Impacto de la reducción de los precios internacionales del petróleo sobre el grado de inversión de Colombia

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Impacto de la reducción de los precios internacionales del

petróleo sobre el grado de inversión de Colombia

Maria Alejandra Castro Morales Correo: [email protected]

Marzo 2015 Asesor: Raúl Castro R

Resumen

El presente documento estudia la correlación y causalidad que existe entre los determinantes del Grado de Inversión en Colombia y los precios internacionales del petróleo en el periodo comprendido entre 1993 y 2013. Igualmente, examina la dirección y el tiempo que transcurre para darse el cambio analizando sus posibles consecuencias. La metodología aplicada consiste en llevar a cabo el método de correlación estadística que busca identificar si las variables a analizar pueden mostrar un impacto significativo debido al choque en los precios del petróleo. Luego, se implementara la prueba de causalidad de Granger, la cual determina si existe una causalidad entre dos variables de series de tiempo, en este caso, entre la calificación crediticia y las variables PIB per cápita, balanza comercial, balance fiscal, deuda bruta y pago de intereses deuda externa. Por último, se implementará la función de impulso respuesta, la cual muestra la magnitud y dirección del impacto en el grado de inversión del país. En base a la evidencia encontrada se puede afirmar que los precios del petrolero causan cambios en la calificación crediticia del país vía PIB per cápita, balanza comercial, balance fiscal, deuda bruta y pago de intereses deuda externa. Probando que un aumento de un 1% en las variables PIB cápita y balance fiscal, aumentan la calificación crediticia en 1.7% y 1.6% respectivamente. Por el contrario, un aumento de 1% en la variable deuda bruta, disminuye la calificación en un 1.4%. Sin embargo, se encontró que estos efectos se verán un año más tarde, es decir, no presentan una relación de largo plazo.

Palabras clave: Causalidad de Granger, función impulso – respuesta, calificación crediticia, precios internacionales del petróleo, grado de inversión.

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1. Introducción

El análisis del sector petrolero se ha convertido en una rama relevante de la investigación económica en los últimos años. A pesar de ser una materia prima, su participación en el PIB en el año 2014 fue del 4%, bastante alta en comparación con la del café que fue 0.9% o la del carbón que se encontró en un 1.39%. Por otro lado, desde el 2011, la calificación crediticia del país ha cobrado relevancia ya que las agencias calificadoras otorgaron grado de inversión al país, permitiendo que inversión extranjera llegara a ocupar un lugar importante en el crecimiento económico del país. Es por esto, que se quiere evaluar la relación de estos temas transcendentales para la economía colombiana y como pueden tener una relación causal afectando el grado de inversión que actualmente presenta Colombia.

Justificando un poco esta relación, cabe aclarar que los ingresos fiscales provenientes del sector petrolero representan el 20% de los ingresos fiscales totales (Banco de la República, 2013), lo que supone que la caída de los precios del crudo va a traer efectos en las cuentas fiscales y por ende un desequilibrio en las finanzas públicas del país en el corto plazo. Partiendo de esta relación, se puede afirmar que el efecto que los precios del petroleó tienen en la calificación de riesgo soberano va ser bastante significativa. Por tal motivo, este trabajo se centra en explorar la relación causal entre la calificación crediticia y los precios internacionales del petróleo evidenciando la ponderación que tiene el precio del crudo en los determinantes de la calificación de riesgo otorgada por las agencias internacionales. Como también analizando la magnitud y la dirección del impacto que tendría la calificación del país si hubiera un choque abrupto en los precios internacionales del petróleo.

Considerando el propósito del documento, las siguientes secciones son: antecedentes de cifras económicas que presenta el país; segundo, se da a conocer la revisión de literatura; tercero, se explica el marco teórico con su respetivo modelo econométrico; cuarto, se detalla la metodología con las descripción de los datos empleados; quinto, se exhiben los resultados con una evaluación apropiada y finalmente se dan a conocer las conclusiones basadas en todo el desarrollo anteriormente descrito.

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2. Antecedentes

Tras el anuncio de las calificadoras internacionales de riesgo sobre otorgar grado de inversión a Colombia en el año 2011, destacando el equilibrio de sus finanzas públicas y sus reformas fiscales, se generó un entorno cargado de expectativas sobre si el país iba a tener la capacidad de mantener ese equilibrio. Por otro lado, a finales del año pasado y principios de este año (2015), el sector petrolero experimentó un choque en el precio internacional del petróleo llegando a valores entre 45 y 50 dólares el barril. Este tema es casi imposible de evadir ya que no solo afecta la economía mundial si no que, en el caso colombiano, perturba aspectos tanto sociales como económicos que pueden estar impactando la calificación de riesgo concedida años atrás.

Durante los últimos años se ha observado una dependencia entre el sector petrolero y el PIB colombiano ya que la economía presenta diferentes canales que son vínculos directos con este sector. Se observa una vinculación del sector público con el sector petrolero mediante los ingresos fiscales de la nación ya que estos recogen impuestos, regalías y utilidades de Ecopetrol. Del mismo modo, el sector externo presenta lazos fuertes con el crudo ya que por medio de mercados externos se ven alteradas variables como cuenta corriente, mercado cambiario y tasa de cambio que sobresalen como determinantes del PIB colombiano. Según López et al. (2013) el sector presenta relaciones con otros sectores productivos mediante la compra y venta de insumos, como también con el mercado laboral a través de la demanda de mano de obra. En el Gráfico 1 se evidencia la participación del petróleo en el PIB, mostrando un aumentando en el tiempo hasta alcanzar el 5% en el 2010. También se observa como las exportaciones petroleras han venido creciendo dentro de las exportaciones totales colombianas y la importancia de los ingresos recaudados a partir del impuesto de renta derivado de esta actividad, siendo este el 42% de los impuestos nacionales en el año 2010.

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Fuente: Cálculos basados en el DANE, DIAN y Banco de la República

Una vez evaluado el sector petrolero y su vínculo con la economía nacional se procede a evaluar la calificación de riesgo de Colombia determinando sus características. Una calificación de riesgo soberana se puede definir como la capacidad que tiene un gobierno de cumplir sus obligaciones financieras. Hoy en día, las principales agencias calificadoras a nivel internacional; Moody´s, Standard & Poor´s y Fitch Ratings están evaluando de manera constante criterios relacionados con variables tanto cualitativas como cuantitativas para medir esta capacidad como por ejemplo, las reformas fiscales implementadas en la región y el equilibrio de las finanzas públicas del país. Esta calificación se divide en dos segmentos: grado de inversión y grado de especulación. El primer rubro hace referencia al grupo de países que tienen una probabilidad baja de incumplir sus compromisos financieros y el segundo rubro, agrupa los países que tienen una probabilidad mucho más alta de incumplirlos.

A partir de las características mencionadas anteriormente, tanto del sector petrolero como la calificación de riesgo soberano, se deriva una relación entre los criterios evaluados por parte de las agencias calificadoras y las variables macroeconómicas afectadas por el choque de precios del crudo. A partir de lo anterior, se puede afirmar que las variables afectadas por el sector petrolero tienen un vínculo directo que afecta el grado de inversión que Colombia presenta en la actualidad.

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3. Revisión de la literatura

Existen varios estudios acerca de las calificaciones de riesgo soberano o riesgo país, sin embargo, para el caso colombiano solo se cuenta con artículos de prensa y columnas de opinión no muy detallados. Vale la pena rescatar que diversos autores, entre ellos Peña (2002), Held y MacGincty (2004), Rojas y Duque (2013) exponen los diferentes determinantes que utilizan las calificadoras para generar un grado de inversión o especulación a un soberano, sin embargo, no dan a conocer una relación directa con los precios del petróleo. Por ser la literatura bastante limitada se tomó la decisión de buscar el método por el cual las agencias calificadoras toman sus decisiones de calificación y los diferentes determinantes que utilizan para luego crear una relación con los impactos del sector petróleo en la economía colombiana.

Al revisar la literatura, diferentes analistas consideran que las calificaciones crediticias generan un impacto directo en las economías ya que sirven como indicadores que reflejan el nivel de riesgo que se enfrentan los inversionistas con la adquisición de cada título (Rojas y Duque, (2013). Es por eso que autores como Fraschina et al. (2012) hacen una fuerte crítica hacia las agencias de riesgo afirmando que por el índice que estas proporcionan, surge una subordinación de los Estados influenciando la manera como estos toman decisiones económicas que perjudican al país. Es decir, que este índice impide la plena autonomía de los gobiernos ya que dependiendo del nivel de riesgo que se encuentre, se implementaran políticas debidamente sustentadas.

Por otra parte, autores como Sánchez (2013), Peña (2002), García y Vicéns (2006) exponen los diferentes determinantes del grado de inversión y coinciden en que los aspectos más importantes pueden agruparse en cinco temas principales; primero, hacen referencia a la evaluación de la efectividad y formulación de políticas por parte de instituciones sobre el bienestar de la sociedad civil. Segundo, afirman que aspectos económicos tales como nivel de ingresos, expectativas de crecimiento y diversidad económica se tienen que tener en cuenta para medir la acumulación efectiva de recursos como su distribución. Tercero, temas externos como liquidez o posición externa a nivel mundial, hacen referencia a la capacidad de un país para captar fondos del exterior y así poder cumplir a cabalidad sus obligaciones financieras. Cuarto, asuntos fiscales recogen variables como ingresos y gastos de la nación y regulan el nivel de deuda con relación al PIB. Finalmente, los temas monetarios son de gran importancia a la hora de evaluar la calificación ya que están directamente relacionadas con el crecimiento económico del país.

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Por otro lado, la agencia Fitch Ratings fue la única que proporciono información verídica sobre las ponderaciones y las variables que toman en consideración para otorgar una calificación crediticia al país. Esta agencia reúne factores tanto financiaros, económicos y sociales los cuales son evaluados por un comité de expertos que toman la decisión final. Entre estos factores se encuentran las características estructurales (47.4%), el rendimiento macroeconómico del país (10.3%), las finanzas públicas (25.4%) y finanzas externas (16.9%) con que cuenta el territorio.

En cuanto a la relación que tiene el sector petrolero con la economía colombiana se considera relevante el estudio desarrollado en el Banco de la República por López et al. (2013) titulado “La economía petrolera en Colombia. Relaciones intersectoriales e importancia en la economía

nacional” (2013). Este trabajo analiza los vínculos de la actividad petrolera del país con el resto

de la economía colombiana destacando sus efectos sobre los ingresos fiscales, la balanza de pagos, el mercado cambiario, los términos de intercambio y su encadenamiento productivo con el resto de sectores económicos. Siendo el anterior estudio netamente teórico, se evaluó el trabajo desarrollado por el PNUD en el 2014 “Colombia frente a una destorcida en los precios del

petróleo”. Este artículo evalúa los efectos económicos y sociales de una eventual caída en los

precios del petróleo por medio del modelo de equilibrio general suponiendo una reducción en el precio del petróleo a 60 dólares por barril y una caída en la IED. Como conclusión, se vieron afectadas las variables como el PIB ya que pasó de un 4.3% a un 1.4% en un año, además, se estimó un aumento en el desempleo de 2% generando pobreza en el largo plazo.

4. Marco Teórico y modelo econométrico

Según Perry y Olivera (2009), las estimaciones econométricas permiten, de manera más clara, examinar la causalidad y los impactos que variables independientes tienen en eventos económicos específicos. Por lo anterior, se llevara a cabo el test causalidad de Granger. Este test es utilizado en economía para determinar si existe o no causalidad entre dos variables temporales. Así mismo, esta prueba evalúa el tiempo que debe transcurrir para que se de el cambio en la variable que presenta causalidad. Esta relación solo se puede establecer si se involucran datos de series de tiempo ya que si un evento A ocurre antes del evento B, es posible que A esté causando a B y no viceversa.

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Desde la perspectiva econométrica, se pueden dar dos casos. El primero, ocurre cuando ambas variables no están cointegradas, es decir, no presentan una relación de largo plazo y el segundo caso, de lo contrario. Si se presenta el primer caso, Gujarati (2009) indica que se debe estimar el siguiente modelo:

𝑑(𝐶𝑎𝑙𝑖𝐶𝑟𝑒𝑑𝑖)!= 𝛽!+ 𝛽!𝑑(𝐶𝑎𝑙𝑖𝐶𝑟𝑒𝑑𝑖)!!!

!

!!!

+ 𝛾! !

!!!

𝑑(𝑉𝑎𝑀𝑎𝑐𝑟𝑜)!!!+𝜇!

Donde:

𝑑(𝐶𝑎𝑙𝑖𝐶𝑟𝑒𝑑𝑖)!: Operador de diferencia de la calificación crediticia en el periodo t.

𝑑(𝑉𝑎𝑀𝑎𝑐𝑟𝑜)_!: Operador de diferencia de las variables macroeconómicas en el periodo t. 𝜇_! : Residuo de la ecuación.

Ya habiendo estimado el modelo, es posible evaluar si alguna de las variables causa a la otra. Si los coeficientes son significativos, se puede concluir que las variables macroeconómicas causan la calificación crediticia del país y los rezagos de las variables independientes tienen significancia.

Así mismo, si se da el segundo caso, donde las variables están cointegradas, es decir, presentan una relación de largo plazo, el modelo debe añadir una corrección como se observa a continuación.

𝑑(𝐶𝑎𝑙𝑖𝐶𝑟𝑒𝑑𝑖)! =𝛽!+𝜃!𝐸!!!+ 𝛽!𝑑(𝐶𝑎𝑙𝑖𝐶𝑟𝑒𝑑𝑖)!!!

!

!!!

+ 𝛾! !

!!!

𝑑(𝑉𝑎𝑀𝑎𝑐𝑟𝑜)!!!+𝜇!

Donde 𝐸_!!_! es el término de corrección del error y se construye a partir de la diferencia entre la variable independiente con la constante y la variable independiente con el coeficiente del primer rezago. Al igual que el primer caso, si alguno de los coeficientes es significativo indicaría la existencia de causalidad en sentido de Granger.

Acto seguido, se especificara un modelo de vectores autoregresivos (VAR) que permitirán conocer la magnitud y el tiempo de reacción del crecimiento de la calificación crediticia ante un

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choque en las variables macroeconómicas relacionadas con los precios del petróleo. Se tomara de base la siguiente ecuación suponiendo que contiene tres (3) valores rezagados de la calificación de riesgo y las variables económicas. En este caso, se estimara la ecuación mediante MCO.

∆𝑑(𝐶𝑎𝑙𝑖𝐶𝑟𝑒𝑑𝑖)!

= 𝛽!+ 𝛽!∆𝑑(𝐶𝑎𝑙𝑖𝐶𝑟𝑒𝑑𝑖)!!!+⋯+𝛽!∆𝑑 𝐶𝑎𝑙𝑖𝐶𝑟𝑒𝑑𝑖 !!!+⋯𝜇!∆𝑑 𝑉𝑎𝑀𝑎𝑐𝑟𝑜 !!!

+⋯+𝜇!∆𝑑 𝑉𝑎𝑀𝑎𝑐𝑟𝑜 !!!+𝜗!

Hacemos lo anterior para estimar la función impulso – respuesta. Esta función toma en cuenta únicamente el efecto de las variaciones de la variable que experimenta el impulso, (las variables macroeconómicas) sobre la variable que experimenta la respuesta (la calificación de riesgo crediticio). Esta función nos arroja una gráfica donde se muestra la dirección del cambio y cuanto tiempo pasa para que la variable dependiente se vea afectada por la variable que emite el impulso. Cabe aclarar que la estimación de la respuesta es de corto plazo y omite el efecto de las interacciones entre las variables a considerar.

5. Descripción de los datos y metodología

5.1Descripción de los datos

Para la evaluación cuantitativa de este trabajo se tomó como base la información proporcionada por Fitch Ratings sobre los criterios de calificación soberana, tomando el periodo entre 1993 y 2014. Las variables que se van a utilizar en el presente trabajo son el PIB per cápita, balanza comercial, balance fiscal, deuda bruta, pago de intereses deuda externa, precios del petróleo WTI y la calificación de riesgo crediticio. Se escogieron estas variables ya que cada una representa un pilar fundamental para dar un grado crediticio al país por parte de Fitch. Adicionalmente, esta calificadora considera a estos factores como parte fundamental para evaluar que tan comprometido y capaz esta un soberano de cumplir con sus compromisos financieros en el futuro.

El PIB per cápita, el balance fiscal, deuda bruta y pago de intereses de la deuda externa se tomaron de la base de datos del Banco mundial a US$ a precios actuales, % del PIB nacional, % del PIB nacional y % del INB respectivamente. Por otro lado, el balance comercial fue tomado

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del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) en millones de dólares, los precios del petróleo WTI fueron tomados de Bloomberg como un promedio anual y la calificación crediticia se obtuvo por medio del Ministerio de Hacienda y Crédito Público (Anexo # 1). La información corresponde a la mejor fuente encontrada debido a que manejan series de tiempo continuas con cifras actuales sin cambiar sus metodologías a través del tiempo.

Cabe aclarar que la calificación de riesgo soberano corresponde a variables cualitativas, es por eso, que mediante distribución logística se ha utilizado una escala de 0 a 100, donde 0 indica el incumplimiento total de pagos sobre sus compromisos financieros y 100 indica una capacidad extremadamente fuerte de cumplir sus compromisos financieros. Según Rojas y Duque (2013), la distribución que mejor describe el comportamiento de una calificación es la distribución logística. No es lo mismo que la calificación de un país pase de AA+ a una AA, a que por otro lado, un país pase del grado mínimo de inversión (BBB-) a el grado más alto de especulación (BB+).

La equivalencia numérica de las valoraciones de riesgo crediticio soberano de Fitch Ratings se encuentran a continuación.

FITCH RATINGS EQUIVALENCIA NUMÉRICA

AAA 100

AA+ 95,2

AA 90,5

AA- 85,7

A+ 81,0

A 76,2

A- 71,4

BBB+ 66,7

BBB 61,9

BBB- 57,1

BB+ 52,4

BB 47,6

BB- 42,9

B+ 38,0

B 33,3

B- 28,6

CCC 23,8

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CCC 14,3

CC 9,5

C 4,8

D 0

Fuente: García y Vicéns (2000). “Especificación y estimación de un modelo de riesgo país¨.

5.2Metodología

En este caso, se quiere medir el impacto de los precios del petróleo en el grado de inversión de Colombia. Es por eso que primero, se utilizará el método de correlación estadística para identificar si las variables a analizar pueden mostrar un impacto significativo por parte de los precios del petróleo. Este coeficiente indica la fuerza de la relación que existe entre las variables evaluadas.

Partiendo que los datos son series de tiempo se procederá hacer un análisis gráfico y estadístico para detectar estacionariedad, es decir, para verificar si su distribución se mantiene en el tiempo. Una vez las series de tiempo son estacionarias, la prueba de causalidad de Granger debe realizarse.

Aunque la causalidad de Granger determina si existe o no una relación causal entre dos series de tiempo estacionarias, no establece si esta es de corto o largo plazo. Desconocer esto puede llevar a resultados espurios (Rosales et al, 2013). Por tal motivo se evaluara la cointegración para comprobar si existe una relación de corto o largo plazo entre estas series de tiempo. Una vez identificada la cointegración, se procederá a aplicar la prueba de Granger para cada uno de las variables expuestas anteriormente.

Por último, se especificara un modelo de vectores autoregresivos (VAR) (Anexo 3) para estimar la función impulso - respuesta la cual arroja una gráfica, por cada variable evaluada, donde se muestra la dirección del cambio y cuánto tiempo pasa para que la variable Calificación de Riesgo se vea afectada por las variables que emiten el impulso, en este caso, PIB per cápita, balanza comercial, balance fiscal, deuda bruta y pago de intereses deuda externa.

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6. Resultados y análisis

Esta sección del trabajo se encuentra dividida en cinco partes, donde cada una corresponde al análisis de causalidad y función de impulso - respuesta para las variables seleccionadas (PIB per cápita, balanza comercial, balance fiscal, deuda bruta y pago de intereses deuda externa) y la calificación crediticia del país respectivamente.

6.1. Análisis de causalidad: Calificación de riesgo crediticio y PIB per cápita

El PIB per cápita es una herramienta empleada para estimar la riqueza material que existe en un país, como también proporciona una aproximación de la calidad de vida de sus habitantes. En el caso colombiano, el sector petrolero es de gran importancia en el ingreso nacional debido a que este sector ha mantenido su participación en el PIB con porcentajes mayores al 4%, cifra bastante alta a comparación con otros sectores como el café (0,6%) o el carbón (1,39%)1. Además, el peso del petróleo en los ingresos fiscales llega a ser de 20%, generando mayor importancia para la economía colombiana.

Los resultados del presente trabajo son consistentes con lo expuesto anteriormente ya que el coeficiente de correlación entre el PIB per cápita y los precios del petróleo es 0.89. Esto indica que presentan una relación positiva fuerte corroborando la intuición económica.

Para comenzar con el análisis, las series de Calificación de riesgo crediticio y PIB per cápita no son estacionarias en niveles, es por eso que se evalúan las series en primeras diferencias que sí son estacionarias. Posteriormente, con el test de cointegración se demostró que las series no presentan relación de largo plazo (Anexo 2), sin embargo, no se niega la existencia de la relación causal.

Acto seguido, se realizó el test de Causalidad de Granger aplicando los modelos expuestos en la sección 4. Los resultados se exponen a continuación.

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La conclusión de la prueba de causalidad confirma, con un nivel de confianza del 90%, que el PIB per cápita causa en sentido de Granger la calificación crediticia en Colombia. Estos resultados son consistentes con la teoría ya que si el país cuenta con un PIB per cápita alto, el Estado tiene una base fiscal más amplia, es decir, una base de financiamiento mayor, cosa que respalda la calidad crediticia del país.

Gráfico 2. Función impulso – respuesta. PIB per cápita

La función de impulso respuesta corrobora el análisis planteado anteriormente. Fue ilustrada con un horizonte de 15 años y con un intervalo de confianza del 95%. En la figura se observa que un incremento inicial de 1% sobre PIB per cápita, tiene un efecto positivo de 1.7% sobre la calificación crediticia del país y su efecto se verá un año más tarde. Este presenta varias fluctuaciones en el corto plazo sin embargo vuelve a su estado normal en el largo plazo.

-1 0 1 2 3

0 5 10 15

irf, DlnPIBper, DCalifica

95% CI orthogonalized irf step

Graphs by irfname, impulse variable, and response variable

Ilustración 1. Test de Causalidad de Granger (Calificación crediticia - PIB per cápita)

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Adicionalmente, los resultados comprueban las conclusiones tratadas por García y Vicéns (2006), quienes afirman que la variable PIB per cápita, es un factor determinante en la medición de la calificación crediticia en países emergentes.

Siendo el PIB per cápita un factor esencial en la determinación de la calificación crediticia por parte de las agencias calificadoras y presentando una relación positiva fuerte con los precios internacionales del petróleo, se puede concluir que una reducción de los precios internacionales del petróleo puede impactar negativamente el grado de inversión actual de Colombia.

6.2. Análisis de causalidad: Calificación de riesgo crediticio y Balanza comercial

La balanza comercial es un indicador que permite hacer seguimiento a las operaciones de comercio exterior ya que registra la diferencia entre las exportaciones y las importaciones de un país. En el caso colombiano, la balanza comercial tiene una relación directa con el sector petrolero ya que, según cifras del DANE, las exportaciones de petróleo y sus derivados tiene un peso del 52% en las exportaciones totales del país. Lo cual indica que si los precios internacionales del petróleo disminuyen, las exportaciones del país se verán afectadas, dando paso a un déficit mayor en la balanza comercial. Los resultados de la correlación entre los precios del petróleo y la balanza comercial se ven consistentes con la intuición económica ya que el coeficiente 0.69 refleja una relación directa y lo suficientemente fuerte para corroborar la teoría.

Aclarado esto, se procede entonces con el análisis de relación de causalidad entre la Calificación

de riesgo crediticio y Balanza comercial. Primero, se encontró que la serie de balanza comercial

no es estacionaria en niveles, por consiguiente, se utilizan las series en primeras diferencias que presentan componentes estacionarios. Así pues, con el test de cointegración se comprobó que las series solo presentan relación de corto plazo (Anexo 2), sin embargo, no se desconoce la relación causal que estas pueden presentar.

Posteriormente, se llevó a cabo el test de Causalidad de Granger mostrando los siguientes resultados:

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Al igual que el análisis anterior, bajo un nivel de confianza del 90%, la balanza comercial causa en sentido unidireccional a la calificación crediticia del país. Sustentando esta relación, se tiene que a menor sea el saldo de la balanza comercial, la capacidad de la economía para generar divisas va ser menor, generando una menor solvencia financiera internacional. Así mismo, este indicador puede ser visto como una representación de la confianza inversionista que existe en el exterior puesto que van a percibir un menor riesgo de inversión. Por otro lado, los resultados tienen consistencia con las conclusiones generadas por Cantor et al (1996), las cuales afirman que un elevado déficit en el balance comercial implicaría futuras renegociaciones de la deuda.

Siendo la balanza comercial un indicador de causalidad en la determinación de la calificación de riesgo del país y presentando una correlación positiva suficientemente fuerte con el sector petrolero, se puede concluir que los precios internacionales del petróleo pueden generar un impacto significativo en la calificación vía la balanza comercial.

6.3. Análisis de causalidad: Calificación de riesgo crediticio y Balance fiscal

La balanza fiscal corresponde al resultado de la diferencia entre todos los ingresos y gastos fiscales que tiene el gobierno nacional central. La importancia del sector petrolero sobre este indicador se observa mediante los ingresos fiscales percibidos por el gobierno principalmente por impuestos, regalías y participación en las utilidades de la estatal petrolera Ecopetrol.

Ilustración 2. Test de Causalidad de Granger (Calificación crediticia – Balanza Comercial)

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Colombia presenta una dependencia fiscal del petróleo en los ingresos del gobierno (siendo este el 20% de los ingresos fiscales totales) siendo esta notoria no solo a nivel nacional sino también en entidades territoriales ya que reciben regalías que sustentan las actividades económicas de cada región (López et al, 2013).

Ahora bien, continuando con la evaluación de causalidad, se encontró que la serie de balance fiscal no es estacionaria en niveles, es por eso, que se trabajó con sus primeras diferencias que sí presentan estacionariedad. Así mismo, con el test de cointegración se confirmó que las series (Calificación y Balance Fiscal) no presentan relación de corto plazo, siendo consistentes con el estudio de las variables anteriormente analizadas (Anexo 2).

Adicionalmente, se ejecutó el test de Causalidad de Granger aplicando lo mencionado en la sección 4. Los resultados son los siguientes:

Ilustración 3. Test de Causalidad de Granger (Calificación crediticia – Balance Fiscal)

Como se observa en la Ilustración 3, con un nivel de confianza del 95% es posible afirmar que el balanza fiscal presenta una relación unidireccional con la calificación crediticia.

Examinando esta relación en la teoría económica, se encontró que un elevado déficit fiscal puede ocasionar una disminución en los ahorros del gobierno, en consecuencia, el Estado va a presentar dificultades en elevar sus impuestos necesarios para cubrir su gasto, aumentando la probabilidad

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de endeudamiento externo. Por otro lado, esto también ocasiona que el gobierno no tenga una alta capacidad de pago ya que, en el contexto colombiano, a menores ingresos petroleros, menores ingresos fiscales totales generando déficit fiscal y por consiguiente una menor capacidad de pago para cumplir sus deberes financieros futuros.

Gráfico 3. Función impulso – respuesta. Balance Fiscal

La función de impulso respuesta es ilustrada con un horizonte de 15 años y con un intervalo de confianza del 95%. En la figura se corrobora el análisis planteado anteriormente ya que se puede observar que un incremento inicial de 1% sobre el saldo del balance fiscal, tiene un efecto positivo de 1.6% sobre la calificación crediticia del país y su efecto se verá un año más tarde. Este presenta varias fluctuaciones en el corto plazo, sin embargo, vuelve a su estado normal en el largo plazo corroborando los resultados en el test de cointegración.

Este factor presenta un correlación fuerte con el sector petrolero y aclarado eso anteriormente y presentando una relación causal con la calificación crediticia del país podemos concluir que los precios internacionales del petróleo pueden generar un impacto significativo en la calificación vía ingresos fiscales. Por ende, como en el largo plazo el comportamiento del balance fiscal responde al comportamiento de los ingresos fiscales, también se va ver afectado vía balance fiscal.

-2 0 2 4

0 5 10 15

irf, Dbalafiscalpib, DCalifica

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6.4. Análisis de causalidad: Calificación de riesgo crediticio y deuda bruta

La deuda bruta es el monto total de deuda que tiene un gobierno excluyendo los intereses y las deuda subnacional y de los banco públicos. Este factor tiene una relación indirecta con el sector petrolero ya que podemos inferir que si los precios del petróleo disminuyen, la deuda tendría una probabilidad de aumentar ya que el estado necesitaría recursos que no va a conseguir por la vía de los ingresos petroleros. En consecuencia, la capacidad de pago y el margen de maniobra para cubrir los gastos recurrentes va ser menor. Así mismo, la deuda se puede ver afectada vía sector externo ya que entre menor sean los precios del petróleo, menor van a ser sus exportaciones, con esto, las divisas son más escasas en la economía y como consecuencia el tipo de cambio se devalúa generando que el valor de la deuda en dólares se incremente.

Consecutivamente, procedemos hacer el test de Causalidad de Granger. Primero, se verifica que las series sean estacionarias. Luego, se analiza la cointegración de las series encontrando que estas no presentan una relación de largo plazo pero no se descarta la relación de causalidad existente (Anexo 2). A continuación, se realiza el test de Causalidad de Granger que arrojan los siguientes resultados:

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En este caso, la deuda bruta causa en el sentido de Granger la calificación crediticia soberana con un nivel de confianza del 90%. Bajo la intuición económica, esta relación se presenta ya que si un país debe un monto grande de dinero, este va tener un riesgo mucho más alto de incumplir sus deberes financieros y muy posiblemente la calificación crediticia puede verse afectada negativamente.

Gráfico 4. Función impulso – respuesta. Deuda Bruta

La función de impulso respuesta es ilustrada con un horizonte de 15 años y con un intervalo de confianza del 95%. En la figura se observa que un incremento inicial de 1% sobre la deuda bruta, tiene un efecto negativo de 1.4% sobre la calificación crediticia del país corroborando la intuición económica anteriormente mencionada. Su efecto se verá un año más tarde. Este presenta varias fluctuaciones en el corto plazo, sin embargo, vuelve a su estado normal en el largo plazo. Además, estos resultados corroboran lo expuesto por Fitch Ratings, la cual afirma que la deuda pública bruta es la medida más apropiada para evaluar el endeudamiento soberano calculando el riesgo que este puede tener a la hora de pagar sus obligaciones.

Sabiendo que la deuda bruta presenta una relación indirecta con los precios del petróleo, ya justificada anteriormente, y que presenta una relación causal con la calificación crediticia del país se puede afirmar que los precios internacionales del petróleo pueden generar un impacto significativo en la calificación vía deuda pública bruta.

-3 -2 -1 0 1

0 5 10 15

irf, Dgrossdebt, DCalifica

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6.5. Análisis de causalidad: Calificación de riesgo crediticio y pago intereses deuda externa

El pago de intereses de deuda externa presenta una relación con los precios del petróleo bastante parecida al de la deuda bruta. Es decir, presenta una relación indirecta a través de la tasa de cambio ya que entre menor sean los precios del petróleo, menor van a ser sus exportaciones, con esto las divisas son más escasas en la economía generando que el pago de intereses la deuda externa se incremente ya que su denominación es en dólares. Consecuente con esto, si los ingresos petroleros disminuyen, los ingresos fiscales van a bajar generando que el país no presente una capacidad de pago para solventar los sus intereses siendo afectado el riesgo crediticio del país.

Teniendo claro esta relación, se procede a formalizar la relación causal por medio del test de Causalidad de Granger. Primero que todo, se encuentra que la serie pago de intereses de deuda externa no es estacionaria en niveles causando que se trabaje con sus primeras diferencias. Por otra parte, para este caso se prueba que las series no están cointegradas, es decir, no presentan una relación de largo plazo (Anexo 2). Partiendo de este resultado se procede con el test de Granger mostrando los siguientes resultados:

Ilustración 5. Test de Causalidad de Granger (Calificación crediticia – Pago de intereses Deuda Externa)

De acuerdo con los resultados, el pago de intereses causa en sentido de Granger a la calificación crediticia del país con un nivel de significancia del 90%. Esta relación se ve explicada ya que si

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un país debe un monto grande de dinero, este va tener un riesgo mucho más alto de incumplir sus deberes financieros y muy posiblemente el grado de inversión o la calificación crediticia puede verse afectada negativamente.

Gráfico 5. Función impulso – respuesta. Pago Intereses de deuda externa

La función de impulso respuesta es ilustrada con un horizonte de 15 años y con un intervalo de confianza del 95%. En la figura se observa que un incremento inicial de 1% sobre el pago de intereses de deuda externa tiene un efecto negativo de 1.1% sobre la calificación crediticia del país y su efecto no será inmediato puesto que se verá un año más tarde. Este presenta varias fluctuaciones en el corto plazo sin embargo vuelve a su estado normal en el largo plazo.

Sabiendo que el pago de intereses de deuda externa presenta una relación indirecta con los precios del petróleo ya justificada anteriormente y que presenta una relación causal con la calificación crediticia del país se puede afirmar que los precios internacionales del petróleo pueden generar un impacto significativo en la calificación vía pago de interés de la deuda externa.

-2 -1 0 1 2

0 5 10 15

irf, DpagoIntDeEx, DCalifica

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7. Conclusiones

Es de gran relevancia conocer los efectos que tiene el sector petrolero en la economía nacional y como este puede afectar variables macroeconómicas que pueden generar impactos tanto positivos como negativos en la calificación crediticia de un país. En la actualidad, la disminución de los precios internacionales del petróleo ha generado bastante incertidumbre a nivel mundial generando que economías netamente exportadoras pierdan credibilidad a la hora de cumplir sus obligaciones financieras. A pesar que se ha demostrado que la economía colombiana no es totalmente dependiente de este sector, si logra proyectar cambios en el rendimiento y crecimiento económico del país.

Con los resultados encontrados, bajo el test de Granger se puede afirmar que la reducción de los precios del petrolero causan cambios en la calificación crediticia del país vía PIB per cápita, balanza comercial, balance fiscal, deuda bruta y pago de intereses deuda externa. Por medio de la función impulso – respuesta se comprobó que la calificación de riesgo del país no responde inmediatamente al cambio en las variables ya que el resultado se verá un año más tarde. Así mismo, las variables PIB per cápita, balanza comercial y balance fiscal tienen una relación directa con la valoración de riesgo ya que si estas presentan un cambio negativo por motivo de la reducción de los precios del crudo, la calificación recibirá una disminución en su ponderación. Sin embargo, los factores deuda bruta y pago de intereses de la deuda externa presentan una relación inversa con la calificación ya que si el precio del petróleo disminuye, la deuda y los intereses van a aumentar generando que la calificación se afecte de forma negativa.

Considerando la reciente caída en los precios internacionales del petróleo, la calificación crediticia, que presenta el país en la actualidad, se verá afectada negativamente pasando a grado de especulación y generando perdidas en los flujos de capital derivado de inversiones tanto extranjeras como nacionales. Los resultados expuestos en el presenta trabajo permiten al Estado conocer la vulnerabilidad de la calificación crediticia del país ante cambios en los precios internacionales del petróleo y por ende crear políticas de choque para evitar una disminución en el crecimiento del país.

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ANEXOS

Anexo 1. Historia Calificación de Colombia

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Anexo 2. Análisis de cointegración de las series para las regresiones propuestas

• Calificación crediticia y PIB per cápita

𝐶𝑎𝑙𝑖𝑓𝑖𝐶𝑟𝑒𝑑_! = 𝛽_!+𝛽_!𝑃𝐼𝐵𝑝𝑒𝑟𝑐𝑎𝑝_!+ 𝜀_!

Gráfica de los errores de la regresión Test Dickey-Fuller

Conclusión: Gráficamente se observa que los

residuos no son estacionarios en niveles, lo cual demuestra que las series Calificación crediticia y PIB per cápita no están cointegradas.

Conclusión: No existe evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula con un nivel de confianza del 5%, por lo tanto la serie no es estacionaria. Así, la Calificación crediticia y PIB per cápita no están cointegradas y presentan una relación de corto plazo.

-1

0

-5

0

5

10

R

e

si

d

u

a

ls

1995 2000 2005 2010 2015

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• Calificación crediticia y Balance comercial

𝐶𝑎𝑙𝑖𝑓𝑖𝐶𝑟𝑒𝑑_! = 𝛽_!+𝛽_!𝐵𝑎𝑙𝐶𝑜𝑚𝑒𝑟_!+ 𝜀_!

residuos no son estacionarios en niveles, lo cual demuestra que las series Calificación crediticia y Balance comercial no están cointegradas.

Conclusión: No existe evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula con un nivel de confianza del 5%, por lo tanto la serie no es estacionaria. Así, la Calificación crediticia y Balance comercial no están cointegradas y presentan una relación de corto plazo.

• Calificación crediticia y Balance Fiscal

𝐶𝑎𝑙𝑖𝑓𝑖𝐶𝑟𝑒𝑑_! = 𝛽_!+𝛽_!𝐵𝑎𝑙𝐹𝑖𝑠𝑐𝑎𝑙_!+ 𝜀_!

residuos no son estacionarios en niveles, lo cual demuestra que las series Calificación crediticia y Balance Fiscal no están cointegradas.

Conclusión: No existe evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula con un nivel de confianza del 5%, por lo tanto la serie no es estacionaria. Así, la Calificación crediticia y Balance Fiscal no están cointegradas y presentan una relación de corto plazo.

-1 0 -5 0 5 10 R e si d u a ls

1995 2000 2005 2010 2015 Año -1 0 -5 0 5 10 R e si d u a ls

1995 2000 2005 2010 2015

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• Calificación crediticia y Deuda Bruta

𝐶𝑎𝑙𝑖𝑓𝑖𝐶𝑟𝑒𝑑_! = 𝛽_!+𝛽_!𝐷𝑒𝑢𝑑𝐵𝑟𝑢𝑡𝑎_!+ 𝜀_!

residuos no son estacionarios en niveles, lo cual demuestra que las series Calificación crediticia y Deuda Bruta no están cointegradas.

Conclusión: No existe evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula con un nivel de confianza del 5%, por lo tanto la serie no es estacionaria. Así, la Calificación crediticia y Deuda Bruta no están cointegradas y presentan una relación de corto plazo.

• Calificación crediticia y Pago de intereses deuda externa

𝐶𝑎𝑙𝑖𝑓𝑖𝐶𝑟𝑒𝑑_! = 𝛽_!+𝛽_!𝑃𝑎𝑔𝑜𝐼𝑛𝑡𝐷𝑒𝐸𝑥𝑡_!+ 𝜀_!

residuos no son estacionarios en niveles, lo cual demuestra que las series Calificación crediticia y Pago intereses deuda externa no están cointegradas.

Conclusión: No existe evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula con un nivel de confianza del 5%, por lo tanto la serie no es estacionaria. Así, la Calificación crediticia y Pago intereses deuda externa no están cointegradas y presentan una relación de corto plazo. -5 0 5 10 R e si d u a ls

1995 2000 2005 2010 2015 Año -1 0 -5 0 5 10 R e si d u a ls

1995 2000 2005 2010 2015 Año

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Anexo 3. Resultados de los modelos Autoregresivos (VAR)

• Calificación crediticia y PIB per cápita

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• Calificación crediticia y Balance Fiscal

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