2 2 0 0 6 2 0 1 0 E x p o rt a c io n e s p o r g ru p o /P IB Perú-bonanzas Xminerales/PIB Límite máximo XAlimentos/PIB Límite máximoLas bonanzas identificadas en Suramérica son las
esperadas
0 0,02 0,04 0,06 0,08 0,1 0,12 0,14 1 9 6 2 1 9 6 5 1 9 6 8 1 9 7 1 1 9 7 4 1 9 7 7 1 9 8 0 1 9 8 3 1 9 8 6 1 9 8 9 1 9 9 2 1 9 9 5 1 9 9 8 2 0 0 1 2 0 0 4 2 0 0 7 E x p o rt a c io n e s p o r g ru p o / P IB Uruguay - alimentos Xalimentos/PIB Límte máximo 0,00% 5,00% 10,00% 15,00% 20,00% 25,00% 1 9 6 2 1 9 6 6 1 9 7 0 1 9 7 4 1 9 7 8 1 9 8 2 1 9 8 6 1 9 9 0 1 9 9 4 1 9 9 8 2 0 0 2 2 0 0 6 2 0 1 0 E x p o rt a c io n e s p o r g ru p o / P IB Bolivia - bonanzas XAlimentos/PIB Límite máximo XCombustibles/PIB Límite máximo XMinerales/PIB Límite máximo 1,50% 2,00% 2,50% 3,00% 3,50% 4,00% 4,50% 5,00% 1 9 6 2 1 9 6 5 1 9 6 8 1 9 7 1 1 9 7 4 1 9 7 7 1 9 8 0 1 9 8 3 1 9 8 6 1 9 8 9 1 9 9 2 1 9 9 5 1 9 9 8 2 0 0 1 2 0 0 4 2 0 0 7 E x p o rt a c io n e s p o r g ru p o / P IB Brasil- alimentos XAlimentos/PIB Límite máximo *El efecto precios ha sido dominante en las bonanzas de
minerales en Perú y Chile y de combustibles en Ecuador y
Venezuela
Cambio en el índice
(2011-2002)
Tipo de
bonanza
País
Grupo
Producto
Valor
Precio Cantidad
Argentina
Alimentos
Soya, maíz y trigo
2,9
0,8
1,2
Cantidades
Paraguay
Alimentos
Soya
5,2
0,8
2,6
Cantidades
Uruguay
Alimentos
Carne y cereales
3,1
0,1
2,6
Cantidades
Chile
Minerales
Cobre
4,6
2,6
0,5
Precio
Perú
Minerales
Cobre y metales
preciosos
6,8
2,7
1,1
Precio
Bolivia
Combustibles Gas natural y zinc
14,9
1,3
5,8
Cantidades
Colombia
Combustibles Petróleo y carbón
7,6
1,6
2,3
Cantidades
Ecuador
Combustibles Petróleo
5,4
1,5
1,6
Ambos
Venezuela
Combustibles Petróleo
2,1
1,1
0,5
Precio
Decomposition of growth between “within” and “structural change”
components, 1990-2005
Nota: Regional averages are unweighted averages for countries for which data are available. Fuente: McMillan and Rodrik (2011).
Estimación del efecto de las bonanzas sobre la IED
Donde d* es una dummy que toma valor de 1 cuando hay bonanza en el sector ylibertad, se refiere al ínidice de Libertad Económica de Heritage Foundation. La tasa fed no resulto significativa.
La inversión extranjera ha sido procíclica a las bonanzas de minerales. La
evidencia para los combustibles y los alimentos es menos concluyente. Las
restricciones de libertades económicas afectan negativamente los flujos de IED.
____ccoccoononnnsss s ---.-...0040044040002222882882262666 ....00030332320220001113133399 99 ---1-1.11.2..222666 6 000.0...222222622666 ---.-..1.111008008188111444499 99 ....0020022277757585588833393999 lllliibiibbbeeeerrrtrtattaaaddd d ....0000000101311333000101311333 ....0000000000005555225225556666 222.2...444488 88 000.0.0..00022252555 ...0.000000000001118188877177111 ..0..000000022242414411155565666 bbbboooooomoommm___m_mmamataatt t --.--...00001115159559499444444747 77 ....0000006006626222222121111111 --2--222....555566 66 000.0...002002212111 ----...0.002029229991113133322822888 ---.-.0..000000022272757755566666666 bbbboooooomoommm___c_ccocomoomm m ..0..0000003033399799776766767 77 ....0000005005557777000808388333 00.00...7777000 0 000.0...449449969666 ----...0.000008008881112122244344333 ..0..000111166606070077777777777 bbbboooooooommmm___m_mimmiiinnn n ....0000333434844888111414144111 ....0010011111111111555555558888 333.3...111122 22 000.0.0..00000070777 ...0.001011111111116166644744777 ..0..000555588848464466633343444 bbbboooooomoomm_m___aaalalilliiimmm m ....00000002027227377393399696 66 ....0000003003363666777878688666 0000....777744 44 000.0...446446676777 ----...0.000005005505005055588888888 ..0..000111100050535533377797999 iieiieeeddd d CCCCooeooeefeff.f. .. SSSSttdttdd.d... EErEErrrrrrr.. .. tttt PPP>P>>>||t||tt|t||| [[[9[99595%55%%% CCCCoonoonnnfff.f. .. IIInInnnttetteeerrrvrvavvaaalll]l]]] DDDrDrirrisiisscsccc////KKrKKrrraaaaaaaayyyy wwwwiiiittththhhiiniin nn RRRR----sssqsquqquuuaaaarrrereeedd dd ==== 0000..0..000222266646444 m m m maaxaaxxxiiiimmmmuumuummm lllalaagaggg:: :: 2222 PPPPrrrrooboobbb >> >> FFFF ==== 0000..0..000000033303000 G G G Grrrorooouuuupppp vvavvaaarrririaiiaaabbblblelleee (((i(i)ii))):::: IIIIDDDD FF(FF( (( 5555,,,, 11611666)))) ==== 5555....88818111 M M M Meeteethtthhhooooddd:d::: FFiFFiixixxxeeeded-dd---eeeefffffffefeeeccccttsttsss rrreregeegggrrrreeseesssssssiiioionoonnn NNNuNuuummmbmbebbeeerrrr oofoofff gggrgrorrooouuupupppss ss ==== 111111111111 R R R Reegeeggrgrrreeseesssssssiiiioonoonn n wwwiwitiittthhhh DDDrDrirriiissscscccooloolllllll----KKrKKrarraaaaaaayy yy ssssttttaaanandnndddaaaarrrdrd dd eeererrrrrrrooroorrsrsss NNuNNuuummmbmbbbeereerrr ooooffff ooobobbbssss ==== 1161166644494999
Estimación de una ecuación de crédito doméstico.
Consideraciones técnicas
•
Estimación con la muestra desde 1995 (disponibilidad
del índice de libertad económica).
•
Solo para países con buena información económica (más
del 80% de los datos). En total 114 países
•
Estimador, efectos fijos robustos a correlación temporal,
correlación entre países y heteroscedasticidad.
•
Realización de la estimación incluyendo las dummies y el
índice de libertad económica rezagados (3 años), para
analizar el efecto de una bonanza en el pasado sobre los
indicadores macroeconómicos.
1/ Promedio de los coeficientes de correlación de todos los países: “Between indicator”. Fuente: Banco Mundial, Comtrade y cálculos propios.
