INTRODUCCINEl papel que juegael dinerodentro de la economa es
vital para el sano funcionamiento de la misma, ya que facilita las
transacciones entre los agentes econmicos mejorando claramente
laeficienciadelsistemaeconmico. Son muchas las teoras que tratan de
explicar porque la gente demanda dinero, pero lo que si es cierto
es que todas concuerdan que uno de los principales motivos es para
realizar transacciones, o sea, como medio de pago.Es muy importante
tambin entender los efectos que tiene la demanda de dinero en la
economa, ya que la comprensin de dicho elemento es esencial para la
buena aplicacin depolticasmonetarias, las cuales va orientada hacia
diferentes fines, dependiendo delobjetivoque dese alcanzar
elbancocentral.De igual manera no hay que dejar de lado que cuando
se tiene dada una demanda de dinero estable, la teora monetaria
postula la existencia de una relacin estrecha entre la cantidad del
dinero y elPIBnominal; el nivel delproductomedio esta medido
apreciosconstantes y se determina por elvolumenderecursosreales y
la eficiencia en su uso, el nivel general de los precios es
unafuncindel monto de dinero en circulacin. Lapoltica
monetariaexpansiva genera un incremento de losagregadosmonetarios
que se traduce en inflacin.
METODOLOGIAEl desarrollo metodolgico de la econometra
tradicional consta de cuatro etapas; es decir: especificacin,
Estimacin, Evaluacin (Econmica, Estadstica y economtrica),
Prediccin y/o simulacin. Previamente, no debemos dejar pasar por
alto que existe un pequeo problema adicional que aclarar, y es qu
tipo de agregado monetario ser utilizado en la estimacin? Por lo
general, la decisin sobre el tipo de agregado est en funcin de la
estructura econmica y de la profundidad financiera de cada pas.
Para fines de politica monetaria, la utilizacin de agregados ms
lquidos (por ejemplo M1) sera lo ms adecuado, por el grado de
control que podrn ejercer el BCRP sobre ste.Este estudio especifica
una funcin de demanda de dinero en trminos reales. Para el efecto
de la misma se utiliza la tcnica economtrica tradicional para la
economa peruana.
ESPECIFICACIN DELMODELOLos principales determinante de la
demanda real de dienro son el ingreso real y costo oportunidad de
mantener dinero. Mientras el primero puede entenderse como un
indicador de restriccion presupuestaria o vincularse a la funcin de
dinero para realizar las transacciones; el segundo refleja el costo
e oportunidad relacionado a no tener tendencias de otros activos
alternativos. La presencia del tipo de cambio, es porque hay un
efecto de doble causalidad, el cual se desarrollar ms adelante y
adems porque tanto el tipo de cambio y la inflacin son variables
proxy que capturan el costo de oportunidad del dinero. Todo ello
ofrecera una definicin amplia de la demanda de dinero:
Relacinfuncional:(M/P)=f(PBIreal,i,TC,etc)Donde:M=M1(Primeradefinicindeldinerooliquidezenm/ndelsistemabancario)M/P=DemandadeSaldosrealesPBIR=ProductoBrutoInternoapreciosconstanteIPC=IndicedePreciosalConsumidorTAMN=TasadeintersActivaenm/nTC=TipodeCambioC=ConstanteSiendo
un poco ms explcitos, los investigadores deben decidir que agregado
monetario representa de mejor manera el papel que el dinero cumple
en el modelo analtico. Otro tanto sucede con los determinantes de
la demanda de dinero, son las variables de escala (consumo,
producto, etc.) y el costo alternativo de mantener saldos
monetarios (tasas de inters, inflacin, etc.).La muestra que se
utilizar para las estimaciones comprende el periodo entre los aos
1991 y 2013. Los datos utilizados para las estimaciones fueron
anuales, y la fuente de informacin fue el Banco Central de Reserva
del Per. Los datos de dinero (M1) fueron de fin de promedio anual,
y asimismo se utilizar el ndice de precios al consumidor.Tanto las
cifras del producto bruto interno real (PBIR) como la tasa de
inters promedio de captaciones de fondos del sistema (TAMN) y el
tipo de cambio nominal (TC) se trabajaron en logaritmos. Los datos
utilizados para las estimaciones fueron anuales y la fuente
informacin fue el
BCRP.Segnelmodeloanteriorplanteadocondatosdeseriesdetiempoylinealizadoeselsiguiente:Ln(M/P)t=0+1Ln(PBIR)t+2
Ln(TAMN)t+3 Ln(TCt)+ut
DEMANDA DE DINERO Creacin de regresin utilizando el software
Eviews, el clculo de la funcin de regresin se har para los aos 1991
al ao 2013.Las variables son:Variable Explicada: Demanda_d(Demanda
de dinero)Variable Explicativa:PBIR(Pbi real)Variable
Explicativa:TAMN(tasa activa en moneda nacional)Variable
Explicativa:TC(tipo de cambio)
Los datos estadsticos digitados en Eviews son los
siguientes:ANALISIS ECONOMETRICO MODELO DE REGRESION LINEALCon los
datos mustrales y con una tcnica de estimacin de Mnimos cuadrados
Ordinarios se estimara el siguiente modelo.
Hacemos click en QUICK ESTIMATE ECUATION
NOS RESULTA LA SIGUIENTE SALIDA
MODELO DE REGRESION LOGARITMICA
Ahora procederemos a generar la serie Logartmicas de la demanda
de saldos reales de dinero, PBI real y las dems variables.Esto se
puede lograr gracias a la funcin Eview: Generate Series. A
continuacin se realizara esta conversin para la variable explicada
Demanda_d:
Esta Generacin de datos logartmicos se realiza para la variable
del PBI teniendo como nuevas variables
a:LNDemanda_dLNPBIRLNTAMNLNTCAhora, teniendo estas variables
logartmicas, se proceder a crear nuestra regresin de la demanda de
dinero, teniendo a LNDemanda_D como variable dependiente, y al
LNPBIReal, LNTAMN y LNTC como variables independientes.
Al estimar la regresin de la demanda de dinero logartmica
tenemos:
En nuestro trabajo para realizar con las pruebas siguientes
utilizaremos la regresin que ms se ajuste al modelo de demanda de
dinero, por ellos hacemos una comparacin de sus (r cuadrado) de la
regresin lineal y de la regresin logartmica as como la comparacin
de sus valores del Akaike y Shwarz y nos decidiremos por el menor
valor, ya que mientras mnimo sea su valor, ms se ajustara al modelo
de demanda de dinero. Comparamos:Regresin Lineal Regresin
Logartmica
Escogemos trabajar las pruebas con el modelo de regresin
logartmica ya que cuenta con los valores mnimos del Akaike y
Schwartz, aun a pesar de que la regresin lineal cuente con un (r
cuadrado mayor).
MODELO DE REGRESION LOGARITMICO LOGARITMICO)
Ln(M/P)t=0+1Ln(PBIR)t+2 Ln(TAMN)t+3 Ln(TC)t
ANALISIS INDIVIDUAL DE LOS PARMETROS
Prueba de Hiptesis de la Demanda de Dinero AutnomaHP:No existe
la Demanda de Dinero inducida poblacional (= C (1) = 0)HA:Si existe
la Demanda de Dinero inducida poblacional (= C (1) 0)
0.01
1
ZRZA
0.05
Toma de decisin:La probabilidad de la constante o demanda de
dinero inducida poblacional es de 0.0000, es decir que se rechaza
la hiptesis planteada y se acepta la hiptesis alternativa. Existe
la Demanda de Dinero autnoma poblacional.
Y su valor est garantizado por el mtodo de MCO que tiene el
mejor estimador lineal insesgados y algunas veces de variancia
mnima
Prueba de Hiptesis de la elasticidad de la DEMANDADE DINERO
respecto al PBIR poblacional.
HP: No existe la elasticidad de la demanda de dinero respecto al
PBIR poblacional. (= C (2) = 0)HA: Si existe la elasticidad de la
demanda de dinero respecto al PBIR poblacional. (= C (2) 0)
0
0.01
0.05
1
ZRZA
Toma de decisin:La probabilidad de la elasticidad es de 0.0000,
es decir que se rechaza la hiptesis planteada y se acepta la
hiptesis alternativa. Existe la elasticidad de la demanda de dinero
respecto al PBIR poblacional.Y su valor est garantizado por el
mtodo de MCO que tiene el mejor estimador lineal insesgados y
algunas veces de variancia mnima
Prueba de Hiptesis de la elasticidad de la DEMANDA DE DINERO
respecto al TAMN poblacional.HP: No existe la elasticidad
poblacional de demanda de dinero respecto al TAMN. (= C (3) =0)HA:
Si existe la elasticidad poblacin de demanda de dinero respecto al
TAMN poblacional. (= C (3) 0).
0
0.01
0.05
1
ZRZA
Toma de decisin:La probabilidad de la elasticidad de la demanda
de dinero es de 0.0003, es decir que se acepta hiptesis alternativa
y se rechaza la hiptesis planteada. Existe la elasticidad de
demanda de dinero respecto al TAMN poblacional.Y su valor est
garantizado por el mtodo de MCO que tiene el mejor estimador lineal
insesgados y algunas veces de variancia mnima
Prueba de Hiptesis de la elasticidad de DEMANDADE DINERO
respecto al TC poblacional.
HP: No existe la elasticidad poblacional de demanda de dinero
respecto al TC poblacional. (= C (4) = 0)HA: Si existe la
elasticidad poblacional de demanda de dinero respecto al TC
poblacional. (= C (4) 0)
0
0.01
0.05
1
ZRZA
La probabilidad de la elasticidad es de 0.0065, es decir que se
rechaza la hiptesis planteada y se acepta la hiptesis alternativa.
Existe la elasticidad poblacional de demanda de dinero respecto al
TC poblacional.Y su valor est garantizado por el mtodo de MCO que
tiene el mejor estimador lineal insesgados y algunas veces de
variancia mnima
PRUEBA DE HIPOTESIS CONJUNTA DE LA DEMANDA DE DINERO PROB
(F-Statistic) =0.0000000
0.01
0.05
1
ZRZA
HP: No existe la funcin logartmica poblacional de la demanda de
dinero en el periodo de regresin. (== = = 0) HA:Si existe la funcin
logartmica de demanda de dinero, en el periodo de regresin. (
0)Toma de decisin:0.00% < 5% cae en la Z.R, Entonces; se rechaza
la H.P y se acepta que existe la funcin logartmica de demanda de
dinero en el periodo de regresin. Y su valor est garantizado por el
mtodo de MCO que tiene el mejor estimador lineal insesgados y
algunas veces de variancia mnima
ANALISIS ECONMICOLNDEMANDA_D = -16.4990805807 +
1.86825237417*LNPBIR - 0.601685587468*LNTAMN +
0.662142661471*LNTC
, es la demanda de dinero inicial.
Ante un aumento del 1% del PBIR, la demanda de dinero aumenta en
1.86 %
Ante un aumento del 1% de la tasa de inters activa en moneda
nacional, la demanda de dinero desciende en 0.60%.
Ante un aumento del 1% en el tipo de cambio, la demanda de
dinero aumenta en 0.66%.
COEFICIENTE DE DETERMINACION:R2 = 98.80%El 98.80% de las
importaciones es explicada por las variables del Producto Bruto
Interno Real (PBIR), el Tipo de Cambio Real (TC) y la Tasa Activa
en Moneda Nacional (TAMN). El 1.20% no es explicado por estas
variables, pero si por otras variables que no se encuentran en el
modelo. COEFICIENTE DE DETERMINACION AJUSTADO:R2 ajustado= 98.51%Es
una forma ms rpida y fcil de evaluar el modelo de regresin para
determinar que tan bien se ajusta el modelo a los datos.LA
PROBABILIDAD F-STADISTIC (Fisher)FINALMENTE: Debemos tener en
cuenta que la regresin LOG-LOG, nos explica mejor el modelo de
importacin , por las siguiente razn: El criterio de Akaike,
Schwartz nos dan el menor valor. Sin embargo el modelo de regresin
lineal tiene un mejor coeficiente de determinacin, mayor al del
modelo LOG-LOG. Por tanto en las siguientes pruebas utilizamos el
modelo de regresin lineal.Esta probabilidad es de 0.0000 lo cual
indica que es altamente significativa, y desde el punto de vista
estadstico la funcin de Demanda de Dinero existe.
MULTICOLEANIDAD
El proceso o trmino deMulticolinealidadenEconometraes una
situacin en la que se presenta una fuerte correlacin entre
variables explicativas del modelo. La correlacin deber de ser
fuerte, ya que siempre existir correlacin entre variables
explicativas y explicadas en un modelo, es decir, la no correlacin
de dos variables es un caso inusual, que slo se podra encontrar en
condiciones de laboratorio. Entonces lo que se trata de encontrar
problemas de Multicolinealidad, a continuacin se utilizara Eview
para encontrar algn problema, adems de la utilizacin de
Correlograma.
En este caso no se puede descargar el eview aqu en mi pc
entonces maana yo ire temprano a la facu en inter lo voy a terminar
voy a hacer el proceso de la multi ya q aqu en mi trabajo del ao
pasado esta hecho la multi pero est hecho d la regresin corregida
del quiebreEn este caso como el profesor solo nos pide la multi
entonces se ssacara la multi de la regresin que salio en el inico
.Lo coloco aqu lo q en mi trabajo se hizo como modelo para maana
terminarlo en la maanaPd : me rfiero tanto al Word como las
diaposSin embargo tendremos q agregar mas cositas de defivniciones
etc de multi pero en el eview mana lo hago
1. Primer paso, se pone Group Statist - Correlations:
Se escribe la funcin logartmica para generar la matriz de
Multicolinealidad: En Series List escribimos nuestras variables
explicativas
Teniendo la matriz, se empieza a analizar la relacin entre las
variables independientes, ya que lo que se busca es encontrar es
que no exista una correlacin alta entre las variables
independientes
Para verificar si hay correlacin entre las variables
explicativas en la presente matriz observamos que no existen
problemas ya que para que exista un problema de colinealidad los
parmetros deben ser mayor de 0.8 y en nuestra matriz son menores a
0.08 .
Si la correlacin es mayor a 0.8 es una correlacin alta Si la
correlacin esta entre 0.05 y 0.8 es una correlacin moderada Si es
menor a 0.5 es una correlacin baja
Vemos :
LNPBIR : LNTAMN-0.744421 < 0.05 CORRELACION BAJALNPBIR : LN
TC 0.8 > 0.467352 > 0.05 CORRELACION MODERADA LNTC : LNTAMN
-0.865677 < 0.05 CORRELACION BAJALNTAM*D1 : LNPBIR 0.8
>0.735455 > 0.05 CORRELACION MODERADA LNTAM*D1 : LNTAMN
-0.670623 < 0.05 CORRELACION BAJALNTAM*D1 : LN TC -0.865677 <
0.05 CORRELACION BAJA
PARA COMPROBAR QUE NO EXISTE MULTICOLEANILIDAD:
PRUEBA DE KLEIN Usamos solo las variables explicativasREGRESION
AUXILIAR LNPBIR :
R2 GENERAL = 0.997076
LNPBIR C LNTAMN LNTC LNTAMN*D1
REGRESION AUXILIAR :
R2 AUXILIAR = 0.8807909 ----------> LNPBIR
R2 AUXILIAR = 0. 807909 < R2 GENERAL = = 0.997076NO EXISTE
MULTICOLENIADAD
REGRESION AUXILIAR LNTANM :
LNTAMN C LNPBIR LNTC LNTAMN*D1
Regresin auxiliar:
R2 AUXILIAR = 0.907222 --------> LNTAMN
R2 AUXILIAR = 0.907222 < R2 GENERAL = 0.997076 NO EXISTE
MULTICOLEANIDAD
REGRESION AUXILIAR LNTC :LNTC C LNPBIR LNTAMN LNTAMN*D1
Regresion auxiliar:
R2 AUXILIAR = 0.861856--------> LNTC
R2 AUXILIAR = 0.861856 < R2 GENERAL = 0.997076 NO EXISTE
MULTICOLEANIDAD
REGRESION AUXILIAR LNTAMN*D1 :LNTAMN*D1 C LNTC LNPBIR LNTAMN
Regresion auxiliar:
R2 AUXILIAR = 0.674244--------> LNTAMN*D1
R2 AUXILIAR = 0.674244< R2 GENERAL = 0.997076
NO EXISTE MULTICOLEANIDAD
PRUEBA DE TOLL
En esta prueba cuando se acerca a 0 existe multicoleanidad y
cuando se acerca a 1 no existe multicoleanidad. TOL1= 1-R2
R2 AUXILIAR = 0.807909----------> LNPBIR TOL1= 1- 0.807909
=0.192901
NO EXISTE MULTICOLEANIDAD R2 AUXILIAR = 0.907222 ------->
LNTAMN TOL1= 1- 0.907222 =0.092778
NO EXISTE MULTICOLEANIDAD
R2 AUXILIAR = 0.861856--------> LNTC TOL1= 1- 0.861856 =
0.138144
NO EXISTE MULTICOLEANIDAD
R2 AUXILIAR = 0.674244--------> LNTAMN*D1 TOL1= 1- 0.674244 =
0.325756
NO EXISTE MULTICOLEANIDAD