El objetivo de este estudio es estudiar la relación que existe entre el tipo de cambio entre la moneda colombiana, el peso colombiano, y la mexicana, el peso






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fecha de publicación10.10.2016
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Introducción

El objetivo de este estudio es estudiar la relación que existe entre el tipo de cambio entre la moneda colombiana, el peso colombiano, y la mexicana, el peso mexicano, y las exportaciones de Colombia.

Hemos decidido añadir las exportaciones particulares hacia México para añadir precisión al análisis, y desarrollaremos un marco teórico y conceptual que le de fortaleza. Analizaremos el comportamiento grafico de las variables y seguidamente aplicaremos estadística inferencial para observar las relaciones entre ellas.

Obviaremos elementos importantes que dan luces acerca de dicha relación (como por ejemplo la condición de Marshall-Lerner que implica que dada la devaluación de una divisa, para que ésta tenga un impacto positivo en la balanza comercial, la suma de las elasticidades precios de las importaciones y las exportaciones ha de ser, en valor absoluto, superior a 1, (Davidson, P.1995)) para concentrarnos en el trabajo econométrico e interpretativo de las variables en cuestión.

Este documento presenta, pues, en su primera parte, la elaboración de una base de datos que permite generar la segunda parte; un análisis que nos ayude a entender la relación entre una variable real, las exportaciones, y una nominal, el tipo de cambio.

Parte l. Construcción de la Base de Datos

El presente trabajo es la consolidación de una base de datos que permita efectuar el análisis correspondiente al impacto de los tipos de interés Peso Colombiano/Peso Mexicano en las exportaciones de Colombia y visceversa.

La primera serie temporal que debemos almacenar es aquella que tiene que ver con el tipo de interés. Hemos encontrado una serie para 1994-2014, Promedio Anual, desde la página web Fxtop.com, pues las páginas del Banco Central de Colombia sólo presentan los tipos de cambio contra monedas extranjeras (exceptuando al Dólar americano) para períodos reducidos, cercanos al momento de consulta. (Ver Anexos)

La segunda serie temporal, que conseguimos cortesía de las páginas oficiales del estado colombiano (ver bibliografía), consta de las exportaciones desde 1994 hasta 2014 del país cafetero, con un desglose especificado para los destinos de cada exportación. De allí generaremos dos variables: exportaciones totales (expt) y exportaciones a México (expm). Ambas están medidas en millones de dólares.

Por último, para efectos de la conclusión del trabajo de investigación, hemos decidido añadir los datos para la inflación en Colombia desde 1994 hasta 2014.

No es demasiado problemático encontrar mediante recursos web los datos para la serie de tiempo que decidimos utilizar, sin embargo, cuando se trata de encontrar datos de las exportaciones colombianas para períodos más largos de tiempo, se tiene que recurrir a fuentes no oficiales de dudosa credibilidad.

Esto nos impulsó a utilizar precisamente esta serie de tiempo, que nos permite hacer estudios con toda seguridad acerca de la confiabilidad de dichos datos (en la medida de que se considere “confiable” a los datos proveídos por una u otra institución oficial, esto lo dejamos a juicio del lector).

Para que todos esos datos puedan ser corridos en un programa econométrico (usaremos Eviews y, en para comparar resultados, STATA), creamos una base de datos con dichas variables agrupadas en columnas, como se presenta a continuación:





Tipo

ExpT

ExpM

Inflación

1994

236,004675

8.538

108

22,8478602

1995

134,86802

10.201

90

20,8934661

1996

141,220839

10.648

89

20,7980081

1997

159,348411

11.549

114

18,4681276

1998

154,862169

10.866

129

18,6762016

1999

201,758292

11.617

202

10,8747441

2000

230,065096

13.158

230

9,22113343

2001

247,380117

12.330

262

7,96846805

2002

257,755469

11.975

311

6,35012535

2003

265,231606

13.129

360

7,13118627

2004

233,477258

16.788

526

5,90467817

2005

213,14833

21.190

611

5,04811615

2006

216,443428

24.391

582

4,29633344

2007

169,799144

29.991

495

5,54375394

2008

176,655727

37.626

617

6,99699077

2009

159,150515

32.846

536

4,20293311

2010

150,394412

39.713

638

2,27822016

2011

148,954915

56.915

705

3,41161612

2012

136,682589

60.125

835

3,17693437

2013

146,494084

58.824

864

2,02277495

2014

149,156694

47.158

796

3,7









Parte ll. Análisis de los datos

 

El análisis del comportamiento a través del tiempo del comercio exterior es un elemento muy importante a tener en cuenta cuando se elabora y se aplica política económica. Su relación con el tipo de cambio está ampliamente descrita en la literatura económica, y forma parte de uno de los clásicos “trade-off” que son comunes en los análisis macroeconómicos y econométricos. Así, en el presente trabajo de investigación nos proponemos establecer la relación entre la trayectoria temporal del tipo de cambio (Pesos Colombianos en términos de los Pesos Mexicanos) y el comportamiento de las exportaciones de Colombia en dólares. Adicionalmente agregaremos un análisis enfocado en las exportaciones colombianas hechas con destino particular México.

Partiremos de varios supuestos teóricos, que traen orden al conglomerado de teorías que pueden llegar a ser relevantes al realizar un análisis de este tipo. Estos supuestos deben ser tomados en cuenta para realizar y entender cualquier conclusión o resultado de la presente investigación. Estos postulados teóricos son:

  1. El Banco Central de Colombia maneja su política cambiaria mediante un tipo de cambio flexible, en contraposición a los tipos de cambio fijos. Este tipo de cambio flexible permite, teóricamente, la independencia de las decisiones tomadas por dicha autoridad monetaria. Es decir, ayuda a disminuir la dependencia del poder ejecutivo. Por otro lado, un tipo de cambio flexible no requiere el uso de las reservas internacionales como medida para mantener un tipo de cambio fijo.

Además, otro aspecto de la independencia anteriormente mencionada, es que las expansiones y contracciones monetarias resultado de la gestión de un tipo de cambio fijo, son inexistentes.

Hay que añadir además que, históricamente, ha habido cambios en la política cambiaria de Colombia: “ del sistema de minidevaluaciones, que inició en el año 1967, al sistema de bandas cambiarias acogido oficialmente en enero de 1994 y la posterior adopción del esquema de libre flotación a partir del mes septiembre del año 1999” (Rendón, H. 2005)

  1. La función de la política cambiaria es “mantener la estabilidad del tipo de cambio real multilateral, con respeto a los fundamentos del mercado y buscando el equilibrio externo de la economía en el mediano plazo. Empero, este objetivo está sujeto al de preservar la estabilidad del poder adquisitivo interno de la moneda nacional...El equilibrio externo significa equilibrio de la cuenta corriente de la balanza de pagos o si hay déficit, que esté financiado con capitales de largo plazo" (Candía, G. 1993. Citado atreves de Loza, G. 2000). De aquí queremos destacar dos cosas: 1. El análisis que realizaremos estará impactado, de entrada, por la política cambiaria colombiana. Esto “ensucia” los datos con perturbaciones externas ajenas a nuestro modelo. 2. La política cambiaria busca mantener la estabilidad del tipo de cambio real, y nuestro análisis está hecho con la suposición de que los exportadores toman decisiones tomando el tipo de cambio nominal, que es aquel mediante el cual reciben y hacen sus pagos.

  2. La relación comercial entre Colombia y México está influida por la “alianza del pacífico” desde 2011, pacto firmado para aligerar las relaciones comerciales entre Colombia, Chile, México y Perú, y que añade complejidad al sistema de relaciones que intentamos establecer.

  3. La “cadena de causalidad”, que hace que las variables económicas dependan las unas de las otras, juega acá un papel fundamental pues, la política monetaria que podría afectar el tipo de cambio, que afecta la balanza comercial, que a su vez podría afectar variables monetarias, solo hace que nuestro modelo sea aún más limitado. Por eso, a la hora de correr la regresión por mínimos cuadrados ordinarios, lo haremos con el tipo de cambio como variable dependiente, aun cuando dicha relación de causalidad es puesta en entredicho más adelante gracias a la prueba de causalidad de Granger.

  4. Por último, la economía neoclásica propone que un tipo de cambio alto “abarata” la moneda nacional haciéndola atractiva para la inversión y la producción nacional, en términos relativos, aumentando las exportaciones. Esto es ampliamente expuesto por Paul Krugman en sus libros de Economía Internacional para estudiantes de pregrado, pero pareciera no ser tan “incontestable” tomando en cuenta los datos empíricos.

Empezaremos presentando una serie de gráficos que mostrarán distintas características de la muestra recopilada. El análisis gráfico nos permite tener una imagen explícita de dichas variables.

El primer gráfico muestra en el eje de las abscisas los años, desde 1994 hasta 2014, y en las ordenadas las Exportaciones Totales, en millones de dólares,



Observamos una tendencia al alza para este periodo de tiempo, bastante similar a las exportaciones hechas por Colombia con destino México, para el mismo periodo:



Esta diferencia puede ayudarnos a entender la diferencia entre la estacionalidad de las series que aparecerá más adelante, pero más allá de eso parece indicar el crecimiento sostenido del sector exportaciones en Colombia. Además, estas variables estarán relacionadas con el tipo de interés, cuyo comportamiento graficamos a continuación:



Que acompañaremos con un par de gráficos de dispersión de este mismo tipo, vs exportaciones, tanto totales como dirigidas específicamente a México:



Conjuntamente con el comportamiento aparentemente estacionario del tipo de cambio, podemos apreciar relaciones que parecieran poco correlacionadas en los gráficos de dispersión, pero cuyo mensaje pareciera engañoso a la luz de los resultados de la regresión por mínimos cuadrados ordinarios que presentaremos a continuación.

Además de los gráficos descriptivos, hemos corrido una regresión vía mínimos cuadrados ordinarios, en la que utilizamos Expt y Expm (exportaciones colombianas totales y exportaciones colombianas con destino México) como variables regresoras del tipo de cambio peso colombiano/peso mexicano, de manera de comprobar la relación entre las variables reales (las exportaciones) y la nominal (tipo de cambio):

REGRESIÓN VÍA MINIMOS CUADRADOS ORDINARIOS



Dependent Variable: TIPO







Method: Least Squares







Date: 01/04/15 Time: 01:42







Sample: 1994 2014







Included observations: 21





































Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  































EXPM

0.207373

0.060558

3.424360

0.0030

EXPT

-0.004141

0.000899

-4.607002

0.0002

C

203.6199

13.04313

15.61128

0.0000































R-squared

0.573850

    Mean dependent var

187.0882

Adjusted R-squared

0.526500

    S.D. dependent var

44.23700

S.E. of regression

30.44008

    Akaike info criterion

9.800961

Sum squared resid

16678.78

    Schwarz criterion

9.950179

Log likelihood

-99.91009

    Hannan-Quinn criter.

9.833345

F-statistic

12.11931

    Durbin-Watson stat

1.178265

Prob(F-statistic)

0.000464










































Empezando con lo básico, estos resultados implican que, en nuestro modelo, con TIPO como variable regresada (dependiente), la constante tomará un valor de 203.6199. Además, un aumento en una unidad de exportaciones hacia México (en millones de dólares), implicara un aumento de 0.207373 en el tipo de cambio. Esto tiene sentido, pues como explicamos, aumentar el tipo de cambio implica hacer más barata la moneda, por lo que se incentivan las exportaciones. Esta variable presenta una probabilidad de 0.003 de ser irrelevante.

Por otro lado, la variable EXPT si presenta un resultado contradictorio con la teoría, pues esta regresión implica que, un aumento de en la unidad de exportaciones totales, disminuye el valor del tipo de cambio en 0.004. Esto, suponemos, tiene su fundamento en el hecho de que estas exportaciones tienen en cuenta las exportaciones hechas hacia todos los destinos, incluyendo México, y no debería presentar una fuerte correlación con el tipo de cambio entre México y Colombia.

Efectuaremos una serie de tests para comprobar que nuestro modelo presenta los supuestos de cualquier regresión lineal (y que, por tanto, podemos “fiarnos” de él) (Figueredo, J. 2014):

  1. Correcta especificación del modelo.

  2. No hay multicolinealidad perfecta entre las variables explicativas.

  3. Homoscedasticidad en las perturbaciones.

  4. No existe autocorrelación entre las perturbaciones.

  5. Las perturbaciones están normalmente distribuidas.

Estos supuestos pueden ser violados de 5 maneras, pero nos dedicaremos a estudiar solo 4, que consideramos las más relevantes.

  1. Errores de especificación (en el modelo).

En cuanto a los errores de especificación queremos concentrarnos en dos elementos; Verificar si el modelo está bien especificado en su forma funcional, y verificar si la variable expt, que presenta resultados aparentemente anómalos, debería ser incluida en el modelo.

Detectaremos si el modelo está bien especificado en su forma funcional usando el test RESET de Reset, para un nivel de significancia de 5% (confianza 95%). Partiendo de la hipótesis nula “el modelo está correctamente especificado”, efectuaremos dicho test, que se hace mediante una distribución de probabilidad F, para contrastar el Pvalue dado por el paquete econométrico contra el nivel de significancia que elegimos. Si este Pvalue es menor que dicho nivel de significancia, rechazaremos la hipótesis nula.

Corriendo el test de Ramsey:


Ramsey RESET Test




Equation: UNTITLED




Specification: TIPO EXPT EXPM C

Omitted Variables: Squares of fitted values




























Value

Df

Probability

t-statistic

 1.208459

 17

 0.2434

F-statistic

 1.460372

(1, 17)

 0.2434

Likelihood ratio

 1.730674

 1

 0.1883


Dados estos resultados, encontramos que el P value es muy superior al nivel de significancia elegido (0.24 vs 0.05), por lo que fallamos al rechazar la hipótesis nula, y no encontramos evidencia para pensar que este modelo de regresión está mal especificado en su forma funcional.

Para saber si la variable expt es realmente necesaria, partimos de la hipótesis nula “la variable expt es innecesaria, pues no aporta información relevante al modelo”. Rechazaremos esta hipótesis si el Pvalue es inferior a nuestro nivel de significancia (0.05, o 5%). Así, corriendo la prueba de variable innecesaria:


Redundant Variables Test







Equation: UNTITLED







Specification: TIPO EXPM EXPT C




Redundant Variables: EXPT








































Value

Df

Probability




t-statistic

 4.607002

 18

 0.0002




F-statistic

 21.22446

(1, 18)

 0.0002




Likelihood ratio

 16.35751

 1

 0.0001




















C























































Este resultado nos invita a rechazar la hipótesis nula, y nos hace pensar que esta variable, pese al resultado anómalo de su coeficiente, si debe estar en el modelo. Esto, además, implica la necesidad de buscar más evidencia que nos ayude a entender el resultado anómalo que arroja dicho coeficiente en la regresión.

  1. Multicolinealidad (en las variables explicativas).

La multicolinealidad perfecta es considerada como un error relevante, pues implica que una regresión con esa característica no sería propensa a generar estimadores, y generaría un error estándar infinito. Así una multicolinealidad alta generaría más o menos la misma consecuencia, pero en menor medida.

Para probar que nuestras variables explicativas no posean Multicolinealidad, es decir, que no exista una fuerte correlación entre las variables explicativas del modelo (es difícil que no exista colinealidad entre dos variables explicativas de un modelo, pero se busca mitigar el efecto de dicha característica), usaremos la matriz de correlaciones:





EXPM

EXPT

EXPM

 1.000000

 0.904227

EXPT

 0.904227

 1.000000

Encontramos, ahora sí, un problema de multicolinealidad. Esto es evidente, pues de hecho, la variable EXPM está contenida en la variable EXPT. La solución del problema, por el momento, es no hacer nada, pues este es un problema de deficiencia de datos o “micronumerosidad”. Esto será parcialmente solucionado en la conclusión del trabajo, donde le añadiremos una variable al modelo.


  1. Heteroscedasticidad (en las perturbaciones).

La Heteroscedasticidad es, simplemente, que la varianza de las perturbaciones no sea constante. Esto impacta al modelo de manera negativa haciendo que los estimadores derivados del modelo no sean eficientes (varianza sesgada) y generando intervalos de confianza más grandes, que pueden hacer que todas las conclusiones a las que hemos llegado sean invalidas.

Así, probaremos la Heteroscedasticidad usando la prueba de White. Partimos de la hipótesis nula “los residuos son homoscedásticos a un nivel de 5% (no presentan problema de Heteroscedasticidad)”. Corriendo el test, que contrasta un Chi cuadrado versus n multiplicado por el valor de R cuadrado, rechazaremos la hipótesis nula si el Pvalue es menor a nuestro nivel de significancia;



Heteroskedasticity Test: White


































F-statistic

2.226385

    Prob. F(5,15)

0.1055

Obs*R-squared

8.945779

    Prob. Chi-Square(5)

0.1112

Scaled explained SS

2.490341

    Prob. Chi-Square(5)

0.7779

































Lo que nos hace aceptar la hipótesis nula, y suponer que los residuos son homoscedásticos, manteniendo válidas las conclusiones hechas en los otros tests.

  1. Normalidad en las Perturbaciones

Esta violación consiste en que, gracias al teorema del límite central, podemos asumir que las perturbaciones, como es un gran número de variables aleatorias independientes y aleatoriamente distribuidas, tenderán a una distribución normal. Si esto no sucede, puede ocurrir, de nuevo, que los estadísticos sean ineficientes.

Por esto, probaremos nuestra regresión para normalidad usando el test de Jarque-Vera. Tomando la hipótesis nula “los residuos se distribuyen normalmente”, podemos rechazarla mediante una prueba asintótica o de muestras grande, si el Pvalue del estadístico de contraste es menor a nuestro nivel de significancia, de nuevo 5%. Así:



El Pvalue es 0.44, 44%, que es mayor a nuestro nivel de significancia, fallando entonces al rechazar la hipótesis nula, y asumiendo que los residuos se distribuyen normalmente.

Por otro lado, analizaremos las raíces unitarias de las variables Tipo de Cambio y las Exportaciones, con el objetivo de determinar si dichas series son estacionarias, de dos maneras:

  1. Partiremos de una hipótesis nula (“existe raíz unitaria, la serie no es estacionaria”) para contrastar el estadístico en el test de Dickey-Fuller. Se acepta la hipótesis nula si el estadístico t es menor a los valores críticos a los diferentes niveles de significancia.

Para el tipo de cambio:


Null Hypothesis: TIPO has a unit root




Exogenous: Constant, Linear Trend




Lag Length: 4 (Automatic - based on SIC, maxlag=4)








































t-Statistic

  Prob.*































Augmented Dickey-Fuller test statistic

-5.165039

 0.0043

Test critical values:

1% level




-4.667883







5% level




-3.733200







10% level




-3.310349


































*MacKinnon (1996) one-sided p-values.



















Augmented Dickey-Fuller Test Equation




Dependent Variable: D(TIPO)







Method: Least Squares







Date: 01/02/15 Time: 01:00







Sample (adjusted): 1999 2014







Included observations: 16 after adjustments


































Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.  































TIPO(-1)

-0.881171

0.170603

-5.165039

0.0006

D(TIPO(-1))

-0.177265

0.148453

-1.194081

0.2630

D(TIPO(-2))

0.289842

0.133047

2.178486

0.0573

D(TIPO(-3))

0.628812

0.158511

3.966982

0.0033

D(TIPO(-4))

0.355513

0.164072

2.166816

0.0584


Se rechaza la hipótesis nula para el test en nivel, y no es necesario pasar a analizar las primeras ni segundas diferencias. La serie “tipo de cambio” es estacionaria y no contiene raíces unitarias a ningún nivel de significancia, según este test. Esta serie sugiere que el valor del tipo de cambio oscila de manera sistemática alrededor de la misma media.

Para las exportaciones totales:


Null Hypothesis: EXPT has a unit root




Exogenous: Constant, Linear Trend




Lag Length: 1 (Automatic - based on AIC, maxlag=4)








































t-Statistic

  Prob.*































Augmented Dickey-Fuller test statistic

-2.483929

 0.3309

Test critical values:

1% level




-4.532598







5% level




-3.673616







10% level




-3.277364



































Así, se acepta la hipótesis nula y se dice que las exportaciones son una serie que presenta raíz unitaria y es integrada de orden 1, no es estacionaria. Corrimos la prueba para las primeras diferencias, con el mismo resultado para todos los niveles de significancia.

  1. También aplicaremos el test de Phillips Perron, en el que la hipótesis nula sigue siendo la misma (la serie tiene raíces unitarias por lo que no es estacionaria). Así, para la serie del tipo de cambio:




Null Hypothesis: D(TIPO) has a unit root




Exogenous: Constant, Linear Trend




Bandwidth: 2 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel








































Adj. t-Stat

  Prob.*































Phillips-Perron test statistic

-5.910251

 0.0007

Test critical values:

1% level




-4.532598







5% level




-3.673616







10% level




-3.277364




Es rechazada la hipótesis nula y, de la misma manera que en el test anterior, el test de Philip Perron sugiere que la serie de tiempo asociada al tipo de cambio es estacionaria.

Y, para la serie de tiempo de las exportaciones:


Null Hypothesis: D(EXPT) has a unit root




Exogenous: Constant, Linear Trend




Bandwidth: 3 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel








































Adj. t-Stat

  Prob.*































Phillips-Perron test statistic

-1.854065

 0.6380

Test critical values:

1% level




-4.532598







5% level




-3.673616







10% level




-3.277364



































El test arroja el mismo resultado, y la serie está integrada y tiene raíces unitarias de nivel y para la primera diferencia. (Grado 2).

Sin embargo, para la variable expm;


Null Hypothesis: D(EXPM) has a unit root




Exogenous: Constant, Linear Trend




Bandwidth: 2 (Newey-West automatic) using Bartlett kernel








































Adj. t-Stat

  Prob.*































Phillips-Perron test statistic

-4.145493

 0.0209

Test critical values:

1% level




-4.032598







5% level




-3.673616







10% level




-3.277364


































Si observamos estacionalidad. Lo cual implica algún tipo de diferencia entre el comportamiento general de las exportaciones y las exportaciones especificas hacia México, por cuanto expt no oscila ni tiene a una media constante, mientras que expm sí.
Estos resultados econométricos implican cierto contenido económico; son lógicos y consistentes. El hecho de que el tipo de cambio presentara un patrón sistemático (estacionalidad) habla de la estabilidad de las relaciones entre ambas economías, de la misma manera que las exportaciones específicas hacia México parecen retratar el mismo fenómeno. Por otro lado, las exportaciones totales no parecieran ser estacionarias, y su análisis puede extenderse más allá del alcance del presente trabajo de investigación.
Por último, vamos a probar estos datos en busca de causalidad en el sentido de Granger (x causa y si se pueden hacer mejores predicciones acerca del comportamiento de Y, usando los históricos de x e y, que usando solo los de y), teniendo en cuenta que la serie expt tiene raíces unitarias, por lo que los resultados a largo plazo podrían ser simplemente espurios, al tiempo que no reflejan necesariamente causalidad, sino “feliz coincidencia”. Esta es la razón por la cual dejamos de lado esta variable y nos concentramos en las restantes, que si presentan un comportamiento estacionario. Permitiéndonos añadir la variable “inflación” a estas alturas del análisis, corremos el test de causalidad de Granger para tipo de interés, expm e inflación;

Pairwise Granger Causality Tests

Date: 01/13/15 Time: 03:40

Sample: 1994 2014




Lags: 4































 Null Hypothesis:

Obs

F-Statistic

Prob. 

























 INFLACION does not Granger Cause EXPM

 17

 0.55452

0.7020

 EXPM does not Granger Cause INFLACION

 0.33325

0.8483

























 TIPO does not Granger Cause EXPM

 17

 2.08306

0.1750

 EXPM does not Granger Cause TIPO

 3.27805

0.0718

























 TIPO does not Granger Cause INFLACION

 17

 1.68257

0.2460

 INFLACION does not Granger Cause TIPO

 3.37082

0.0675
























Así, podemos deducir varias conclusiones interesantes:
Para un nivel de significancia de 10% (nivel de confianza de 90%), no podemos rechazar que la inflación no cause movimiento en las exportaciones hacia México, ni podemos rechazar que las exportaciones hacia México no generan inflación (resultado evidente desde el punto de vista teórico). Análogamente, no podemos rechazar que el tipo de cambio no tiene efecto sobre las exportaciones, pero rechazamos la a hipótesis que implica que las exportaciones en realidad no afectan el tipo de cambio.
Esto es, la inflación y las exportaciones hacia México tienen causalidad Granger bidireccional, pero el tipo de cambio y las exportaciones hacia México, no (solo las exportaciones hacia México generan efectos sobre su tipo de cambio, no visceversa).
Además, no podemos rechazar que el tipo de cambio no genera inflación, pero si al contrario. Es decir, el tipo de cambio pareciera no tener efecto sobre la inflación, pero la inflación sobre el tipo de cambio sí. Esto pareciera lógico si pensamos en los mecanismos de transmisión en el sistema macroeconómico, pero podría presentar contradicciones.

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