Análisis Económico ISSN: 0185-3937 [email protected]Universidad Autónoma Metropolitana Unidad Azcapotzalco México Lanteri, Luis N. Determinantes de los precios reales del petróleo y de las materias primas no petroleras, 1980:1- 2009:3 Análisis Económico, vol. XXV, núm. 59, 2010, pp. 99-120 Universidad Autónoma Metropolitana Unidad Azcapotzalco Distrito Federal, México Disponible en: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=41315994007 Cómo citar el artículo Número completo Más información del artículo Página de la revista en redalyc.org Sistema de Información Científica Red de Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal Proyecto académico sin fines de lucro, desarrollado bajo la iniciativa de acceso abierto
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Loscambiosregistradosdurantelosúltimosañosenlospreciosdelasmateriasprimashangeneradounconsiderableinterésporpartedelosinvestigadoresempíricos.Estetrabajoanalizaelcomportamientodelospreciosrealesdelpetróleoydeuníndiceagregadodelasmateriasprimasnopetroleras(incluyeprincipalmentelasagrícolas,alimentosyminerales).Elestudiosebasaenmodelosdevectoresautorregresivosestructurales(svar),utilizandodatosmensualesque cubren el periodo1980:1-2009:3.Los resultados sugierenque lospreciosdelasmateriasprimasseincrementanfrenteaunaumentoenelniveldeactividadindustrialdelasprincipaleseconomías,unacaídaenlastasasdeinterésyunadepreciaciónenelvalordeldólar.Asuvez,losshocksenlastasasrealesdeinterésdelosEUAexplicaríanun porcentaje importante de las fluctuaciones en los precios reales del petróleo.
Palabras clave: precios de las materias primas, producción industrial, tipo de cambio del dólar, tasas de interés, svar.Clasificación JEL: E37, Q17.
Determinantes de los precios reales del petróleo y de las materias primas no
Los ingresosvíaexportacionesdemuchospaísesendesarrollosiguensiendoaltamentedependientesdelosproductosprimariosyson,portanto,extre-madamentesensiblesalosmovimientosenlospreciosdelasmateriasprimas.EnlaArgentina,enparticular,losproductosagropecuariosysusmanufacturasrepresentancasi60%delasexportaciones.Algosimilarocurreconotraseconomíaslatinoame-ricanas,dondelosbienesprimariosysusmanufacturasrepresentan,porlogeneral,losprincipalesrubrosdeexportación:Bolivia(minerales,gasypetróleo),Brasil(productosagropecuarios,mineralesypetróleo),Chile(mineralesypesca),Colombia(productosagropecuariosyminerales),Ecuador(petróleoyproductosagrícolas),México(petróleoyproductosagropecuarios),Paraguay(productosagropecuariosymadera),Perú(mineralesypesca),Uruguay(productosagropecuariosymadera)yVenezuela(petróleo).1 Ello determina que las fluctuaciones en los precios de las materiasprimascausenciclosdeexpansiónydecontracciónenlaproducción,elingresoyelempleo.
Lasalzasdeprecioshansidoobservadasenañosrecientesenloscom-bustiblesfósiles(petróleo),perotambiénenotrasmateriasprimascomolosmine-ralesylosproductosdeorigenagropecuario.ParaAkram(2009),losincrementosenlospreciosdelasmateriasprimastendríansuorigenenelfortalecimientodelascondicionesdedemandaenlaseconomíasindustrializadas,enladepreciacióndeldólarfrentealasprincipalesmonedas,enladeclinacióndelastasasrealesdeinterésdelosEUAyenlalentarespuestadelladodelaoferta.Noobstante,loscomportamientosdelaseconomíasdeChinaeIndiapodríanexplicartambiénunporcentajedelosincrementosregistradosenlasdemandasdepetróleo,demineralesydegranosyaceitesdurantelaúltimadécada.Elrápidocrecimientoobservadoenestaseconomíasasiáticashabríacontribuidoaexpandirlademandamundial,generandounapresiónascendente sobre lospreciosde losproductosprimarios(Trinh,ViossyDyck,2006;CheungyMorin,2007).Noobstante,ellohabríatenidolugardemanerageneralenuncontextodeexpansióndelaeconomíaglobalydeabundanteliquidezenlosmercadosinternacionales.
Estetrabajoanalizalosprincipalesfactoresmacroeconómicosquehaninfluido sobre los precios reales de las materias primas durante las últimas tres dé-
Como se observa en la Gráfica 1, mientras que los precios reales del petró-leohabríanalcanzadounmáximoenelaño2008,lospreciosrealesdelagregadodelasnon-fuelcommoditiesseencontraríantodavíabastantepordebajodelosnivelesmáximosregistradosaprincipiosdeladécadadelosochenta.Puedeversetambiéncomoapartirdelacrisisinternacional,quehizoeclosiónenseptiembrede2008,estosvaloressufrenunaimportanteretracción.3
3Cabeagregarque los índicesdepreciosnominalesde losproductos agrícolas, de los alimentosyde losmineralesqueintegranelíndiceagregadodepreciosdelasmateriasprimasnopetroleras,seubicabanenmarzode2009bastantecercadelosnivelesdeestasseriesaprincipiosdelosañosochenta,mientrasqueelíndicedepreciosalconsumidorprácticamentesetriplicóenlosEUAdesdeelaño1980.Deallíquelospreciosrealesdeestasmateriasprimasmuestren,porlogeneral,unatendenciadecreciente.
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Los incrementosmás recientes observados durante esta década en lospreciosrealesdelasmateriasprimashabríancoincididoconlaexistenciadetasasrealesdeinterésrelativamentebajasyconladepreciacióndelvalordeldólarenrelaciónconlasprincipalesmonedas(Krichene,2008),aunquelaeconomíamundialtambiénhabríamostradoenesteperiodouncrecimientorelativamenteelevado,porlomenosantesdelacrisisde2008.Asuvez,algunostrabajos(fao,2008;Akram,2009)sugierenquepodríanhabersegeneradoefectosderrame(spillovereffects)entrelosdiferentesproductos.Enparticular,lospreciosdelpetróleopodríaninduciraumentosenlospreciosdelasmateriasprimasnopetrolerasmedianteelempujedeloscostos(cost-pusheffects)ypormediodeunamayordemandademateriasprimasagrícolastendienteasustituircombustiblesfósiles(petróleo)porbiocombustiblesprovenientesdelmaíz,lasoyayotrosproductosagrícolas.
Algunosautores,comoFrankel(1986y2006),sugiereninclusoquelosprecios de las materias primas podrían mostrar una sobre reacción (overshoot)
Gráfica 1ªPrecios reales del petróleo y del agregado de las materias primas no petroleras
1.1 Precios de las materias primas y tasas de interés
Larelaciónnegativaentrelastasasdeinterésylospreciosdelasmateriasprimasse sostiene al considerar que estos últimos representan bienes con precios flexibles comercializados en mercados eficientes (Kellard, Newbold, Raymer y Ennew, 1999; Frankel,1986).Enestosmercadoslosretornosnetos,ajustadosporriesgo,delosactivos reales y financieros tenderían a igualarse. Esta relación entre los precios delasmateriasprimasylastasasdeinterésseindicaacontinuación(véase,porejemplo,Akram(2009):
Lacondiciónrepresentadaporlaecuación(1)establecequelagananciaesperada(revaluación)pormantenerunaposiciónenmateriasprimas,netadeloscostos de almacenamiento, debería igualarse a la tasa de interés nominal. Esta
4Véaselaecuación(5)deltrabajodeDeatonyLaroque(1996).Siexistieraundeteriorofísicodelproductoalmacenado, al final del primer periodo se tendría (1–δ)It,dondeδeslatasadedeteriorofísico.
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condicióndenoarbitraje,queestableceuna relaciónnegativaentre lospreciosdelasmateriasprimasylastasasdeinterés,esconocidacomoregladeHotelling(Hotelling,1931;Gray,1914)ypodríaserexpresadatambiénentérminosrealesalrestar la tasa de inflación en ambos lados de la ecuación.
Noobstante,losprecioscorrientesdelasmateriasprimaspodríanaumentarenmayorproporciónquesuspreciosesperados(almantenerlacondicióndenoarbitraje). Dicho incremento debería ser suficiente para asegurar que el aumento esperadoenlospreciosEtcpt+1–cptigualealatasadeinterésnominalmáselcos-todealmacenamiento.5Así,enrespuestaanteunacaídaenlastasasdeinterés,elpreciocorrientedelasmateriasprimaspodríaincrementarsemásquelospreciosesperados,generandounefectoovershoot.6Enotrostérminos,deacuerdoconelmodelodeovershootingdeltipodecambio(Dornbusch,1976),lospreciosdelas
5Enestecaso,losretornosesperadosalinvertirenmateriasprimasdeberíanigualarsealosretornosdeinvertiren activos financieros, en ausencia de aportunidades de arbitraje.
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materiasprimaspodríansobrereaccionarasuvalordeequilibriodelargoplazocomorespuestaanteunacaída(oaunincremento)enlastasasnominalesdeinterés(lastasasrealesdeinteréstambiéncaerían).ParaFrankel(1986)lapolíticamonetariapodríaafectarlospreciosrealesdelasmateriasprimasdebidoaquelospreciosdeestas últimas son flexibles, mientras que los de las manufacturas son fijos, por lo menosenelcortoplazo.Así,lospreciosdelasmateriasprimasseveríanafectadosmásqueproporcionalmentefrentea loscambiosen laofertamonetariaysobrereaccionaríanasusvaloresdelargoplazo.
7Laposiblerelaciónentrelastasasrealesdeinterésylospreciosdelasmateriasprimaspodríaserunshockdependiente.Porejemplo,loschoquesqueinducenincrementosenlospreciosfuturos,comounmayorcrecimientoeconómico,podríangenerartasasrealesdeinterésmáselevadas(Svensson,2006).Así,larelaciónentrelastasasrealesdeinterésylospreciosdelasmateriasprimaspodríagenerarunsesgoporsimultaneidadsinoseconsideranlastasasdeinteréscomounavariableendógena.Estaseríaunalimitacióndelosmodelosqueutilizanunasolaecuaciónpara investigar la relación entre los precios de las materias primas y las variables económico-financieras.
Sobre el particular, en la Gráfica 2 se incluyen las series del tipo de cam-biorealefectivodeldólarydelospreciosrealesdelpetróleoydelagregadodelasmateriasprimasnopetroleras,lascualesmuestranunarelacióninversaenvariosperiodos(cuandoeldólarseaprecia,esdecircuandotienemayorvalor,caeríaelpreciorealdelasmateriasprimasyviceversa).9
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Hamilton (2008) considera que el impacto sobre los precios debido aloscambiosenlaofertaydemandademateriasprimaspodríaserparticularmenterelevantesiestasfuncionesfueraninelásticas.Talseríaelcasodelpetróleoydeotrasmateriasprimasnopetroleras.
1.3 Derrame de los precios del petróleo sobre los precios de las materias primas no petroleras
Apriorilosefectosdederrameentrelospreciosdelpetróleoydelasmateriasprimasnopetrolerasnoresultantanclarosalaluzdelateoríaeconómica.Elincrementoenelpreciodeunadeterminadamateriaprimadeterminaríasusustituciónporotrosbienes,cuyospreciostenderíanaincrementarse.Sinembargo,ellogeneraríatambiénunaumentoenlosgastosrealesdelosconsumidoresyunacaídaenlademandadetodo tipo de bienes y servicios. El efecto final dependerá de la fortaleza de los efectos ingresoysustituciónysería,portanto,unacuestiónaresolverempíricamente.Noobstante, en algunos productos existe evidencia de cierta influencia de los precios delpetróleo.Porejemplo,estoschoquespodríanrepercutirsobrelospreciosdelasmateriasprimasagrícolasdebidoalademandadebiocombustibles(fao,2008).10
Tipo de cambio real efectivo, USDPrecio de las materias primas no petroleras
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2. Propuesta de svar con restricciones de corto plazo
Elprincipalpropósitodelaestimacióndelossvaresobtenerunaortogonalizaciónnorecursivadelostérminosdeerrorparaelanálisisdeimpulso-respuesta.Adife-renciadelaortogonalizaciónrecursivadeCholeski,lapropuestadesvarrequiereimponerrestriccionesalvar a efectos de identificar los componentes estructurales ortogonales(nocorrelacionadosentresí)delostérminosdeerror.Estasrestricciones,quepodríanserdecortoolargoplazos,sebasanenlateoríaeconómica.
Donde:mt ∼N(0, 1) = errores estocásticos estructurales (no observables);L = operador de retrasos; yA, B, C = matrices k x k no observables separadamente.
Sinembargo,noesposibleestimardirectamente laexpresiónanteriordebido a problemas de identificación. En este caso, se recurre a un varnores-tringido y se imponen restricciones al modelo para así de identificar su estructura subyacente:
Conk = 5 (cinco variables endógenas), si se especificara a B como una matrizdiagonalyseaplicaranenformarecursivalasrestriccionessobrelamatrizA,setendría:11
Enlapropuestadesvar,elprocedimientoaseguirseríaelsiguiente.Enprimerlugar,seríanecesarioestimarlaformareducidadeunsistemadevarconkvariablesendógenas.Luego,deberíanimponerselasrestriccionesalmodeloparaque resulte perfectamente identificado y puedan obtenerse las respuestas de corto plazodelasvariablesalosdiferentesshocksestructurales.
3. Restricciones contemporáneas al modelo. Supuestos
Eneltrabajoseempleaunapropuestadesvarconrestriccionesdecortoplazo.Losmodelosincluyencincovariablesendógenas:a)uníndicedeproducciónindustrialdelaseconomíasavanzadas,entérminosdesestacionalizados(prodind);b)lasta-sasrealesdeinterésdecortoplazodelosEUA,porsimplicidadsecalculancomoelspreadentrelastasasdeFondosFederalesyelíndicedepreciosalconsumidordelperiodo,datosanualizados(rus);c)eltipodecambiorealefectivodeldólardelosEUA(reer),deacuerdocondatosdelfmi,enestecasounincrementoenelíndiceindicaunaapreciacióndeldólaryviceversa;d)elpreciorealendólaresdelpetróleowti(oil);ye)uníndiceagregadodelospreciosrealesdelasnon-fuelcommodities. Los precios reales se obtienen al utilizar como deflactor el índice de preciosalconsumidordelosEUA.Sehapreferidonoincluirsimultáneamentealosdiferentescomponentesdelíndicedepreciosdelasmateriasprimasnopetrolerasenelmismomodelo,debidoalnúmerodeobservacionesdisponiblesyaquepodríaresultarmásadecuadoestimarunsistemamásparsimonioso.Detodasformas,losmodelosconsideranlaposibleinteracciónquepodríadarseentrelospreciosdelpetróleoylospreciosdelasmateriasprimasnopetroleras.12
Los shocks estructurales son identificados imponiendo una estructura causalrecursivasugeridaporSims(1980).Esteesquemarecursivoestablecequelaprimervariabledelsistemanoreaccionacontemporáneamenteanteloschoquesenlasdemásvariables,peroquelasrestantespodríanreaccionaralosdelaprimerayasísucesivamente(latercerareaccionaríaenelcortoplazoantelosshocksenlaprimerayenlasegunda,etcétera).Estasrestriccioneshacenreferenciasolamentearelacionescontemporáneas,deformaquedespuésdeunperiodo(mensual)lasvariablesincluidaspodríanverseafectadasportodoslosshocksdelsistema.
Elmodeloaestimarconsidera las siguientes restricciones (recursivas)sobrelosparámetrosestructuralescontemporáneosdelasmatricesAyB:
4) Loschoquesenlospreciosrealesdelpetróleoseríanafectadoscontemporánea-menteporlasvariablescolocadasenlosprimerostreslugaresdelsistema(yporsus propios choques) e influirían a su vez en los precios reales de las materias primasnopetroleras.Enestesentido,resultamásrazonablesuponerquelospreciosdelpetróleoafectanalospreciosdelasmateriasprimasnopetrolerasenelcortoplazo,queunarelacióninversa.Dehecho,lospreciosdelasmateriasprimasagrícolasseríanendógenosconrespectoalospreciosdelpetróleo,debidoalademandademateriasprimasagrícolasquetienelugarparalaproduccióndebiocombustibles,comoetanolobiodiesel(fao,2008).
5) Losshocksenlospreciosrealesdelasmateriasprimasnopetrolerasnoafectaríana ninguna de las variables del sistema en el corto plazo, pero serían influenciados contemporáneamenteportodasellas.
13Existe,sinembargo,enlaliteraturaciertacontroversiaacercadesilosbancoscentralesbajoregímenesdemetas de inflación responden contemporáneamente ante los choques en los precios de los activos (Clarida, Gali y Gertler,1998;Chadha,SarnoyValente,2004).
Aefectosdedeterminarsilasvariablessonnoestacionariasenniveles,serealizanlaspruebasde raízunitariamediante los estadísticosDickey-FullerAumentado(adf),kpss ySchmidt-Phillips.14Lasseriessepresentanestandarizadasyseutilizandocerezagos(véaseCuadro1).
Debe notarse que no se han realizado las pruebas a fin de determinar la existenciadecointegraciónentrelasvariables,enelcasodesvar,dadoquelasmismasnopresentanelmismoordendeintegración,alastasasrealesdeinterésyalospreciosrealesdelosmineralesselesconsideraestacionariosenniveles,mientrasqueelrestodelasvariablesseríanintegradasdeordenuno.15
Cuadro 1Pruebas de raíz unitaria: adf, kpss y Schmidt-Phillips, 1980:1-2009:3a
Variable Significatividad de la constante
1
01
11
101
-4.57
-167.6-5.65
-6.0-3.86
-5.79-3.38-5.58
2.21
0.111.16
0.480.23
1.810.331.59
Producción industrial econo-mías avanzadasTasas reales de interés de EUATipo de cambio real efectivo del dólar Precio real del petróleoPrecio real de los productos agrícolasPrecio real de los alimentosPrecio real de los mineralesPrecio real del agregado de las materias primas no petroleras
Laestimacióndelossvar permiteexaminarlainteraccióndinámicaentrelasva-riables económicas y financieras y los precios reales de las materias primas.16
En la Gráfica A.1 (véase Anexo) se muestran las funciones de respuesta acumuladadelmodeloqueincluyealospreciosrealesdelagregadodelasmateriasprimasnopetroleras,frentealosshocksestructuralesenelíndicedeproducciónindustrial,enlastasasrealesdeinterés,eneltipodecambiorealefectivodeldólaryenlospreciosrealesdelpetróleo(asícomoaloschoquespropiosquenoaparecenen la gráfica).
Seobservaque lospreciosrealesde lasmateriasprimasnopetrolerasmuestran una respuesta acumulada positiva y significativa frente a los shocksenelíndicedeproducciónindustrialdelaseconomíasavanzadas,unarespuestaacumuladanegativa frente a los choques en las tasas reales de interés (no significativa) y en el tipo de cambio real efectivo de los EUA (significativa), así como una respuesta acumulada positiva y significativa en el corto plazo frente a los shocksenlospreciosrealesdelpetróleo.
Porsuparte,lospreciosrealesdelpetróleorespondenpositivamentefrentealoschoquesenelíndicedeproducciónindustrialynegativamentefrentealosshocksenlastasasrealesdeinterésyeneltipodecambiorealefectivodeldólaren el corto plazo (en este último caso la respuesta no es significativa).17
Losresultadosindican,portanto,unarelaciónnegativaentrelospreciosreales de las materias primas no petroleras y las tasas de interés (no significativa) y entreestospreciosyeltipodecambiorealefectivodeldólar(unalzaenlastasasdeinterésyunaapreciacióndeldólarafectaríannegativamentealospreciosdelasmateriasprimasyviceversa).Porsuparte,enelcasodelospreciosdelpetróleoseobservaunarespuestanegativafrentealosincrementosenlastasasdeinterés(significativa) y frente a una apreciación del tipo de cambio real efectivo del dólar (no significativa). Estos resultados se asimilan a lo esperado de acuerdo con la teoríaeconómica.
16 Las funciones de impulso-respuesta corresponden a la factorización estructural y las bandas de confianza se calcularonconlaopción“asintótica/analítica”(Hamilton,1994:339)yrepresentan±2dedesviaciónestándar.Lossvar estimadosnopresentanautocorrelaciónderesiduos(laspruebaslm decorrelaciónserialnopermitenrechazarlahipótesisnuladeausenciadecorrelaciónserialdeorden12).Seutilizarondocerezagosporserdatosmensuales.
17 En algunos casos la respuesta es significativa solamente en un pequeño tramo de la función. Se consideran respuestasacumuladasparalasvariablesexpresadasenprimerasdiferencias.Lasfuncionesderespuestadeloscomponentesdelíndicedepreciosagregadodelasmateriasprimasnopetrolerasmuestranresultadossimilaresalosdelagregado.
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Porúltimo,debemencionarsequeelmodeloestimadoincluyeunavariablebinariaquetomavalorunodesde2002:1enadelanteyceroenlosrestantesperiodos,a fin de captar la mayor demanda experimentada por las economías de China e India enlaúltimadécada.Enestesentido,unamayordemandaporpartedelaseconomíasemergentessetraduciría,ceterisparibus,enunincrementodelospreciosdelasmaterias primas, de acuerdo con la especificación que se planteó para la variable binaria.Noobstante,elcomportamientodeestaseconomías(comoChinaeIndia)podríaestarsiendocaptadoindirectamentetambiénpormediodelcrecimientodelaseconomíasavanzadasydesuíndicedeproducciónindustrial,dadoelprocesodeglobalizaciónquesueledarseanivelmundial(véanse,porejemplo,CheungyMorin,2007;Trinh,VossyDyck,2006).
6. Análisis de descomposición de la varianza
Elanálisisdedescomposicióndelavarianzadelerrordepredicciónpermiteevaluarlacontribuciónrelativadelosdiferentesshocksen las fluctuaciones de los precios delasmateriasprimas.Enotrostérminos,esteanálisisconsideralaimportanciarelativa de cada innovación aleatoria en las fluctuaciones de las variables, de forma quelasumadeestosporcentajesalcancecien.
Eneste trabajoseanalizaelcomportamientode losprecios realesdelpetróleoydeunagregadodelasnon-fuelcommoditiesyseevaluanlosefectosdelos principales determinantes económico-financieros sobre la evolución de dichos precios. A tal fin, se emplean svarcondatosdeperiodicidadmensualquecubrenelperiodo1980:1-2009:3.
Los modelos utilizan un esquema de identificación recursivo, con restric-cionesdecortoplazoenelespíritudeAmisanoyGiannini(1997),enelcuallospreciosdelpetróleorespondencontemporáneamentealniveldeactividadindustrialdelasprincipaleseconomías,alastasasrealesdeinterésdelosEUAyaltipodecambiorealefectivodeldólaryafectancontemporáneamentealospreciosdelasmateriasprimasnopetroleras.Asuvez,esteúltimoíndicedepreciosnotendríaun impacto contemporáneo sobre lasdemásvariablesdel sistemapero severíainfluenciado por todas ellas en el corto plazo. Los modelos incluyen también una variablebinariaaefectosdeconsiderarlamayordemandadealgunaseconomíasemergentes(comoChinaeIndia)durantelaúltimadécada.
Losresultadosdelasestimacionesmuestranquelospreciosdelasmateriasprimas no petroleras responden, por lo general, positiva y significativamente frente alosshocksenelniveldeproducciónindustrialyenlospreciosrealesdelpetróleoynegativamentefrenteaunalzaenlastasasrealesdeinterésyaunaapreciacióneneltipodecambiorealefectivodeldólar(aunquelasrespuestasfrentealastasasde interés no son significativas). Los precios reales del petróleo responden en el mismosentidoantelosshocksdelniveldeproducciónindustrialydemanerainversafrenteaunincrementoenlastasasrealesdeinterésyaunaapreciaciónenelvalordólar (en este último caso la respuesta no es significativa).
Porsuparte,elanálisisdedescomposicióndelavarianza(lacontribuciónrelativa de los diferentes choques en las fluctuaciones de los precios de las materias primas)indicaqueenelcasodelíndiceagregadodelospreciosdelasmateriasprimasnopetroleras(modelocuatro),lasinnovacionespropiasyloschoquesenelniveldeactividadindustrialdelaseconomíasavanzadasyeneltipodecambiorealefectivodeldólarexplicaríanlamayorpartedelavariabilidadobservadaenestosprecios,mientrasquelavolatilidaddelpreciorealdelpetróleoresultaexplicadaprincipalmenteporsuspropioschoquesyporlasinnovacionesenlastasasrealesdeinterés.
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De esta manera, los resultados confirman la existencia de una relación negativa entre las tasas reales de interés y los precios reales de las principalesmateriasprimas,asícomoentreeltipodecambiorealefectivodeldólarydichosprecios,durantelasúltimastresdécadas.Sinembargo,nopareceríaobservarseenesteperiodounefectodesobrereaccióndelospreciosdelasmateriasprimasfrentealoschoquesenlastasasrealesdeinterés,comosugierenalgunosautores(Frankel,1986y2006;Akram,2009;entreotros).
Svensson,L.(2006).“CommentonJ.Frankel:CommodityPricesandMonetaryPolicy”, in J. Campbell (ed.), Asset Prices and Monetary Policy, Chicago:University of Chicago Press.ofChicagoPress.