Download Gráfico 5. Regla 2: fan chart del superávit primario Gráfico 6. Regla

212 |
Revista de Economía Política de Buenos Aires
Gráfico 5. Regla 2: fan chart del superávit primario
Fuente: elaboración propia
Gráfico 6. Regla 3: fan chart del superávit primario
Fuente: elaboración propia
| 213
FANELLI
En el caso de la regla (3), el contexto macroeconómico también influye sobre la volatilidad del superávit primario requerido, con un agravante: cuando la economía enfrenta shocks adversos, el superávit debe
aumentar, y viceversa. Mirando los fan charts correspondientes al superávit primario (gráficos 5 y 6) puede observarse que las distribuciones
bajo ambas reglas parecen espejadas; cuando en una el superávit debe
aumentar, en la otra disminuye. En el caso de la regla (3) la variabilidad
del superávit primario es mucho más nociva para la economía, al menos
desde el punto de vista de los modelos teóricos tradicionales.17 En este
sentido, un superávit de 0,88% trimestral como el calculado para Brasil
es potencialmente mucho más dañino que un superávit de 1,24% bajo la
regla anticíclica.
Necesidades de financiamiento
Tabla 8. Regla 1: distribución de la necesidad de
financiamiento (déficit total) al final del ejercicio
Necesidad de financiamiento (trimestral) : III trimestre de 2014
Media
Desvío
estándar
Simetría
Curtosis
Percentil
10
Percentil
90
Argentina
0,09
0,89
0,49
3,83
-0,98
1,21
Brasil
0,05
0,27
0,19
3,16
-0,29
0,38
Chile
0,00
0,24
0,36
3,46
-0,29
0,30
México
0,11
0,40
1,49
6,88
-0,30
0,66
País
Fuente: elaboración propia
17. Si el multiplicador es positivo, entonces aumentar el superávit cuando a la economía le va mal puede
exacerbar la caída del ciclo. Esto queda fuera del modelo. Así, el modelo subestima las bondades de la regla
anticíclica y las desventajas de una regla que apunte a estabilizar la deuda pública.
214 |
Revista de Economía Política de Buenos Aires
Tabla 9. Regla 2: distribución de la necesidad de
financiamiento (déficit total) al final del ejercicio
Necesidad de financiamiento (trimestral) : III trimestre de 2014
Media
Desvío
estándar
Simetría
Curtosis
Percentil
10
Percentil
90
Argentina
0,16
1,53
0,31
3,06
-1,73
2,13
Brasil
0,11
0,70
0,17
2,85
-0,79
1,03
Chile
0,06
0,93
0,34
3,50
-1,06
1,23
México
0,21
0,98
1,54
6,41
-0,72
1,46
País
Fuente: elaboración propia
Las simulaciones muestran, finalmente, cómo las reglas (1) y (2) generan volatilidad en la necesidad de financiamiento del país. En primer lugar, observamos en las Tablas 8 y 9 la influencia de la volatilidad
macroeconómica sobre la volatilidad del déficit total. Así, países muy
volátiles se encuentran frecuentemente ante la necesidad de conseguir
un volumen importante de financiamiento. Con acceso restringido a los
mercados de capital y problemas de liquidez esto puede resultar determinante para la viabilidad de la regla.
En segundo lugar, observamos que las condiciones iniciales influyen
sobre las necesidades de financiamiento en el corto plazo.18 Como se
observa en los fan charts de los Gráficos 7 y 8, al comienzo del período
las condiciones iniciales desfavorables provocan que Argentina, Brasil y
México precisen financiamiento a los efectos de financiar el mayor pago
de intereses, en proporción al producto. Chile, en cambio, necesita financiamiento al inicio pero luego, durante un par de períodos, genera
un superávit total, para luego estabilizarse.
18. Un supuesto implícito al mirar únicamente el déficit total es que el gobierno no tiene problemas para
refinanciar la deuda existente ni para generar el superávit primario fijo, de manera que sólo debe buscar
financiamiento para la variación no cubierta por el superávit primario. En el caso en el que el gobierno sí
tuviera que conseguir fondos para refinanciar deuda preexistente, aumentarían aún más los problemas
de liquidez asociados a las reglas (1) y (2). Ver Togo (2007) sobre políticas de manejo del financiamiento
de la deuda pública.
FANELLI
| 215
En tercer lugar, observamos nuevamente que el contexto macroeconómico influye sobre la dispersión de las necesidades de financiamiento. Una forma de ver esto fácilmente es comparando la escala de los ejes
de los fan charts en cada país (Gráficos 7 y 8). Adicionalmente vemos
que, aun cuando en México los efectos no son tan fuertes, una distribución no-normal de los shocks a los términos del intercambio puede
complicar la efectiva puesta en práctica de las reglas (1) y (2). Asimismo,
vemos que los componentes anticíclicos de la regla (2) exacerban estos
problemas.
Gráfico 7. Regla 1: fan chart de las necesidades de financiamiento
Fuente: elaboración propia
216 |
Revista de Economía Política de Buenos Aires
Gráfico 8. Regla 2: fan chart de las necesidades de financiamiento
Fuente: elaboración propia
V. Conclusiones
El escenario mundial luego de la crisis internacional de 2008 volvió a
colocar el debate sobre el rol de la política fiscal en el centro del escenario: en una situación de crisis, con niveles de deuda sobre el producto
que trepan rápidamente, mientras que el producto se contrae, ¿debe un
gobierno aplicar una política tendiente a estabilizar la deuda pública,
o debe expandir el gasto público (o reducir impuestos) a los efectos de
amortiguar el ciclo económico? Si bien esta pregunta ha ganado protagonismo internacional en la actualidad, lo cierto es que en América
Latina ha estado presente desde la crisis de la deuda de los ochenta y los
países de la región han estado realizando desde entonces ingentes esfuerzos por mejorar las finanzas, incluyendo la implementación de leyes
de responsabilidad y reglas fiscales. Este trabajo ha tratado de realizar
un aporte en relación con esta pregunta tomando en cuenta la literatu-
FANELLI
| 217
ra sobre el tema y realizando ejercicios de simulación que comprenden
cuatro países importantes de la región.
En lo que hace a la literatura, nuestro análisis indica que una debilidad
es la inclinación a abordar las cuestiones de manera separada. Mientras
algunos autores recomiendan reglas que propician un comportamiento
anticíclico, otros abogan por reglas que aseguren la sustentabilidad de
la deuda pública. Ambas políticas implican funciones de reacción fiscal
razonables cuando se las toma de manera aislada. Sin embargo, como
hemos tratado de poner de manifiesto a través de una serie de ejercicios
de simulación, consideradas simultáneamente esas funciones de reacción pueden generar recomendaciones contradictorias: por ejemplo, el
superávit primario no puede subir y bajar al mismo tiempo frente a un
empeoramiento de la situación económica. La conclusión que se sigue
es que es necesario adoptar una visión de conjunto que reproduzca los
dilemas que enfrenta el hacedor de política económica.
Nuestras simulaciones para América Latina indican que la disyuntiva planteada entre los objetivos de sustentabilidad de la deuda pública
y la amortiguación del ciclo económico se presenta en los países con
distinto grado de fuerza. Esto es así, en particular, porque en las simulaciones la distribución de la deuda pública hereda su variabilidad de los
parámetros idiosincrásicos de cada economía. En países con volatilidad
reducida, una regla de superávit anticíclico genera una variabilidad mucho menor de las necesidades de financiamiento, lo cual otorga a los países cintura para realizar política anticíclica. No obstante, como vimos, en
una economía volátil implementar una regla de este tipo genera grandes fluctuaciones de las necesidades de financiamiento. El problema se
agrava cuando se considera que esas economías son, al mismo tiempo,
las que están sujetas a mayores restricciones de liquidez y las más vulnerables a shocks de sudden-stop en los movimientos de capital.
Una conclusión especialmente relevante de nuestro trabajo es que,
en el caso de América Latina, es clave tomar en cuenta la relación entre
reglas fiscales y volatilidad macroeconómica. En particular, uno de los
218 |
Revista de Economía Política de Buenos Aires
elementos de mayor importancia es estudiar la distribución de los shocks
que afectan a los países. Es recurrente en la literatura la aseveración de
que los términos del intercambio juegan un rol central en el plano fiscal
en América Latina. Esto es tan cierto como la necesidad de comprender
lo mejor posible la forma en que los shocks de términos del intercambio
impactan sobre el equilibrio fiscal y los canales a través de los que afectan a diferentes reglas de política fiscal. Como observamos en la distribución de la deuda pública de México, las características del proceso
estocástico que guía los términos del intercambio le imprime su marca a
la evolución de, entre otras cosas, las necesidades de financiamiento.
En suma, creemos haber aportado evidencia sobre la importancia de
la interacción entre las reglas fiscales y la volatilidad así como sobre los
dilemas asociados a ello en el plano de las decisiones de política. Creemos también que esta evidencia resalta la necesidad de estudiar el tema,
aun cuando probablemente no sea razonable esperar obtener respuestas
unívocas para los problemas. En este sentido, no hay que olvidar el rol
central de factores que no se han considerado en este estudio: si bien es
cierto que la condición de acceso a los mercados de capital internacional
del país y su credibilidad en términos de solvencia determinan la capacidad para realizar política anticíclica, también lo es que las condiciones
sociales y políticas en general determinarán los riesgos derivados de la
volatilidad del superávit primario que genera una regla que vincula a
este último con la evolución de la deuda pública.
FANELLI
| 219
Referencias
Aguiar, M. y Gopinath, G. (2004), “Emerging Market Business Cycles: The Cycle is
the Trend”, Working Papers, Federal Reserve Bank of Boston, No. 04-4.
Barnhill, T. y Kopits, G. (2003), “Assessing Fiscal Sustainability under Uncertainty”,
IMF Working Paper, WP/03/79, International Monetary Fund.
Boz, E., Daude, C. y Durdu, C. B. (2008), “Emerging Market Business Cycles Revisited: Learning about the trend”, Internacional Finance Discusión Papers #927, Bank
of Governors of the Federal Reserve System.
Braun, M. (2001), “Why is Fiscal Policy Procyclical in Developing Countries?” en
Three Essays on Economic Policy in Developing Countries, PhD Dissertation, Harvard University Economics Department.
Campos, C., Jaimovich, J., y Panizza, U. (2006), “The Unexplained Part of Public
Debt”, RES Working Papers 4449, Inter-American Development Bank, Research
Department
Celasun, O, Debrun, X. y Ostry J.D. (2006), “Primary Surplus Behavior and Risks to
Fiscal Sustainability in Emerging Market Countries: A “Fan-Chart” Approach”,
IMF Working Paper, Internationary Monetary Fund, WP/06/67.
Chalk, N. y Hemming, R. (2000), “Assessing Fiscal Sustainability in Theory and Practice” en IMF Working Paper, Internationary Monetary Fund , WP/00/81.
Dos Reis, L., Manasse P. y Panizza, U. (2007), “Targeting the Structural Balance”,
Inter-american Development Bank Working Papers, No 598.
Elliott, G., Rothenberg, T. J. y Stock, J. H. (1996), “Efficient tests for an autoregresive
unit root”, en Econometrics, Vol. 64, pp.813-836.
Enders, W. (1995), Applied Econometric Time Series. New York, John Wiley & Sons,
Inc.
Fanelli, J.M. (2010), Volatilidad, ciclo y política fiscal en América Latina. Madrid, Eurosocial Fiscalidad, Instituto de Estudios Fiscales.
Ferrucci, G. y Penalver, A. (2003), “Assessing sovereign debt under uncertainty” en
Financial Stability Review, Diciembre, pp. 91-99.
Fuentes, R., Gredig, F. y Larraín, M. (2008), “La brecha de producto en Chile: Medici´n
y Evaluación” en Economía Chilena, Vol. 11, No. 2, agosto, pp. 7-30.
Gavin, M. y Perroti, R. (1997), “Fiscal policy in Latin America” en NBER Macroeconomics Annual 1997, Vol. 2, pp. 11-72.
Heymann, D. (2007), “Desarrollos y alternativas: algunas perspectivas del análisis
macroeconómico” en Heymann, D. (Ed). Progresos en Macroeconomía, Buenos
Aires, Temas Grupo Editorial-AAEP, pp. 79-190.
Heymann, D y Sanguinetti, P. (1998), “Business cycles from Misperceived trends” en
Economic Notes, Vol. 2.
Heymann, D., Kaufman, M. y Sanguinetti, P. (2001), “Learning about Trends: Spending and Credit Fluctuations in Open Economies” en Leijonhufvud, A. (Ed.),
Monetary Theory as a Basis for Monetary Policy, Palgrave.
220 |
Revista de Economía Política de Buenos Aires
Heymann, D. y Kawamura, E. (2009), “Sobre el rol de las políticas fiscales y financieras en las fluctuaciones macroeconómicas” en Económica, Vol. LV, pp. 45-97.
Ilzetzki, E. y Vegh, C. A. (2008), “Procyclical Fiscal Policy in Developing Countries:
Truth or fiction?” en NBER Working Papers Series, No. 14191, Cambridge, Massachusets.
Jaimovich, D y Panizza, U. (2007), “Procyclicality or Reverse Causality?”, Inter-american Development Bank RES Working Paper, No. 4508.
Kaminsky, G, Reinhart, C. y Vegh, C. (2004), “When it Rains, it Pours: Procyclical
Capital Flows and Macroeconomic Policies” en NBER Working Papers Series,
No.10780.
Mendoza, E. y Oviedo, P. M. (2004), “Public Debt, Fiscal Solvency and Macroeconomic Uncertainty in Latin America: the Cases of Brazil, Colombia, Costa Rica and
Mexico”, Working Paper No. 10637, Cambridge, National Bureau of Economic
Research.
Perroti, R. (2007), “Fiscal Policy in Developing Countries: A Framework and Some
Questions” en The World Bank Policy Research Working Series No. 4365.
Penalver, A. y Twaites, G. (2006), “Fiscal rules for debt sustainability in emerging
markets: the impact of volatility and default risk”, Working Paper, London, Bank
of England.
Perry, G., Servén, L., Suescún, R. e Irwin, T. (2008), Overview: Fiscal Policy, Economic
Fluctuations, and Growth, Washington, The World Bank.
Riascos, A. y Végh, C. (2003), “Procyclical Government Spending in Developing
Countries: The Role of Capital Market Imperfections”, mimeo.
Rigobon, R. (2004), “Comment: When it rains, it pours, by Graciela Kaminsky, Carmen Reinhart, and Carlos Vegh” en NBER Macro Annual.
Sturzenegger F. y Werneck, R. (2006), “Fiscal federalism and Procyclical Spending:
the cases of Argentina and Brazil” en Económica, Vol. 52, No 1-2, pp. 151-194.
Talvi, E y Vegh, C.A. (2000), “Tax Base Variability and Procyclical Fiscal Policy” en
NBER Working Papers Series, No. 7499, National Bureau of Economic Research,
Inc.
Tanner, E. y Samake, I. (2008), “Probabilistic Sustainability of Public Debt: A Vector
Autoregression Approach for Brazil, Mexico, and Turkey” en IMF Staff Papers,
Vol. 55, No. 1, pp. 149-182.
Togo, E. (2007), “Coordinating Public Debt Management with Fiscal and Monetary
Policies: An Analytical Framework” en The World Bank.
Tornell, A y Lane, P. (1999), “Are Windfalls a Curse? A Non-Representative Agent
Model of the Current Account and Fiscal Policy” en NBER Working Papers, No.
4839, National Bureau of Economic Research, Inc.
Velasco, A. (2007), “Fiscal Policy and the reaction to shocks: some theory and the
experience of Chile”, Presidential address at the LACEA Conference
Vergara, R. (2002), “Política y sostenibilidad fiscal en Chile” en Estudios Públicos, No.
88, primavera, pp. 45-65.
| 221
FANELLI
ANEXO I. Resultados del VAR.
Tabla A.1. VAR para Argentina
g(t)
r(t)
g(t-1)
1,277***
0,036
(0,142)
(0,096)
g(t-2)
-0,456***
-0,251**
(0,160)
(0,108)
r(t-1)
0,143
0.569***
(0,198)
(0,133)
r(t-2)
-0,061
-0,101
(0,174)
(0,117)
ti(t)
0,146
-0,235***
(0,110)
(0,074)
crisis(t)
-2,21725*
1,256
(1,187)
(0,799)
constante
0,051
5,120***
(1,492)
1,004
Errores estándar entre paréntesis.
*significativo al 10%, ** significativo al 5%, *significativo al 1%
Tabla A.2. VAR para Brasil
g(t)
r(t)
g(t-1)
0,567***
-0,177
(0,125)
(0,147)
r(t-1)
-0,012
0,803***
(0,062)
(0,073)
ti(t)
0,049**
-0,027
(0,022)
(0,025)
constante
1,075
2,251**
(0,758)
(0,887)
Errores estándar entre paréntesis.
*significativo al 10%, ** significativo al 5%, *significativo al 1%
222 |
Revista de Economía Política de Buenos Aires
Tabla A.3. VAR para Chile
g(t)
r(t)
g(t-1)
0,769***
0,029
(0,091)
(0,045)
r(t-1)
-0,081
0,885***
(0,142)
(0,067)
ti(t)
0,054***
-0,027***
(0,018)
(0,009)
constante
0,794
0,500
(0,811)
(0,396)
Errores estándar entre paréntesis.
*significativo al 10%, ** significativo al 5%, *significativo al 1%
Tabla A.4. VAR para México
g(t)
r(t)
g(t-1)
0,731***
0,055
(0,072)
(0,041)
r(t-1)
0,127*
0,898***
(0,073)
(0,042)
ti(t)
0,194***
-0,117***
(0,037)
(0,021)
constante
-0,230
0,450
(0,485)
(0,280)
Errores estándar entre paréntesis.
*significativo al 10%, ** significativo al 5%, *significativo al 1%
| 223
FANELLI
ANEXO II. Estimación de los términos del intercambio
Las series de términos del intercambio fueron obtenidas de: INDEC para
Argentina; Banco Central de México para México y del Banco Central
de Chile para Chile. Para Brasil, se estimaron dividiendo el índice de
precios de las exportaciones sobre el índice de precios de las importaciones que provee la base de datos “international financial statistics” del
FMI. En primer lugar, se testeó la hipótesis de raíz unitaria para la serie
histórica en logaritmos, utilizando el test de Dickey-Fuller modificado
por Elliott, Rothenberg y Stock (1996), que tiene más potencia que el test
original. La diferencia con el test de Dickey Fuller tradicional aumentado es que, antes de efectuar el test, las series se transforman mediante
una regresión de mínimos cuadrados generalizados. Luego, se realiza la
siguiente regresión:
∆ log(ti ) t =
+
k
log(ti ) t −1 + ∑ i .∆ log(ti ) t −i + ∈t
i =1
donde yt es el valor en logaritmos de los términos del intercambio en
el período t, k es el máximo número de rezagos utilizados y εt es un
proceso de ruido blanco. Para que el test sea válido es necesario que los
errores no presenten autocorrelación serial. El máximo número de rezagos para los cuales se efectúa el test sigue el criterio de Schwert. Para
saber qué modelo es el más adecuado miramos el criterio de Schwarz
(SIC). El test aporta evidencia favorable a la hipótesis de raíz unitaria
con deslizamiento. Por este motivo, hemos decidido hacer estacionaria
la serie tomando la primera diferencia. A los efectos de evitar efectos
estacionales, tomamos la variación interanual. Nuestro objetivo es llegar a un proceso para los errores que sea ruido blanco a los efectos de
poder simular luego una trayectoria para los términos del intercambio.
Por ello, regresamos a la tasa de variación interanual de los términos
del intercambio sobre sus rezagos, aplicando la metodología de Box-Jenkins para elegir el mejor modelo. El procedimiento sugiere que el mejor
modelo para Argentina y Brasil es un AR(1) mientras que para Chile y
224 |
Revista de Economía Política de Buenos Aires
México es un AR(2). Realizamos un test de ruido blanco de Bartlett sobre
los residuos, verificando que caen dentro de las bandas de confianza al
95%, con lo cual no podemos rechazar la hipótesis nula de ruido blanco.
A continuación, se evaluó cómo se distribuyen los residuos. Primero se
hizo un test de normalidad de Shapiro-Wilk. No se pudo rechazar la
hipótesis nula de que los residuos se distribuyen normalmente para Argentina, Brasil y Chile. En contraste, sí se rechazó para México. Por este
motivo, utilizamos un método no paramétrico para estimar una función
de distribución de probabilidad empírica. Usando una función Kernel
de Epanechnikov estimamos una función de densidad de probabilidad
que se ajusta a la muestra. Desde ya, hacerlo con pocas observaciones
tiene sus riesgos, pero el objetivo del trabajo es ver cómo se traduciría
una distribución de este tipo sobre la trayectoria de la deuda pública.
ANEXO III. Simulaciones
De la estimación del modelo VAR se obtiene una matriz de varianzas
y covarianzas de los errores de la forma reducida. Para poder simular
trayectorias de las variables dependientes del VAR, necesitamos llevarlo
a su forma estructural. Una forma de hacer esto es a través de la descomposición de Cholesky, la cual ordena las variables (una precede a la
otra). El ordenamiento elegido es que la tasa de interés real es afectada
contemporáneamente por el producto pero no al revés. Con esta restricción de identificación, podemos recuperar la secuencia de innovaciones
ε1t y ε2t. La relación entre los errores de la forma reducida y estos errores
independientes entre sí viene dada por la matriz de Cholesky, que resulta de la estimación del VAR (en realidad, cuando añadimos el ordenamiento de variables, se transforma en lo que la literatura denomina
VAR estructural): εt = B‒1 et. Donde et es el error de la forma reducida y εt
el error de la forma estructural. De la misma manera que obtenemos las
innovaciones “puras” a partir de los errores de la forma reducida, podemos obtener errores de la forma reducida si simulamos extracciones de
shocks de las innovaciones puras. Esto es exactamente lo que hacemos ya
FANELLI
| 225
que la matriz de Cholesky es no singular y, por ende, se puede invertir.
Generamos números aleatorios con distribución normal y la varianza
que corresponde a las innovaciones puras. Luego, transformamos estos
errores en los errores de la forma reducida. Nótese que, en realidad,
hacemos el ordenamiento de variables para poder generar la estructura
de errores correlacionados entre sí de una determinada manera. En otras
palabras, si hubiéramos establecido otro ordenamiento, habría cambiado la matriz de Cholesky, pero no habría cambiado el resultado ya que
habríamos llegado exactamente a errores con la misma matriz de varianzas y covarianzas. El ordenamiento importa cuando se trata de obtener
funciones de impulso-respuesta: Bεt = et.
Por otro lado, para simular los términos del intercambio, generamos
números aleatorios con distribución normal con media y varianza muestrales para Argentina, Brasil y Chile, y con la distribución estimada por
Kernel para México. Luego, calculamos la tasa de variación de los términos del intercambio según el proceso que corresponda (AR(1) ó AR(2))
y lo incorporamos al VAR para poder finalmente simular trayectorias de
la tasa de interés real y la tasa de crecimiento.