Tesis doctoral de la Universidad de Alicante. Tesi...

Determinación de una función de demanda de dinero para la Unión Europea. Jordi Sardà Pons

Tesis doctoral de la Universidad de Alicante. Tesi doctoral de la Universitat d'Alacant. 1996

http://www.adobe.es/products/acrobat/readstep2.html




Alicante 26/Enero/1996

Autorizo la presentación de la tesis doctoral que sejunta, realizada por Jordi Sardá Pons bajo mi dirección .

Fdo . Ignacio Mauleón .Dpto . de Fundamentos del Análisis Económico .Universidad de Alicante .



TESIS DOCTORAL

DETERMINACIÓN DE UNA FUNCIÓN DE

DEMANDA DE DINERO PARA LA UNIÓN

EUROPEA

Autor : JORDI SARDAPONS

Director : IGNACIO MAULEON TORRES

Universidad de Alicante

Departamento de Fundamentos del Análisis Económico

Febrero 1996

IÍÍ~m~

d'Alacant

f. II L



Ami esposa, a nuestras hijas Montserrat

y Anna y a nuestro hijo Jordi "in memoriam"



AGRADECIMIENTOS

Sin duda alguna la realización de una Tesis Doctoral requiere la ayuda de

muchas personas, que de alguna manera han colaborado con el doctorando para

llevar a buen término todo el trabajo de investigación. Es por ello por lo que

estoy en deuda con todas ellas y a ellas expreso mi gratitud .

Especialmente quisiera agradecer la buena acogida que me ha

dispensado la Universidad de Alicante y, en especial, el Departamento de

Fundamentos del Análisis Económico

También deseo agradecer al centro asociado de la U.N.E.D . de Tortosa,

y en especial a su director, por las facilidades que me han dado siempre para

poder llevar a cabo mi tarea investigadora.

A los profesores J.L . Raymond y M. Farell, de la Universidad Autónoma

de Barcelona, por haber permitido que pudiera asistir a sus clases de

econometría.

A los diferentes autores de trabajos previos a este por las facilidades que

me han dado para poder conseguir los trabajos realizados por ellos .

Por último, y muy especialmente, agradecer el continuo apoyo que me ha

dado el "profesor" 1. Mauleón y sin el cual esta Tesis Doctoral nunca habría

llegado a su fin.



CAPÍTULO II : PANORÁMICA SOBRE LAS ESTIMACIONES

EXISTENTES

28

II.l- Introducción

29

11.2- Principales características de las estimaciones sometidas a

análisis

32

11.2 .1- Países considerados

32

11.2.2- Variables utilizadas

33

11.2 .2 .1- Concepto de dinero

33

11.2.2.2- Variables de escala

34

11.2 .2 .3- Variables de coste de oportunidad

34

11.2.2 .4- Variable efecto sustitución

35

ÍNDICE

CAPÍTULO I : INTRODUCCIÓN 1

1. 1 - Importancia de la demanda de dinero 2

1.1 .1- En un contexto individual 2

1.1 .2- Para un grupo de países de la Unión Europea 4

1.2- Objetivos de la Tesis 7

1.3- Estructura del trabajo de investigación 26



11.2.3- Métodos de agregación

36

11.2 .3.1- Variables de cantidad de dinero

36

11.2.3.2- Variables expresadas en las mismas unidades

38

11.3- Resultados obtenidos

39

11.3.1- Relaciones a largo plazo

39

11.3 .2- Relaciones a corto plazo

41

11.3.2.1- Relaciones a corto plazo para agregados

estrechos

42

11.3 .2.2- Relaciones a corto plazo para agregados

amplios

46

11.3.2.3- Otras características de las relaciones a

corto plazo

50

11.4- Conclusiones

53

Anexo al capítulo 11 : respuesta dinámica de la demanda de dinero a

impulsos de sus variables determinantes

57

CAPÍTULO III : ELABORACIÓN DE LOS DATOS

64

111.1- Introducción

65

III.1.1- Introducción y fuentes utilizadas

65

111. 1 .2- Período considerado

67

III.2- Elaboración de los datos por países de forma individual

74



111-2 . 1- Agregados monetarios

74

III.2.2- Tipos de interés

75

111.2.3- Renta

77

111.2.4- Precios

77

III.2.5- Riqueza

78

111.3- Elaboración de datos agregados

85

111.3 . 1 - Cálculo de un tipo de cambio medio

85

111.3.2- Cambio a marcos alemanes de las diferentes

magnitudes

87

III.3 .2 .1- Cantidad de dinero

87

III.3.2 .2- Renta y riqueza nominales

87

111.3 .3- Cálculo de las ponderaciones

88

111.3.4- Cambio a marcos alemanes del resto de las variables

89

111.3 .4.1- Precios y tipos de interés

89

111.3 .4.2- Renta y riqueza real

89

Anexo al capítulo III : cálculo del punto de partición

91

CAPÍTULO IV : RESULTADOS (n

94

IV. 1- Raíces unitarias y cointegración

95

IV. 1 .1- Raíces unitarias

95

IV. 1 .2- Cointegración y demanda de dinero a largo plazo



para toda la U,E .

100

IV.2- Dinámica a corto plazo

105

IV.2.1- Metodología

105

IV.2 .2- Agregado estrecho, Ml

110

IV.2.3- Resultados complementarios para el agregado

estrecho

127

IV.2.4- Agregado amplio, M5

142

IV.2.5- Resultados complementarios para el agregado

amplio, M5

156

IV.2.6- Agregado amplio . Cuasidinero, CD

168

IV.2.7- Resultados complementarios para el cuasidinero

181

Anexo al capítulo IV : estimación de Modelos de Corrección del

Error en una etapa

188

CAPÍTULO V : RESULTADOSA

200

V.1- Renta permanente

201

V.1 .1- Cálculo de la renta permanente

201

V.1 .2- Relaciones a largo plazo

205

V.1 .3- Relaciones a corto plazo

207

V.2- Estimación conjunta de la demanda de dinero por motivo

transacción y por distribución de la riqueza

226



V.2 .1- Estimación de la demanda de dinero por

motivo transacción incluyendo los residuos del cuasidinero

226

V.2.2- Estimación de una ecuación de demanda de

cuasidinero introduciendo en ella los residuos de Ml

231

V.2.3- Estimación conjunta

236

V.3- Cambios en el diseño de la política monetaria

239

V.3 .1- Introducción

239

V.3.2- Raíces unitarias y cointegración

240

V.3 .2.1- Raíces unitarias

240

V.3 .2.2- Cointegración y relaciones a largo plazo

242

V.3 .3- Relaciones a corto plazo

245

V.3 .3.1- Período 1974.1-1984.4

245

V.3 .3 .2- Período 1985 .1-1991 .4

249

Anexo al capítulo V : cálculo de la renta permanente

254

CAPÍTULO VI : CONCLUSIONES

259

ANEXO A. : Conversión de macromagnitudes a una moneda en común

268

ANEXO B : Estimaciones para toda la muestra disponible

286

ANEXO C : Estudios de funciones de demanda de dinero expresadas en

dólares U.S.A

298



ANEXO D : Glosario de las principales variables utilizadas 303

ANEXO E : Listado de variables agregadas 307

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 313



r

r

CAPITULO I : INTRODUCCION



1.1- IMPORTANCIA DE LA DEMANDA DE DINERO

1. 1 . 1 - EN UN CONTEXTO INDIVIDUAL

La demanda de dinero es fundamental para cualquier modelo

macroeconómico y, por tanto, también lo es para la política monetaria, si se

desean controlar los precios . Esto se debe a que se supone que la demanda

de dinero depende fundamentalmente de la renta y de los precios, de tal

manera que haciendo una previsión sobre la renta y fijando un objetivo de

precios, se puede obtener la demanda prevista de dinero, y el crecimiento

que debe experimentar dicha demanda ante variaciones esperadas de las

otras dos variables -precios y renta- . La demanda de dinero también

depende de los tipos de interés, aunque su importancia a corto plazo suele

ser menor, y en todo caso, su efecto sobre la demanda de dinero es

inestable . Precisamente se elige la cantidad demandada de dinero como

objetivo intermedio, ya que se cree que existe la relación antes comentada, y

por ello, es de gran importancia poder determinarla empiricamente .

Para poder ser elegida como objetivo intermedio es necesario que la

demanda de dinero sea estable, lo que implica que la relación dependa de

pocas variables, que las elasticidades sean constantes a lo largo del tiempo,

y que la relación entre la cantidad de dinero y sus variables determinantes



sea muy estrecha . Esta estabilidad es el factor determinante en la elección de

la cantidad de dinero frente a los tipos de interés, como objetivo monetario

intermedio, para suavizar las fluctuaciones del nivel de actividad real .

Las elasticidades renta y precios son necesarias para la programación

del crecimiento de la oferta monetaria, por lo que uno de los objetivos más

importantes en la estimación de ecuaciones de demanda de dinero, dentro

del contexto de la programación monetaria, es proporcionar un soporte

empirico a la fijación de objetivos de crecimiento de los agregados

monetarios . Es por ello, que se realiza la estimación de la demanda de

dinero para agregados amplios, aunque también se realiza para los más

estrechos . La elección final del agregado a controlar dependerá de la

estabilidad relativa de cada una de las funciones de demanda de dinero .



1.1 .2- PARA UN GRUPO DE PAÍSES DE LA UNIÓN EUROPEA

Durante las últimas décadas se ha producido un fuerte proceso de

integración económica y financiera entre los diferentes países que

constituyen la Unión Europea. Se han liberalizado, progresivamente, las

barreras administrativas que impedían la libre circulación de capitales . Se ha

producido una importante diversificación internacional de las carteras de

inversión y, por tanto, una creciente sustitución entre monedas . Además,

hasta finales de 1992, existía un mecanismo de tipos de cambio muy estable

y cuasi-fijo . Y, por último, siguiendo los acuerdos adoptados por el Tratado

de Maastrich, los países que formen parte de la Unión Económica y

Monetaria (U.E.M.) a más tardar en 1999, tendrán una única política

monetaria en común, cuyo principal objetivo será la estabilidad de precios

en toda el área que forme la U.E.M. . Por lo tanto, además de la importancia

que tiene la demanda de dinero para un único país, existen una serie de

factores que hacen recomendable la estimación de una ecuación de demanda

de dinero para un grupo de países de la Unión Europea, como si éstos

formasen un único país .

Además de los factores considerados anteriormente, cabe tener en

cuenta otros dos más. En primer lugar, las ecuaciones estimadas para un

único país suelen omitir variables exteriores debido, por un lado, al alto



grado de correlación que existe entre los tipos de interés del país

considerado y los tipos de interés del resto de los países que forman la

U.E.M. y, por otro lado, a la dificultad que existe en identificar cuales son

la variables de interés a considerar . Por ello, se hace necesario el estudio de

una única función de demanda de dinero para todos aquellos países que

tengan fuertes interconexiones económicas y financieras . Al hacerlo así se

reduce el sesgo de especificación que aparece al estimar las ecuaciones de

demanda para un único país pero, en contra, puede aparecer un sesgo de

agregación en la ecuación en la medida en que haya diferentes relaciones de

demanda de dinero en los diferentes países que forman el grupo (Pesaran et

al (1989) y Kremers y Lane (1992.a)) . De todas formas, la evidencia

empírica reciente muestra que las ecuaciones de demanda de dinero para un

agregado de países presenta, como mínimo, un comportamiento tan bueno

como las mejores ecuaciones estimadas para un único país, sugiriendo que el

sesgo de agregación es relativamente pequeño, y que el grado de integración

dentro de la Unión Europea es ya suficiente, cómo para permitir la

existencia de demandas de dinero que posean propiedades deseables en

términos de estabilidad y predictibilidad (Monticelli (1994)), para toda el

área de países .



En segundo lugar, en la Etapa Tres de la U.E.M. se llevará a cabo una

única política monetaria para todos los países que la integren, por lo que

será necesario conocer ecuaciones de demanda de dinero para un agregado

de países, que proporcionen instrumentos útiles para la puesta en práctica de

la política monetaria desde los primeros días de la U.E.M. . Además, en este

período transitorio se producirá una mayor integración económica y

financiera, dando lugar a una mayor diversificación internacional de las

carteras y, consecuentemente, a una mayor sustitución entre monedas, que

podría conducir a una elevada variabilidad de las demandas de dinero

nacionales y, por lo tanto, a una pérdida del control de la cantidad de dinero

a nivel nacional . Sin embargo, la demanda de dinero para todo el grupo

podría pasar a ser más estable que en cualquier país de forma individual, por

lo que la política monetaria sólo podría llevarse a cabo con referencia a las

relaciones monetarias para toda el área .



1 .2- OBJETIVOS DE LA TESIS

El propósito de esta Tesis Doctoral es proporcionar una nueva

evidencia empírica sobre las propiedades económicas de los agregados

monetarios para toda el área, así como introducir algunos aspectos no

explorados, o poco explorados, en los estudios precedentes (véase el

capítulo II, también, para una discusión de los estudios existentes) . En

definitiva, el objetivo principal del trabajo consiste en la determinación de

una función de demanda de dinero para los países que constituyen el núcleo

de la Comunidad Europea, es decir, Alemania, Francia e Italia

considerándolos, no como países individuales, sino como integrantes de una

única área .

Para llevar a cabo nuestro estudio vamos a considerar una serie de

supuestos que deseamos ir comprobando a lo largo de la investigación .

Estos supuestos son los siguientes :

a) Comprobar si la demanda de dinero es una demanda de

saldos reales, o bien una demanda de saldos nominales . Habitualmente se

considera que la demanda de dinero es una demanda de saldos reales . Es

decir, dado el modelo:

M = Ro * Ppl *yp2

*ep3'R

*eme



donde,

M: cantidad de dinero en términos nominales

P: nivel de precios

Y: nivel de renta

R: tipo de interés

Po: constante

01, 02 : elasticidades de la demanda de dinero respecto a los

precios y a la renta respectivamente .

03 : semielasfcidad de la demanda de dinero respecto al tipo de

interés .

Normalmente se especifica la ecuación de demanda de dinero tomando

/31= l, con lo que el modelo anterior se transforma en:

np = po * .yP2 *eOPR * eut

que se trata de una demanda de saldos reales . Tomando logaritmos neperianos

la ecuación a estimar queda como:

In~) = 1noo + R2 * 1r1Y + R3 * R + ut



En nuestro caso no impondremos la restricción

R 1 = 1 y lo que se

plantea es comprobar si realmente es o no diferente de la unidad, es decir, si la

especificación deber ser o no en saldos reales . La especificación planteada es:

M = Ro * Ppl * Yp2 * epa*x * eut

sin imponer r 1 =1 . Esto da lugar a la siguiente ecuación,

11IM=111Ro+Nl* 11IP+R2 * InY + R3 * R+ut

que es la ecuación que se estima12

b) Normalmente se utiliza el P.I.B . como indicador de las

transacciones que deben realizarse con dinero, es decir, se utiliza el P.I.B . como

variable de escala . Sin embargo, en el enfoque de la demanda de dinero basado

en la distribución de activos se considera que la variable adecuada es la riqueza.

En los estudios sobre la demanda de dinero, normalmente, la variable riqueza se

omite, al considerar que una media móvil de la renta es una buena aproximación

' Algunosautores no imponenla restricción de P1 =1 pero imponen P2 = 1 y algunos otros imponen P1=a2 1,con lo que en este último caso el modelo seríaM = po * (p*Y)°' * eji3*R * CL`con p1= F+2 =a.2 Unajustificación para la especiücación en saldos nominales de dinero podría ser que para un agenteconsiderado deforma individual los precios vienen dados, por lo que el ajuste de sustenencias de saldos dedinero a su demanda deseada se producirá alterando los saldos nominalesyno los reales.



de la renta permanente, y por lo tanto de la riqueza, con lo que se puede

sustituir ésta variable por retardos de la renta.

En el enfoque de demanda de transacciones la elasticidad parcial de la

demanda de saldos reales respecto a la renta es + 0'5 y si tenemos en cuenta

que "b" (brokerage fee) varia directamente con el volumen de transacciones,

aunque menos que proporcionalmente, puede demostrarse que esta elasticidad

toma un valor comprendido entre + 0'S y + 1'0 (Brunner y Meltzer (1967)) . El

hecho de que en algunos estudios realizados el valor de esta elasticidad sea muy

alto, sería un indicativo de que los retardos de la renta no están captando

adecuadamente la variable riqueza, por lo que habrá que introducir en el estudio

algún tipo de medida de dicha variable .

Además de introducir la riqueza como variable de escala, también se

considera la relevancia de la renta permanente . La renta permanente se calcula,

desde una óptica intertemporal, como el valor actualizado de todas las rentas

esperadas, y al introducirla en nuestro análisis esperamos obtener una menor

dinámica de la renta en las ecuaciones a corto plazo de la cantidad de dinero .

Esto es debido a que calculamos la renta permanente como una media móvil de

la renta comente por lo que al introducir la renta permanente en la estimación

de ecuaciones de demanda de dinero, ya estamos introduciendo diferentes

retardos de la renta corriente, con lo que los retardos de dicha renta permanente

serán menores (véase el anexo al capítulo V).

10



El motivo por el que introducimos la renta permanente en vez de la renta

comente es el mismo que el utilizado para las funciones de consumo . Según

este enfoque, si se produce una aumento temporal de la renta se producirá un

aumento relativamente pequeño de la renta permanente y, por lo tanto, de la

demanda de dinero . Es decir, la renta permanente refleja mejor que la renta

comente el comportamiento de los agentes, sobre todo a largo plazo y, sobre

todo también, en la demanda de dinero por motivo de asignación de la riqueza.

En definitiva, en nuestro estudio vamos a considerar, tanto una medida

de riqueza, como una de renta permanente .

c) En las variables de coste de oportunidad se introduce, además

de lo habitual, es decir, los tipos de interés a corto y a largo plazo, la tasa

esperada de inflación y el tipo de interés esperado . Como señala Mauleón3 tanto

desde el punto de vista de la demanda de dinero para transacciones, como para

la demanda especulativa de dinero, el coste de oportunidad del dinero será el

tipo de interés en unas ocasiones, y en otras la tasa esperada de inflación, pero

nunca ambas simultáneamente . Solamente tiene sentido la introducción de

varias medidas de rentabilidad del capital en la demanda de dinero, cuando ésta

se enfoca desde la óptica de la distribución de la riqueza. . Es decir, cuando

aparece como variable explicativa la riqueza .

a En Maule6n,1 ., (1989), "Oferta y demanda de dinero: Teoría y evidencia empírica" . Páginas 65-70 .



En cuanto a la elección entre tipos de interés a corto o a largo plazo se

sigue el razonamiento habitual ; se elige un tipo de interés a corto plazo bajo un

enfoque de demanda de transacciones o, lo que es lo mismo, para agregados

monetarios estrechos, mientras que se elige uno a largo plazo cuando se trata

del enfoque de distribución de riqueza, o lo que es lo mismo, para agregados

monetarios amplios.

Por último, el tipo de interés esperado se considerará en un apartado

posterior.

d) En lo referente al perfil dinámico de la respuesta introduciremos

en las estimaciones polinomios de Almon, que generan unos perfiles de

respuesta suaves, como por ejemplo,

tiempo

que son más plausibles que perfiles erráticos del tipo



tiempo

En concreto, se utilizan polinomios de segundo grado con la restricción

de que el último retardo toma el valor cero (esta elección se efectúa, después de

probar otros polinomios más generales) . No obstante, también se consideran

retardos de la variable dependiente, de modo que, en esos casos, el polinomio

de Almon no recoge toda la respuesta dinámica y, por tanto, no queda

garantizado un perfil de respuesta "suave" en principio . En las estimaciones se

ha comprobado, sin embargo, que estos polinomios, aún en los casos

mencionados en los que las variables dependientes retardadas, permiten obtener

respuestas más "suaves", en muchos casos .

e) Introducción de expectativas . Al introducir expectativas, aparte

de las expectativas de inflación, tenemos en cuenta que los individuos, al tomar

sus decisiones (por ejemplo, elegir entre consumir hoy o en el futuro), requieren

conocer cómo evolucionarán los precios a lo largo del tiempo, por lo que

formularán predicciones. Además, los individuos al fonnular sus expectativas

13



utilizarán toda la información existente sobre la inflación pasada y sobre el

comportamiento de otras variables, para intentar evitar así, los errores

sistemáticos de predicción . Es decir. los individuos realizarán sus expectativas

racionalmente . De la misma forma que los individuos realizan expectativas

sobre la inflación también pueden realizar expectativas sobre el resto de las

variables que les afecten . En nuestro caso pueden realizar predicciones sobre el

PIB, la cantidad de dinero y los tipos de interés, principalmente .

La manera de operar con las expectativas, tanto si son de inflación como

si son de otras variables, es la siguiente :

1- supongamos que la variable sobre la que se forman expectativas sea la

variable ficticia Z

2- definimos la variable ZESP, valor esperado de la variable Z, como ZESP =

Z(+1), es decir, como la variable Z adelantada un período . De esta forma los

individuos realizan predicciones ciertas -no cometen errores- ya que el valor de

Z(+l) es conocido (esta es una primera aproximación, que genera estimadores

sesgados, no obstante) .

3- podemos introducir las expectativas de tres formas diferentes :

3.a- en la ecuación de demanda de dinero

M= f(Z, otras variables)



introducir Z(+1), Z(+2), . . . . . .,Z(+4) directamente, de forma separada o conjunta,

o imponiendo alguna restricción lineal . Por ejemplo, si introducimos una

combinación lineal entre Z(+ 1) y Z(+2), de tal manera que,

ZMED = (Z(+1) + Z(+2)) / 2

nos quedaría la siguiente ecuación de demanda de dinero

M = f(Z, ZMED, otras variables)

3.b- mediante la estimación por mínimos cuadrados en dos etapas . Ahora

se trata de resolver el sistema de ecuaciones siguiente de forma conjunta

M = f(constante, PIB, Z, . . . . . . . , ZESP~

ZESP = f(Z, Z(-1), . . . . ., Z(-3))

siendo ZESPP la predicción de ZESP obtenida a partir de la segunda ecuación .

3 .c- con restricciones en los parámetros. Se trata de estimar el siguiente

sistema de ecuaciones mediante un SURF iterativo

LM=ao+al*LPIB+ . . . . . . . . . . . . . .+celo *ZESP

1 5



ZESP = Ro * Z + Ri * Z(-1) + 02 * Z(-2) + 03 * Z(-3)

Sustituyendo adecuadamente, las ecuaciones que se estiman son las siguientes,

LM=ao+al*LPIB+ . . . . . . . . . . . . . .+ato*Ro*Z+ . . . . . +alo*P3*Z(-3)

ZESP = Ro * Z + pt * Z(-1) + R2 * Z(-2) + 03 * Z(-3)

4- esto se hace tanto para la variable en niveles, Z, como en diferencias, DZ,

donde DZ = Zt - Zt_i .

5- las expectativas se introducen en la relación dinámica, es decir a corto plazo,

pero no a largo plaz4

fl Efecto sustitución. Se suele entender, en los trabajos empíricos

sobre demanda de dinero en Europa, la sustitución entre activos expresados en

diferentes monedas en una situación de libre movimiento de capitales y tipo de

cambio flexible . La variable que, de alguna manera, causa este efecto

sustitución, es la variación esperada del tipo de cambio. Con tipos de cambio

fijos, de todas formas, el diferencial de tipos de interés podría explicar este

" El motivopor el que las expectativas no se introducen enla relación a largo plazo es el siguiente:

Sea el modelo Y, = a + p*Xt + vt , donde Yt = I(1) y Xt = I(1) ,vt = Y, + p*X, = I(0) . Entonces ,el pararrretro

"p" se estima consistentemente por MCO a pesar de que vt pueda presentar correlación serial, e incluso esté

correlacionado con X,. Pero si utilizamos el modelo Y, = a + p*X, + y* Z, + st , donde Zt representa las

expectativas y donde Zt =1(0), el problema que se plantea, ahora, es que Z, puede estar correlacionado con sh y

el sesgo no desaparece ya queZ, =1(0). Si las expectativas están medidas en niveles, no es posible distinguir su

efecto de el de la variable original en la relación de largo plazo

16



efecto . Como proxis de esta variable se han utilizado la diferencia entre el tipo

de interés nacional y el exterior, los tipos de descuento forward o premium, etc .

En los estudios previos sobre la determinación de una función de

demanda de dinero agregada, se han utilizado diferentes variables para medir el

efecto sustitución . Estas variables son :

- la diferencia entre el tipo de interés a largo plazo de USA y de la UM (Beles -

Tullio)

- nivel de la relación dólar / ecu (Kremers - Lane)

- tipo real de la relación dólar / ecu (Artis et al)

- variaciones en la relación dólar / ecu (Monticelli - Strauss-Kahn)

- etc .

En nuestro caso se utilizan dos variables diferentes para intentar captar

este efecto sustitución :

- la primera es la propuesta por Tulio, Souza y Giucca que consiste en la

desviación de la relación ECU/Dólar respecto a la PPP (paridad de poder

adquisitivo) . Para ello definimos :

PPP = (E * PLISA / PUE)

donde, PUSa = nivel de precios de USA

PUE = nivel de precios de la UE

1 7



E = tipo de cambio ecu/dólar

y, DPPP = (PPP / 1 .4089) -1

de tal manera que esta diferencia es cero para el primer trimestre de 1985, ya

que la variable PPP toma el valor de 1 .4089 para este trimestre . El signo

esperado de esta variable es positivo ya que si se devalúa el ecu el tipo de

cambio, E, subirá y también lo hará la variable PPP, con lo que la variable

DPPP será positiva

- la segunda variable a considerar es la propuesta por Pentecost

M=-a .i+R .(i +x-i)-y .x+ . . . . . . . . . . . . .

que operando adecuadamente nos conduce á la siguiente ecuación

M=-(a+R)~ i+R~1

. . . . . . . . . . .

con a,R,yy>0

donde, i = tipo de interés de la UE

i* = tipo de interés de USA

x = tasa de variación del tipo de cambio esperado .

Para calcular dicha tasa se sigue el siguiente procedimiento,



TC = tipo de cambio DM$

TCESP = TC(+l)

x = LTCESP - LTCESP(-1)

donde LTCESP es el logaritmo nepenano de la variable TCESP . Esta variable,

x, es la que utilizaremos en nuestro estudio . El signo esperado del efecto de "x"

debe ser menor que cero : si "x" aumenta es que se espera una depreciación del

marco o del ECU, por lo que se demandará moneda exterior.

g) Dinámica . Para el estudio de la dinámica utilizaremos el

Mecanismo de Corrección de Error (MCE). Es decir, se supone a largo plazo

la relación

Yt=ao+al*Xt+ut

donde,

ut= Yt - a o - al * Xt

A corto plazo .

AYt ={30+R1*AXt -R2*ut-i+vt

o bien,

DYt = 00 + 01 * L1Xt - R2 * (Yt - aa - al * Xt)(_l) + vt



Esta especificación se completa con la de Almon para la dinámica a corto

plazo (véase el apartado d) .Debe quedar claro, asimismo, que a corto plazo

pueden aparecer retardos de AY, como explicativas, y que Pl será un polinomio

general de retardos (al que se le aplicarán, cuando sea posible y aconsejable, los

polinomios de Almon). También se plantea introducir dentro de la estimación

dinámica del agregado estrecho los residuos del cuasidinero y viceversa, así

como estimar conjuntamente dichas relaciones . El fundamento de este hecho

estaría en que el agregado estrecho representa, más bien, la demanda de dinero

por motivo transacción, mientras que el cuasidinero -diferencia entre el

agregado amplio y el estrecho- representa a todos aquellos activos que se

demandan por motivo especulativo, o de distribución de la riqueza. Para un

individuo dado, con una determinada riqueza, la demanda de un activo a largo

plazo se realiza renunciando a parte de la demanda de dinero para

transacciones. Por ello ambas demandas no deben estimarse de forma

individual, sino conjuntamente . En concreto se plantean las siguientes

estimaciones :

Ylt = a * Xit + vit

donde, Yit es el agregado estrecho y Xlt son las variables explicativas . Por

MCE estimamos,



AYlt = S1* ~Xlt - 32 * (Ylt - cc* Xlt)(-1) + ult

por otro lado y para el cuasidinero, Y2, se procede de la misma forma

Y2t = 0 * X2t + v2t

AY2t = ®1 * OX2t - 62 * (Y2t - (3 * X2t)(-l) + U2t

Lo que se plantea es introducir en cada una de las ecuaciones, por separado en

un primer paso, los residuos de la otra . Es decir,

(1)

láYlt = S1* OXlt - 32* (Ylt - a, * Xlt)(-1) - 33 * (Y2t - 0 * X2t)(-1) + ult

que representaría la influencia del cuasidinero en la demanda de dinero para

transacciones . Análogamente

(2)

AY2t= 81 * 4X21 - ®2 * (Y2t - 0 * X2t)(-1) - ®3 * (Y1t - a * Xlt)(-1) + U2t

que representaría la influencia del motivo transacción en la demanda de dinero

por motivo especulación.



Las ecuaciones (1) y (2) se estimarían por separado, como primera

aproximación, y también conjuntamente en un segundo paso . Éste es el modelo

propuesto inicialmente por Brainard y Tobin, 1968, para paliar los problemas

derivados de aplicar el ajuste parcial independientemente a la demanda de cada

activo (aunque no en un contexto MCE). En definitiva de lo que se trata es de

minimizar los costes de ajuste conjuntamente para todos los activos (véase

Mauleón,1989) .

h) Por último, se debería comprobar si se ha producido o no un

cambio en la dinámica a corto plazo de la demanda de dinero, a consecuencia

del cambio en el diseño de la política monetaria, que tuvo lugar en la década de

los años ochenta. Dado que se produjo el cambio en el diseño de la política

monetaria es probable que la dinámica de la demanda de dinero se haya visto

afectada y esto es lo que se quiere contrastar. Es decir, de lo que se trata es de

comprobar si la cantidad de dinero puede ser exógena. Si es así, y en un

enfoque de costes de ajuste, esto implica que es la demanda de dinero a corto

plazo la que debe adaptarse a la oferta. y no inversamente, puesto que la oferta

no responde pasivamente a la demanda (Mauleón, 1989). La manera de

proceder consiste en especificar ecuaciones de demanda de dinero y comprobar

si existe "mucha" o "poca" dinámica de la cantidad de dinero y de los tipos de

interés . Si existe "mucha" dinámica de la cantidad de dinero es que se dejó de

controlar ésta para pasar a controlar los tipos de interés, mientras que si existe



"mucha" dinámica de los tipos de interés v "poca" de la cantidad de dinero lo

que se ha controlado ha sido la cantidad de dinero .

Durante el período 1973 - 1984 se produjo un fuerte control de la

cantidad de dinero, por lo que ésta variable era exógena. Si llamamos Md a la

cantidad demandada de dinero que suponemos que depende inversamente del

tipo de interés, i,

Md =-a*i

y llamamos M a la cantidad observada de dinero, utilizando un modelo de

ajuste parcial en el que la cantidad demandada varía de un período a otro en una

proporción, ~., de su distancia con respecto a la cantidad observada nos

quedaría el siguiente modelo,

= a, * (M - Md_1)

, ahoraM = M* = constante y con 0 < 2, < 1

Operando adecuadamente,

M

~ * M =Md -Md_i



M = - (aA) * i + ((1- in,)/~) * a * il

Para este caso es esperable una "mayor" dinámica en los tipos de interés

y "poca" dinámica para la cantidad de dinero .

Sin embargo, para el período de tiempo comprendido entre 1985 y 1991

la cantidad de dinero se controla en una menor medida con lo que, ahora, pasa a

ser endógena . Procediendo de manera similar,

Md=-a * i

AM = k * (Md - IVLJ

Por lo tanto, para éste período de tiempo se espera "poca" dinámica de

los tipos de interés y una "mayor" dinámica de la cantidad de dinero (la idea es,

ahora, que la cantidad de dinero es más controlable por los agentes, y que por

tanto es ésta la que se ajusta a la demanda) .



Dado que los agregados estrechos suelen ser más controlables que los

amplios es de esperar que esta diferencia en la especificación se produzca en

mayor grado para el agregado estrecho que para el amplio .

i) También se presenta un método alternativo al cálculo del tipo de

cambio correspondiente a la PPP (Paridad del Poder Adquisitivo), para la

conversión de variables que están expresadas en moneda nacional, a una

moneda en común . Este punto se discute con más detalle en el apartado

correspondiente a la elaboración de los datos .



1.3- ESTRUCTURA DEL TRABAJO DE INVESTIGACIÓN

La investigación está estructurada de la siguiente forma : En primer lugar,

en éste capítulo introductorio se subraya, fundamentalmente, cuáles son los

principales objetivos que se persiguen en nuestra investigación . En el capítulo

segundo, se presenta una panorámica sobre las estimaciones de demanda de

dinero ya existentes subrayando sus principales características y deficiencias .

En el capítulo tercero se discute la elaboración de los datos . En dicho capitulo

se señalan las fuentes estadísticas utilizadas, la elaboración de los datos

tomados país por país para proceder a su agregación, y cuál es la mejor forma

de transformar dichos datos a una moneda común .

En los capítulos cuarto y quinto se presentan los principales resultados

obtenidos : se introducen perfiles dinámicos suaves a través de polinomios de

Almon; se introduce la variable riqueza y la renta permanente como variables de

escala; se introduce el efecto sustitución ; se realizan estimaciones para

agregados amplios y estrechos, etc .

En el capítulo sexto se resumen las principales conclusiones y,

finalmente, se presentan diversos anexos que hacen referencia a la conversión

de macromagnitudes a una moneda en común, a las estimaciones de demanda

de dinero para períodos más amplios, a estimaciones que estén expresadas en

una moneda diferente al marco alemán (que es la moneda seleccionada en este



trabajo), al glosario de las principales variables utilizadas, y al listado de las

principales macromagnitudes agregadas que se han utilizado .



CAPITULO II : PANORÁMICA

SOBRE LAS ESTIMACIONES

EXISTENTES



11.1- INTRODUCCIÓN

Existe un número importante de estudios que centran su interés en la

determinación de funciones de demanda de dinero que, o bien estudian la

posibilidad de determinarla para un conjunto de países agregados, o bien

introducen en las funciones de demanda de dinero nacionales, alguna

variable que refleje la existencia de un intercambio de activos entre

diferentes monedas .

Este último enfoque fue, de alguna manera, iniciado por Goodhart

(1990), al hacer una clasificación de los "cross-border deposits (CBDs)"

(depósitos expresados en monedas diferentes según : la nacionalidad y la

residencia del tenedor; si están depositados en un banco nacional o no, o si

están expresados en moneda nacional o no). La existencia de los CBDs hace

que existan diferentes definiciones de dinero, según contemplen cada una de

las definiciones de dichos depósitos5 . Este enfoque presenta el inconveniente

de que, prácticamente, no existen series estadísticas para los CBDs, y si

existen, hacen referencia a muy pocos países y abarcan un período de

tiempo muy corto . De todas formas, parece un enfoque a tener en cuenta, si

5 Aparte del estudio de Goodhart existen otros que intentan destacar la importancia de los CBDs, o queestiman diferentes definiciones de demanda de dinero según sean las diferentes definiciones de losagregados monetarios clasificados según las diferentes definiciones de los CBDs . Véase Angeloni yGiucca (1991) ; Giucca yLew (1992) ; Angeloni, Cottarelli y Ley¡ (1992); Giucca y Lew (1993) yKremers y Lane (1992a).

29



se desea determinar agregados monetarios que abarquen a un conjunto de

países, a fin de evitar los problemas de la doble contabilización .

Nuestro estudio se centra en el primer enfoque, es decir, en la

determinación de una función de demanda de dinero para un conjunto de

países agregados . En este caso también existen dos maneras diferentes de

plantear el problema . La primera consiste en estimar una función de

demanda de dinero, como una combinación de las funciones de demanda de

dinero individuales de cada uno de los países que integran el área sujeta a

estudio. Este planteamiento presenta el inconveniente de que es necesario

que las demandas de dinero sean muy parecidas, y que incluyan las mismas

variables ; para poder proceder a la agregación de las ecuaciones

individuales . También parece dudoso que la estabilidad de la función

agregada mediante este procedimiento, sea superior a la de las funciones

individuales .

La segunda forma de plantear el problema consiste en estimar una

función de demanda de dinero agregada, directamente, a través de la

ponderación de las diferentes variables individuales que sean relevantes para

la determinación de la demanda de dinero, en general . Este segundo enfoque

es el que se lleva a cabo en este trabajo de investigación, y al que harán

e Este es el enfoque realizado por Fase yWinder (1992)

3 0



referencia los diferentes estudios previos a los que nos referiremos en el

análisis .

Estos estudios son seis, y los autores son, Beles y Tullio (1989),

Kremers y Lane (1990), Monticelli y Strauss-Kahn (1992), Artis, Blanden -

Hovell y Zhang (1992), Tulho, Souza y Giucca (1994) y Monticelli (1994) .

Como indica van Riet (1993), lo que se plantea en ellos, es si existe alguna

justificación que le permita al futuro Banco Central Europeo utilizar un

agregado monetario como objetivo intermedio en el diseño de la politices

monetaria comunitaria .



11.2- PRINCIPALES CARACTERÍSTICAS DE LAS

ESTIMACIONES SOMETIDAS A ANÁLISIS

III1- PAÍSES CONSIDERADOS

Se suelen incluir todos los países que fonnan parte del mecanismo de

tipos de cambio del Sistema Monetario Europeo, a excepción de

Luxemburgo, que forma una unión monetaria con Bélgica. Otros autores

amplían el número de países añadiendo España e Inglaterra . A continuación

y, en el siguiente cuadro, se indican los países considerados por cada uno de

los estudios analizados,

ERM7

ERM9

Nota : ERM7 incluye a Alemania, Francia, Italia, Bélgica, Holanda, Dinamarca e Irlanda

ERM9 incluye a todos los países de la ERM7 más Inglaterra y España.

Bekx/ Kremers

Tullio /Lave

Artis

et al

Monticelli-

Stráuss-Kahn

Tullio

et al

Montice-

lli

X X X X

X X



Artis et al.(1992) también incluyen en su estudio a Inglaterra, para

comprobar si los resultados son sensibles o no, a la inclusión o exclusión de

algunos de los países que integran la ERM7 .

11.2.2- VARIABLES UTILIZADAS

11.2 .2 .1- Concepto de dinero.

Los primeros estudios realizados utilizan una definición estrecha del

dinero, ya sea Ml o M2 . Los últimos estudios, sin embargo, utilizan una

definición amplia de los agregados monetarios, normalmente la de M3 . Sólo

el estudio de C.Monticelli (1994), utiliza los diferentes conceptos de los

CBDs. En el siguiente cuadro podemos observar cuál es la definición del

agregado monetario que utiliza cada uno de los diferentes autores,

Bekx/ Kremers Artis Monticelli-

Tullio Montice-

Tullio

/Lave

et al

Strauss-Kahn

et al

lli

M1 1 Ml' M1' M33Ml' M3'

M32

M3am

Notas: 1- la definición de Ml utilizada proviene de las estadísticas del FM1



2- definiciones dadas por cada país

3- se hacen correcciones a los diferentes agregados nacionales amplios a fin de poder

armonizarlos

4- se utiliza una definición ampliada del agregado M3, en la que M3am = M3 T depósitos en

moneda nacional de residentes en bancos radicados en el exterior - depósitos en moneda

extranjera de residentes en bancos nacionales

5- se dan diferentes definiciones dei agregado amplio, incluyendo en ellos los activos exteriores

clasificados según su localización y su moneda de denominación

11.2 .2.2- Variables de escala

En todos los casos se utiliza, según el país considerado, el PNB o el

PIB . En ningún caso se utiliza una medida de riqueza o de renta permanente

como variable de escala, incluso en las estimaciones para agregados

amplios .

11.2 .2.3- Variables de cgste .de Opo.rtunidad

Como tipo de interés a corto plazo, todos utilizan el tipo de interés del

mercado de dinero a excepción de los estudios de Monticelli y Strauss-Khan

(1992) y Monticelli (1994) que utilizan el tipo de interés interbancario a tres

meses, y del estudio de Artis et al.(1992), que no indican el tipo de interés a

corto plazo que utilizan .



Para el largo plazo se utiliza, preferentemente, el tipo de interés de los

bonos, aunque Arrtis et al . (1992) no especifican qué tipo de interés a largo

plazo utilizan ; Monticelli y Strauss-Khan (1992) utilizan el tipo de interés

del mercado secundario de Deuda Pública y Tullio et al . (1994) tampoco

indican cuál es la definición de tipo de interés a largo plazo que utilizan .

Los estudios de Kremers y Lane (1990) también utilizan, como

variable de coste de oportunidad, la tasa de inflación .

11.2.2.4- Variable efecto sustitución

Para recoger el efecto sustitución se utilizan las siguientes

definiciones :

Estudio

Definición utilizada

Beles y Tullio :

diferencia entre el tipo de interés a largo plazo de USA

y ERM7

Kremers y Lane :

tipo de cambio dólar/ECU

Artis et al . :

tipo de cambio real dólar/ECU

Monticelli/

Strauss-Khan :

variaciones del tipo de cambio dólar/ECU



Tullio et al . :

Monticelli :

desviación del tipo de cambio medio del dólar, de las

monedas que pertenecen al mecanismo de tipos de

cambio (ERM), respecto al nivel predicho por la teoría

de la paridad del poder adquisitivo

al utilizar los activos exteriores y clasificarlos según su

localización y su moneda de denominación, define

diferentes conceptos de cantidad de dinero, por lo que no

requiere utilizar el efecto sustitución

11.2 .3- MÉTODOS DE AGREGACIÓN

II.2.11- Variables de cantidad de dinero

Para la obtención de un agregado monetario que represente a toda el

área sometida a estudio, es necesario convertir los agregados monetarios

nacionales a una única moneda, para después poder proceder a su suma.

Este mismo procedimiento es el que hay que realizar para la variable renta, y

para la riqueza (variable de escala) .

Existen al menos cuatro métodos diferentes para la conversión de

variables nacionales, medidas en moneda nacional, a una moneda en común:

a) utilizando un tipo de cambio fijo, b) utilizando un tipo de cambio



corriente, c) utilizando el tipo de cambio correspondiente a la PPP (paridad

del poder adquisitivo) tomado respecto a un año fijo y, d) utilizando el tipo

de cambio correspondiente a la PPP comente (que varía período a período) .

En el anexo A (al final de la Tesis), se explica en qué consiste cada uno de

los métodos aquí enunciados .

Para los diferentes trabajos aquí analizados, el método de conversión

utilizado y la moneda en la que se han expresado las variables de cantidad

Notas: 1- DM =marco alemán; S = dólares americanos ; ECUs = unidad de cuenta europea

2- también hace alguna estimación tomando como año base 1988

3- para M3 y para el período 79.1/89.4, también realiza la estimación tomando un tipo de cambio

fijo con base 1987

son,

Estudio Moneda' Método de conversión

Beles y Tullio DM Tipo de cambio fijo tomando 1979

como año base

Kremers y Lane DM Tipo de cambio correspondiente a la

PPP tomado respecto a 1985

Artis et a12 . $ Tipo de cambio fijo . Base 1980

Monticelli y

Strauss-Khan3 ECUs Tipo de cambio corriente

Tullio et al . DM Tipo de cambio fijo . Base 1985

Monticelli ECUs Tipo de cambio corriente



II.2.3 .2- Váriábles expresádás en las nvsmas . unidades.

Este apartado hace referencia a tasas e índices, es decir, a tipos de

interés y a precios, básicamente . No existe un único criterio de ponderación,

aunque varios autores coinciden en su forma de proceder .

Los estudios de Bela y Tullio (1989) y Kremers y Lane (1990),

utilizan las ponderaciones correspondientes a la definición del ECU de

1979, redefinidas eliminando Luxemburgo, Grecia e Inglaterra . Por su parte,

Tullio et al.(1994) utilizan como ponderación, la proporción de cada país en

el producto total en el año 1985 .

A su vez, Artis et al . (1992), Monticelli y Strauss-Khan (1992) y

Monticelli (1994), diferencian entre ponderar precios o ponderar tipos de

interés . Para los precios, los tres estudios comentados utilizan la proporción

de cada país en el producto total y, para los tipos de interés , también en los

tres estudios considerados, se utiliza la proporción de cada país en el ECU,

después de su redefinición en 1989 .



11.3- RESULTADOS OBTENIDOS

11,3 . 1 - RELACIONES ALARGO PLAZO

Todos los estudios considerados encuentran una relación de equilibrio

a largo plazo para la demanda de dinero . Según esto, la demanda deseada de

dinero está en función de la renta, del nivel de precios y del tipo de interés -

a corto plazo o a largo plazo-, básicamente . Además, algunos estudios,

incluyen una variable que refleja el efecto sustitución entre las monedas

europeas y el dólar, una tendencia temporal y la tasa de inflación. En la

tabla 2.1, se resumen las diferentes relaciones a largo plazo,

Tabla 2.1

39

1 2 P Y RC RP AP tend 3

Bekx/Tullio Ml 78.3/86 .4 0.42 0.91 -1 .00 1 .00

Kremers/La M1 78.4/87.4 1 .00 1 .00 -0.67 -1 .40 0.08

Artis et al M1 79.2/90.2 1 .00 0 .99 -1 .21 0.09

M2 79.2/90.2 1 .00 1 .20 -0.70 0.03

Monticellil M3 79.1189.4 1 .00 1 .53 -0.65 0 .26 0.02

Strauss- M3 79.1/89.4 1 .00 1 .33 -0.66 0 .43 0.01

Khan M3 77 .1/90.3 1 .00 1 .29 -0.72 0.46 0.02



Tullio et al

Monticelli

Notas: 1- En la columna 1 se presenta el concepto de dinero utilizado; en la 2 los diferentes períodos

temporales y en la que aparece indicada con un 3, se representa el coeficiente de la variable del

efecto sustitución

2- Parte de los datos están tomados de la panorámica de van Riet (1993) ; el resto corresponden a

elaboración propia

3- En la tabla 2.1 también se han incluido los períodos de estimación que, a excepción de la

primera estimación de Ml realizada por Tullio et al . (1994), corresponden a diferentes períodos

temporales, aunque todos ellos comienzan con posterioridad a la implantación del Sistema

Monetario Europeo

En la tabla 2.1, los coeficientes corresponden a los valores de las

elasticidades y de las semielasticidades, según los casos. Podemos observar

cómo, a excepción del estudio de Beles y Tullio (1989), todos imponen

elasticidad unitaria en precios . Respecto a la renta, el estudio de Kremers y

Lane (1990) es el único que también impone elasticidad unitaria, mientras

que en el resto, el valor de dicha elasticidad es cercano a la unidad para los

agregados estrechos, y sensiblemente superior a uno para los agregados más

amplios.

mi 72.1/79,1 1 .00 1 .19 -0 .99 0.04

mi 79 .2/89.2 1 .00 1 .08 -1 .16 -0 .13

M3 79 .2/89.2 1 .00 1 .26 -0 .68 -0.09

M3 79 .2/92 .1 1 .00 1 .25 -0 .49



La semielasticidad respecto a los tipos de interés varía bastante de un

estudio respecto al otro, y según se trate de un tipo de interés a corto plazo o

a largo plazo. Por lo que respecta al efecto sustitución, su coeficiente

también cambia bastante de un estudio a otro, debido a que se utilizan

diferentes definiciones para representarlo .

11.12- RELACIONES A CORTO PLAZO

Para la especificación dinámica a corto plazo, todos los estudios, a

excepción del de Beles y Tullio, utilizan el mecanismo de corrección del

error. Precisamente el coeficiente del término de error nos dará una idea del

valor que toma la velocidad de ajuste' .

En este apartado vamos a separar las estimaciones correspondientes a

los agregados estrechos de las realizadas para agregados amplios,

estudiando, en cada caso, la velocidad de ajuste y el perfil dinámico

generado ante impulsos de las variables que determinan las ecuaciones de

demanda de dinero .

'Para comprobar que el coeficiente del término de error nos da una idea del valor que toma la velocidadde ajuste, consideremos el siguiente modelo : oy, = eco + a, á& - 8 u,., , donde S es el coeficiente deltérmino de error y ut., =y., - p xt., . Sustituyendo nos queda, Ay, = aco + al " - 8y t.1 + 8. p.x,., , yoperando, y= (1- S). yt., + resto de las variables. Si 8 toma unvalor elevado , entonces (1 -8) será unvalor bajo, con lo que se producirá un ajuste rápido ya que el valor actual de la variable "y" queda pocoinfluenciado por el valor anterior de dicha variable . Si 8toma un valor bajo, entonces (1- 8) seráelevado y por lo tanto, el valor actual queda muy influenciado por el valor pasado y el ajuste será lento.

41



La manera de calcular los perfiles dinámicos, se explica con detalle en

un apéndice a este capítulo .

11 .3 .2.1- Relaciones. a corto .plázq .pará. ágregá.dgs .estrechps

Los estudios que estiman ecuaciones de demanda de dinero para

agregados estrechos son los de Beles y Tullio (1989), Kremers y Lane

(1990), Artis et al . (1992) y Tuilio et al . (1994) .

A excepción del estudio de Bekx y Tullio (1989), todos utilizan el

mecanismo de corrección del error. No consideramos la ecuación presentada

por Bekx y Tullio (1989) ya que se trata de una ecuación estática y no

dinámica,

Los resultados de estas estimaciones vienen expresados en el

siguiente cuadro,

Cte

A(m-P)t_z

ORPt ORCt ORCt.3

~ILP ut _I

Kremers y

Lane 0 .002 -0.86 -0 .46 -0.95

Artis et al . -0.001 0 .251

-0.82

-0.73

Tullio et al.-0 .070

-0.48

-0.69 -0.47



Los perfiles dinámicos ante un impulso de la renta vienen dados en el

gráfico 2.1 . En el gráfico se puede observar el perfil dinámico que

experimenta la cantidad de dinero, M1, ante un impulso de la renta, Y, para

el caso de la relación a corto plazo de Kremers y Lane, MlKLY, del de

Artis et al ., MIAY y para el caso de Tullio et al ., MlTY. Podemos observar

cómo la velocidad de ajuste para Kremers y Lane es muy rápida, aunque ello

es debido a la imposición de elasticidad-renta unitaria . También podemos

observar cómo el perfil dinámico presentado por Artis et al . es bastante

errático mientras que el de Tullio et al . es bastante suave y rápido . Ambos

casos presentan un impacto inicial nulo .

En el gráfico 2 .2 podemos contemplar los perfiles dinámicos de las

mismas estimaciones frente a un impulso del tipo de interés . En este caso,

MIKLR, es el debido a Kremers y Lane, MIAR el debido a Artis et al y

MITR, el debido a Tulio et al . . En este caso la velocidad de ajuste es

bastante rápida, pero los estudios de Kremers y Lane y Artis et al . presentan

perfiles muy erráticos .



2 .0

0 .5

0 .0

GRAFICO 2 .1

/MlKLY /

-> ~VI 1TY

-M-1AY

s

------------------

MlKLY

____ _ MITY

--.- MIAY



0 .0

-0 .5+

-2 .0

vvv

w va.

M 1AR

va

GRAFICO 2 .2

M 1KLR

MlKLR

----- MIAR - M1TR



11.3 .2.2- Reláciones_a có_rto.plazo .pará,ágregAdps_ámplios

Los estudios a tener en cuenta, ahora, son los de Artis et al . (1992),

Monticelli y Strauss-Khan (1992), Tullio et al . (1994) y Monticelli (1994) .

Los resultados de dichas estimaciones vienen dadas en el siguiente cuadro,

Artis et al Monticelli/Struass-Khan Tulho et al Monticelli

M2 M3 1 M32 M33 M3 M3amp4 M3

Cte 0.001 -0.20 -0 .26 0.001

Omt_1 0.234 0.217 0.321

AMt_2 0.359 0.413 0.450 0.385 0 .321

AYt 0 .643 0 .600 0 .640 0 .668

Dyt_1 -0.321

DYt2 0 .383

AYt.3 0.253

~Rt -0.27 -0 .47 -0.26 -0.26 -0 .30 -0 .193

0 Rt1 -0 .193

M,4P -0.29 -0.27

VLP -0.39 -0.38

ut-1 -0.375 -0 .463-0 .371 -0 .44 -0.25 -0 .28 -0.552



Notas: 1- período 77.1190 .3 utilizando un tipo de cambio fijo para realizar la conversión de

unidades

2- período 79.1189.4 utilizando un tipo de cambio corriente

3- período 77.1190.3 utilizando un tipo de cambio corriente

4- M3amp es el agregado M3 ampliado según la definición dada anteriormente

Al igual que en el caso anterior podemos analizar los perfiles de las

respuestas dinámicas, que vienen representados en los gráficos 2 .3 y 2.4

para impulsos de la renta y de los tipos de interés . La terminología utiliza es

la siguiente :

MAYy MAR, de Artis et al . (1992) para la renta y para el tipo de interés

MMYyMMR, de Monticelli (1994) para la rentay el tipo de interés

MTY y MTR, de Tulho et al . (1994) para la renta y el tipo de interés

MMSKY y MMSKR, de Monticelli y Strauss-Khan (1992) para la renta y el

tipo de interés respectivamente .

Tanto en el gráfico 2.3 como en el 2.4 podemos observar que se

obtienen, o bien perfiles bastante erráticos (como, 1VM,MMSKR, MAY),

o bien presentan una velocidad de ajuste bastante lenta (como, por ejemplo,

MTY,MAY, etc.) . Además, en los estudios de Tullio et al . y de Monticelli y

Strauss-Kahn el impacto inicial es nulo, tanto para la renta como para el tipo

de interés.



2 .0

0 .5

0 .0

iMMY -'

-,-' MMSKY

``----~~

GRAFICO 2 .3

MTY

MAY

MAY --- MMYMTY MMSKY



GRAFICO 2 .4

MAR _-- MMRMTRR MMSKR



11.3 .2.3- Otras_ características. de. las relaciones, a corto .plazq

Otras características a tener en cuenta son, la desviación típica de la

regresión, los valores del coeficiente de determinación, la estabilidad de las

funciones presentadas, etc .

Respecto a la estabilidad, nos encontramos con que Kremers y Lane,

Artis et al., Monticelli y Strauss-Khan, Tullio et al . y Monticelli, presentan

ecuaciones, según ellos, que son altamente estables, ya sea porque los

parámetros estimados se mantienen constantes a lo largo del tiempo o, ya

sea por las buenas propiedades predictivas que presentan las diferentes

ecuaciones estimadas .

Otro punto a considerar hace referencia a la desviación típica de la

regresión, que debe tomar unos valores inferiores al 2 .5-3% anuales para

que sean compatibles con la programación de los objetivos de crecimiento

de la cantidad de dinero . Los valores obtenidos, en este caso, difieren

bastante de un autor a otro . Si exceptuamos el estudio de Beloc y Tullio, que

se trata de una estimación estática, los resultados obtenidos respecto a la

desviación típica y el coeficiente de determinación son,



Analizando los resultados obtenidos, podemos observar que se

obtienen desviaciones típicas compatibles con los objetivos de crecimiento

de la cantidad de dinero, a excepción de las definiciones de los agregados

estrechos presentadas por Kremers y Lane (1990) y por Artis et al . (1992) .

Los mejores resultados se obtienen para las definiciones de los agregados

amplios presentados por Tullio et al . (1994) y por Monticelli (1994) .

En cuanto al coeficiente de determinación, toma valores más bajos en

los estudios de Kremers y Lane (1990) y en el de Artis et al . (1992),

mientras que en el resto de los estudios toma valores elevados, destacando

S.E.% RZ

Kremers y Lane Ml 3 .3 0 .66

Artis et al. Ml 4 .7 0 .60

M2 2 .1 0 .48

Monticelli y M3 2 .0 0 .73

Strauss-Khan M3 2 .1 0 .68

M3 2 .0 0 .72

Tullio et al mi 2 .4 0.98

M3 1 .4 0.84

M3am 1 .5 0.84

Monticelli M3 1 .4 0.72



el valor presentado por Tullio et al (1994) para la estimación del agregado

estrecho .



11.4- CONCLUSIONES

Las principales características de los estudios analizados hasta ahora,

y que de alguna manera se intentarán mejorar a lo largo de esta

investigación . Son las siguientes :

a) Todos los estudios considerados tienen en cuenta siete o

nueve países . Aquí sólo consideramos tres de ellos, Alemania, Francia e

Italia, que durante el período de tiempo considerado, siempre han formado

parte del mecanismo de tipos de cambio del Sistema Monetario Europeo.

Además, estos tres países representan la parte más importante de ERM7 . No

se consideran España e Inglaterra porque su incorporación al mecanismo de

tipos de cambio tuvo lugar posteriormente .

b) Se utilizan definiciones de demanda de dinero estrechas, MI,

o amplias, M3 principalmente, pero sin embargo, no se estudian demandas

para el cuasidinero, ni se estudia la posibilidad de poder estimar

conjuntamente la demanda de cuasidinero con la demanda por motivo

transacción . Es decir, no se contempla la posibilidad de que la demanda para

transacciones pueda influir en la demanda especulativa de dinero ni

viceversa.



c) Dentro de las variables de escala, todos los estudios utilizan

el PIB o el PNB, pero ninguno contempla la posibilidad de utilizar alguna

variable que represente el efecto riqueza o la renta permanente . Estas

variables deberían ser incluidas, especialmente cuando se contempla la

demanda de dinero desde el enfoque de distribución de activos -para

agregados amplios, especialmente- . Precisamente, se obtienen unas

elasticidades-renta a largo plazo elevadas, indicativas de que se está

omitiendo algún tipo de variable que recoja el efecto riqueza .

d) Para la conversión de macromagnitudes a una única moneda

se utilizan, o bien, un tipo de cambio fijo, o bien, uno corriente (el estudio

de Kremers y Lane considera un tipo de cambio que se corresponde con el

de la teoría de la PPP tomado respecto a 1985, que no deja de ser un tipo de

cambio fijo) . La elección de un tipo de cambio fijo es arbitraria, y puede

producir una sobrevaloración o una subvaloración de las macromagnitudes,

mientras que un tipo de cambio comente puede estar muy influenciado por

los movimientos especulativos de capital, y por lo tanto alejarse mucho de

su valor teórico correspondiente a la PPP.

En este estudio vamos a plantear un método alternativo, como se

explicará con más detalle en el próximo capítulo, consistente en un tipo de

cambio correspondiente a la PPP, pero que variará de período a período .



e) Se consideran valores elasticidad-precio unitarios e incluso,

Kremers y Lane (1990), consideran la elasticidad-renta unitaria . Bajo

nuestro punto de vista esto puede ser cierto o no, por lo que esta restricción

no se impone y la elasticidad-precio se estima .

~ Los perfiles dinámicos suelen tener un comportamiento

errático, o presentar velocidades de ajuste bastante lentas . Esto se puede

evitar, en parte, mediante la utilización de polinomios de Almon, que

generarán perfiles dinámicos mucho más suaves, como se demostrará más

adelante .

g) Ninguno de los estudios considerados analiza la introducción

de expectativas en sus estimaciones, y como se verá más adelante, en

algunos casos son variables relevantes empíricamente .

h) Tampoco se plantea cuál debe ser el período muestra¡ y, a

excepción de Monticelli (1994), se consideran periodos de estimación

cortos . Aquí no lo hemos considerado así, y en el capítulo tercero se plantea

un método para la determinación de dicho período .

Podríamos concluir este apartado citando a van R.iet (1993) . De

acuerdo con este autor, las estimaciones obtenidas hasta ahora son

preliminares y, aunque han cumplido el objetivo fundamental de demostrar

la existencia de una demanda de dinero agregada para el SME, se deben

realizar estudios más sofisticados si se pretende utilizar la demanda de

55



dinero como una pieza clave en el diseño de la futura política monetaria

común. En esta Tesis se intenta avanzar en esta dirección .



ANEXO AL CAPITULO II : RESPUESTA

DINÁMICA DE LA DEMANDA DE DINERO A

IMPULSOS DE SUS VARIABLES

DETERMINANTES



Un aspecto importante, que nos servirá para comparar los diferentes

resultados de los trabajos sometidos a estudio y que, más adelante, nos

servirá para comparar los resultados de nuestra investigación con la de los

autores precedentes, es la respuesta dinámica de la demanda de dinero a

impulsos de sus variables determinantes, principalmente renta y tipos de

interés, y más adelante los precios . La respuesta dinámica es importante, ya

que permite comprobar si los ajustes son excesivamente lentos o rápidos y,

también, muestra si se trata de perfiles suaves o totalmente erráticos y, por

lo tanto, poco creíbles .

La discusión acerca de los perfiles dináinicos ya se ha llevado a cabo

en el capítulo primero, y se volverá a insistir en ello más adelante, al

estudiar los diferentes agregados monetarios presentados en este trabajo de

investigación .

La forma de proceder para realizar su cálculo es la siguiente:

a) supongamos que tenemos la siguiente relación a largo plazo

despejando,

Yt=(Xo+al * Xt+ut

ut = Yt - ao - ocl * Xt

b) la ecuación dinámica a corto plazo, en diferencias y

utilizando el mecanismo de corrección del error sería

58



AYt = (30 + (31 * -~Xt - 02 * ut-1

(3)

Prescindiendo de las constantes y de la perturbación aleatoria de la

ecuación (3), y sustituyendo la ecuación (2) en la (3) obtenemos,

DYt = 01 * AXt - 02 * (Yt - al * Xt)t-1

(4)

Escribiendo la ecuación (4) en niveles y reagrupando términos,

Yt = (1 - 02) * Yt-1 + 01 * Xt + (P2* (Xl - P1) * Xt-1

(5)

donde Yt podría representar la cantidad de dinero y Xt a cualquiera de sus

variables determinantes, como por ejemplo, la renta .

Para hallar el perfil dinámico agregado se da el valor 1 a la variable Xt

y se simula el valor de Yt . Por ejemplo, si las variables Yt y Xt tienen tres

retrasos, las variables que se construirían serían:

t = tiempo

59

t

1

Xt

0

Yt

0

2 0 0

3 0 0



Como ejemplo vamos a calcular, y a representar, la respuesta

dinámica de la demanda de dinero a impulsos de la renta para las ecuaciones

propuestas por Artis et al .

La ecuación dinámica a corto plazo para Ml es,

AMt = - 0 .001 + 0 .251 *OMt_2 + 0.897*AYt_3 - 0.817*ORt - 0.727*ut-1

donde, Mt es la cantidad de dinero, Yt el nivel de renta y Rt el tipo de interés

correspondiente . Expresando la ecuación anterior en niveles, y sustituyendo

la expresión del coeficiente de corrección del error por su expresión, y

considerando solo la renta, obtendremos,

Mt - Mt_1 = 0.251 *Mt_2

0.727*(Mt_1- 0.810* Yt_1)

Reagrupando términos queda,

0 .251 *Mt_3 + 0.897*Yt_3 - 0 .897 *Yt-a -

4 1 na (estos son los valores

5 1 na que se simulan según

6 1 na la ecuación (5))



Mt = (1- 0 .727) *Mt_1 + 0.251*Mt_2 - 0 .251*Mt_3 - 0.727*0 .810*Yt_i +

0.897*Yt_3 - 0 .897*Yt-4

Mt = 0.273 *Mt_t + 0.251 *Mt_2 - 0 .251 *Mt_3 + 0 .589 *Yt_1 + 0.897*Yt.3

- 0.897*Yt-s

Como aparecen cuatro retrasos, las variables que se construirían

(a partir de este valor se procede a la simulación de

Mt)

Si hacemos lo mismo, pero para la ecuación dinámica de M2, cuya

ecuación a corto plazo es,

áMt = 0 .001 + 0.359*OMt.2 + 0 .383*AYt_2 + 0 .253*DYt_3 - 0 .375*

(M.1-1 .199*Yt_1)

serían,

t

1

Yt

0

Mt

0

2 0 0

3 0 0

4 0 0

5 1 .

6 1



agrupando términos y procediendo de la misma forma que antes obtenemos

la expresión,

Mt = 0.625*Mt_i + 0.359*Mt_2 - 0 .359 *Mt_3 + 0.450*Yt_t + 0.383*Yt_2

- 0.130*Yt-3 + 0.253*Yt-4

y, procediendo igual que antes obtendríamos el perfil dinámico de M2 ante

un impulso de la renta.

En el gráfico 2 .5 se han representado los perfiles dinámicos antes

calculados, donde MIARTY, es el perfil dinámico de M1 ante un impulso

de la renta y M2ARTY, el correspondiente a M2. Como podemos

comprobar, el perfil dinámico para M2 es mucho más suave que para Ml,

que presenta un perfil bastante errático y, por lo tanto, poco creíble . Se trata,

en ambos casos, de perfiles lentos, ya que se tarda en alcanzar los valores a

largo plazo de la elasticidad renta . De todas formas, la velocidad de ajuste

de Ml es superior a la de M2, ya que el valor a largo plazo se alcanza antes .



2 .0

0 .5

0 .0r

GRAFICO 2 .5

M2ARTY

MIARTY

6

MIARTY A.T?ARTY



CAPITULO III : ELABORACIÓN DE

LOS DATOS



IIIJ- INTRODUCCIÓN

al . 1.1- INTRODUCCIÓN Y FUENTES UTILIZADAS

Para llevar a cabo la estimación de una ecuación de demanda de dinero

para un conjunto de países, considerados como uno sólo, es necesario partir de

los datos individuales de cada país para después proceder a su agregación .

La agregación de macromagnitudes trae consigo toda una serie de

problemas que debemos tener en cuenta . En primer lugar, la elección de la

moneda en la que deben expresarse las macromagnitudes agregadas . De entre

los diferentes estudios que se han realizado los hay que han utilizado como

moneda en común el marco alemán, otros han utilizado el ecu y unos terceros el

dólar americano . Aquí nos hemos inclinado por el marco alemán por varios

motivos :

a) Si queremos utilizar el ecu como moneda común, nos

encontramos con el problema de que sólo existe a partir de 1979, por lo que,

para series temporales largas habría que construir "cestas" artificiales de ecu,

para poder convertir las monedas nacionales a ecus .

b) No utilizamos el dólar americano, ya que no parece tener

mucho sentido realizar la estimación de una ecuación de demanda de dinero en

una moneda ajena al país que al hace referencia dicha demanda.

65



c) Se elige el marco alemán porque es la moneda "fuerte" dentro

del conjunto de países candidatos a formar parte de la UEM y, sin duda, a la

que se deberá referir la nueva moneda única cuando se pase a la fase Tres del

Tratado de Maastrich . También se elige para poder realizar comparaciones, con

la mayoría de los autores que han realizado estimaciones en dicha unidad

monetaria .

Aunque, en nuestro trabajo nos hemos inclinado por el marco alemán,

también se han realizado estimaciones en otras monedas (véase el anexo C) .

Los resultados indican que existe una diferencia sustancial entre utilizar, como

moneda común, marcos alemanes o dólares tal como se indica en el anexo

correspondiente (favorable a la utilización del marco alemán) .

En segundo lugar se plantea el problema de la elección del tipo de

cambio adecuado para la conversión de monedas nacionales a una única

moneda. Para tratar este problema la literatura plantea diferentes posibilidades,

que son :

a) Utilización de un tipo de cambio corriente

b) Utilizando un tipo de cambio considerado como fijo

c) Utilizando un tipo de cambio que se corresponda con el de la

Teoría de la Paridad del Poder Adquisitivo (PPP)



Aquí nos hemos inclinado por el tercer procedimiento, mediante el

cálculo de un tipo de cambio medio que refleje de la mejor forma posible, y con

la menor arbitrariedad, la teoría de la PPP, El motivo por el que se elige esta

forma de proceder se discute con más detalle en el apéndice A, mientras que su

cálculo se realiza en un apartado posterior a éste (véase el apartado 1113) .

Los países sometidos a estudio son aquellos que forman, o que

inicialmente formaron, el núcleo de la Comunidad Europea . Es decir, el estudio

hace referencia a Alemania, Francia e Italia.

Todos los datos provienen de las Estadísticas Financieras del Fondo

Monetario Internacional (F.M.I.) . Son todos datos trimestrales, y cuando éstos

no existen con esa periodicidad, se procede a su trimestralizacióng .

III.I .2- PERÍODO CONSIDERADO

El período de tiempo analizado abarca desde 1960 .2 hasta 1991 .4 (que

es el período de tiempo para el que existían todos los datos al iniciar la presente

investigación) .

Este período de tiempo se ha subdividido en dos: 1960.2 - 1.977.4 y

197$.1-1991 .4 . La forma de realizar dicha partición ha sido la siguiente:

8 Sólo ha sido necesario trimestraliza el PIB de Francia para el periodo 1960.1 basta 1969 .4, utilizando paraello el índice deprecios industriales.

67



a) Se divide el período total en dos partes

b) Se calcula la suma de los cuadrados de los residuos (SCR) de

las estimaciones a largo plazo para cada uno de los subperíodos en los que se ha

dividido la muestra global dando lugar a SCR, y SCRZ respectivamente

c) Se calcula la suma de los cuadrados de los residuos total

mediante la suma de cada uno de los cuadrados de los residuos de los diferentes

subperíodos (SCRT = SCR, + SCRZ)

d) Se vuelve a dividir la muestra en dos partes y se repite todo el

procedimiento hasta conseguir que la SCRT sea mínima

Este procedimiento de partición de la muestra se lleva a cabo, tanto para

el agregado estrecho, Ml, como para el amplio que aquí hemos llamado M5, y

también para el cuasi-dinero, CD.

La estimación a largo plazo que se realiza para, llevar a cabo dicho

proceso es,

LM = f(LPI3, R, LP, Dl, D2, D3 y una constante)

donde, LM, LPIB y LP son los logaritmos de la cantidad de dinero, del PIB y

de los precios respectivamente, R son los tipos de interés a corto plazo para

Ml, y a largo plazo para M5, y, D1, D2, D3 son dummies estacionales .



El programa informático para calcular el punto de partición se presenta

como apéndice al final del presente capítulo .

Si representamos los valores absolutos de las sumas de los cuadrados de

los residuos (SCR) se obtienen los gráficos 3 .1, 3 .2 y 3 .3, que corresponden a la

representación de la SCR total para los diferentes puntos de partición. Así, el

punto 1 del eje de abcisas indica que la partición de la muestra se ha realizado

entre 1960.2-1969 .4 y 1970.1-1993.4 . El punto 2 indica que los subperíodos en

los que se ha dividido toda la muestra son 1960.2-1970.1 y 1970.2-1993.4 . Para

el punto 3 serían 1960.2-1970.2 y 1970.3-1993.4 y así sucesivamente .

En el gráfico 3 .1 hemos representado todo el proceso de partición de la

muestra para el agregado estrecho, Ml . En el eje de ordenadas aparece el valor

de la suma de los cuadrados de los residuos total (SCR) de la estimación a largo

plazo correspondiente al agregado monetario M1, mientras que el eje de abcisas

indica el punto de partición, tal como acabamos de indicar.

Podemos comprobar que la SCR total es mínima en el punto 33 del eje

de abcisas que corresponde a haber dividido la muestra en los subperíodos

1960.2-1977 .4 y 1978.1-1993 .4 .

En los gráficos 3.2 y 3.3 aparece la misma representación pero para el

agregado amplio, M5, y el cuasi-dinero, CD. En ambos casos la SCR es mínima

en el punto 32 del eje de abcisas que corresponde a los subperíodos 1960.2-

1977.3-1993.4

69



0 .125

0 .120

0.115

0.110

0 .1.05

0 .100

0.095 -

GRAFICO 3 .1

5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

- RF,LM1



0 .40

0 .35

0 .30

0 .25

0 .20

0 .15-

0 .10

0 .05

GRAFICO 3 .2

.5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

__ RELM5



0,60

0 .55

0.50

0 .45-

0 .10

GRÁFICO 3 .3

i-1-Y- r y i r 1 u 1 y 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

5 10 15 20 251 y 1 -1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

30 35 40 45 50



Este resultado tiene sentido, ya que los mercados y agentes económicos,

antes de establecer un sistema de tipos de cambio cuasi-fijos al establecerse el

ecu (en 1979), habrían "anticipado" su efecto (esto seria un ejemplo del efecto

corriente de anticipaciones racionales, anuncios creíbles en este caso, del

futuro) . Este es el motivo por el que la muestra se divide en estos dos

subperíodos .



IIL2- ELABORACIÓN DE LOS DATOS POR PAÍSES DE FORMA

INDIVIDUAL.

Tal como acabamos de indicar, todos los datos provienen de las

estadísticas del F.M.I. . Todos los datos se han tomado trimestralmente,

incluidos aquellos que ha habido que transformar, por estar en forma anual .

III.2.1- AGREGADOS MONETARIOS

Para el agregado estrecho se toma la definición de M1 dada directamente

por las estadísticas de F.M.I . . Para el agregado amplio, que llamaremos M5, se

toma el agregado más amplio posible en cada momento del tiempo . Por último,

el cuasidinero, que llamaremos CD, lo construimos por diferencia entre el

agregado amplio y el estrecho . Es decir, CD = M5 - MI .

Los códigos de los datos tomados de las estadísticas de F.M.I . son

Agregado

M1

M2

M3

M3ampl

Alemania Francia Italia

34NC 34 34

38NAC 38NB 38N

38NBC 38NC -----

38NCC ----- -----

74



L

111.2.2- TIPOS DE INTERÉS

38L

En el cuadro aparecen los códigos de las filas correspondientes a las

estadísticas de F.M.I. . Así, por ejemplo, 38NC corresponde a la definición del

agregado M2, para Francia, dada por el F.M.I . .

Así, como agregado estrecho se toma directamente la definición de Ml

mientras que, como amplio, se toma la medida más amplia para cada uno de los

países considerados . Hay que tener en cuenta que para Italia la definición de

M2, dada por el FM.I., no aparece hasta 1991 .1 por lo que antes de esta fecha,

y para conseguir una definición amplia de dinero para Italia, se le ha sumado a

la fila 34 la 35 que es la correspondiente a la definición dada por el F.M.I. del

cuasidinero .

A corto plazo los tipos que se eligen son los de las Letras del Tesoro

mientras que a largo plazo se han elegido los tipos de interés de los bonos .

A corto plazo hay períodos de tiempo en los que los tipos de interés de

las Letras del Tesoro no existen. En este caso, se toma una proxy de ella . Dicha

proxy se toma de la misma fuente de datos .



En concreto, los tipos de interés utilizados y su correspondiente

nomenclatura son :

Nota: 60= tipo de interés de descuento

6013= tipo de interés del mercado de dinero

60BS =tipo de interés del mercado interbancario

60C = tipo de interés de las Letras del Tesoro

61= tipo de interés de los bonos

En el cuadro, y en la parte izquierda de cada país, figura el período de

tiempo para el que se han utilizado las diferentes definiciones del tipo de

interés . Para Italia, por ejemplo, para el periodo 1957 .2-1970.4 se ha

considerado el tipo de interés de descuento (código 60); para el período 1971 .1-

1977.1 se considera el tipo de interés del mercado de dinero (código 6013) y

para el período 1977 .2-1993 .4 se considera el tipo de interés de las Letras del

Tesoro (código 60C) .

Tipo de

interés


a corto 57 .2-75 .2 6013 57.2-69 .4 6013 57.2-70.4 60

plazo 75.3-final 60C 70.1-86 .2 60BS 71 .1-77 .1 6013

86.3-final 60C 77.2-final 60C

a largo

plazo 61 61 61



x.2.3- RENTA

Como medida de renta se toma el PIB a precios constantes de 1985 para

Francia e Italia y el PNB a precios de 1985 para Alemania. Las definiciones

utilizadas y sus correspondientes códigos son:

Renta

a precios constantes de 1985

a precios corrientes

III .2 .4- PRECIOS


99AR 99BR 99BR

99AC 99BC 99BC

Nota: Para Francia ha habido que trimestraliza el PIB. Para el P® a precios de 1985 se ha trimestr~

entre 1960.1 y 1969.4. Para el PIB medido a precios corrientes la trimestralización se ha realizado entre 1960.1

y 1965 .1 . En ambos caso se hautilizado el índice de precios industriales para llevar a cabo la trimesu~a

(Fila66c de las estadísticas del F.MI.) .

En los casos de Francia e Italia se ha tomado el deflactor del PIB

Mientras que para Alemania ha sido el deflactor del PNB. En ambos casos :

P = precios = deflactor del producto = (producto a precios corrientes l

producto aprecios constantes) * 100



111 .2.5- RI UEZA

El problema que se nos plantea en este apartado, es la medición de la

riqueza del sector privado de la economía . Dicha riqueza la podemos subdividir

entre la riqueza humana y la no humana, en un primer paso, aunque aquí sólo

vamos a considerar la no humana .

La riqueza del sector privado en una economía abierta será la suma de

los activos reales propiedad de dicho sector, y la posición financiera neta

respecto a los demás sectores, es decir, el sector privado y el sector exterior.

WR= AF + AR

donde, WR = riqueza

AR = activos reales

AF = activos financieros netos

Los activos financieros netos frente al sector público estarían compuestos

por la parte acumulada del déficit financiado internamente . Es decir, por el

crédito interno al sector público .



Los activos financieros netos frente al sector exterior estarían formados

por la posición neta exterior del sistema crediticio y por los activos netos frente

al sector exterior del sector privado .

En nuestro caso, podemos expresar los activos financieros como

AF= ZDPt +ESBCC

es decir, la suma de los déficits públicos más el saldo de la balanza por cuenta

corriente . Como el saldo de la balanza por cuenta corriente es inferior al déficit

público consideramos que dicha balanza presenta un saldo cero o que es

despreciable frente a los déficits públicos .

Para el cálculo de los activos reales supongamos que partimos de una

función de producción Cobb-Douglas, en la que consideramos rendimientos

constantes de escala, como la siguiente

Yt-ea't KPLl -P

donde, Yt es el nivel de producto, en nuestro caso el Producto Interior o el

Producto Nacional según los casos . K es el stock de capital y L la cantidad de

trabajo. Un problema importante es la determinación del stock inicial de capital,

lo que se discute a continuación.



Tomando logaritmos e incrementando la expresión anterior nos queda

AlgYt = a + 0 * AlgK + (1 - R) * _ál-eL

Suponiendo que a y (1 - 0) se compensan, ya que el progreso técnico ha

consistido en sustituir el factor trabajo (se han realizado pruebas con bandas del

+/- 20% sin que se alteraran considerablemente los resultados), nos quedaría

AlgYt - 0 * álgK

para largos períodos de tiempo podemos suponer que AlgK - constante = 0 con

lo que

0=AlgYt/ (3

Como por otro lado ETS AlgY t ^ T * 0 , operando adecuadamente

podemos obtener Ko y Kt. La manera de proceder es la siguiente :

a) Se calcula 0 a partir de la expresión

0 = (2:Tt=0lg(Yt/Yt t)) / (T * p)



donde T es el número de períodos considerados y R una constante que toma

valores comprendidos entre 0 .4 y 0 .6 (este valor es el que se encuentra

empíricamente en la bibliografia) .

b) Se calcula KO, a partir de las siguientes relaciones

A su vez

ETOAlgYt = T * 0

1gKt -1gKo=T * 0

lg(Kt I Ko) = T * 0

(Kt1Ko)=eeT

Ko = Kt * e- O*T

Kt =ITt (1- S)T _ t * IB t + (1 _ $)

T * Ko

siendo "S" la tasa de depreciación, y suponiendo que Kt = (1 - S) * K t_i + IBt.

Sustituyendo nos queda

Ko = [e@'T - (1 - 3)T ] .i *Ot=1

(1 - $)T-t * IBt)



c) Se calcula el valor de Kt

Kt =(1-8)*Kt_i+IBt

donde, K{ es el stock de capital del período considerado

Kq es el stock de capital inicial

8 es la depreciación del capital que suponemos que es del 10% anual

IBt es la inversión bruta en el período considerado

Como podemos comprobar para cada valor de 0 obtenemos uno de 0 y,

por lo tanto, uno de Yo. De todas formas es irrelevante tomar un valor u otro de

P., ya que las estimaciones realizadas con diferentes valores de dicho parámetro

han resultado ser prácticamente idénticas . En el gráfico 3.4 podemos comprobar

que es indiferente utilizar un valor u otro del parámetro beta . En nuestro estudio

consideramos que toma el valor de 0.6 .

Los resultados obtenidos, según los diferentes períodos de tiempo

considerados, de 0 y de Yo son :



0

Nota : Las unidades corresponden a las monedas de cada uno de los países considerados

Asu vez los códigos de las variables utilizadas son:

Alemania, Francia e Italia

D.P.

80

Déficit o superávit público

IB

93EC Fonnación bruta de capital


1960.2-1993.4 0.0118 0.0142 0.0164

1978.1-1993 .4 0.0281 0.0400 0.0547

1960.2-1993 .4 3.18 E+12 5 .55 E+12 7 .47 E+14

1978.1-1993 .4 3 .51 E+11 1.68 E+11 5 .74 E+12



15000

12500

10000

7"500

5000

2500-

ALWR04 = riqueza para Alemania con beta 0 .4

~^s

GRAFICO 3 .4

060 62 64 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84 86 88 90

ALWR04

_ _____ ~LWR 05

-------ALWFZ06



91.3- ELABORACIÓN DE DATOS AGREGADOS.

III.3 .1- CÁLCULO DE UN TIPODE CAMBIO MEDIO

Para llevar a cabo la conversión de las monedas nacionales a una única

moneda, el marco alemán en nuestro caso, es necesario calcular un tipo de

cambio, que refleje de la mejor y menos arbitraria manera posible la teoría de la

PPP, Para ello llevamos a cabo el cálculo de un tipo de cambio medio de la

siguiente manea9:

Para cada país considerado calculamos un tipo de cambio medio real que

viene definido por,

e* = ETI(CT . Pzt/P lt) / T

85

donde, e* sería un tipo de cambio medio real que, para cada país considerado,

reflejaría la teoría de la PPP, y donde,

eT es el tipo de cambio comente DM / liras o DM / FF, donde DM

representa marcos alemanes y FF francos franceses

P2t es el nivel de precios de Francia o de Italia

Plt es el nivel de precios de Alemania

9 Para unamayor discusión sobre este punto véase el anexo A al final delpresente trabajo de investigación.



T es el número de períodos

A partir de aquí se busca un tipo de cambio nominal comente a partir del

tipo de cambio medio calculado previamente

et = e* . Plt / Pzt

que seria el nuevo tipo de cambio utilizado para hacer las conversiones de las

unidades expresadas en moneda nacional aDM.

Como el cálculo del tipo de cambio medio depende del número de

períodos, habrá que realizar todo el proceso dos veces, una para todo el período

de tiempo (1960.2 -1993.4) y otro para el segundo período de tiempo (1978.1-

1993 .4) .

Los resultados obtenidos del tipo de cambio medio son:

Francia (DWF) Italia(DNIULira)

1960.2-1993.4

1978.1-1993.4

0 .3305

0.1717

0.0014

0.0008



III .3.2- CAMBIO A MARCOS ALEMANES DE LAS DIFERENTES

MAGNPTUDES

111.3.2.1- Cantidad de dinero

Para la conversión, a marcos alemanes, de las diferentes definiciones de

cantidad de dinero utilizamos la relación

M= Mit + M2t * e2t + M3t * e3t

donde,M es la definición de cantidad de dinero agregada, Ml, M5 o CD

Mlt, M2tyM3t son las definiciones deMI , M5 o CD para Alemania,

Francia e Italia respectivamente

e2t es el tipo de cambio DM / FF

e3t es el tipo de cambio DM / Lira italiana

111 .3 .2.2- Renta y riqueza nominales

Ahora la conversión es,

Yt = Pit * Qit + P2t * Q2t * e2t + PR * Q3t * e3t



urde, Yt es la renta o riqueza agregada a precios corrientes

Qit, Q2tY Q3t son los valores de la renta o riqueza a precios constantes de

1985 para Alemania, Francia e Italia

1.3.3- Cálculo de las ponderaciones

El cálculo de las ponderaciones se realiza a partir del porcentaje que

epresenta el producto de cada país en el producto total, de manera que la

ionderación correspondiente a Alemania es:

Pit - Qit

wat = _ .

------.._w_----- .

__

Pit - Qit + P2t - QZt - e2t + PR . Q3t . e3t

que sería la ponderación correspondiente a Alemania . Para Francia e Italia se

procede de la misma forma . Así, para Francia

P2t - Q2t . e2t

Pit . Qit + P2t . Q2t . e2t + PR - Q3t . CR



y para Italia

M.3 .4- CAMBIO A MARCOS ALEMANES DEL RESTO DE LAS

VARIABLES

PR . Q3t . e3t

wrrt

Plt . Qlt + P2t . Q2t . e2t + PR . Q3t . e3t

111.3 .4.1- Precios y tipos de interés

Referente a los precios la ponderación que se utiliza es,

Pt = Pl WALt *P2

WFR' *PR

wrrt

Mientras que para los tipos de interés, tanto a corto plazo como a largo

plazo, se utilizan las ponderaciones

Rt= WALt * RAU+ WFRt * RFRt + Wrrt * Rrrt

89



donde R es el tipo de interés a corto plazo o a largo plazo, y los subíndices

indican el país correspondiente .

IIL3 A2- Renta y_riqueza real

Por último, la renta y la riqueza real se calculan a partir de sus valores

nominales. Es decir,

Qt=Yt/Pt

donde, Qt es la renta o la riqueza agregada real

Yt es la renta o la riqueza agregada nominal

Pt es el nivel de precios agregado



,

s

ANEXO AL CAPITULO III : CALCULO DEL

PUNTO DE PARTICIÓN



En este anexo se presenta el programa informático l° utilizado para el

cálculo del punto de partición de la muestra . Este punto de partición es el que

nos sirve para dividir todo el periodo de tiempo, para el que se disponen datos,

en dos partes . De este modo, se ha intentado establecer un período muestral

homogéneo de estimación .

Nombre del programa: P3

l- OUTPUT LPT1

2- POFF

3- LOAD DATOSDM

4-FOR!1=0TO50

5- SMPL 60.2 69.4 + ! 1

6- LS LMl C LPIB LP RC Dl D2 D3

7-GENRA_@SSR

S- GENR C(70) = @MEAN(A)

9- SMPL 70.1 +11 93 .4

10- LS LMl C LPIB LP RC D 1 D2 D3

11- GENR B = @SSR

12- GENR C(71) = @NTAN(B)

13- GENR C! 1= C(70) + C(71)

l °Lprogramación se ha llevado a cabo con el programa informático McroTSP 7.0

92



14- COVA(M,P) C! 1

15- NEXT

Cuando se realiza la estimación para el agregado amplio, M5, el

programa es el mismo pero cambiando los puntos 6 y 10 por la estimación

LS LM5 C LPIB LWR LPRP D1 D2 D3

donde ahora los tipos de interés son a largo plazo .

Por otro lado, si se trata del cuasi-dinero la estimación correspondiente a

los puntos 6 y 10 del programa sería

LS LCD C LPIB LWR LPRP

donde LCD es el logaritmo del cuasidinero y LWR el logaritmo de la variable

riqueza .



CAPÍTULO IV : RESULTADOS (I)



IV. 1- RAÍCES UNITARIAS Y COINTEGRACIÓN

IV . 1 .1- RAÍCES UNITARIAS

Antes de examinar la relación que existe entre las variables conviene

analizar las propiedades univariantes de las series temporales. Esto lo hacemos

contrastando la existencia, o no, de raíces unitarias en las variables sometidas a

estudio . Si las variables son integrables de orden cero, I(0), entonces las

utilizaremos en niveles mientras, que si son integrables de orden uno, I(1), será

preciso estudiar su posible cointegración (en caso contrario, se utilizarán en

diferencias) .

Para llevar a cabo el contraste de raíces unitarias utilizaremos los

contrastes de Dickey - Fufer (DF) y el de Dickey -Fuller ampliado (ADF) .

Para el contraste de DF el modelo, con constante y tendencia, es

AYt - ao + al * t + a2 * yt- i + Ft

mientras que para el ADF con cuatro retrasos, por ejemplo, es

AYt = OCO + al * t + a2 * Yt1 + bláYt1 + S2AYt2 + 83AYt-3 + S4DYt-4 + Et



El contraste de ADF se utiliza para eliminar, en lo posible, la

autocorrelación del término de error. Esto es importante cuando se trabaja,

como en nuestro caso, con datos trimestrales .

La hipótesis nula es Ho: a,> = 0 . Si se rechaza la hipótesis nula la

variable es integrable de orden cero, y por lo tanto estacionaria, mientras que si

se acepta la hipótesis nula podemos concluir que no es 1(0) y, por lo tanto,

tenemos que probar si es I(1) o bien I(2) . Para ello se lleva a cabo el análisis de

raíces unitarias para la primera diferencia de las variables y aplicando, tanto el

contraste de Dickey - Fuller como el contraste ampliado de Dickey - Fuller. En

este caso el modelo es

A2yt = aa + al * t + az,Ayt-1 + SIA2yt1 + 32á2yt 2 + ... . . . . . . . .

con Ho: a2 = 0.

Para el período de tiempo sometido a estudio los resultados de ambos

contrastes, para las diferentes variables utilizadas, tomando en la regresión una

constante y una tendencia de tiempo, vienen dados en la tabla adjunta .

Analizando los resultados que aparecen en la tabla 4.1 podemos

comprobar como LMI, LM5, LCD, LRPER, RC, RP, USRC y USRP son



Tabla 4.1

Nota 1 : (**) significativo al 1%; (*) significativo al 5% ; (+) significativo al 10%. Los valores críticos están

tomados delprograma micro-TSP versión 7.0 que a su vez se hantomado de Fuller (1976)

Nota 2 : Para algunas de losvalores que salen significativos en el contraste ADF se ba eliminado alguno de los

valoras retardados, con lo que el estadístico "f' del coeficiente a2 mejora substancialmente. Es decir de la

regresión Ayt = oto + ott, * t + o~2 * yt-, + Sl * AYO + SZ * Aya2 + 53 * eYa3 + 8, * DYt., + & se elimina alguno de

los retardos de lavariable Ayt

VARIABLE DF ADF DF(A) ADF(0)

LMI -1 .70 -1 .94 - 7.07" - 6 .63"

LM5 -1 .30 -1 .17 - 7 .71" - 3.77*

LCD -1 .46 -0.67 -9.93" - 3.62*

LPIB -0.05 -1 .63 -3.13 - 3 .51*

LWR 0.31 -0.94 - 3 .47* -3 .87'

LRPER -0.62 -1 .25 - 4.76" -6.51`~

LP -1.49 -2.43 -3.06 -4.33'"

RC -2.61 -2.54 - 4.57" - 4.36"

RP -2.31 -2.52 -3 .95' -3.47'

USRC -2.81 -2.47 - 6.68" - 5.04"

USRP -2.43 -2.51 - 4 .68'* - 3 .48+

DPPP -1.60 -1 .98 - 3.90* -2.72



todas ellas I(1), mientras que para las variables LPIB, LWR y LP el resultado

no es tan claro . Sin embargo, estas tres variables tienen el coeficiente de la

tendencia muy significativo . En este caso si el modelo es

DYt = aa + al * t + a2 * Yt-1 + Z85áyt-s + ut

donde se contrasta Ho: a2= 0, puede rechazarse que a2 = 0 pero a la vez al es

muy significativo . Por ejemplo, en el contraste de DF con constante y tendencia:

áyt = aa + al * t + a2 * Yt-i + vi

rechazamos que ao , al, y a2 sean cero . Así, el modelo anterior lo podemos

escribir como

Yt = (a2 - 1) * Yt-1 + aa + al * t + vt

Así, aunque a2 # 0 y, de modo que, (a2 - 1) # 1 y, por lo tanto no hay

una raíz unitaria estocástica, si hay una tendencia deterministica (al # 0), por lo

que, desde el punto de vista de la cointegración, esto es igualmente relevante,

ya que se requiere diferenciar una vez para conseguir estacionariedad.



En definitiva, tanto LPIB, LWR como LP deben diferenciarse una vez

para conseguir estacionariedad . Este resultado contradice el presentado por

Artis et al (1992), que sostienen que los precios son 1(2), con lo que no

consideran adecuado introducirlos como variable explicativa, siendo también el

motivo por el que especifican la demanda de dinero en términos reales. Este

resultado, que los precios sean 1(2), es poco creíble, y lo más probable es que

exista un cambio de media en la serie (véase Perron (1990)) . En nuestro caso,

los precios no pasan el contraste de DF, (aunque sería significativo al 11-12%),

mientras que el contraste ADF, eliminando alguna de las diferencias de dicho

contraste, lo pasa al 1%, con lo que los precios serán 1(1) . Además, al analizar

los precios aparece una tendencia muy significativa, que también nos indicaría

que deben diferenciarse una vez para conseguir estacionariedad .

Los resultados para la variable que expresa el efecto sustitución de Tullio

- Souza - Giucca, DPPP, no son claros, y además la tendencia no es en absoluto

significativa (los resultados no mejoran si eliminamos la tendencia, o si no

utilizamos ni constante ni tendencia) . Este es el motivo por el que procuraremos

no utilizar dicha variable .



IV . 1 .2- COINTEGRACIÓN YDEMANDA DE DINERO A LARGO PLAZO

PARA TODA LA U.E.

Dadas dos variables yt _ I(1) y x, = I(1), se dice que están cointegradas si

existe una combinación lineal (1, a) tal que sea I(0) . Es decir,

yt + a * xt = ut ,

ut = I(0)

En nuestro caso, el modelo a estimar a largo plazo es,

mt = oca + al * Yt + oc2 * Pt + a3 * rt + aa * efsus + ut

donde mt, yt y pt representan los logaritmos de la cantidad de dinero, de la renta

y del nivel de precios respectivamente. rt representa el tipo de interés expresado

en niveles, por lo que su coeficiente representa la semielasticidad de la demanda

de dinero respecto al tipo de interés. La variable "efsus" es la correspondiente

al efecto sustitución . Los resultados de la estimación a largo plazo vienen

dados en la tabla adjunta.

Si observamos los resultados obtenidos en la tabla 4.2, podemos destacar

las siguientes conclusiones :



Tabla 4 .2

variable LM1 LMS LCD

constante - 5 .7729 (- 6.13) - 7.7535 (-14 .26) - 9.4483 (-14.55)

LPIB 1 .1985 (32.73) 0.4113 (3 .30) -----

LWR ----- 0.8427 (7 .49) 1 .2650 (51.86)

LP 0.9118 (78.75) 0.9637 (50.68) 1 .0181 (167.59)

RC - 0 .0105 (- 8.79) --__

RP ----- - 0.0051 (- 9.95) - 0.0025 (- 3 .81)

USRC 0.0025 (1 .97) --

USRP ----- -__

D1 - 0.0503 (-11 .97) - 0.0219 (- 7 .73) -----

D2 - 0.0487 (-11 .68) - 0.0260 (- 9 .29) - 0.0102 (- 3.12)

D3 - 0.0532 (-12 .81) - 0 .0310 (-11 .05) - 0.0152 (- 4 .64)

D911 0.0327 (3.84) ----- -----

R2 0.9971 0.9991 0.9985

S.E.R. 0.0109 (1 .1%) 0.0074 (0.7%) 0.0099 (0.9%)

D-W 1 .53 0.93 0 .71

F 2005 .3 7256.2 6891.7

DF -5 .60' - 4.86+ -3 .17

ADF -5.70' - 5.07' -3 .74



Nota 1: (**) significativo al No . (*) significativo al 5%, (+) significativo al 10%

Nota 2: Para el test ADF que consiste en. a partir de la relación y, = ceo + a, * x, + us , hacer la regresión

N= oto * tk., +Po * Du,., * p, * Du<-2 + {3 3 * Du<-3 - . . . . . . . . se ha eliminado alguno de los retardos de Dtk para

que el estadístico "t" de oto saliera más significativo . (Du, es la primera diferencia del residuo x4)

Nota 3: La variable D911 es una dummyque refleja la caída del muro de Berlin .

Nota 4: Entreparéntesis figuran los t-ratios

Nota 5: Período de estimación : 1978 .1 - 1991 .4

- La elasticidad de la demanda de dinero respecto a los precios,

tanto para el agregado estrecho como para los amplios, es prácticamente

unitaria . Este resultado está de acuerdo con los estudios precedentes, que

consideran la demanda de dinero como una demanda de saldos reales,

imponiendo para ello que dicha elasticidad sea unitaria.

- Para el agregado estrecho, Ml, la elasticidad-renta toma un valor

cercano a la unidad y ligeramente superior a ella. Este resultado también está de

acuerdo con los valores obtenidos en estudios precedentes (oscila entre 0.9 y

1 .2) .

- Para los agregados amplios, M5 y CD, la elasticidad-renta toma

valores sensiblemente superiores a la unidad, en ausencia de otras variables

de escala, como por ejemplo la riqueza. . Dichos valores serían un indicativo

de la necesidad de incluir en la especificación a largo plazo, tal como ya se ha

indicado en el capítulo introductorio, algún tipo de variable que hiciese

referencia a la riqueza . Así se ha realizado aquí, e incluso para el agregado

102



correspondiente al cuasidinero se llega a sustituir el PIB por la variable riqueza.

Ninguno de los estudios precedentes incluye algún tipo de variable que sirva

para captar el efecto riqueza, a pesar de que los valores que se obtienen para las

elasticidades-renta son sensiblemente altos (entre 1 .25 y 1 .54) .

- En cuanto al efecto sustitución, debe subrayarse que éste sólo es

significativo en el agregado estrecho cuando se utilizan las variables propuestas

por Pentecost. Para agregados más amplios, o bien no salen significativos, o

bien salen con el signo correspondiente cambiado. Para la variable que

representa el efecto sustitución planteado por Tullio et al . (1994) ocurre

exactamente lo mismo: sale significativo para Ml, pero con el signo contrario al

esperado para M5 y para CD.

- En el análisis de la cointegración surge algún tipo de problema

para los agregados amplios, especialmente para el cuasidinero, ya que para que

puedan superar el contraste de Dickey-Fuller ampliado es necesario eliminar

alguno de los retardos de los residuos del contraste ADF (para que la "t"

correspondiente salga significativa ; véase la nota 2 debajo del cuadro

correspondiente a las estimaciones a largo plazo) .

Este resultado se obtiene debido a la poca potencia que tienen

estos tipos de contrastes . Se podría pensar en un contraste alternativo

consistente en estimar primero la relación a largo plazo



yt=ao -+al * Yt+ut

y luego, al estimar la ecuación dinámica, introducir los residuos de la relación a

largo plazo desfasados un período,

Dyt = ao + 01 * Axt - 8 * (yt - ao- al * Xt)(-i) + vi

comprobando si el coeficiente "S" es muy significativo o no (si lo es, las

variables están. cointegradas, y no lo están en caso contrario ; la significatividad

puede comprobarse con un estadístico "t" convencional). Este es, precisamente,

uno de los contrastes que se comentará a lo largo de toda la investigación .



IV.2- DINÁMICAA CORTO PLAZO

IV.2 .1- METODOLOGÍA

Como complemento al análisis empírico de las ecuaciones a largo plazo

se realiza la estimación de modelos dinámicos de demanda de dinero, tanto para

el agregado estrecho como para los más amplios .

El estudio de ecuaciones dinámicas a corto plazo es importante para el

diseño de la política monetaria, ya que el comportamiento de dichas ecuaciones

es un buen contraste para comprobar si las relaciones monetarias obtenidas son

lo suficientemente estables y predecibles. Si es así, la variable cantidad de

dinero será un buen indicador para el diseño de la política monetaria .

Este estudio dinámico se realiza a través de modelos de corrección del

error (MCE). Ello se hace por dos motivos, básicamente . En primer lugar, el

Teorema de Representación de Granger muestra que la relación entre series

cointegradas puede representarse a través de modelos de corrección del error

(Granger, (1983) y Engle y Granger, (1987)) .

En segundo lugar, el estadístico "f'para el coeficiente del regresor de la

corrección del error en la ecuación dinámica es un contraste de cointegración

con más potencia que otros métodos aplicados más corrientemente, como los

contrastes de Dickey-Fuller .



La estimación por MCE puede hacerse en una o en dos etapas. El

procedimiento de una etapa consiste en estimar, en primer lugar, una relación a

largo plazo como la siguiente,

Yt=oto+al * xt+vt

De esta ecuación se despeja el residuo vt y se sustituye en la ecuación

dinámica desplazándolo un período de tiempo

(1)

áyt = Po+P1 *~xt-b * (Yt-1-ao-al * xt-t)+Et

y se estiman directamente los parámetros sin restringir los coeficientes a largo

plazo de la demanda de dinero . En definitiva, lo que se hace es estimar la

siguiente ecuación,

(2)

AYt = eo + 81 * axt - 82 * Yt-1 + ®3 * xt-1 + Et

sin ningún tipo de restricción .

En el procedimiento bietápico se emplea el residuo desfasado de la

ecuación de cointegración para representar la retroalimentación hacia el



equilibrio a largo plazo, y por lo tanto se imponen los coeficientes obtenidos en

la regresión a largo plazo . Ahora partiendo de la misma ecuación a largo plazo

la ecuación dinámica sería,

yt = ceo+ai * xt+vt

(3)

Ayt =Ro +0,*At -3 *vt-t+ct

donde vt- 1 = yt- 1 - oco - al * xt- i , con lo que sustituyendo en (3) obtendríamos

Ayt = Ro + PI *AXt - 8 * (yt-1- ao - al * Xt-i) + £t

y operando nos quedaría la siguiente expresión,

(4)

Ayt = yo + yl *AXt - 8 * yt-i + 8 * al * xt 1 + Et

imponiendo la restricción de que al es el valor correspondiente al largo plazo .

Evidentemente si a la ecuación (4) no le imponemos ningún tipo de restricción



obtendríamos la ecuación (2) correspondiente al procedimiento de una sola

etapa.

En nuestro análisis utilizaremos tanto un procedimiento como el otro

(aunque preferentemente el bietápico, por motivos que se discutirán más

adelante) . Para el procedimiento bietápico utilizaremos la ecuación (3), mientras

que para el de una sola etapa utilizaremos la ecuación (4) pero estimándola por

mínimos cuadrados no lineales .

Para el proceso de búsqueda de la especificación dinámica se han

utilízalo tres procedimientos :

- a través de polinomios de Almon, utilizando polinomios de

segundo grado, preferentemente, y después de comprobar que eran los más

adecuados .

- a través de un proceso de búsqueda modelizando desde lo más

general a lo particular, "á lá Hendry".

- un procedimiento mixto entre la modelización "á lá Hendry" y

los polinomios de Almon.

Los motivos por los que se prefiere utilizar los polinomios de Almon ya

fueron comentados, en detalle, en el capítulo introductorio . Dado que no todas

las variables aceptan un perfil a lo Almon, es por lo que se ha optado por el

tercer procedimiento, es decir, un procedimiento mixto . Además, mediante éste



último procedimiento es como se obtienen los mejores resultados, tanto para el

agregado estrecho como para los amplios .

Al final de cada. ecuación dinámica procedente de cada uno de los

agregados monetarios considerados, se presentan como resultados

complementarios los obtenidos utilizando solo la modelización "á lá Hendry" .



IV.2.2- AGREGADO ESTRECHO

ALMIt = 0.0804 + 0.4451 * ALPt - 1 .1461 * ALPt. I + 0.9779 * ALPt-4

(1 .57) (2.11) (-5.15) (4.07)

- 0.6099 * LP(+1) + 1 .1325 * LP(+2) - 0.5274 * LP(+3) + 0.1734 *PDLI

(-2.97) (3.62) (-2.59) (2.61)

- 0.0318 * PDL2 - 0.0310 * PDL3 + 0 .0098 * PDL4 - 0.0004 * PDL5

(-0.93) (-1.92) (1.53) (-0.55)

+ 0.0028 * PDL6 - 0 .1009 * D1- 0 .0496 * D2 - 0.0565 * D3

(3 .14) (-53 .87) (-21 .19) (-28 .76)

+ 0.0322 * D91 l t - 0.0264 * D911t1 - 0.3962 * ut1

(5)

(6.43) (-4.62) (-4 .82)

Nota : entre paréntesis figuran los t-ratios

Distribución del ápIB

La mejor ecuación dinámica correspondiente al agregado estrecho es la

siguiente,

lag Coeficiente t-ratio

0 0.2027 1 .8937

1 0.1969 3.2243

2 0.1737 2.6070



sibibución de x

istribución deaCt_,i

0

R2 = 0.9910

DurbinWatson statistic = 2.1710

S.E. de la regresión = 0.44%

F statistic =195.6

Período de estimación : 1979.2 -1991 .4

De esta ecuación podemos extraer las siguientes conclusiones :


*

0

1

2

- 0.0212

-0.0229

-0.0049

-2.1126

-2.4014

-0.3174

0 Sum. -0.0490 -2.1226


0 -0.0045 -3.5680

1 -0.0004 -0.5501

2 0.0011 1 .3045

Sum. -0 .0039 -2 .1235

0.1331

0.0753

1.8914

1 .5142

0.7817 3 .1963



a) La desviación típica de la regresión es baja, (0.4% trimestral) y,

por lo tanto, compatible con la programación de objetivos de crecimiento de la

cantidad de dinero (en el diseño de la política monetaria se suelen utilizar

bandas de crecimiento de entre el 1 y el 2.5% anual) . Este resultado está de

acuerdo con el obtenido por Tullio et al. (1994) . Pero no con el obtenido por

Artis et al.(1992), donde se obtiene una desviación típica sensiblemente

superior y, por lo tanto, poco adecuada para el diseño de la política monetaria.

b) El coeficiente de determinación es alto, 0.99, al igual que el

obtenido en el estudio de Tullio et al . (1994) y muy superior al de Artis et al.

(1992) .

c) El estadístico 'T' para el coeficiente del regresar de la

corrección del error es altamente significativo, al igual que en los estudios de

Tullio y Artis, lo que reafirma el resultado obtenido en el apartado del análisis

de cointegración (la relación a largo plazo correspondiente sólo superaba los

contrastes de DF y ADF al 5% de significación) . En comparación con los

estudios de Tulio y de Artis, el coeficiente del regresor de la corrección del

error, es sensiblemente superior, lo que es indicativo de un ajuste más rápido .

d) Otro aspecto importante, que nos servirá para comparar nuestra

ecuación con las precedentes, es la respuesta dinámica de la demanda de dinero

a impulsos de sus variables determinantes -renta, tipos de interés y precios-. La

respuesta dinámica de las ecuaciones es importante, ya que nos permite



comprobar la credibilidad de los resultados obtenidos : si se producen ajustes

que son excesivamente lentos estaremos frente a ecuaciones que serán del todo

inaceptables, puesto que es razonable suponer que los agentes económicos

reaccionen con rapidez ante las variaciones de las variables que afectan a la

demanda de dinero (éste es un activo rápidamente ajustable ; véase Tobin

(1958) y Mauleón (1989)) .

Para la ecuación presentada, la respuesta dinámica de la demanda

de dinero a impulsos de la renta viene representada en el gráfico 4.1 11 . El

procedimiento de cálculo de la respuesta dinámica de la demanda de dinero a

impulsos de sus variables determinantes aparece, como un apéndice, al final del

presente capítulo .

En el gráfico se observa un ajuste bastante rápido ya, que se alcanza el

valor de la eslaticidad-renta a largo plazo en 4-5 trimestres . Además, presenta

un perfil suave, sin cambios bruscos, debido, en gran medida, a que se

ha impuesto polinomios de Almon en la estimación de la ecuación dinámica a

corto plazo .

Comparando este resultado con el obtenido por Tullio y Aráis (véase el

" Enel eje de abcisas aparecen los valores 0,1,2,.. . . . . . 8 que corresponden al impacto inicial y a los impactossucesivos, hasta ocho períodos detiempo (dos años), de la variación de la cantidad de dinero ante una variaciónunitaria de la renta



1 .50

1 .25-

1 .00-

0 .75

0 .50-

0 .25-

0 .00

GRAFTCO 4 .1

, .

,0 1 2 3 4 5 6 7

M1Y1



gráfico 4.2 12) podemos comprobar que en ambos casos el impacto inicial es

nulo, a diferencia del obtenido en nuestro estudio . El perfil dinámico presentado

por Arás et al es bastante errático y poco creíble, mientras que el presentado

por Tullio et al es parecido al obtenido en nuestro estudio, pero más lento .

En cuanto al perfil dinámico obtenido ante una variación del tipo de

interés, los comentarios son parecidos a los anteriores, ya que se obtiene un

perfil bastante suave y relativamente rápido (véase el gráfico 4.3) mientras que

el presentado por Artis es errático, y el de Tullio es suave pero más lento

(véase el gráfico 4.4) .

El impacto obtenido ante un impulso de los precios, presenta un perfil

más errático (gráfico 4.5) y una velocidad de ajuste más lenta pero, de todos

modos, dos años o dos años y medio son suficientes para que el impacto se

manifieste en su totalidad. Este perfil errático se debe, sin lugar a dudas, a que

no se ha podido introducir la variable precios a través de polinomios de Almon.

Otra forma de ver la respuesta dinámica de la ecuación es mediante la

realización de un incremento unitario de la renta, los precios y el tipo de interés

(es decir los "multiplicadores" intermedios). Si realizamos dicho incremento

' Z Enel eje de abcisas aparmen los valores 0,1,2, . . . . . . . . . 8 que corresponden al impacto inicial y a los impactossucesivos, hastaocho períodos de tiempo (dos años), de la variación de la cantidad de dinero ante una variaciónunitaria de la renta.MIARTY, corresponde al perfil dinámico deMI del estudio de Artis et al.MITUY, corresponde al perfil dinámico deMl del estudio de Tullio et al.MlY, corresponde al perfil dinámico de Ml presentadoen esta tesis.



2 .0

.1 .5

0 .5

0 .0

GRAFICO 4 .2

ví

MITUY-------------

7i i

\-\- M1ARTYr

MlY__ _____ MlTUY

__ MIARTY



0 .00

-0 .25-

-0 .50

0 .75 -

GRAFICO 4 .3

--- 1-00

-1 .25-

-1 .500 1 2 3 4 5 6 7 8



0 .0

-2 .0

GRAFICO 4 .4

¡M1ARTR

4T -

5

M 1R

_____ M 1ARTR

_____ MITUFZ



GRAFICO 4 .5

L- z,:p-i



unitario para la renta se obtiene el gráfico 4.6 . donde se puede observar, con

mayor precisión, que se obtiene un ajuste rápido .

e) A diferencia de los estudios anteriores, se han utilizado

polinomios de Almon, que generan en muchos casos una respuesta dinámica

más suave y no errática. Como no todas las variables, los precios en este caso,

admiten ser tratadas a través de polinomios de Almon, ha sido necesario

tratarlas "á lá Hendry" (este es el motivo, tal como hemos señalado antes, del

perfil errático de los precios) .

f) Otra consideración a tener en cuenta es que se han introducido

expectativas en la ecuación a corto plazo, a diferencia de los estudios

precedentes . De las diferentes expectativas que se han probado la más

significativa ha sido los precios adelantados uno, dos y tres períodos de tiempo

simultáneamente . Así, la ecuación ha quedado en la forma

OLMI = f(ALPIB . . . . . . . . . . . .LP(+l), LP(+2), LP(+3))

que podríamos escribirla como,

OLMI = f(ALPIB, . . . . . . . . . . . . A2LP(+l))



o .sf0-5-O4 -n .3

n .2

0 .1

GRAFICO 4.6



(ahora, 0 = 1 - F, siendo Fxt = Xt+1 ; la forma A` para los coeficientes se acepta

dados los valores empincos obtenidos) .

Nótese que en la ecuación Yt = 0o* X~t '- R1 * Xet+l + Et , donde X,+, son

las expectativas, y suponemos que Xt = Xet + vt , sustituyendo obtenemos que

Yt= Po * Xt + N1 * Xt+i + (Et - Ro * vt - R1 * vt+1). Así, este error compuesto wt =

Et - Ro * vi - al * vt+l , estará correlacionado serialmente, y también con los

regresores Xt. No obstante, los contrastes de correlación serial no detectan

ningún problema, por lo que el doble aspecto que se acaba de señalar, no puede

ser muy relevante . Por esta razón, como primera aproximación se ha estimado

el modelo por procedimientos Mínimo Cuadráticos convencionales (en el

capítulo I se han discutido procedimientos más adecuados, no obstante, su

aplicación requiere, como mínimo, una cuidadosa selección de instrumentos : en

definitiva, se trata de procedimientos complejos y laboriosos. Dado que,

después de todo, el impacto de las expectativas en las estimaciones presentadas

no es muy importante, se ha optado por esta solución más sencilla) .

g) En lo referente al efecto sustitución, se obtiene un signo

negativo, tal como viene presentado en Pentecost (1995) . Los estudios de Tullio

et al y Arás et al. utilizan otros conceptos para reflejar el efecto sustitución, y

sólo obtienen resultados significativos en la relación a largo plazo . Aquí es

claramente significativo, indicando la importancia que tiene para el agregado

estrecho el efecto sustitución entre monedas .

122



h) Para comprobar el comportamiento estadístico de la ecuación

(5) es necesario llevar a cabo "una bateria" de contrastes que debe superar

satisfactoriamente . Estos contrastes son

h.l) Contraste de normalidad. Pasa este contraste ya que

adopta unos valores de Kurtosis .de 2.96 y de asimetría de - 0.073 . El estadístico

Jarque -Beca toma el valor

N(2) = 0.048 (5.99)

Entre paréntesis figura el valor del estadístico x2n correspondiente a una

probabilidad del 95%

h.2) Los contrastes LM de correlación serial los pasa para

uno, cuatro, cinco y diez retrasos . Los valores del contraste son los siguientes,

donde entre paréntesis figuran los valores tabulados del estadístico F al 95%

LM(1) = 0.56 ;

LM(4) =1 .21 ;

LM(5) =1 .32 ;

LM(10) =1 .26

(4.16) (2.73) (2.58)

(2.30)

h.3) Para los contraste ARCH los resultados son,

ARCH (1) = 0.18 ;

ARCH (2) = 0.51 ;

ARCH (4) =1 .07

(3 .84)

(5.03)

(5.63)

h.4) En los contrastes RESET lo que se contrasta es la

significatividad de los coeficientes 31 y 3Z de la siguiente regresión



Yt=

X't*p +

81*

Y*'`t+ 32 * Y " 3

donde las Y- son los valores calculados de la variable Y, en una primera

regresión por MCO de Yt en X, Se contrasta la hipótesis nula Hj1 = 82 = 0.

Los resultados obtenidos nos permiten aceptar la hipótesis nula, y los valores

del estadístico "t" de 81 y 82 son - 0.43 y - 0 .35 respectivamente.

h.5) Cuando se divide la muestra en dos partes se aplica el

contraste de estabilidad de Chow, cuyos resultados son los siguientes,

donde entre paréntesis figuran los valores tabulados del estadístico F(19,13).

Cada uno de estos tres valores corresponde al haber dividido la muestra en dos

partes correspondientes a los puntos 1985 .3, 1985 .4 y 1986 .1 respectivamente .

h.6) Para el contraste de predicción también se utiliza el

contraste de Chow cuyos resultados son,

Chow(8,24) =1 .18;

Chow(4,28) = 0.45 ;

Chow(2,30) = 0.96

(2.36)

(2.71) (3.32)

donde cada uno de los estadísticos calculados para el contraste de Chow

corresponde a una. muestra alargada hasta 1989.4; a partir de ahí se ha

analizado la capacidad de predicción de la ecuación presentada (se ha alargado

hasta 1990.4 y hasta 1991 .2 respectivamente) . Entre paréntesis figura el valor

124

Chow(19,13) = 0.92; Chow(19,13) = 0.91; Chow(19,13) = 0.71

(2.48) (2 .48) (2 .48)



tabulado de una F con 8 y 24 grados de libertad: 4 y 28 grados de libertad y 2 y

30 el tercero .

i) Dado que uno de los motivos más importantes por los que se

realiza la estimación de ecuaciones de demanda de dinero, es proporcionar un

soporte empirico a la fijación de objetivos de crecimiento de la cantidad de

dinero dentro del contexto de la programación monetaria, se realizan

simulaciones para los años 92 y 93, cuyos resultados vienen expresados en la

siguiente tabla (tabla 4.3)

Tabla 4.3

Nota : Ml es la tasa de crecimiento de Ml observada

MIP es latasa de crecinuento de Ml prevista

La columna `variación" es la diferencia entre MIP y Ml, para cada período de tiempo, expresada en

porcentaje.

Ml Mlp variación

92.1 1 .5904 E+12 1 .5972 E+12 0.43%

92.2 1 .6307 E+12 1 .6424 E+12 0 .72%

92.3 1.6315 E+12 1 .6648 e+12 2 .04%

92.4 1 .7776 E+12 1 .7858 E+12 0.46%

TOTAL 92 7 .66% 8.15%

93.1 1 .6887 E+12 1 .7006 E+12 0.70%



La fila "total" hace referencia a la diferencia de la cantidad de dinero entre

1992.4 v 1991.4 . Es

decir, representa el crecimiento de lacantidad de dinero para 1992.

Como se puede comprobar por los resultados de la tabla, para 1992, se

ha producido un incremento de la cantidad de dinero observada del 7.66%,

mientras que la prevista por nuestra ecuación es del 8 .15%. Estos resultados

son totalmente compatibles con una política monetaria basada en objetivos de

crecimiento monetario, ya que están dentro de una banda del 2 .5% de

crecimiento .

La predicción se realiza hasta el primer trimestre de 1993 ya a que, a

partir de esta fecha, las ecuaciones de demanda de dinero se vuelven totalmente

inestables, debido a las tormentas monetarias que tuvieron lugar a partir de

finales de 1992. Es por ello que, a partir de esta fecha, las ecuaciones de

demanda se vuelven ineficaces para la programación monetaria y carece de

sentido su estimación (aunque pasadas dichas dificultades, es de suponer que

las estimaciones continúen teniendo sentido) .



IV.2.3- RESULTADOS COMPLEMENTARIOS PARA EL AGREGADO

ESTRECHO

La manera de proceder para llegar a la ecuación dinámica a corto plazo

se describe a continuación. En primer lugar se buscó una ecuación dinámica que

no incluyera el efecto sustitución, para después añadirlo utilizando para ello,

tanto el propuesto por Tulio et al (1994), como el propuesto por

Pentecost(1995) .

Anteriormente se había buscado la ecuación correspondiente a largo

plazo, y a partir de ésta la correspondiente a corto plazo . En primer lugar, la

búsqueda de la ecuación dinámica se hizo "á lá Hendry", para introducir en ella

los diferentes tipos de expectativas, tal y como se comenta en el capítulo uno.

Una vez realizado esto, se pasó a buscar una ecuación dinámica mixta ("á lá

Hendry" y con polinomios de Almon), introduciendo, al igual que antes,

diferentes tipos de expectativas . Todo el proceso se repitió utilizando el efecto

sustitución propuesto por Tullio et al., y el propuesto por Pentecost, hasta llegar

a la ecuación que se consideró como idónea.



a) Relaciones a largo plazo

Para los tres casos anteriores los resultados obtenidos son los que

podemos ver en la tabla 4.4 .

Tabla 4.4

tenido que eliminar alguno de los retardos de los residuos para que el estadístico "t" saliera significativo.

128

LM1

sin efect . sustit.

LM1

efecto Pentecost

LM1

efecto Tullio

cte. -6.153 (-6.48) -5 .773 (-6.13) -1 .504 (-0.95)

LPB3 1 .215 (33.07) 1 .198 (33.73) 1 .036 (16 .67)

LP 0.908 (77.08) 0 .912 (78.74) 0.853 (51 .45)

RC -0.008 (-12 .75) -0.010 (-8.79) -0 .009 (-11 .86)

USRC ---- 0.0025 (1 .96) -----

DPPP - - - -- _N - _- --0.047 (-2.09)

Dl -0.049 (-11 .49) -0.050 (-11 .97) -0.051 (-12 .26)

D2 -0.048 (-11 .26) -0.049 (-11 .68) -0,048 (-12.66)

D3 -0.053 (-12.45) -0,053 (-12.81) -0.051 (-12.63)

D911 0.025 (3 .21) 0.032 (3.84) 0.035 (4.42)

DF - 5 .24' - 5 .60' -5 .90'

ADF -5.16= -5.70' -5.11*

Nota 1: (#*1 significativo al 1%: (*) simificativo al 5%: (+) simificativo al 10%_ En el contraste ADFse han



Nota 2 : cuerdo se utiliza el efecto sustitución planteado por Tullio. hay que utilizar tipos de interés a largo

plazo y no a corto plazo como aparece indicado en la tabla.

Nota 3 : entre paréntesis figuran los t-ratios

De los contrastes DF y ADF se deduce que están mejor cointegradas las

relaciones que presentan el efecto sustitución, que las que no lo presentan .

Si, en primer lugar, analizamos la ecuación dinámica a corto plazo,

cuando no utilizamos el efecto sustitución nos encontramos con la siguiente

ecuación,

ALMIt = 0.0552 + 0.5308 * DLPt - 0 .8067 * DLPt. I + 0.9065 * DLPt-4

(12.91) (2.40)

(-3.46)

(3.51)

+ 0.2329 * PDL1- 0.0369 * PDL2 - 0.0015 * PDL3 + 0.0014 * PDL4 -

(3 .48) (-0.92) (-2.29) (1 .75)

- 0.1012 * Dl - 0.0498 * D2 - 0.0560 * D3 + 0.0287 * D911- 0.0286 * D91 1t. 1

(-45.46) (-22.00) (-26.62) (5 .21) (-4.41)

- 0.4045 * ut.l

(6)

(-4.16)

Distribución del ALPIB lag Coeficiente t-ratio

0 0.2523 2.0185

1 0.2562 4.0158



Nota: se hanudl~ polinomios de Almon con la restricción de tender a cero el último valor, en ambos caos.

(Si utilizamos polinomios de Almon) . Si no los utilizamos la ecuación elegida

es,

Distribución del ARC,_I lag Coeficiente t-ratio

-0.0033 -2 .5326

-0.0015 -2.2857

-0.0003 -0.4416

-0 .0002 -0.2397

-0.0049 -2.2857

R2 = 0 .9849 Durbin-Watson stat =1 .9828

S.E . regresión = 0.52% F-statistic =185.23

Período de estimación: 1979.2 -1991 .4

2 0 .2328 3 .4827

3 0 .1824 2 .4799

4 0.1048 1 .9726

Sum 1,0284 4.1964



ALMIt = 0.0565 + 0 .2771 * £PU3t + 0.2960 * 3LP1Bt_1 +

(12.84) (2.08)

(2.09)

+ 0.3301 * ALPIBt_2 + 0.4927 * ALPt - 0.8611 * ,1LPt.1 +0.8997 *OLPt-4 -

(2.34)

(2.19) (-3 .98) (3 .63)

- 0.0044 * ~,RCt_1 - 0.1019 * Dl - 0.04975 * D2 - 0.0561 * D3 + 0.0302*D911

(-2.56) (-44.42) (-21 .80) (-25.44) (5.10)

- 0.0285 * D911t_1 - 0.3907 * ut 1

(7)

(-4.21) (-3.37)

R2 = 0.9843

Durbin-Watson stat. = 2.0720

S.E . regresión= 0.53%

F-statistic =178.75


Comparando una ecuación con la otra podemos observar que :

a) Ambas presentan valores de los estadísticos F, DurbinWatson

y R2, así como de la desviación típica de la regresión, muy parecidos, por lo que

no parece que exista una diferencia significativa entre ambas ecuaciones.

b) El coeficiente del regresor de la corrección del error es superior

y, su significatividad también, cuando consideramos polinomios de Almon.

c) Las variables utilizadas son prácticamente las mismas, aunque

el perfil dinámico es diferente, como se pude comprobar en el gráfico 4.6. En la

ecuación (2), sin utilizar polinomios de Almon, después del coeficiente de



áLPIBt_Z se pasa al valor cero mientras que en la ecuación (1), la que utiliza

polinomios de Almon, el valor de los coeficientes de ~LPE3t y de sus retardos,

va decreciendo paulatinamente, de manera que genera un perfil más suave y,

quizás, más creíble . En el gráfico se puede comprobar, cómo el perfil de la

ecuación (1) es menos errático que el de la ecuación (2) .

Este es el motivo por el que se prefiere utilizar polinomios de Almon, en

vez de la metodología "á lá Hendry".

Si en la ecuación (1) introducimos algún tipo de expectativas, según lo

considerado en el capítulo introductorio, nos encontramos con que empiezan a

aparecer algunos problemas en dichas ecuaciones . Dichos problemas hacen

referencia a valores del estadístico de Durbin-Watson, excesivamente altos, o

signos de las variables incorrectos .

Algunos de los resultados comentados en el apartado anterior aparecen

ahora (la variable INF(+2) hace referencia a la inflación avanzada dos períodos

de tiempo) . Así, obtendríamos

ALM1= 0.0593 - 0.7595 * nPt_ i + 0.6810 * ALPt-4 + 0.4670 * INF(+2)

(13.80)

(- 3.20)

(2.45)

(2.56)

+ 0.2349 * PDL1 + 0.0147 * PDL2 - 0.0017 * PDL3 + 0 .0013 * PDL4

(3 .28) (0.14) (-2.82) (1 .31)



1 .50

1 .25

1 .00

0 .75

0 .50

0 .25

0 .00

GRAFICO 4.7

MIALMON

MISIN

MIALMON ____ - MlSIN



- 0.1010 * Dl - 0 .0522 * D2 - 0 .0567 * D3

0.0307 * D911- 0.0268 *D911t. 1

(-44.91)

(-21 .59)

(- 23 .90)

(5.21)

(-3.27)

- 0.3244 * ut_1

(8)

(-2.72)

Distribución del ALPIB

0

Distribución del ARC,_1


0 0.1892 1 .1389

1 0.2349 3 .2849

2 0.2186 2 .7777

3 0.1403 2.0542

Sum 0.7830

3.2849


0 -0.0033 -2.1740

* 1 -0.0017 -2.8189

* 2 -0.0006 -0.7692

3 -0.00006 -0.0828

0 Sum 0.7830 3 .2849



R2 = 0.9848

Durbin-Watson stat. =1 .9238

S.E. regresión= 0.53%

F-statistic =174.78

Periodo de estimación : 1979.2 -1991 .4

Con la introducción de otras expectativas la ecuación que obtenemos es

la siguiente,

ALM1= 0.9865 - 0.7656 * dLPt. l + 0.7460 * ALPt-4 - 0.2362 * LMl(+3)

(2.96) (-3 .23)

(2.91)

(-2.60)

+ 0.2025 * LMl(+4) - 0.0795 *DI - 0.0403 * D2 - 0.0448 *D3 + 0.0378*D911

(2.36)

(-8.80) (-8.05) (-8.17) (6.38)

- 0.0304 * D911t.1 + 0.2688 * PDLI - 0.0181 * PDL2 - 0 .0009 * PDL3 +

(-4.74) (4.04) (-0 .47) (-1 .48)

+ 0.0012 * PDL4 - 0.4595 *ut_1

(9)

(1 .62) (-4.70)

Distribución del dLPIB

lag

Coeficiente

t-ratio

135

0 0.2098 1.7473

1 0.2631 4.2302

2 0.2688 4.0357



0

Distribución del ARCtr

0

R2 = 0.9863


S.E. regresión = 0.51%

F-statistic =185 .25


Al considerar el efecto sustitución de Tullio, nos encontramos con

resultados peores a los obtenidos en la ecuación (5), con el efecto sustitución de

Pentecost. Al igual que antes, nos inclinamos por los polinomios de Almon por

presentar perfiles más creíbles . Al igual que en el trabajo de Tullio et al. sólo


0 -0.0025 -2.1438

1 -0.0009 -1 .4832

2 0.00004 -0.0480

3 0.0003 -0.5399

Sum -0.0031 -1 .4832

3

4

0 .2268

0 .1372

3 .1099

2.6154

Sum 1 .1057 4.5686



utilizaremos el efecto sustitución en la relación a largo plazo, y no en la

ecuación dinámica. Así, la ecuación obtenida es la siguiente,

ALMIt = 0.0567 + 0.4160 * ALPt - 0 .9001 * dLPt_1 + 0.9688 * ALPt4

(12.67) (1 .80)

(-3.79)

(3.60)

+ 0.1812 * PDL1- 0.0516 * PDL2 - 0.0017 + PDL3 + 0.0004 * PDL4

(2 .64) (-1.21) (-2.25) (0.38)

-0.1014*D1-0.0492*D2-0.0558*D3+0.0318*D911

(.42.59) (-20.16) (-24.53) (5 .15)

- 0.0298 * D911t_1- 0.4518 * ut_l

(10)

(-4.19) (-4.29)


1 lag

Coeficiente

t-ratios

0 0.2728 2.0684

1 0.2300 3.5183

2 0.1813 2.6449

3 0.1267 1 .6576

4 0.0663 1 .1936

Sum 0.8770

3.5194



Distribución del ARP

R2 = 0.9827


Durbin-Watson =1 .68

F-statistic =161 .3


lag

01 Sum

Si comparamos esta ecuación con la que hemos obtenido a través de la

utilización del efecto sustitución de Pentecost, es decir la ecuación (5), podemos

observar que en (10) se obtiene un Durbin-Watson bajo, y una desviación típica

de la regresión que es superior, aunque en ambos casos se han utilizado

prácticamente las mismas variables . También podemos observar cómo el

coeficiente de la variable OLP empieza a no ser significativo, con lo que la

ecuación (5) es sensiblemente mejor que ésta última.

Coeficiente t-ratios

-0.0021 -1 .3501

-0.0017 -2.2462

-0.0012 -1 .1838

-0.0007 -0.7597

-0.0057 -2.2462



Podríamos añadir otras expectativas en la ecuación dinámica (5)

considerada como la correcta . Así se ha hecho, pero todas aquellas expectativas

que de forma individual eran significativas presentaban algún tipo de problema,

ya fuera porque aparecían signos contrarios a los esperados, o bien, porque

alguna de las variables dejaba de ser significativa, o bien, porque empeoraba la

ecuación en su conjunto . Como ejemplo de esto último podemos contemplar la

ecuación (12), en la que podemos apreciar un Durbin-Watson elevado, y a la

vez con el signo esperado de la variable que expresa el efecto sustitución

cambiado .

ALM1 = 0.0551 + 0.4187 * dLPt - 0.8081 * ALPt_1 + 0.9854 * ALPI-4

(13 .11) (2 .04)

(-3.63)

(3.98)

+ 0.1878 * PDL1- 0.0182 * PDL2 - 0.031 * PDL3 + 0.0097 * PDL4

(2.63) (-0.49) (-1 .73) (1 .40)

- 0.0008 * PDL5 + 0.0019 *PDL6 - 0 .0317 * x(+2) - 0.1018 * D 1

(-1 .01) (2.01) (-2.08) (-49.95)

- 0.0511 * D2 - 0.0558 * D3 + 0.0329 * D911- 0.0293 * D91 1t_,

(-19 .26) (-26.49) (6.29) (-4.72)

- 0.4171 * ut_1

(12)

(-4.97)



Distribución del ALPIR

Distribución del ARC(--1)

Distribución de x

0 1 Sum

lag Coeficiente t-ratios

0.1652

0 .1913

0.1878

0.1548

0.0922

1 .4097

2 .9052

2.6324

2.0442

1 .7194

0.7912 3 .0179


0

1

2

-0.0034

-0.0008

-0.0003

-1.3501

-2.2462

-1 .1838

0 Sum -0.0057 2.2462


-0.0210 -1 .9097

-0.0227 -2.1853

-0.0051 -0.3159

-0.0487 -1 .9772



R'= 0.9886


DurbinWatson = 2.18

F-statistic =184 .5

Periodo de estimación: 1979 .2 -1991 .4

Nota : Tanto para esta ecuación como para las anteriores, siemprefiguran entre paréntesis los "t-ratios"



IV14- AGREGADO AMPLIO, M5

Una vez realizada la estimación del agregado estrecho, Ml, pasamos a la

de los agregados más amplios, que aquí hemos denominado M5 y CD para

hacer referencia al agregado amplio en sentido estricto y al cuasidinero

respectivamente .

La mejor ecuación dinámica para el agregado amplio, M5 , es la

siguiente :

,LM5 = 0 .0263 - 0.0039 * A"t1 + 0.2068 * ALPIB(+1) - 0.0039 * D1

(5 .89)

(- 2.93)

(2.32)

(-23 .52)

- 0.0345 * D2 - 0.0304 * D3 + 0.3770 * PDLI - 0.0729 * PDL2 +

(-17.69) (-15 .94) (5.42) (-1 .04)

+ 0.4755 * PDL3 + 0 .7048 * PDL4 - 0.5049 * ut-1

(13)

(2.32) (1.28) (-4 .68)

Nota. entre paréntesis figuran los t-ratios

Distribución del ALPIB lag Coeficiente t-ratios

0 0.4323 3 .9182

1 0.3770 5 .4205

2 0.2864 3 .6487



Distribución del ALP(--3)

RZ = 0.9528

DurbinWatson = 2.0084

S.E . de la regresión = 0.47%

F-statistic = 80.9

Periodo de estimación: 1979.2 -1991 .4

3

Sum

lag

Nota: El término u {., representa el término de corrección del error, tanto en las estimaciones del apartado

anterior como en las venideras. Es decir, corresponde a los residuos de la relación a largo plazo de la tabla 4.2.


a) La desviación típica de la regresión es baja (0.47% trimestral),

lo que es compatible con los objetivos de crecimiento de la cantidad de dinero .

Este resultado está de acuerdo con los obtenidos en estudios precedentes cuya

desviación típica oscila entre 0.37% y 0.52% trimestral .

Coeficiente t-ratios

0 .4755

0 .7090

2 .3178

. 3 .3176

1 .1845 4 .2242

0.1608 2.6183

1 .2565 5 .4205



b) El coeficiente de determinación es alto, 0 .95, y claramente

superior al de los estudios precedentes, con la excepción de Tullio et al. (1994),

que obtienen un resultado ligeramente inferior (0.83) .

c) El estadístico "t" para el coeficiente del regresar de la

corrección del error es altamente significativo, lo que complementa el resultado

obtenido en la tabla 4 .2, donde la relación a largo plazo para MS sólo superaba

los contrastes de DF y ADF al 10% y al 5% respectivamente . Es decir, ahora se

comprueba que existe cointegración, mientras que en los resultados obtenidos

en la tabla 4.2 no estaba tan claro . Este resultado está en consonancia con el

obtenido en estudios precedentes .

d) Al igual que en el agregado estrecho, la mejor estimación se

obtiene cuando se utilizan polinomios de Almon que dan lugar a perfiles

dinámicos suaves .

Para el agregado M5 las variables que aceptan ser tratadas a lo Almon

son el nivel de producto, PIB, y los precios, pero no los tipos de interés a largo

plazo .

La respuesta dinárnica de la demanda de dinero a impulsos de la renta

viene dada por el gráfico 4.8, donde se puede observar un ajuste bastante

rápido, ya que se alcanza el valor de la elasticidad-renta a largo plazo entre

cuatro y cinco períodos de tiempo . Al igual que en el agregado estrecho

presenta un perfil suave, sin cambios bruscos, debido en gran parte al haber

144



1 .75

1 .50

1 .25

() . 75

0 .50

0 .25

GRAFIC4 4 .8



introducido polinomios de Almon en la estimación de la ecuación dinámica a

corto plazo .

Comparando este resultado con el obtenido por otros autores como

pueden ser los estudios de Monticelli y Strauss-Khan (1992) y Monticelli

(1994), podemos comprobar que obtenemos unos ajustes más rápidos y más

suaves que los obtenidos por C. Monticelli en sus estudios para agregados

amplios tal como se puede comprobar en el gráfico 4 .913 .

En cuanto al perfil dinárníco obtenido ante una variación del tipo de

interés, los comentarios son parecidos . Como se puede observar en el gráfico

4.10 se obtiene un perfil bastante rápido y bastante suave . En el gráfico 4.11

podemos comparar los diferentes perfiles comparados con los de los trabajos de

C. Monticelli, y en dicho gráfico se observa que M5R (que es el perfil obtenido

por nuestro método) es más rápido y más suave que el obtenido por los demás

autores .

Referente al impacto obtenido ante un impulso de los precios, éste

presenta un perfil algo más errático (gráfico 4 .12) y una velocidad de ajuste algo

más lenta (entre dos años y dos años y medio para que el impacto se manífieste

en su totalidad) .

" M2MONY hace referencia al estudio de C.Montioelli (1992) para el agregado amplioNSZCMONY hace ~nciaaun estudio posteriordel mismo autor para agregados ampliosWY hace referencia al agregado amplio estudiado en este trabajo de investigación

146



GRAFICO 4 .9

M2MONY _____ M2CMONY --- M5Y



0 .0

-0 .1

--0 .2

--0 .3

0 .4-

-0 .5

GRAFICO 4 .10

0 .7")'

,

0 1 2 3 4 5 6 T

L-----M-5iRj



0 .00 -N GRAFICO 4-41

__0 .25 --

1 \\\

M2CMONR

Tos -

M2MONR

-1 .00--

M2CMONR ----- M2MONR

M5R/



2 .0

0 .5

0 .0

~:RAFTCO 4 .12

_ M5P



e) También se han introducido expectativas en la relación a corto

plazo . Al igual que en el agregado estrecho, ninguno de los estudios

precedentes presenta las ecuaciones de demanda de dinero con expectativas . En

este caso, de los diferentes tipos de expectativas que se han probado, la mas

significativa ha sido el incremento del PIB adelantado en un período . Ahora la

ecuación queda en la forma,

ALM5 = f(constante, nPIB, ALP, . . . . . . . . . . . nPIB(+l))

f) Respecto al efecto sustitución, cabe destacar que se estima con

el signo contrario al esperado, tal como ya ocurría en la relación a largo plazo,

tanto si se utiliza. el efecto sustitución planteado por Tullio como el planteado

por Pentecost . Este es el motivo por el que no se utiliza dicho efecto en la

presente ecuación .

Conviene destacar que en la mayoría de los estudios precedentes el

efecto sustitución aparece como significativo en la relación a largo plazo .

g) Para comprobar el comportamiento estadístico de la ecuación

(13) es necesario llevar a cabo una "batería" de contrastes que debe superar

satisfactoriamente . Estos contrastes son :



g. l) Contraste de normalidad . Pasa este contraste ya que

toma unos valores de Kurtosis de 2 .23 y de asimetría de - 0.12 . El estadístico

Jarque-Bera toma el valor

N(2) = 1 .36 (5 .99)

Entre paréntesis figura el valor del estadístico x2n correspondiente a una

probabilidad del 95°10 .

g.2) Los contrastes LM de correlación serial los pasa para

uno, cuatro cinco y diez retrasos . Los valores del contraste son los siguientes .

Entre paréntesis figuran los valores tabulados del estadístico F :

LM(1) = 0.01 ;

LM(4) = 0.59 ;

LM(5) = 0.49 ;

LM(10) = 0.33

(3.84)

(9.49)

(11.10) (18.30)

g.3) Para los contrastes ARCH los resultados son,

ARCH(1) =1 .33 ;

ARCH(2) =1 .63;

ARCH(4) =1 .79

(3.84)

(5.03)

(5.63)

Entre paréntesis figuran los valores tabulados de una x2n .

g.4) En los contrastes RESET lo que se contrasta es la

significatividad conjunta de los coeficientes 31 y 32 de la siguiente regresión

Yt = X't * 0 +81 * Y*2t + 82*Y*3t



donde las Y` son los valores calculados de la variable Y Se contrasta la

hipótesis nula Ha : 3, = &2= 0. Los resultados obtenidos nos permiten aceptar la

hipótesis nula, y los valores de estadístico "t" de 31 y 82 son - 1 .34 y - 0.18

respectivamente .

g.5) Cuando se divide la muestra en dos partes se aplica el

contraste de estabilidad de Chow, cuyos resultados son los siguientes,

Chow(11,29) =1 .61;

Chow(11,29) =1 .59 ;

Chow(11,29) =1 .57

siendo el valor tabulado de una F(11,29) = 2.13, por lo que pasa este contraste

de estabilidad . Cada uno de los tres valores del contraste de Chow corresponde

a la división de la muestra en dos partes correspondientes a los puntos 1985 .3,

1985 .4 y 1986.1 respectivamente .

g.6) Para el contraste de predicción también se utiliza el

contraste de Chow cuyos resultados son,

Chow(8,32) =1 .35 ;

Chow(4,36) =1 .76 ;

Chow(2,38) = 0.53

(2 .40)

(2.65) (3 .24)

donde cada uno de los estadísticos calculados para el contraste de Chow

corresponde a una muestra alargada hasta 1989.4; a partir de ahí hemos

analizado la capacidad de predicción de la ecuación presentada (hemos

alargado hasta 1990.4 y hasta 1991 .2 respectivamente). Entre paréntesis figura

el valor tabulado de una F con 8 y 32 grados de libertad ; 4 y 36 grados de

libertad en el segundo caso y 2 y 38 en el tercero .

153



h) Dentro de la programación monetaria, uno de los motivos por

los que se realiza la estimación de ecuaciones de demanda de dinero es para la

fijación de objetivos de crecimiento de dicha demanda. Para analizar la utilidad

de la ecuación estimada en este sentido se realizan las simulaciones presentadas

en la tabla 4.5

Tabla 4.5

Nota: MS es la tasa de crecúniento de M5 observada y MSP es la tasa de crecimiento de MS prevista

La columna "variación" es la diferencia, en porcentaje, entre M5P y M5. La fila "total 92" representa el

crecimiento experimentado por la cantidad de dinero durante 1992 .

Al igual que para el agregado estrecho, se obtiene un crecimiento

estimado de la cantidad de dinero que es compatible con los objetivos de la

M5 M5P variación

92.1 4.4036 E+12 4.3748 E+12 -0.65%

92.2 4.5087 E+12 4.4793 E+12 -0.65%

92.3 4.5811 E+12 4.5307 E+12 -1 .10%

92.4 4.7384 E+12 4.8606 E+12 +1 .22%

TOTAL 92 9 .75% 8.41%

93.1 4.7593 E+12 4 .6496 E+12 - 2 .31%



politica monetaria. Para este año (el 1992) se obtiene una diferencia del -1 .34%,

que está de acuerdo con las bandas de crecimiento generalmente aceptadas .

Tampoco se realiza la previsión para el año 1993 debido a que las

tormentas monetarias que tuvieron lugar durante la segunda mitad de 1992

convirtieron en inestables las funciones de demanda de dinero .



IV2.5- RESULTADOS COMPLEMENTARIOS PARA EL AGREGADO

AMPLIO, M5 .

Para llegar a la ecuación (13) hemos realizado el siguiente proceso : En

primer lugar se han analizado las relaciones a largo plazo, incluyendo primero

los efectos sustitución sugeridos por Tullio et al y por Pentecost, y sin incluirlos .

Tal como ya hemos comentado, el efecto sustitución de Tullio et al. se estima

con el signo esperado cambiado, mientras que en el de Pentecost los tipos de

interés exteriores no son significativos . En definitiva, existe una única relación a

largo plazo que es la que aparece en la tabla 4.2 .

Si analizamos la presencia del efecto sustitución en la ecuación dinámica

a corto plazo, podemos comprobar cómo éste se estima con el signo contrario al

esperado . Así,

ALM5 = 0.0266 + 0 .2324 *ALPIB(+1) - 0.0340 *x(+2) + 0.2877* PDLI

(5.87) (2.78)

(-2.38)

(4.89)

- 0.0938 * PDL2 + 0.6041 * PDL3 + 0.1814 * PDL4 - 0 .0014 * PDL5 +

(-2.70) (4.46) (1.23) (-2.69)

+ 0.0009 * PDL6 + 0.0507 * PDL7 - 0.0643 * PDL8 - 0.0478 * DI -

(1.06) (3 .48) (-1 .48) (-24.00)



0

Distribución de ALP(--2)

0

- 0.0385 * D2 - 0.0336 * D3 - 0.5421 * ut_1

(14)

(-16.96) (-17 .55) (-5 .06)

Distribución de ALPIB

Distribución de ARP


0 0.4726 4.0238

1 0.3809 5 .7080

2 0.2877 4.8896

3 0.1932 3.2729

4 0.0973 2.3342

Suma 1 .4317

5.7922


0 0.1810 0.9419

1 0.6041 4.4618

2 0.5437 3.5638

Suma 1 .3288

4.5217


0 -0.0024 -2,0306

1 -0.0014 -2.6870



Como podemos comprobar, el signo de la variable x, variación de

la tasa esperada del tipo de cambio, toma un valor positivo, cuando la teoría nos

indica que el signo esperado de dicha variable debe ser negativo . Como

conclusión, podríamos destacar que es preferible no utilizar la variable efecto

sustitución, ya que aparecen signos opuestos a los esperados para dicha

variable.

Distribución de x lag Coeficiente t-ratio

0 0 .0507 3 .4786

1 0 .0058 0.3863

0 Suma 0.0566 3 .3474

R2 = 0.9653 Durbin-Watson statistic = 2.0181

S.E. de la regresión - 0.43% F statistic - 71 .57

Periodo de estimación: 1979 .2 - 1991 .4

2 -0 .0006

3 -0.0002

-0.8288

-0 .2522

0 Suma - 0.0045 -2.6870



También presentamos como resultado complementario, el obtenido al no

utilizar ni el efecto sustitución ni los polinomios de Almon . Dicha ecuación es la

siguiente,

ALM5 = 0 .0318 + 0.3411 * ALPIBt + 0.2696 * ALPIBt_ 1 +

(8 .46) (3 .08)

(2.58)

+ 0.3555 * ALPIBt_2 + 0.8303 * ALPt-, - 0.0040 * ORPt_1 + 0.1871 * ALPIB(+1)


Comparando la ecuación elegida, (13), con la que acabamos de obtener

podemos destacar lo siguiente :

a) Los estadísticos F, Durbin-Watson y R2, así como la desviación

típica de la regresión, toman valores muy parecidos, por lo que no parece que

exista una diferencia significativa entre ellas .

b) El coeficiente del regresor de la corrección del error es muy

parecido en ambas ecuaciones y, también en ambas, muy significativo .

(2.89) (3 .63) (-2.84) (2 .07)

* * * *- 0.0489 Dl - 0.03490 D2 - 0.0304 D3 - 0.5156 ut.1 (15)

(-23 .81) (-17 .20) (-15.05) (-4.49)

R2 = 0.9485 Durbin-Watson statistic =1.9738

S.E . de la regresión = 0 .49% F statistic = 73.75



c) Las variables utilizadas son las mismas en ambas ecuaciones,

aunque cambia el número de retrasos, tanto del PIB como de los precios . Al no

utilizar polinomios de Almon en la ecuación (15) aparecen perfiles dinámicos

más erráticos, tal como podemos observar en el gráfico 4.13, donde

MSALMON representa la ecuación modelizada con polinomios de Almon,

mientras que M5SIN representa la ecuación sin polinomios de Almon. En el

gráfico 5 .14 podemos observar los mismos perfiles, pero referidos a los precios,

y tanto en un gráfico como en el otro se obtienen perfiles más suaves cuando se

utilizan ecuaciones modelizadas a través de polinomios de Almon.

Si en la ecuación elegida, la ecuación (13), introducimos otro tipo de

expectativas, nos encontramos con el problema de que, o bien aparecen los

signos de dichas variables con los signos contrarios a los esperados, o bien

algunos de los estadísticos característicos de dichas ecuaciones empeoran

sensiblemente . Otro problema surge al introducir en una misma ecuación

diferentes tipos de expectativas, que por separado eran significativas, y que se

"entorpecen" las unas con las otras perdiendo su significatividad . Algunos de

los resultados más destacables se presentan a continuación .

OLM5 = - 0.3342 - 0.0042 * ARRP t.i + 0.2560 * LM5t+ i - 0.2432 *LM5t+z

(-1 .84)

(- 3.28)

(2.53)

(-2.45)



1 .75

1 .50

1 .25

1 .00

0 .75

0 .50-

0 .25

rf ,

GRAFICO 4.13

M5SIN

M5ALMON

3 4 5 6

M5STN _____ M-7)ALMON



GRAFICO 4 .14

M5PSIN __ ___ M5PALMON



0 .3196 * PDL1- 0 .0420 * PDL2 - 0.4084 * PDL3 + 0.4582 * PDL4 -

(4.51) (-0.62) (2.00) (0.83)

- 0.0469 * Dl - 0 .0260 * D2 - 0.0339 * D3 - 0 .4596 * ut_1

(16)

(-23.86) (- 6.53) (-15 .57) (-4 .23)

Distribución de ALPIB lag Coeficiente t-ratio

0 .3401

* 0 .3196

* 0.2561

* 0.1500

3 .1370

4 .5099

3.2576

2.4600

Suma 1 .0654 4.5099

Distribución de ALP(-3) lag Coeficiente t-ratio

* 0 0.4084

* 1 0 .5354

2.0021

2.4605

0 Suma 0.9438 3.2855


S.E . de la regresión = 0 .46% F statistic = 76.22

Periodo de estimación : 1979 .2 - 1991 .4



donde la variable LM5 aparece adelantada uno y dos períodos de tiempo . En

esta ecuación el estadístico de Durbin-Watson empieza a ser excesivamente

elevado .

Otro resultado interesante puede verse en la ecuación (17),

MM5 = 0.0316 - 0 .5755 * INFESP + 0.2525 * PDLI- 0.0797 * PDL2 +

(5.94)

(- 1 .78)

(3.31)

(-1.85)

+ 0.4820 * PDL3 + 1 .1053 * PDL4 - 0.0481 * D1- 0.0341 * D2 - 0.0308 * D3

(1 .82) (1 .50) (-19.21) (-13,76) (-12.75)

- 0.4675 * ut1

(17)

(-3 .20)


0.4059 2.9027

0 .3307 4.2410

0 .2525 3.3052

0.1713 2.1499

0.0871 1.5413

Suma 1 .2476

4.1849




donde se ha introducido la inflación esperada en la que,

IhtFESP = Inflación esperada = f(INFt, INFt_1, . . . . . . . INFt_3)

Dicha ecuación se ha obtenido por un procedimiento bietápico, tal como se

indica en el capítulo destinado a la introducción de este trabajo de investigación .

Aquí el coeficiente de la variable INFESP empieza a ser ligeramente

significativo, lo que nos indicaría la importancia de la inflación esperada en la

demanda de dinero .

Distribución de JLP(--3) lag Coeficiente t-ratio

0 0.4820

1 0.9142

1 .8205

2.8259

0 Suma 1.3962 3.2313

RZ = 0.9228


Durbin-Watson statistic = 1 .8964

F statistic = 53 .86



En cuanto a la ecuación (15), es decir en la que no se han utilizado

polinomios de Almon, también podríamos introducir otro tipo de expectativas, y

obtendríamos las ecuaciones (18) y (19)

DLM5 = - 0.8262 + 0.2989 * ~LPIB t +0.2708 * 1LP1Bt.1 + 0 .2725

(-2.05) (2 .71)

(2.60)

(2.13)

¿LPIBt_z + 0.5614 * DLPt-a - 0.0062 * á"t_1 + 0.0351 * LPIB(+4) - 0.0493

(2.57) (-3 .86) (2.14)

(-24.37)

D1- 0.0359 * D2 - 0.0312 * D3 - 0.4958 * ut_1

(I8)

(-17 .66) (-15.67) (-4.36)

R2 = 0 .9489

Durbin-Watson statistic = 2.002

S.E. de la regresión = 0 .49%

F statistic = 74.48

Período de estimación: 1979.2 - 1991 .4

donde aparece el LPIB adelantado en cuatro períodos de tiempo . Aunque

estadísticamente dicha expresión no presenta ningún tipo de problema,

económicamente carece de sentido que el P1B adelantado en cuatro períodos

de tiempo sea significativo (podría ser un resultado provocado por realizar un

número excesivo de pruebas) .



OLM5 = - 1.0395 + 0.2406 * -EPI3t + 0 .2174 * UPE3t_1-

(- 2 .64)

(2.25)

(2.17)

+ 0.2272 * DLPIBt_2 + 0.4929 * nPt-a - 0 .0059 * ORPt_, - 0 .1923 * LM5t+l -

(1 .89)

(2.16) (-3.91) (2.75)

- 0 .1796 * LM5t+2 ~- 0.0291 * LPE3t+4 - 0.0426 * Dl - 0.0318 * D2 -

(-2 .69)

(1.88)

(-13 .76)

(- 13.35)

- 0.0339 * D3 - 0 .4444 * ut_,

(19)

(-15.95) (-4.06)

R2 = 0.9578

Durbin-Watson statistic = 2.3236


F statistic = 71 .91

Período de estimación : 1979.2 - 1991 .4

Podemos observar que se ha producido una mezcla de expectativas y un

empeoramiento general de la ecuación, ya que algunos de los coeficientes

pierden significatividad, y el estadístico de Durbin-Watson se incrementa

notablemente .



IV 2.6- AGREGADO AMPLIO. CUASIDINERO, CD.

Además de la modelización de los agregados estrecho, Ml, y amplio,

M5, también hemos procedido a la modelización del cuasidinero, entendido éste

como todo el agregado amplio menos todos aquellos activos considerados como

medios para. realizar transacciones . En definitiva, incluye todos aquellos activos

que son considerados, más bien como instrumentos de renta fija a muy corto

plazo, de diversos tipos .

No hay ningún estudio precedente que realice una estimación del

cuasidinero, por lo que no será posible poder hacer comparaciones entre los

resultados aquí presentados y los de otros autores .

La mejor ecuación dinámica correspondiente al cuasidinero es la

siguiente,

ALCD = 0.0145 - 0.0037 * á"t_1 + 0 .2672 * PDLI - 0.0888 * PDL2

(2.47) (-2.06)

(3.05)

(-2.01)

+ 0.6201 * PDL3 + 0 .0168 * PDL4 - 0.0128 * D1- 0 .0247 * D2 - 0.0153 * D3

(2.20) (0.02) (-4 .59) (-9.06) (-5.76)

- 0.4095 * ut 1

(20)

(-3 .73)



Nota : 1.1 es el término de corrección del error correspondiente a los residuos de la estimación a largo plazo de

la tabla 4.2

Período de estimación : 1979 .2 -1991 .4


0.4446

0.3560

0.2672

0.1783

0.0892

3.0349

4.0220

3 .0467

2.0168

1 .4498

Suma 1 .3352 3.8677

Distribución de ALP(--3) lag Coeficiente t-ratio

0 0.6201

1 0.4735

2 .1956

1 .5747

0 Suma 1 .0936 2.9026

R2 = 0.7577

S.E . de la regresión - 0.67%

Durbin-Watson statistie =1 .8568

F statistic =14,25




a) La desviación típica es baja (0 .6% trimestral) y, por lo tanto,

compatible con la programación monetaria.

b) Se obtiene un coeficiente de determinación bastante elevado,

0.76, aunque es inferior al obtenido para los otros agregados .

c) El estadístico "t" del coeficiente del regresor de la corrección

del error es muy significativo . Este resultado está de acuerdo con el obtenido

para los otros dos agregados analizados en este trabajo de investigación.

Además, la significatividad de este coeficiente corrobora la existencia de la

relación a largo plazo, ya que dicha relación no se obtenía con suficiente

claridad al estudiar los contrastes de Dickey-Fuller, y de Dickey-Fuller

aumentado .

d) Al igual que en los casos anteriores, interesa analizar la

respuesta dinámica de la demanda de cuasidinero a impulsos de sus variables

determinantes . La respuesta dinámica a impulsos de la renta viene dada por el

gráfico 4.15, donde puede observarse un ajuste relativamente rápido, ya que

entre cinco y seis trimestres se alcanza el valor adecuado de la elasticidad-renta

a largo plazo . Además, presenta un perfil suave, sin cambios bruscos, debido,

en gran parte, a que se han utilizado polinomios de Almon en la estimación de

la ecuación dinámica a corto plazo .



1 .75

1 .50

1 .25

1 .00

0 .75-

0 .50

0 .25

GRAFICO 4.15



En el gráfico 4.16 puede observarse el perfil dinámico obtenido ante una

variación del tipo de interés . En este caso, aunque los tipos de interés no

aceptan ser tratados con polinomios de Almon, se obtiene un perfil suave y

rápido .

El impacto obtenido ante una variación de los precios, presenta un perfil

suave y relativamente rápido, tal como puede observarse en el gráfico 4.17 .

e) En este caso no se han introducido expectativas en la ecuación

dinámica a corto plazo, ya que añadirlas empeora la ecuación, tal como se

puede comprobar en las ecuaciones (21) y (22)

ALCD = - 0.3051- 0.0031 * ~RPt.i + 0.2438 * LCDt+I -

(-1 .46) (-1 .76)

(2.32)

- 0.2325 * LCDt+2 + 0.2420 * PDL1 - 0.0806 * PDL2 + 0.6658 * PDL3 -

(-2 .25) (2.87) (-1 .91) (2 .36)

- 0.0359 * PDL4 - 0.0103 * D1- 0 .0185 * D2 - 0.0122 * D3 -

(-0.05) (-3,66) (-5.08) (-4.29)

- 0.4229 * ut_i

(21)

(-4.03)



0.000

-0 .001-

.-0 .002-

-0 -003 -

-0 .004

GRAFICO 4.16

0 .005 ~0 1

3 4 5 6 7 $

MCDR



GRAFICO 4 .17



Período de estimación: 1979 .2 -1991 .4

En la ecuación (21) se han introducido expectativas en la cantidad de

dinero adelantando el cuasidinero en uno y dos periodos de tiempo . Como

puede comprobarse, se ha producido un empeoramiento en la significatividad

Distribución de dLPIB lag Coeficiente t-ratio

0

1

2

3

4

0 .4031

0.3226

0.2420

0.1614

0.0807

2.8724

3 .7826

2.8734

1 .9080

1 .3731

0 Suma 1 .2099 3 .6373


0

1

0.6658

6.4814

2.3661

1 .6012

0 Suma 1.1472 - - 2.8757

R2 = 0.7914

S .E . de la regresión= 0.64%

DurbinWatson statistic = 2.2166

F statistic =13 .46



de alguna de las variables, como por ejemplo los tipos de interés, así como un

incremento del estadístico de Durbm-Watson .

Si introducimos expectativas de precios obtenemos el signo contrario al

esperado, tal como muestra la siguiente ecuación,

ALCD = - 0.0862 - 0.0048 * A"t_1- 0.3506 * LPt+z + 0.3707 * LPt+4 -

(-1 .54)

(- 2.39)

(-2.01)

(2.04)

- 0.0133 * Dl - 0.0249 * D2 - 0.0150 * D3 + 0.2466 * PDL1- 0.0913 * PDL2

(-4.81) (-9.01) (-5.78) (2.78) (-2.12)

+ 0.5411 * PDL3 + 0.0071 * PDL4 - 0.4150 * ut_I

(22)

(1 .70)

(0.01) (-3 .89)


* 0 0.4412 3.1070

* 1 0.3409 3.8884

* 2 0.2466 2.7843

* 3 0.1584 1 .7793

* 4 0.0762 1 .2344

0 Suma 1.2633 3.6545




En esta expresión se han introducido los precios adelantados como

expectativas, y se obtiene el signo de los precios adelantado dos periodos de

tiempo, al contrario del esperado .

g) Para comprobar el comportamiento estadístico de la ecuación

(20) es necesario llevar a cabo toda una serie de contrastes que son:

g . l) Contraste de normalidad. Pasa este contraste ya que

toma unos valores de Kurtosis de 2 .90 y de asimetría de 0.35 . El estadístico

Jaique-Beca toma el valor

N(2) =1 .07

(5.99)

Entre paréntesis figura el valor del estadístico y,2, correspondiente a una.

probabilidad del 95%.


0 0 .5411

1 0,4094

1.6953

1 .2470

0 Suma 0.9505 1 .9699

R2 = 0.7836


Durbin-Watson statistic =1 .9946

F statistic =12.84



g.2) Los contraste LM de correlación serial los pasa para

uno, cuatro, cinco y diez retrasos . Los valores del contraste son los siguientes,

donde , entre paréntesis, figuran los valores tabulados del estadístico F al 95%.

g.3) Para los contrastes ARCH los resultados son,

ARCH(1) = 6.49;

ARCH(2) = 3.15 ;

ARCH(4) = 2.28

(7.31)

(3.23)

(2.84)

Entre paréntesis figuran los valores tabulados del estadístico F cuando deja una

cola del uno por ciento en el primer caso y del cinco por ciento en los otros dos

(podría haber un efecto ARCH(1), aunque esto sólo afectaría a la eficiencia de

las estimaciones ; en cualquier caso no parece importante).

g.4) En los contrastes RESET lo que se contrasta es el

estadístico "t" de los coeficientes 81 y 82 de la siguiente regresión

Yt=X't*0+81*Y*2t+82*Y.3t

donde las Y- son los valores calculados de la variable Y Se contrasta la

hipótesis nula Ho = 81= 82 = 0. Los resultados obtenidos nos permiten aceptar

la hipótesis nula, y los valores del estadístico "t" de 81 y 82 son - 1 .16 y -1.53

respectivamente.

178

LM(1) = 0.25; LM(4) = 0.63 ; LM(5) = 0.76; LM(10) = 0.66

(4.08) (2.62) (2.50) (2.17)



g.5) Al igual que en el caso de M5 se procede a dividir la

muestra en dos partes para contrastar la estabilidad de la ecuación obtenida. El

contraste de estabilidad de Chow presenta los siguientes resultados,

Chow(10,31) = 2.88 ;

Chow(10,31) = 2.47 ;

Chow(10,31) = 2.79

(2.98)

(2.98)

(2.98)

que corresponden al haber dividido la muestra en dos partes en los años 1985.3,

1985 .4 y 1986 .1 respectivamente . Entre paréntesis figuran los valores tabulados

del estadístico F al 99% .

g.6) Al igual, que para el agregado M5, se utiliza el

contraste de Chow para realizar el contraste de predicción . Para ello se ha

realizado la predicción desde 1989 .4 hasta el final de la muestra; después desde

1990.4 hasta el final y, por último, desde 1991 .2 hasta el final de dicha muestra .

Los resultados obtenidos son,

Chow(8,33) = 0.34 ;

Chow(4,37) = 0.36

Chow(2,39) = 0.55

(2.25)

(2.63) (3 .24)

Futre paréntesis figuran los valores del estadístico F al 95%

h) También, presentamos aquí las siguientes simulaciones,

179

CD CDP variaciones

92.1

92.2

2.8133 E+12

2.8781 E+12

2.9426 E+12

2.8525 E+12

4.59%

-0.89%



Nota : CD es la tasa de crecimiento de CD observada

CDPes la tasa de crecimiento de CD prevista

La columna "variación es la diferencia entre CDP i CD . en porcentaje. La fila "total 92" es la variación,

para el año 1992, de la cantidad de dinero

Al igual que para el agregado estrecho, para el amplio se siguen

obteniendo buenos resultados, en cuanto a la capacidad de predicción de las

ecuaciones presentadas . En este caso se obtiene una desviación del - 0.37%,

que está dentro de las bandas de crecimiento de la cantidad de dinero

generalmente aceptadas .

92.3 2 .9420 E+12 2.8978 E+12 -1 .50%

92.4 2.9608 E-' 12 2.9510 E+12 -0,37%

TOTAL 92 11 .04% 10.67%

93.1 3 .0705 E+12 3 .01246 E+12 -1 .89%



IV2.7- RESULTADOS COMPLEMENTARIOS PARA EL CUASIDINERO

Para obtener la ecuación de demanda de cuasidinero, (20), ha sido

necesario llevar a cabo un proceso previo consistente, en primer lugar, en la

determinación de las relaciones a largo plazo, que se presentan en la tabla 4.7 .

TABLA 4.7

LCD Sin efecto LCD Efecto susti- LCD Efecto susti-

sustitución tución Pentecost tución Tullio

Cte -9.4483 (-14.55) 9.4483 (-14.55) -13 .9875 (-11 .32)

LWR 1 .2652 (51.86) 1 .2652 (51 .86) 1 .4354 (30.73)

LP 1 .0181 (167.59) 1 .0181 (167 .59) 1 .0424 (142.89)

-0.0025 (-3 .81) 0 .0025 (-3 .81) -0.0023 (-4.10)

DM 0.0594 (3 .19)

USRC

USRP

D911 -0.0212 (-3 .16)

D2 -0.0102 (-3 .12) -0.0102 (-3 .12) -0.0107 (-3 .58)

D3 -0.0152 (-4.64) -0 .0152 (-4 .64) -0 .0167 (-5.58)

0 .9986 0.9986 0.9988

S.E. 0.99% 0.99% 0.91%



Nota: El tipo de interés, al utilizar el efecto sustitución planteado por Tullio, es a corto plazo.

De la tabla adjunta podemos comprobar que la relación a largo plazo es

la misma, tanto si utilizamos el efecto sustitución planteado por Pentecost como

si no lo utilizamos, debido a que los tipos de interés exteriores no son

significativos .

También podemos comprobar, cómo el signo correspondiente al efecto

sustitución de Tullio et al ., es contrario a lo esperado por dichos autores, por lo

queno lo utilizaremos .

Al utilizar el efecto sustitución de Pentecost en la ecuación dinámica a

corto plazo éste se estima, también, con el signo contrario al esperado, como

puede comprobarse en la ecuación (24)

ALCD = 0.0124 - 0.0056 * ~RPt_ 1 + 0.4527 * PDLI - 0.0926 * PDL2 +

(2.02)

(- 3.31)

(4.42)

(-2.12)

+ 0.6553 * PDL3 + 0.1885 * PDL4 + 0.0384 * PDL5 - 0.0119 * PDL6 -

(3 .41) (0.94) (3 .59) (-1 .01)

DW 0.71 0.71 0.96

F 6891.7 6891 .7 5933.1

DF -3.17 -3.17 -3.16

ADF -3 .74 -3 .74 -3 .62



- 0.0131 *Dl - 0.0263 *D2 - 0.0170 *D3 - 0.0095 * D911 t_ l - 0.5991 * ut_1 (24)

(.5 .16) (-9 .29) (-6.41) (-2.28) (-5.03)

Distribución de ALPIB

Distribución de ALP(2)


0.5600 3 .6387

0.5258 4.9566

0.4526 4.4193

0.3406 3 .5249

0.1897 2.9244

Suma 2.0688

4.9420


0 0.2087 0.8291

* 1 0.6553 3.4136

* 2 0.5856 2.7102

1 .4498 3.5768




donde aparece el signo de la variable "s" como positivo cuando su signo

esperado es el contrario.

Si estimamos la ecuación de demanda de cuasidínero sin consíderar el

efecto sustitución, y sin considerar perfiles dinámicos a lo Almon la ecuación

obtenida es la siguiente,

ALCD = 0.0207 + 0.4603 *ALPIBt + 0.4168 *ALPI3t_1 + 0.6193 *áUt-3

(4.15) (3.07)

(2.34)

(2.13)

Distribución de x lag Coeficiente t-ratio

0 0.0500 3 .0776

* 1 0.0384 3 .5894

2 0.0263 1 .9198

* 3 0.0135 1 .2351

0 Suma 0.1282 3 .5894


S.E. de la regresión = 0.58% F =15.65



- 0.0117 * D1- 0.0244 * D2 - 0.0154 * D3 - 0.3749 * ut.l

(25)

(- 3.86)

(-8.51)

(-5.38)

(-3.35)

RZ = 0.7142

DurbinWatson statistic = 1 .8812

S.E. de la regresión ='O . 71%

F=15.35


Comparando la ecuación obtenida ahora con la inicial, (20), podemos

destacar que:

a) Existe una menor dinámica (un menor número de valores

retrasados de las variables), tanto en el PIB como en los precios, y además los

tipos de interés a largo plazo dejan de ser significativos .

b) Se obtiene, en la ecuación (25), una desviación típica superior a

la inicial .

c) Si comparamos los perfiles dinámicos de una ecuación

respecto a la otra ante impulsos de la renta, podemos comprobar (véase el

gráfico 4.18) cómo el perfil dinámico de la ecuación (25) es brusco, mientras

que el de la ecuación (20), cuando se utilizan polinomios de Almon, es mucho

más suave . En ambos casos se obtienen velocidades de ajuste rápidas . En el

gráfico, MCDALMDN hace referencia a la ecuación que utiliza polinomios de

Almon mientras que, MCDSIN, hace referencia a la ecuación que no los utiliza .

185



Por último, podemos introducir algunas expectativas en la ecuación (25),

pero los resultados son similares a los obtenidos utilizando polinomios de

Almon . Es decir, al utilizar expectativas, o bien empeora la ecuación, o bien

éstas son poco significativas . Como ejemplo, podemos observar la siguiente

ecuación,

ALCD = 0.0257 + 0.3262 *ALPIBt + 0.3884 *ALPIBt_1 + 0 .8311 *ALPt3

(4.53) (1 .85)

(2.14)

(2.30)

- 0.5021 * INFESP - 0.0132 * D1- 0.0254 * D2 - 0.0157 * D3 -

(-1 .46) (-4.17) (-8.24) (-5 .12)

- 0.3210 * ut1

(26)

(-2.54)

RZ = 0.6910

Durbin-Watson statistic =1 .9707


F=12.41

Período de estimación 1979 .2 - 1991 .4

En esta ecuación, (26), la variable INFESP, inflación esperada, es poco

significativa, y además la variable correspondiente al PIB sin desfasar también

pierde significatividad. En definitiva, se produce un empeoramiento

generalizado de la ecuación al introducir expectativas (en este caso expectativas

de inflación) .



s

MCDSIN

GRAFICO 4 .18

MCDALMON



ANEXO AL CAPÍTULO IV : ESTIMACIÓN DE

MODELOS DE CORRECCIÓN DEL ERROR EN

UNA ETAPA



En este anexo vamos a hacer referencia a la estimación de Modelos de

Corrección del Error (MCE) . Tal como se indica en el apartado IV.2.1,

referente a la metodología utilizada en este trabajo de investigación, la

estimación porMCE puede hacerse en una o en dos etapas . Hasta ahora hemos

utilizado el procedimiento bietápico y, en este apéndice, presentamos los

resultados obtenidos utilizando el procedimiento de una etapa .

El procedimiento en una etapa consiste en estimar directamente una

ecuación del tipo

dyt = 80 + 01 * áXt -®Z

*ft-1 + 83 *

Xt-1 + Et

tal como se indica en el apartado antes comentado.

Vamos a desarrollar este anexo, presentando los resultados obtenidos

para cada uno de los agregados monetarios utilizados hasta ahora.

1- AGREGADO ESTRECHO_, Ml

Procediendo de la fonna señalada y estimando por MCO la ecuación

correspondiente obtenemos,



ALM1= - 2.0681 + 0.4849 * áLPt - 1 .1164 * ,~LPt.I + 1 .0187 * 4LPt.a

(- 2.39)

(1.74)

(-4.39)

(3.90)

- 0 .5662 * ~2LP(+1) + 0.1818 *PDL1- 0.0318 * PDL2 - 0.0331 * PDLr +

(-3 .51)

(1.83) (-0.87) (-1 .73)

+ 0.0107 * PDL4 - 0.0003 * PDL5 + 0.0029 * PDL6 - 0.0795 * D1-

(1 .44) (-0.30) (2.89) (-14.56)

- 0.0482 * D2 - 0.0546 * D3 + 0.0335 * D911- 0.0131 * D91lt_1-

(-19.24) (-24.70) (5 .90) (-2.07)

- 0.4043 * LMlt.l + 0.4764 * LPIBt. I + 0.3621 * LPt. I - 0.0045 * RCm

(-4.17) (4.02)


0

(4 .04)

lag

(-2.81)

Coeficiente t-ratio

* 0 0.2077 1 .9236

* 1 0.2041 2.6127

* 2 0.1819 1 .8255

* 3 0.1404 1.3697

4 0.0798 1 .1336

Sum 0.8134 2.3497



Distribución de x

Distribución de ARCtr

R'= 0.9910

Durbin-Watson stat . = 2.1287

S.E . regresión = 4.52%

Fstafstic =165.82


Nota: entre paréntesis figuran los t-ratios

lag

Si comparamos este resultado con el obtenido por el procedimiento

bietápico (ecuación (5)) podemos comprobar que se produce un ligero

empeoramiento de los estadísticos "t" de algunas de las variables,

especialmente las que hacen referencia a los tipos de interés . Por lo demás, se


0 -0.0224 -1 .8824

1 - 0.0233 -2 .1539

2 -0.0028 -0.1772

0 Sum - 0.0485 -1 .9795

Coeficiente t-ratio

-0.0046 -2.7668

-0.0003 -0.3004

0.0012 1.2773

-0.0037 -1 .3455



Obtienen valores de los restantes estadísticos (R2, S.E. de la regresión, Durbin -

Watson, etc) muy parecidos .

A partir de la ecuación anterior y, a través de la matriz de covarianzas

podemos deducir la relación a largo plazo para el agregado estrecho que seria,

Nota: Para el cálculo de lost-ratios se haprocedidode la siguiente fonna:

AYt = OAX- S. . (Yt, - ~. X-t) _

AX- S. Yo + (S4) . X,-1= ~. a-¡ - S. Y,-1 - o . X.1

que es la ecuación que se estima porMCOen el procedimiento de una sola etapa, donde ahora, o =S.~ y

~= 01 8 = f(e,s) que es una función no lineal. Para el cálculo de la varianza de funciones no lineales se ha

utilizado un desarrollo de Taylor de primerorden que ha dado lugara la siguiente expresión

var(~*) = ice . var(e*) + ¡'a . var(S*) +2.(4 fs) . cov(o.S),

dondefe= derivada parcial de ~ con respecto a o =113 y fs = derivada parcial de 0 con respecto a S = -o / 82.

El * indica estimado .

Si comparamos estos resultados con los obtenidos al estimar

directamente la relación a largo plazo (tabla 4.2), observamos que se obtienen

unos coeficientes bastante parecidos, pero su significatividad es inferior.

variable coeficiente t-ratio

LPIB 1 .1784 2.06

LP 0.8957 2.06

RC -0.0112 -1 .82

USRC 0.0030 1 .88



El motivo por el que se produce un empeoramiento de los resultados

puede residir en que se están estimando un elevado número de parámetros, en

relación a los datos disponibles .

2- AGREGADO AMPLIO M5

En este caso la comparación debe hacerse con la ecuación (13) . Los

resultados para el procedimiento de una etapa son,

ALM5 = - 4 .4282 - 0.0055 * ARPt., + 0.1063 * ALPIB,+I - 0.0297 * D 1

(- 5.15)

(-3.55)

(1.17)

(-7.51)

- 0.0297 * D2 - 0.0273 * D3 + 0.3759 * PDLI - 0.0026 * PDL2 +

(-13.41) (-14 .07) (4 .23) (-0.04)

+ 0.4212 * PDL3 + 0 .7806 * PDL4 - 0.5534 * LMl t 1 + 0 .6925 * LWRt-1

(1 .83) (1 .48) (-5.07) (5.22)

+ 0.4989 * LPt. I - 0 .0028 * RPt_1

(5 .18) (-3 .65)




194

R2 = 0.9601

Durbin-LVatson stat . = 2 .0649


F statistic = 68.48


donde se produce, claramente, un empeoramiento de la significatividad de las

expectativas .

Si procedemos a la eliminación de dichas expectativas obtenemos la

siguiente expresión,

Distribución del áLPIB lag Coeficiente t-ratio

0

1

2

3

0.3376

0.3759

0 .3324

0 .2071

3 .1010

4.2317

3 .4471

2.9043

0 I Sum1

1 .2530 4.2318

Distribución del ALPt3 lag Coeficiente t-ratio

0

1

0.4212

0.7062

1 .8259

3.1388

0 Sum 1 .1275 3 .2828



4LM5 = - 4.5278 - 0.0057 * ARPt_1- 0.0301 * DI - 0.0299* D2 -

(- 5.26)

(- 3.63)

(-7.61)

(-13 .44)

- 0.0276 *D3 + 0.3604 * PDLI + 0.0083 * PDL2 + 0.3911 * PDL3 +

(-14 .28) (4 .08) (0.13) (1 .45)

0.7717 * PDL4 - 0.5539 * LM5t_ i + 0.6965 * LWRt_1 + 0.5013 * LPt_1

(1 .45) (-5 .05) (5.23) (5.18)

- 0.0030 * RPt-i

(-3 .98)


lag

Coeficiente

t-ratio

0 0.3092 2.8985

1 0.3604 4 .0826

2 0.3260 3 .3690

3 0.2058 2.8724

0

:¡ t

12014

4.0827



Distribución del ALP,3

0

Nota: entreparéntesis figuran los t-ratios

R'= 0.9586

Durbin-Watson stat. = 2 .0508


Fstatistic = 73.34


donde la ecuación mejora ya que, al eliminar las expectativas, todas las

variables aparecen como estadísticamente significativas, aunque la

significafvidad de los retardos del PIB y de los precios disminuye ligeramente .

En este caso la relación a largo plazo sería,

variable coeficiente tratio

LWR 1.2575 2.57

LP 0.9051 2 .71

RP -0.0054 -2.52


0

1

0.3911

0.6792

1 .6976

3.0196

1 .0703 3 .1322



Efectuando la comparación con los resultados obtenidos en la tabla 4.2,

volvemos a obtener unos coeficientes muy parecidos (la variable PIB no

aparece como significativa en este caso), aunque los t-ratios disminuyen

sensiblemente.

3- CUASIDINERO

Procediendo de la misma fonna que en los dos casos anteriores

obtenemos la expresión,

ALCD _ - 4.3830 - 0 .0044 * ARPt. l +0.2124 * PDL1- 0.0941 * PDL2

(- 3.48)

(-1.81)

(1.43)

(-2.03)

+ 0.6125 * PDL3 + 0.0310 * PDL4 - 0.0066 * D 1- 0.0186 *D - 0.0132 * D3

(1.73) (0.04) (-1 .85) (-5.31) (-4.67)

- 0.3972 * LCDt_i + 0.5260 * LWRt_1 + 0.4100 * LPt_i - 0.0011 * RPt.I

(-3 .27) (3 .48) (3 .35) (-1 .10)


lag

Coeficiente

197

0 0.4316

1 0.3142

t-ratio

2.6550

2 .3102



Distribución del ALPt3


0

R2 = 0.7644



Fstatistic =10.27


que debemos compararla con la ecuación (20) . En este caso, y al igual que en el

caso del agregado estrecho, se produce un empeoramiento de los estadísticos

"t" de algunas de las variables, sobre todo de los tipos de interés.

La relación a largo plazo sería,

2

3

0.2124

0 .1261

1 .4318

0.8984

0.0553 0.5963

1 .1396 1 .9925


0

1

0.6125

0 .4749

1 .7319

1 .3397

fSum 1 .0874 2.0167



Como se puede comprobar por los estadísticos "t", la significatividad de

las variables ha disminuido considerablemente, aunque los coeficientes de la

relación a largo plazo son bastante parecidos a los obtenidos en la tabla 4.2 .

Como conclusión, se podría señalar que al utílizai- el procedimiento de

una sola etapa se produce un empeoramiento de las ecuaciones obtenidas

previamente, especialmente en lo que se refiere a los estadísticos "t" de la

relación a largo plazo . Dicho empeoramiento puede ser debido a la estimación

de un número excesivamente elevado de parámetros en relación al número de

datos disponibles.

variable coeficiente t-ratio

LWR 1 .3243 1 .88

Lp 1 .0324 1 .81

Rp -0.0029 -1 .02



CAPÍTULO V : RESULTADOS (II)



V.1_ RENTA PERMANENTE

V.1 .1- CÁLCULO DE LA RENTA PERMANENTE

En este apartado vamos a estudiar si es posible introducir la renta

permanente como variable de escala en la determinación de una función de

demanda de dinero .

Como ya comentamos en el primer capítulo, se trata de comprobar si

la renta permanente puede sustituir al PIB en las estimaciones de funciones

de demanda de dinero. Además, también esperamos que si se produce tal

sustitución se consiga una menor dinámica en la variable de escala, es decir,

en la renta permanente . Ello es debido a que la renta permanente se calcula

como una media móvil del PIB, por lo que, al introducirla en las

estimaciones de demanda de dinero, estamos introduciendo ponderaciones

del PIB y de sus retardos, con lo que su dinámica deberá ser menor.

Antes de iniciar la estimación de funciones de demanda de dinero es

preciso el cálculo de' dicha renta permanente y para ello nos basaremos en

dos trabajos de 1 . Mauleón (1992a y 1992b) que muestran un algoritmo a

partir del cual, y a través de su generalización, nos permitirá su cálculo .

Para el cálculo de la renta permanente procederemos de la siguiente

forma:

201



a) Se realiza la estimación por MCO de la siguiente expresión,

PIBt = al * PIBt_i +a2 * PISt_Z +a3 * PIBt_3 + a4* PIBt-4

Los valores obtenidos de aI , a2 , a3 ya4 son:

al = 1 .2469 ;

a2 = 0.1814 ;

a3 = - 0 .4263 ;

a4 =- 0.0026

(9 .32) (0 .90) (-2 .12) (-0 .02)

donde entre paréntesis figuran los t-ratios .

b) La expresión a calcular es

RPER = Z°°S=1 PS Yet+S = Y.°°S=i (1 + ¡)-S Yet+s

donde RPER es el valor descontado de las rentas corrientes futuras. Así, p =

1 / (1 + i), donde "i" es el tipo de interés real que consideraremos que toma

valores comprendidos entre 0 .01 y 0.04 de modo que p oscila entre 0.99 y

0.96. Inicialmente se toma el valor de p = 0.96 .

c) Se calcula la renta permanente (RPER) a través de la

siguiente expresión,



RPER = [(al * p+a2 * p"+a3 * P'+a4 * PQ ) * PIBt+ (a2*p+as

* p 2 + a4 * P3 ) * PIBt_1 + (a3 * p + a4 * P,) * PIBt_2 + a4 * p * PIBt_ 3

/

(1 _ (al * P + a2 * P2 + a3 * P3 + a4 *Pa)) .

En el gráfico 5 .1 podemos observar la representación de los

logaritmos de la renta permanente (LRPER) y del PIB (LPIB) en el período

considerado de 1987 .1 hasta 1991 .4 . Como podemos observar, se trata de

dos líneas prácticamente paralelas (la renta permanente aparece en la

parte superior ya qué se trata de una media móvil del PIB ponderado por un

parámetro p que es positivo, pero inferior a la unidad). El desarrollo de la

fórmula que nos permite calcular la renta permanente está expuesto al final

de este capítulo como un apéndice . 'Una vez calculada la renta permanente

podemos sustituir el PIB por dicha renta, o bien modelizar las ecuaciones de

demanda de dinero utilizando como variable de escala la renta permanente .

Antes de proceder a la estimación dinámica de las ecuaciones de

demanda de dinero es necesario comprobar si existe alguna relación a largo

plazo, que incluya a la renta permanente y que esté cointegrada .



7 .0

6 .5

;6 .0

?5 .5

25 .0

GRAFICO 5 .1

LPIB24 .5 -

78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91

LPII3 `___LRPER]



V. 1 .2- RELACIONES ALARGO PLAZO

Para cada uno de los diferentes agregados monetarios considerados en

el presente trabajo de investigación, las relaciones a largo plazo,

introduciendo en ellas la renta permanente (que no sale significativa, por lo

que no aparece en la relación a largo plazo) vienen dadas en la siguiente

tabla,

Tabla 5.1

LMl LMS LCD

Cte -3.9756 (- 3.59) - 6 .9193 (- 13 .12) - 9.4483 (-14 .55)

LWR 1 .0917 (29 .40) 12088 (61 .04) 1 .2650 (51 .86)

LP 0.7297 (80.59) 0.9028 (182.54) 1 .0181 (167.59)

RC -0.0069 (-7.76) . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

-0.0046 (- 8.57) (- 0.0025 (-3.81)

USRC 0.0043 (3 .08) . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

DI -0.0533 (-11 .48) - 0.0228 (-7 .40) . . . . . . . . . . . .

D2 -0.0497 (- 10.76) - 0.0264 (- 8 .59) - 0.0102 (-3 .12)

D3 -0.0553 (-12.02) -0.0318 (-1038) -0.0152 (-4 .64)

D911 0.0339 (3 .60) . . . . . . � . . . . . . .� . .

205



Nota 1: (**) significativo al 1%; (*) significativo al 5%; (+) significativo al 10%

Nota 2: Al igual que en la tabla 4.2 se han eliminado algunos de los retardos del contraste ADF para que

el estadístico "t" saliera más significativo.

Nota 3 : Entre paréntesis figuran los t-ratios

Nota 4: El período de estimación es de 1978.1 a 1991 .4

Si comparamos este resultado con los obtenidos en la tabla 4 .2

podremos observar que se obtienen relaciones parecidas. Incluso la relación

correspondiente al cuasidinero es la misma. Las únicas diferencias parecen

estar en los valores de los contrastes de Dickey-Fuller y de Díckey-Fuller

ampliado, que son ligeramente inferiores a los obtenidos en la tabla 4 .2, lo

que nos indicaría que las relaciones a largo plazo que incluyen a la renta

permanente están peor cointegradas que las que no la utilizan, y también,

que como variable de escala, sólo aparece la riqueza y no la renta

permanente. Los valores de las elasticidades renta y precios son ligeramente

inferiores para MI y M5.

R2 0.9964 0.9988 0.9985

SE 1.21% 0.81% 0.9%

DW 0.74 0.66 0.71

F 1632 .7 7045.5 6891 .7

DF - 3 .80 -4,43 -3 .17

ADF -5.17` - 4.85+ -3 .74



V.1 .3- RELACIONES A CORTO PLAZO

Este apartado vamos a plantearlo a través de dos posibilidades

diferentes, consistentes en sustituir directamente la renta permanente en

lugar del PIB en las ecuaciones dinámicas obtenidas en el capítulo IV, o

bien modelizar directamente las ecuaciones de demanda de dinero utilizando

para ello la renta permanente como variable de escala .

Empezando por el agregado estrecho, Ml, los resultados obtenidos

vienen expresados en la tabla 5.2,

Tabla 5 .2

ALMI ALM1 ALMI

Cte 0.0804 (1 .57) 0.1206 (1 .94) - 0 .0545 (- 15 .97)

ALPt 0 .4451 (2 .11) -0.0999 (-0 .48) . . . . . . . . . .

ALPI_i -1 .1461 (-5 .15) -0.8121 (-3 .31) . . . . . . . . . . .

ALPt4 0.9779 (4 .07) 0 .6609 (2 .80) 0.6549 (3 .34)

LPt+i -0 .6099 (-2.97) -0.7083 (-3 .14) . . . . . . . . . .

LPt+z 1 .1325 (3 .62) 1 .0649 (3.18) . . . . . . . . . .

LPt+3 -0.5274 (-2.59) -0 .3690 (-1 .58) . . . . . . . . . .

PDL1 0 .1734 (2.61) 0.1276 (3.31) 0 .1468 (3.45)



Nota 1: Período de estimación : 1979 .2 -1991.4

Nota 2: Entre paréntesis figuran los "t-ratios"

Si ahora indicamos los coeficientes de los diferentes retardos del PIB,

de la renta permanente y de las demás variables a las que se les ha aplicado

polinomios de Almon tendremos,

PDL2 -0.0318 (-0 .93) 0 .0232 (1 .97) 0 .0179 (0 .74)

PDL3 -0 .0310 (-1 .92) -0.0233 (-1 .31) -0,0373 (-3 .00)

PDL4 0.0098, (1 .53) 0 .0028 (0 .42) 0 .0074 (2.00)

PDLS -0 .0004 (-0 .55) -0.0002 (-0.27)

PDL6 0.0028 (3 .14) 0.0025 (2.62)

DI -0.1009 (-53.87) -0.1019 (-50.87) - 0 .1025 (- 44.56)

D2 -0 .0496 (-21 .19) -0,0543 (-22 .70) -0.0535 (-24 .67)

D3 -0.0565 (-28.76) -0.0581 (-28.11) -0.0568 (-25.04)

D911 0.0322 (6 .43) 0 .0323 (6 .07) 0.0299 (5 .13)

D911t-1 - 0 .0264 , (-4 .62) -0.0199 (-3 .30) -0,0212 (-3.14)

ut-1 -0,3962 (-4 .82) -0 .3853 (-3 .49)i-0 .6606 (-8.03)

R2 0.9910 0.9897 0.9831

SE 0.44% 0.47% 0.54%

DW 2.17 2 .04 1 .71

F 195,6 171 .3 206.3



209

lag Dístríbucíón de

ALPIB

Distribución de

ALRPER

' Distribución de

ALRPER

0 0.2027 (1 .89) - 0.0064 (- 0 .17) 0 .1066 (2.25)

1 0 .1969 (3 .22) 0.0825 (2.48) 0.1469 (3 .45)

2 0.1737 (2.61) 0.1276 (3 .31) 0. 1425 (3 .35)

3 0 .1331 (1 .89) 0.1286 (3 .45), 0.0936 (3 .14)

4 0.0753 (1 .51) 0 .0864 (3 .47) . . . . . . . . . . . . . . .

Suma 0.7817 (3 .20) 0.4189 (2.92) 0.4896 (3 .45)

lag Distribución de

x

Distribución de

x

Distribución de

x

0 - 0.0212 (- 2.11) - 0.0204 (- 1 .81) - 0 .0299 (- 3 .39)

1 - 0.0229 (- 2.40) - 0.0351 (- 3.25) - 0.0450 (- 4.20)

2 - 0.0049 (- 0.32) - 0 .0439 (- 2.88) - 0.0452 (- 5 .66)

3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . - 0.0305 (- 2.12)

Suma - 0.0490 (- 2 .12) - 0.0995 (- 3 .95) - 0.1505 (- 5 .67)



Nota : Entre paréntesis figuran los t-ratios

La primera columna de la tabla 5.2 corresponde a la estimación

realizada para el agregado estrecho, cuando se utiliza el PIB como variable

de escala, mientras que en las otras dos columnas se ha utilizado la renta

permanente. En la segunda columna se ha sustituido el PIB por la renta

permanente y en la tercera se ha procedido a la modelización utilizando

dicha variable .

Si comparamos las dos primeras columnas podemos comprobar que

se produce un ligero empeoramiento de la ecuación ya que el coeficiente de

los precios (ALP,) deja de ser significativo, mientras que todos los demás

coeficientes son muy parecidos . Se observa, también, que disminuye la

importancia de los coeficientes de la renta permanente respecto del PIB y

que el coeficiente de OLRPER es negativo y nada significativo, mientras que

los otros retrasos de dicha variable son muy sígnificatívos .

210

lag Distribución de Distribución de Distribución de

ORC(-1) ARC(-1) ARC(-1)

0 - 0.0045 (- 3.57) - 0 .0039 (- 2.97) . . . . . . . . . . . . . . .

1 - 0.0004 {- 0.55) - 0.0351 (- 3 .25) . . . . . . . . . . . . . . .

2 0.0011 (1 .30) - 0 .0439 (- 2 .88) . . . . . . . . . . . . . . .

Suma - 0.0039 (- 2.12) - 0.0995 (- 3.95) . . . . . . . . . . . . . . .



Si comparamos la primera columna con la tercera podremos

comprobar que en la tercera columna sólo aceptan perfiles a lo Almon el

efecto sustitución y la renta permanente, mientras que los tipos de interés y

los precios no los aceptan . Desaparece la dinánúca de los precios y la de la

renta permanente disminuye ya que aparecen un menor número de retrasos,

aunque este último resultado era ya esperado, tal como se ha comentado

anteriormente . Por lo tanto, podemos concluir que al modelizar el agregado

estrecho utilizando la renta permanente, aparece una menor dinámica a corto

plazo de dicha variable, aunque no se produce una mejora de la ecuación .

Los coeficientes de la renta permanente son sensiblemente inferiores a los

del PIB ya que, seguramente, dicha variable está recogiendo un efecto

parecido al de la variable riqueza .

Otra comparación que podemos realizar, es a través de la respuesta

dinámica de cada una de las ecuaciones que hemos planteado . La respuesta

dinámica aparece en los gráficos 5 .2 y 5.3 . En el primero de ellos aparece el

perfil dinámico del agregado estrecho debido a un impulso de la renta,

mientras que en el gráfico 5 .3 el impulso es debido a los precios .

En el gráfico 5.2, MIY representa el perfil dinámico cuando no se ha

utilizado la renta permanente, mientras que MIRPYl 14 , representa el perfil

'a Dado que la renta permanente no aparece como significativa a largo plazo, se ha tomado comovariable de escala la riqueza (tanto para el agregado estrecho como para los amplios).



debido a la sustitución del PIB por la renta permanente y MIRPY2 es el

perfil correspondiente a la utilización de la renta permanente al modelizar

directamente con dicha variable. En el gráfico 5 .3, MIP es el perfil debido a

un impulso de los precios cuando no se utiliza la renta permanente, mientras

que, MIRPPI, cuando ésta se utiliza en vez del PIB y MIRPP2 cuando se

modeliza directamente con la renta permanente. En ambos gráficos podemos

observar que cuando se sustituye el PIB y en su lugar se introduce la renta

permanente, se obtienen unos perfiles ligeramente más suaves; y también,

que al modelizar directamente con la renta permanente los perfiles

dinámicos todavía son más suaves.

Si pasamos, ahora, a los agregados más amplios nos encontraremos

con resultados parecidos, tal como viene indicado en las tablas 5.3 y 5.4,

que corresponden a la utilización del agregado más amplio, M5, y al

cuasidinero ; CD, respectivamente.



1 .50

1 .25

1 .00

0 .75

0 .50

0 .25-

0 .00

-0 .25

GRAFICO 5 .2

M 1Y

vl 1RPY 1-------------

-------------------------------MlRPY2

MiRPY 1

_____ MlRPY2

__-- M.1Y



2 .0

0 .5

0-0-

-0 .5

r

rs

GRAFICO 5 .3

1.1J

1

MIRPP2 °`---_

MiRPP1

-1 .0 -4

T

,-0 1 2 3 4 5 6

MIRPP1 _____ MlRPP2 --- Mip



Tabla 5 .3

Nota : En la segunda columna la variable ALPIBt+ 1 corresponde a la variable DLRPERt+1

ALMS OLMS ALMS

Cte 0.0263 (5.89) 0.0418 (10.08) 0 .0403 (18 .94)

ALMSt1 0.3246 (2 .63)

ORPt 1 - 0 .0039 (- 2.93) - 0.0041 (- 2.43) -0.0041 (-2.64)

D1 -0.0470 (-23 .52) - 0 .0486 (- 19.08) -0 .0592 (-13 .15)

ID2 -0.0345 (-17.69) - 0.0368 (- 14.61) -0,0316 (-10,47)

D3 -0.0304 (-15.94) 0.0314 (- 12.76) -0.0296 (-12.92)

,ALPIBt+1 0.2068 (2 .32) 0 .0446 (0 .95)

ut-1 -0 .5049 (-4.68) -0.3563 (-2.75) - 0.4459 (- 3.64)

PDL1 0.3770 (5 .42) 0 .1142 (2 .50) 0.0636 (2 .11)

PDL2 - 0.0730 (-1 .04) 0.0141 (0.50) - 0.0079 (-0 .31)

PDL3 0.4755 (2 .32) 0 .0934 (0 .38)

PDL4 0.7048 (1 .27) -0 .0057 (-0 .01)

R2 0.9528 0.9213 0.9301

SE 0.47% 0.60% 0.56%

DW 2.01 1 .34 1 .82

F 80.9 45 .6 69.8



Los valores correspondientes a los diferentes retrasos de las variables

que han sido tratadas con polinomios de Almon son los siguientes,

Nota 1: Entre paréntesis figuran los valores de los t-ratios

Nota 2: Período de estimación: 1979 .2 -1991 .4

Referente al cuasidinero los resultados de la introducción de la renta

permanente vienen expresados en la siguiente tabla,

lag Distribución .

áLPIB

Distribución

ALRPER

Distribución

OLRPER

0 0.4324 (3 .92) 0.0827 (1 .67) 0 .0596 (1 .59)

1 0.3770 (5 .42) 0 .1142 (2 .50) 0 .0636 (2 .11)

2 0.2864 (3 .65) 0.1109 (2.32) 0.0438 (1 .52)

3 0.1608 (2 .62) 0 .0728 (2 .13) . . . . . . . . . .

4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Suma 1.2565 (5 .42) 0 .3808 (2.50) 0.1670 (2.28)

lag Distribución ALPt-3 Distribución OLPt-3 Distribución ALPt3

0 0.4755 (2.32) 0.0934 (0 .38) . . . . . . . . .

1 0.7090 (3 .32) 0 .0672 (0.30) . . . . . . . . . .

Suma 1 .1845 (4.22) 0.1607 (0.68) . . . . . . . . . .



Tabla 5 .4

Los coeficientes de las variables que han sido tratadas con

polinomios de A1mon son los siguientes,

ALCD ALCD ALCD

Cte 0.0145 (2.46) 0.0249 (4 .28) 0.0299 (14 .12)

D1 - 0.0128 (- 4.58) - 0 .0133 (- 4 .28) - 0.0139 (- 4 .54)

D2 -0.0247 (-9 .06) -0.0158 (-8.55) -0.0255 (-8.49)

D3 -0.0153 (-5.76) -0.0158 (-5 .36) -0.0155 (-5 .13)

ARPt-1 -0.0037 (-2 .06) -0 .0027 (-1 .35) . . . . . . . . . . .

ut-1 -0.4095 (-3.73) -0.3590 (-2 .90) -0.3306 (-2.79)

PDL1 0.2670 (3 .05) 0.1213 (1 .75) 0.0909 (2 .30)

PDL2 -0.0888 (-2 .01) -0,0192 (-1 .20) -0 .0222 (-0 .64)

PDL3 0.6201 (2 .20) 0.3904 (1 .22) . . . . . . . . . .

PDL4 0.0168 (0.02) -0.6549 (-0.75) . . . . . . . . . .

R2 0.7577 0.7011 0.6659

SE 0.67% 0.75% 0.76%

DW 1.86 1 .66 1 .72

F 14 .25 10 .68 14 .62




Nota 2 : Período de estimación 1979,2 - 1991 .4

En la tabla 5.3, la primera columna corresponde a la misma

estimación de M5 obtenida en el capítulo anterior . La segunda corresponde

a la misma ecuación pero sustituyendo el PIB por la renta permanente, y la

tercera corresponde a la modelización de M5, pero utilizando directamente

la renta permanente como variable de escala . El significado de las tres

lag Coeficiente

ALPIB

Coeficiente

ALRPER

Coeficiente

ALRPER

0 0.4446 (3 .03) 0.1314 (2.17) 0.1015 (1 .96)

0.3560 (4.02) 0 .1335 (2.16) 0 .0909 (2 .30)

2 0.2672 (3 .05) 0.1213 (1 .75) 0.0571 (1,48)

3 0.1783 (2.02) 0 .0951 (1 .48) . . . . . . . . . .

4 0.0892 (1 .45) 0.0546 (1 .31) . . . . . . . . . .

Suma 1 .3352 (3.87) 0.5358 (2 .02) 0 .2495 (2.65)

lag Coeficiente ALPt-3 Coeficiente ALPt3 Coeficiente ALPt-3-

1

-0.6201 (2.20)

0.4735 (1 .57)

0.3904 (1 .22)

- 0.0346 (- 0.12)

. . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . .

Suma 1 .0936 (2.90) 0.3558 (1 .00) 1 .0914 (2.61)



columnas que aparecen en la tabla 5 .4 es el mismo, pero en vez de la

estimación de M5, hace referencia al cuasidinero .

Si observamos los resultados obtenidos en la tabla 5.3 podemos

comprobar cómo al sustituir el PIB por la renta permanente (segunda

columna) se produce un empeoramiento generalizado, de la ecuación ya que

no aparecen como significativos ni los retardos de los precios, ni alguno de

los retrasos de la renta permanente, ni las expectativas de la renta

permanente, y además el estadístico Durbin-Watson empeora

considerablemente .

Al comparar la primera con la tercera columna se observa que la

ecuación obtenida al modelizar directamente con la renta permanente no

empeora, aunque difiere de la obtenida inicialmente (primera columna) ya

que aparece la cantidad de dinero retardada en un período de tiempo, y

disminuye el número de retardos significativos de la renta permanente .

Otra diferencia está en los perfiles dinámicos de la renta y de los

precios, que son más suaves con la utilización de la renta permanente, tal

como puede comprobarse en los gráficos 5 .4 y 5 .5 .

En el gráfico 5 .4 MSY, hace referencia a la ecuación que no utiliza la

renta permanente, mientras que M5RPYl y MSRPY2, hacen referencia a

ecuaciones que sustituyen el PIB por la renta permanente, y a la

modelización de M5, directamente a través de la renta permanente,

219



2 .0

0 .5

0 .00

GRAFICO 5 .4

~~`----------------------

-- --

----

_

-.__.--1, MSRPY

M5RPY1

MSRPY i

_____ M5RPY2

--- M5Y



2 .0

1-5-

0 .5

0 .0

GRAFICO 5 .5

/ M5RPPI

r M5RPP2/~ ------------------------ _________ _/f- -

-r--

0 1 2 3 4 5 6

M5RPPI

M5RPP2 --- M5P



respectivamente . En el gráfico 5 .5 la terminología es parecida : M5P indica

que no se utiliza la renta permanente; M5RPP1, que se sustituye el PIB por

dicha renta y M5RPP2, que se modeliza directamente con ella. En este caso,

que el perfil dinámico sea más suave se observa mejor cuando se analiza el

perfil dinámico de los precios, mientras que en el caso de la renta los

perfiles son relativamente parecidos .

Respecto a la tabla 5 .4, los comentarios son similares a los de la tabla

5.3 . Así, al sustituir el PIB por la renta permanente se produce un

empeoramiento generalizado de la ecuación, ya que los retardos de los

precios aparecen, ahora, como no significativos . Los coeficientes de la renta

permanente son sensiblemente inferiores, y el estadistíco Durbin-Watson

empeora notablemente . Al modelizar directamente con la renta permanente

se obtiene una ecuación que no es mejor que la inicial (presenta una

desviación típica de la regresión superior y un R2 inferior), donde no

aparecen como significativos los retardos de los precios y donde el número

de retrasos de la renta permanente que aparecen como significativos son

menos que los de la ecuación inicial .

En cuanto a los perfiles dinámicos del cuasidinero, hay que subrayar

que son más suaves cuando se utiliza la renta permanente como variable de

escala, especialmente cuando se modeliza directamente con la renta

permanente, como puede comprobarse en los gráficos 5.6 y 5 .7 . Merece

222



destacarse, también, que ocurre los mismo que en el caso del agregado

amplio, es decir, el perfil dinámico es más suave en el caso de los precios,

pero parecido en el caso de la renta .

Como conclusión, podríamos señalar que si se sustituye el PIB por la

renta permanente se obtienen ecuaciones peores a las iniciales, ya que la

significatividad de algunas de las variables desaparece . Si en vez de sustituir

el PIB por la renta permanente modelizamos directamente utilizando esta

última variable, se obtienen resultados adecuados, aunque ligeramente

peores a los iniciales, con una menor dinámica a corto plazo de la renta

permanente, tal como se esperaba. También cabe destacar que, al utilizar la

renta permanente como variable de escala, se obtienen unos perfiles

dínámícos más suaves que cuando no se utiliza dicha variable .



1 .75

1 .50

1 .25-

1 .00

0 .75

0 .50-

0 .25

0 .002

GRAFICO 5 .6

MCDY

3

CDRPY1

4 5 6

CDRPY1

----- CDRPY2

7

- MCDY



2 .0

0 .5

0 .0

GRAFICO 5 .7

/.. . ..~ CDRPP 1

^~ MCDP

a ,+r

CDRPP 1

_____ CDRPP2 --w MCDP



r

V.2- ESTIMACIÓN CONJUNTA_ DE LA DEMANDA DE DINERO

POR MOTIVO TRANSACCIÓN Y POR DISTRIBUCIÓN DE LA

RIQUEZA

En este apartado vamos a analizar la posibilidad de introducir en la

estimación dinámica del agregado estrecho los residuos del cuasidinero, y

viceversa, así como estimar conjuntamente ambas relaciones (habiendo

introducido en cada una de ellas los residuos de la otra). Los fundamentos

teóricos y la manera de proceder ya están debidamente explicados en el

capítulo primero.

V.2.1- ESTIMACIÓN DE LA DEMANDA DE DINERO POR MOTIVO

TRANSACCIÓN INCLUYENDO LOS RESIDUOS DEL CUASIDINERO

Partimos de lá ecuación dinámica elegida para el agregado estrecho

en el capítulo cuarto, e introducimos en ella los residuos del cuasidínero

correspondientes a su relación de largo plazo.

presentamos a continuación, donde la segunda columna corresponde a la

estimación realizada en el capítulo anterior, mientras que la tercera

corresponde a la misma ecuación, pero añadiendo los residuos de largo

plazo correspondientes al cuasidinero.

226

Los resultados los



Tabla 5 .5

LM1 LM1

Cte 0.0804 (1 .57) 0 .0851 (1 .62)

4LPt 0.4451 (2.11) 0.4157 (1 .82)

ALPt-1 -1 .1461 (-5.15) 1 .1729 (-5 .12)

ALPt-4 0.9779 (4.07) 0 .9351 (3 .70)

LPt+1 -0.6099 (-2.97) -0.6089 (-2.93)

LPt+2 1 .1325 (3 .62) 1 .1300 (3 .57)

LPt+3 -0 .5274 (-2.59) -0 .5266 (-2 .56)

D1 0.1009 (-53 .87) -0.1011 (-52 .84)

D2 -0 .0496 (-21 .19) -0.0499 (-20 .73)

D3 -0.0565 (-28 .76) -0 .0567 (-28.32)

D911 0.0322 (6.43) 0.0323 (6.38)

D911t1 - 0.0264 (- 4.62) -0 .0255 (-4.28)

ut1 - 0.3962 (- 4.82) -0 .3955 (-4 .76)

vt1 0.0546 (0 .60)

PDL1 0.1734 (2 .61) 0 .1472 (1 .82)

PDL2 - 0.0318 (- 0 .93) - 0.0295 (- 0 .85)

PDL3 - 0.0310 (- 1 .92) - 0 .0316 (- 1 .93)

PDL4 0.0098 (1 .53) 0.0095 (1 .46)



Los coeficientes de cada una de las variables que se han tratado con

polinomios de Almon vienen dados a través de los siguientes cuadros,

lag Coeficiente de ALPIB Coeficiente de ALPIB

0 0.2027__(1 .89) 0.1794 (1 .57)

1 0.1969 (3 .22) 0.1701 (2.23)

2 0.1737 (2.61) 0.1472 (1 .82)

3 0.1331 (1 .89) 0 .1112 (1 .13)

4 0 .0753 (1 .51) 0.0621 (1 .13)

Suma 0.7817 (3 .20) 0 .6705 (2 .17)

PDLS - 0.0004 (- 0 .55) - 0 .0003 (- 0 .37)

PDL6 0.0028 (3 .14) 0 .0028 (3 .07)

R2 0.9910 0.9911

SE 0.44% 0.44%

DW 2.17 2 .15

F 195 .61 181 .57



Nota 1: Entre paréntesis figuran los t-ratios

Nota 2 : ut hace referencia a los residuos de la relación a largo plazo de Ml, mientras que, vt hace

referencia a los residuos de ta relación a largo plazo del cuasidinero

Nota 3: Periodo de estimación : 1979.2 -1991.4

Comparando los resultados obtenidos en el cuadro anterior, podemos

comprobar que se produce un ligero empeoramiento de la ecuación de

demanda de dinero para transacciones al introducir en ella los residuos, a

largo plazo, del cuasidinero. Además, el coeficiente del regresor

correspondiente al cuasidinero es no significativo y con el signo positivo .

lag Coeficiente de x Coeficiente de x

0 - 0.0212 (- 2 .11) - 0 .0221 (- 2.16)

1 - 0.0229 (- 2.40) - 0.0253 (- 2 .42)

- 0.0049 (- 0 .32) - 0.0096 (- 0 .55)

Suma - 0.0490 (- 2.12) - 0.0571 (- 2 .12)

lag Coeficiente de ARCt-1 Coeficiente de ARCt-1

0 - 0 .0045 (- 3 .57) - 0.0044 (- 3 .36 )

1 .0.0004 (- 0 .55) - 0 .0003 (- 0 .37 )

2 0.0011 (1 .30) 0 .0012 (1 .36 )

Suma - 0.0039 (- 2 .12) - 0.0035 (-1 .83 )



Si utilizamos la misma ecuación, la que aparece en la tercera columna

del cuadro anterior, pero para diferentes períodos de tiempo, se ha

comprobado que a partir del primer trimestre de 1983 se produce un cambio

en el signo del regresor del cuasidínero. Es decir, a partir de 1983 se obtiene

un signo negativo para el regresor, aunque sigue siendo muy poco

significativo. Si acortamos todavía más el período muestral, encontramos

que a partir dei primer trimestre de 1985 se empiezan a obtener mejores

resultados, en el sentido de que el signo del regresor del cuasidinero es el

correcto y además su significatividad, aunque escasa, empieza a mejorar de

una forma sensible .

Al utilizar otras ecuaciones de demanda de dinero para transacciones

e introducir en ellas el residuo del cuasidinero se obtienen resultados muy

parecidos a los anteriores . Es decir, inicialmente los signos del residuo del

cuasídinero son positivos y muy poco significativos, pero a medida que se

acorta el período muestral empieza a cambiar el signo del residuo, y su

significatividad empieza a mejorar sensiblemente, sin obtenerse a pesar de

ello unos buenos resultados .



V .2.2- ESTIMACIÓN DE UNA ECUACIÓN DE DEMANDA DE

CUASIDINERO INTRODUCIENDO EN ELLA LOS RESIDUOS DE Ml

Ahora se trata de introducir los resíduos de la ecuación a largo plazo

del agregado estrecho en la ecuación dinámica del cuasidinero . En este caso

los resultados son bastante más esperanzadores . Partiendo de la ecuación

(20), correspondiente a la ecuación dinámica, a corto plazo, del cuasidinero,

introducimos en ella los residuos de la estimación correspondiente a la

demanda de dinero, a largo plazo, para transacciones . Los resultados los

podemos observar en el siguiente cuadro,

Tabla 5 ..6

231

OLCD áLCD OLCD

Cte 0.0145 (2.47) 0 .0146 (2.46) 0 .0148 (2.49)

ARPt1 - 0.0037 (- 2 .06) - 0.0027 (- 1 .27) . . . . . . . . . .

D1 - 0 .0128 (- 4.59) - 0 .0127 (- 4 .52) - 0.0123 (-4.39)

D2 -0.0247 (-9 .06) -0.0245 (-8.93) -0.0241 (-8.78)

D3 -0 .0153 (-5 .76) -0 .0154 (-5 .75) - 0.0154 (-5 .74)

ut-1 . . . . . . . . . . . -0.0961 (-0.86) -0 .1721 (-1 .82)

vt-1 -0.4095 1 (- 3 .73) -0 .4090 (-3 .71) -0.4144 (-3,74)

PDL1 0.2672 (3 .05) 0.2549 (2.86) 0.2336 (2 .65)



Por lo que hace referencia a los coeficientes de las variables que han

sido tratadas con polinomios de Almon, podemos observarlos en los cuadros

adjuntos,

lag Distribución OLPIB Distribución ALPIB Distribución ALPIB

0 0.4446 (3 .03) 0.4829 (3 .15) 0.5318 (3 .55)

1 0 .3560 (4.02) 0.3631 (4.07) 0 .3685 (4 .11)

2 0.2672 (3 .05) 0.2549 (2.86) 0.2336 (2.65)

3 0.1783 (2.02) 0.1584 (1 .73) 0 .1273 (1 .43)

4 0.0892 (1 .45) 0 .0734 (1 .14) 0.0494 (0.80)

Suma 1 .3352 (3 .87) 1 .3327 (3 .85) 1 .3105 (3 .76)

PDL2 - 0.0888 (- 2.01) -I0.1024 (- 2.17) - 0.1206 (-2 .67)

PDL3 0.6201 (2.20) 0 .6319 (2 .23) 0.6262 (2.19)

PDL4 0.0168 (0.02) - 0 .0342 (- 0.04) - 0 .0768 (- 0.096)

R2 0.7577 0.7622i

0 .7526

SE 0.67% 0.67% 0.68%

DW 1.86 1 .90 1 .98

F 14.25 12 .82 13 .86



Notal : Entre paréntesis figuran los t-ratios

Nota 2 : ut corresponde al residuo del agregado estrecho, Ml . vt corresponde al residuo del cuasidinero

Nota 3 : Período de estimación : 1979.2 - 1991.4

En el cuadro anterior, la segunda columna corresponde a la

estimación realizada para el cuasidinero en el capítulo cuarto, es decir,

corresponde a la ecuación (20) . La tercera columna es la misma ecuación

que la anterior, pero en la que se han introducido los residuos de la

estimación a largo plazo de la demanda de dinero para transacciones .

Comparando ambas columnas podemos observar, cómo al introducir los

residuos del motivo transacción se produce un empeoramiento de la

ecuación, debido a que, ahora, algunas de las variables dejan de ser

significativas, como por ejemplo, los tipos de interés a largo plazo. También

puede comprobarse, cómo el residuo de MI es muy poco significativo,

aunque, a diferencia del apartado anterior aquí se presenta con el signo

esperado .

lag Distribución ALPt-3 Distribución OLPt-3 Distribución ALPt-3

p

1

0.6201 (2.20)

0.4735 (1 .57)

0.6318 (2.23)

0 .4568 (1 .51)

0.6262 (2.19)

0 .4312 (1 .42)

Suma-

1 .0936 (2 .90) -1.0887 (2.88) 1 .0575 (2 .78)



La cuarta columna es una reespecificación de la columna tercera . En

este caso se ha procedido a la eliminación de los tipos de interés a largo

plazo. El resultado de este proceso muestra que el coeficiente del error de la

estimación de Ml aparece con el signo correcto y además la significatividad

ya es del 92.3%. Es decir, ya aparece como casi significativo.

Se obtiene un resultado parecido si la ecuación utilizada es la (25),

que corresponde a la estimación del cuasidinero sin utilizar polinomios de

Almon. En este caso los resultados se presentan en la tabla 5 .7,

Tabla 5 .7

ALCD OLCD

Cte 0.0207 (4.15) 0 .0216 (4 .38)

ALPIBt 0.4603 (3 .07) 0.5240 (3.44)

OLPIBt 1 0.4168 (2.34) 0.3235 (1 .76)

ALPt-3 0.6193 (2 .13) 0.5788 (2.01)

D1 -0.0117 (-3 .86) -0 .0122 (-4.06)

D2 -0.0244 (-8.51) -0 .0246 (-8.73)

D3 -0 .0154 (-5.38) -0.0158 (-5 .60)

ut-1 -0.1687 (-1 .61)

vt1 - 0.3749 (- 3 .35) -0 .3672 (-3,33)




Nota 2: ut hace referencia al residuo de Ml . vt hace referencia al residuo del cuasidinero

Nota 3 : Período de estimación : 1979 .2 -1991.4

Como podemos comprobar por los resultados de la tabla anterior, el

residuo correspondiente al agregado estrecho es casi significativo. Su

significatividad, al igual que en los resultados de la tabla 5 .5, es superior al

90%.

De los resultados de ambas tablas podríamos concluir que la demanda

de transacciones influye en la demanda de cuasidinero, aunque no de una

manera muy acusada. El efecto es, sin embargo, importante, porque muestra

la probable relevancia empírica, en general, del efecto discutido en el

capítulo primero.

R2 0.7142 0.7307

SE 0.71% 0.70%

DW 1.88 1 .96

F 15 .35 14.24



V.2 .3- ESTIMACIÓN CONJUNTA

Por último, queda por analizar qué ocurre cuando estimamos

conjuntamente las ecuaciones anteriores . Para ello llevaremos a cabo la

estimación conjunta, a través de un SURE iterativo, de las ecuaciones (7) y

(25) correspondientes a las estimaciones realizadas sin utilizar ni el efecto

sustitución ni polinomios de Almon. La primera ecuación corresponde a la

estimación del agregado estrecho, mientras que la segunda al cuasidinero .

Los resultados obtenidos son los siguientes,

ALMI = 0.0557 + 0.2765 * ALPIBt + 0 .3118 * ALPIBt_1 +

(14 .60) (2.34)

(2.57)

+ 0.3678 * ALPIB t_Z + 0.5211 * ALPt - 0.9060 * ALPt.I + 0.9686 * ALPt.4

(3 .08)

(2.72) (-4.98) (5.60)

- 0 .0046 *ARCt_1 - 0.1018 *Dl - 0.0495 *D2 - 0 .0560 *D3 + 0.0298 *D911

(-3.17) (-51 .97) (-25 .49) (-29 .75) (6.00)

- 0 .0284 * D91 It_1 - 0.3848 * ut_1 - 0.0150 * vt_1

(-4.98) (-3.88) (-0.19)

R2 = 0 .9843

Durbin-Watson statístic = 2.1182

S .E . = 0.55%

F statístic =161 .00


236



ALCD = 0.0217 + 0.5224 * ALPE3t + 0.3210 * ALPIBt _ 1 +

(4 .89) (3 .79)

(1.93)

+ 0.5735 * ALPt.3 - 0 .0122 * D1 - 0.0247 * D2 - 0.0158 *D3 - 0 .1689 *ut.1

(2.22)

(-4.48) (-9.63) (-6.17) (-1 .77)

- 0.3670 * vt_1

(-3 .67)

R2 = 0.7370

Durbin-Watson statistic = 1 .9582

S .E . = 0.70%

F statistic =14.24

Periodo de estimación : 1979.2 - 1991 .4

La primera ecuación hace referencia a la estimación del agregado

estrecho en la que se le ha introducido el residuo del cuasidinero (vt-1),

mientras que la segunda corresponde a la estimación del cuasidinero, en la

que se ha introducido el residuo del agregado estrecho (ut-1) . Entre

paréntesis figuran los t-ratios .

De las estimaciones del sistema simultáneo podemos deducir que en

la estimación del cuasidinero (segunda ecuación) aparece, con una

significatvidad superior al 90% (91.57%), el residuo del agregado estrecho,

mientras que, en la estimación del agregado estrecho (primera ecuación), la

significatividad del residuo del cuasidinero es prácticamente nula (inferior al

20%).

237



Este resultado ya lo habíamos obtenido al estimar por separado cada

una de las ecuaciones planteadas introduciendo en ellas el residuo de la otra.

La única diferencia que existe al efectuar la estimación conjuntamente, es

que se gana en eficiencia de los estimadores, y por lo tanto su

significatividad mejora (al menos asintóticamente) .

Como conclusión de este apartado podríamos señalar, que la demanda

de dinero por motivo de distribución de la riqueza no influye en la demanda

de dinero para transacciones, mientras que la demanda de dinero para

transacciones sí está influenciada por la demanda de dinero por motivo de

distribución de la riqueza.



V.3- CAMBIOS EN EL DISEÑO DE LA POLÍTICA MONETARIA

V.3 .1- INTRODUCCIÓN

En este apartado vamos a comprobar si, en la década de los años

ochenta, se produjo un cambio en la dinámica a corto plazo de la demanda de

dinero, como consecuencia del cambio ocurrido en la política monetaria .

Durante la primera mitad de dicha década, la magnitud a controlar fue la

cantidad de dinero, mientras que en la segunda mitad se estableció como

objetivo intermedio en el diseño de la política monetaria, el tipo de interés . Si

esto realmente fue así, nos encontraremos al especificar ecuaciones de demanda

de dinero con que, durante la primera mitad de los años ochenta, aparecerá poca

dinámica de la cantidad de dinero pero, en cambio, aparecerá dinámica de los

tipos de interés y, durante la segunda mitad de la década, ocurrirá al revés's.

Para realizar- nuestro estudio vamos a proceder de la siguiente forma: en

primer lugar, eligiremos como período de tiempo el comprendido entre 1973 .2 y

1991 .0 y lo dividiremos en dos subperíodos, que son los comprendidos entre

1973 .2 - 1984.4 y 1985 .1 - 1991 .4 . En segundo lugar, analizaremos las raíces

unitarias de las diferentes variables sometidas a estudio, para cada uno de los

ts Véase el capítulo íntroductorio, donde se establecen los fundamentos teóricos de lo que se cxpone en este

' 6 Alargamos elperíodo de tiempo para poderdisponer de un mayor número de datos .

23 9



subperíodos de tiempo considerados . En tercer lugar, buscaremos las relaciones

a largo plazo para todo el período de tiempo considerado'' . para después pasar

a estudiar la dinámica a corto plazo para cada subperíodo de

tiempo'$(recuérdese que este problema sólo afecta a la dinámica a corto plazo,

y no a la demanda de equilibrio) .

V.3 .2- RAÍCES UNITARIAS Y COINTEGRACIÓN

V.3 .2.1- Raíces unitarias

En este apartado vamos a estudiar la existencia, o no, de raíces unitarias

en las variables sometidas a estudio .

Para los dos subperíodos de tiempo considerados los resultados de los

contrastes DF y ADF, para las diferentes variables utilizadas, tomando en la

regresión una constante y una tendencia temporal, vienen expresados en las

tablas 5.8 y 5.9 .

Período de tiempo : 1973 .2 - 1984.4

" No se consideran relaciones a largo plazo para cada subperíodo de tiempo ya que, al disponer de pocosdatos,los resultados pueden carecer de significado económico (elasticidades-renta negativas, por ejemplo). Al ser unarelación a largo plazo, por lo menos a nivel teórico, debería ser la mismatanto la de un subperíodo como la delotro.' a Vamos a prescindir del efecto sustitución, ya que de alguna manera lo único que nos interesa es comprobarsi cáste o no dinámica de los tipos de interés y de la cantidad de dinero. Porel mismo motivo yparasimplificar sólo presentaremos el análisis para el agregado estrecho . Ml y parael amplio, M5 .

240



Tabla 5 .8

Nota 2: a algunos de los valores que salen significativos del contraste ADF se les ha eliminado alguno de sus

valores desplazados para que el coeficiente "f" mejore substancialmente .

Periodo de tiempo : 1985.1- 1991 .4

Tabla 5.9

241

VARIABLE DF ADF DF(A) ADF(A)

LMl -0.88 -1 .09 - 8.29" - 4.71**

LMS -1 .16 -1 .13 - 4.67" - 2.84*

LPIB -2.01 -1 .97 -3 .19' - 4.64**

LWR -2.35 -2.64 - 3 .78* - 6.22**

LP -1 .49 -1.24 - 3 .28* - 4.35**

RC - 2.92* -2.45 - 4.69" - 3.26*

RP

Nota 1: (**) significativo

-1 .98 -1 .97 - 3 .61 ** - 3.72**

al 1%: (*) significativo al 5%: (+) significativoal 10%


LMl -1.97 -1 .88 -4 .44** -4 .94

LMS -1 .04 -1 .52 - 6.05" -4.94"

LPIB -3.3T -3 .07 - 4.56* - 6.48**

LWR -2.75 -2.79 - 4.22* -5 .17-



Nota 1 : (**) signifcativo al 1%: (*) significativo al 5%: (+) significativo al 10%

Nota 2 : a alguna de los valores que salen significativos en el contraste de ADF se les ha eliminado alguno de

sus valores desplazados para que el coeficiente "t"mejore substancialmente .

Al igual que en los resultados de la tabla 4.1, y para ambos periodos de

tiempo, hay que diferenciar una vez para conseguir la estacionariedad. Esto

ocurre para todas las variables sometidas a estudio en este apartado.

V.3 .2.2- Cgintegración y relácignes .aelárgo. plázp .,

constante

LPIB

Tal como se ha comentado anteriormente, el período de tiempo

considerado es el comprendido entre 1973 .2 y 1991 .4 . El análisis de la

cointegración y las relaciones a largo plazo se muestran en la tabla 5 .10

variable I LMI

1 LMS

5.6176 (- 5 .69)

0 .8126 (7 .36)

Tabla 5 .10

- 8.2495 (-11 .22)

0.6120 (6.10)

LP -0.78 -0.21 -2.85" -4.71 **

RC -1 .03 -1 .89 -2.75` -3 .54'

RP -1 .98 -1 .97 - 3 .41'* - 3 .49'



Nota 1: (**) sigrúflcativo a11%; (*) significativo al 5%; (+) significativo al 10°/a

Nota 2: Para el contraste de ADF se han eliminado alguno de los retardas para que el estadístico "t" saliera

más sigaifiratiivo.

Nota 3: Entre paréntesis aparece el valor del estadístico "t".

LWR 0.3336 (3 .36) 0.6543 (7.27)

LP 0.9253 (52.55) 1 .0019 (65 .13)

RC .0.0085 (-12 .40)

RP - 0.0051 (- 7.11)

'Dl - 0.0308 (- 7 .69) - 0.0205 (- 5.71)

D2 - 0.0235 (- 5.95) -0 .0237 (-6.70)

D3 - 0.0296 (- 7 .51) -0.0298 (-8 .43)

D774 0.3019 (27 .75)

D78T 0.1025 (13 .13) 0.3064 (41 .91)

D911 0.0443 (5.32)

R2 0.9994 0 .9994

S.E.R. 1 .21% 1 .07%

D-W 1 .68 0.96

F 5745 .9 12457.7

DF -6 .65 '* - 6.77**

ADF -4.83` - 5.16**



Nota 4 : LavariableD911 es una dummy que refleja la caída del muro de 13erlin. Toma el valor +1 a partir de

1991 .1 y cero en el resto

La variable D78T es una dununy que refleja un salto en las series de cantidad de dinero para Francia.

Toma el valor +1 a partir de 1978.1 y cero en el resto

La variable D774 es una dummy que refleja un salto en la serie del agregado amplio para Francia .

Toma el valor+1 en 1977.4 v cero en el resto.

De la observación de los resultados de la tabla anterior podemos destacar

lo siguiente :

a) se obtiene, en ambos casos, un valor unitario de la elasticidad

de la demanda de dinero respecto a los precios (es el mismo resultado que

habíamos obtenido en el capítulo IV).

b) aparece, también en ambos casos, la variable riqueza, aunque el

coeficiente de dicha variable es sensiblemente superior para el agregado amplio .

Este resultado está de acuerdo con el enfoque de la demanda de dinero basado

en la distribución de activos -que hace referencia a los agregados amplios-,

donde la variable de escala adecuada es la riqueza

c) al igual que en el capítulo IV, en el análisis de la cointegración,

surge algún tipo de problema para poder superar el contraste de Dickey-Fuller

ampliado, por lo que ha sido necesario eliminar alguno de los retardos de los

residuos del contraste ADF para que el estadístico "t" correspondiente saliera

significativo. (Véase la nota al pie del cuadro 5 .10) .

244



V.13- RELACIONES A CORTO PLAZO

V.M . 1- Periodo 1974 .1- 1984.4

En este periodo de tiempo esperamos que aparezca dinámica de los tipos

de interés y poca dinámica para la cantidad de dinero ya que durante este

período las autoridades monetarias de los distintos países europeos fijaron, en

general, como objetivo intermedio, el control del crecimiento de la cantidad de

dinero .

Los resultados que se presentan hacen referencia a especificaciones

dinámicas en las que se han utilizado polinomios de Almon y, también, sin la

utilización de dichos polinomios .

a) aagegado estrecho. Ml

Los mejores resultados vienen expresados en las siguientes ecuaciones:

¿EMI = 0.0165 + 1 .8392 * ALPt_ i - 0.0075 * ~RC t_2 +0.2526 * PDLI

(1 .23) (3.01)

(-1.99)

(1.44)

- 0 .6060 * PDL2 - 0.0609 * D1- 0.0285 * D2 - 0.0411 * D3 -

(-2.31) (-7.75) (-3 .68) (-5.31)



- 0 .5415 * ur.l ' 9

(26)

(-2.12)

Distribución deLALPIB

Si no utilizamos polinomios de Almon,

'9 El término upa representa el término de corrección del error


0 1 .0986 3 .0920

1 0.2526 1 .4429

2 -0.1136 -0.5102

Sum 1 .2377

3.1003

R'= 0 .7302


S.E . regresión = 1 .76%

F-statistic =11 .84

ALM1= 0.0179 + 1 .0603 * ALPIBt + 1 .7055 * OLPt.I - 0.0079 * áRCt.2

(1 .33) (3 .28)

(2.80)

(-2.31)

- 0.0595 * Dl - 0 .0282 * D2 - 0.0409 * D3 - 0.5497 * ut-1

(27)

(-7 .53) (-3.65) (-5.30) (-2.13)

R2 = 0.7160

DurbinWatson stat . = 2.0310

S.E . regresión= 1.78%

F-statistic = 12.97

246



En ambas ecuaciones podemos comprobar cómo no aparece dinámica de

la cantidad de dinero (no aparece ningún retraso de dicha variable), mientras

que sí aparece el tipo de interés retrasado en dos períodos de tiempo .

b) airee do amplio, M5

Ahora las mejores ecuaciones obtenidas son las siguientes,

"5 =0.0550 - 0.0048 * ARRPt. I + 0.1850 * PDL1- 0.3656 * PDL2

(18 .19)

(- 1.79)

(2.22)

(-3.16)

- 0.055 * D1- 0.0373 * D2 - 0.0393 * D3 + 0.2989 * D774 -

(-15 .05) (-9.98) (-10.65) (31 .69)

- 0.6980 * ut_j

(-4.85)


(27)

1 lag Coeficiente t-ratio

0 0.6872 4.3919

* 1 0.7850 2 .2241

2 -0 .0441 -0.4325

Sum 0.8281 4.3928



RZ = 0.9807



F-statistisc = 222.26

Sin la utilización de polinomios de Almon la ecuación es,

ALM5 = 0.0544 + 0.7666 * ALPZ - 0.0043 * dRPt.l - 0.0553 * D1

(19.18) (5.22)

(-1.70)

(-15.15)

- 0.0371 * D2 - 0.0391 * D3 + 0.2972 * D774 - 0.7116 * ut 1

(28)

(-10.13) (-10.78) (32.82) (-4.99)

R2 = 0.9808



F-statistic = 262.66

En este caso el resultado no es tan claro ya que, aunque no aparece

dinámica de la cantidad de dinero, los retardos del tipo de interés en ambas

ecuaciones del agregado amplio son poco significativos y, además, el

estadístico DurbinWatson es bastante bajo, lo que nos indica la posible

presencia de autocorrelación en las ecuaciones .

De todas formas podernos decir que aparece una cierta dinámica de los

tipos de interés (el resultado se observa mejor para el agregado estrecho) y una

nula dinámica de la cantidad de dinero tal como esperábamos para este período

de tiempo .

248



Y.3.12- Período 1985 .1,- . 1991 4

Se procede de la misma forma que en el apartado anterior, con la

salvedad de que ahora esperamos poca dinámica de los tipos de interés y más

dinámica en la cantidad de dinero, ya que durante la segunda mitad de la década

de los ochenta, las autoridades monetarias de los principales países europeos,

dejaron de controlar la cantidad de dinero para pasar a controlar el tipo de

interés, debido al fuerte proceso de innovación financiera que se produjo en

dicho período de tiempo, que hizo dificilmente controlable la cantidad de

dinero.

a) agregado estrecho, Ml

La ecuación obtenida, utilizando polinomios de Almon es,

ALMI =0.0379 + 0.2990 * OLMIt_1 + 1 .0172 * OLPt -1 .7501 * OLPO

(6.81) (4.33)

(3.83)

(-4.89)

+ 1 .0454 * OLPt-4 - 0.0062 * SRC - 0.0061 * ARCt-4 + 0.5032 * PDLI

(3.35) (-2 .48) (-3.02) (4.53)

- 0.3040 * PDL2 - 0.0791 * Dl - 0.0260 * D2 - 0.0416 * D3 + 0.0514 * D911

(-2.88) (-19.72) (-8.66) (-18.63) (11 .53)



- 0.0653 * D91It_i - 0.6465 * ut_,

(29)

(-13 .53) (-6 .34)

R2 = 0.9887


S .E . regresión = 0 .37%

F-statistic _ 80.99

Si no utilizamos polinomios de Almon la ecuación obtenida es,

ALMI = 0 .0410 + 0.3023 * ALMl t. l + 0 .9049 * ALPIBt_2 +

(6.88) (4 .05)

(5.22)

+ 0 .4756 * ALPIBt_3 +1 .0739 * OLPt - 2 .0597 * ALPt_3 + 1 .1119 * ALPt-a -

(3.46)

(3.72) (-5.70) (3 .35)

- 0.0066 * ORQ - 0.0059 * OR.Q-4 - 0.0818 * DI - 0.0272 * D2 - 0.0413 * D3

(-2.38) (-2 .66) (-20 .02) (-7 .67) (-17.21)

Distribución del ALPIB lag Coeficiente t-ratio

* 0 0.8334 5 .0929

* 1 0.5032 4.5316

* 2 0.2254 2.1052

Sum 1 .5620 5.6444



+ 0.0546 * D911- 0.0690 * D911 t. 1 - 0.5986 * ut.i

(30)

(11 .81) (-13.64) (-5 .57)

R~ = 0.9868

Durbin-Watson stat . =1 .7198


F-stadstic = 69.65

Tanto si se utilizan polinomios de Almon como si no, el resultado es

parecido ya que la demanda de dinero retardada en un período de tiempo es

significativa . Además, también son significativos retardos del tipo de interés.

b) acre ado amplio MS

La ecuación obtenida en la que se utilizan polinomios de Almon, está

dada por,

áW _0.0569 + 0.2184 * ALM5t., + 0.2788 * ALM5t.3 -

(8.84) (1 .55)

(2.11)

- 0.5289 *ALM5t.4 + 0.3577 * PDLI - 0 .0590 * PDL2 - 0 .0759 * D1-

(- 3 .59)

(3.47)

(-0.61)

(-9.74)

- 0.0503 * D2 - 0.0533 * D3 - 0.5693 * ut.1

(-8.03) (-6.97) (-4.37)

(31)



Distribución del ALPIBr 1

R'= 0.9533

Durbin-Watson stat . = 2 .0535


F-statistic = 56.53

La ecuación en la que no se han utilizado polinomios de Almon, a su vez,

es la siguiente,

áLM5 = 0.0365 + 0.3699 * ALM5 t_1- 0.0540 * Dl - 0 .0267 * D2

(11 .89) (2.25)

(-9.74)

(-7.36)

- 0,0271 * D3 - 0 .5882 * ut_ 1

(32)

(-9.46) (-3.99)

R2 = 0.9241



F-statistic = 53 .57


* 0 0.3568 2 .2616

1 0 .3577 3 .4717

2 0.2388 2.5037

Sum 0 .9533 3.5855



Con la utilización de polinomios de Almon se obtiene un importante

componente dinámico en la cantidad de dinero, y ninguno en los tipos de

interés, mientras que el resultado es el mismo si no utilizamos dichos

polinomios de Almon (aunque en este caso, la dinámica de la cantidad de dinero

es menor) . De aquí podríamos deducir que, para este período de tiempo,

también se observa el cambio en el diseño de la política monetaria ya que, tanto

para agregados estrechos como para los más amplios, son significativos

retardos de la cantidad de dinero . En cuanto a los tipos de interés, siguen

apareciendo retardos de dicha variable, aunque en menor medida para el

agregado amplio.

En definitiva, podemos concluir confirmando la hipótesis de partida, es

decir, que el cambio en el díseño de la política monetaria en la década de los

años ochenta se ha reflejado en diferentes tipos de ecuaciones dinámicas de

demanda de dinero, según que el objetivo intermedio de las autoridades

monetarias, sea el control de la cantidad de dinero, o bien el control de los tipos

de interés .



ANEXO AL CAPÍTULO V : DETERMINACIÓN DE

LA RENTA PERMANENTE



En este anexo vamos a desarrollar el procedimiento que nos permite

calcular la renta permanente . Para ello partiremos de Mauleón (1992a y 1992b) .

Definiremos la renta permanente como el valor de todas las rentas esperadas

futuras, actualizadas a una determinada. tasa de descuento (aunque,

estrictamente, debería ser el tipo de descuento multiplicado por esa cantidad ;

pero como este tipo se considera fijo en "t", no afecta a las estimaciones) .

El problema es encontrar la solución a la siguiente expresión :

S = yxs = t ps . PIBet+s

dondeH puede tender a infinito, o no, Ipl < l, y PIBet±s es el valor esperado para

la renta en el período (t+s) (se utiliza el PIB en lugar de la renta, pues la

demanda de dinero se suele hacer depender de aquel) .

De forma simplificada, consideremos el modelo Bt = a . Bt_, + ut , donde

el valor absoluto de "a" es menor que la unidad, y se trata de resolver la

expresión

substituyendo obtendremos,

S = EHs= 1 ps . Bes



Q =j:Hs=1

ps(Bes - a.Bes.l)

5,H-p'p' Bes ' a . ~Hs=1 p5 Bes-1 =

=S-a.p(S+Bo-PH.BH)

donde Bes = as . Bo . De aquí,

S = a.p(Bo - pH.BH) / (1- a.p) = a.p.Bo .(1- px . aH) / (1 - a . p)

Utilizando la misma nomenclatura que Mauleón, el problema consiste en

resolver,

sabiendo que,

S s= EH

s

Bet+.P . Bt+s

Bt = al . Bt_i + a2 . Bt2 + a3 . Bt_3 + a4 . Bt-4

donde Bt sería el PIB, y p = (1 + i)" l , siendo"i" el tipo de interés relevante .

Siguiendo el procedimiento señalado con anterioridad obtendremos,

0 = Ews=1 ps (BS - al . B, ., - a2 . B.2 - a3 . B,3 - a4 . B") =



_~no

~-1 p' . Bs - al 5',=1 p' . B,-1 - a2 7m ;=1 p' . Bs-2 - a3 7',=1 p', BS-3

-a4 L.~s=1 p' . Bs.4 =

= S - a1 . P(S + Bo - pH . BH) - a2 . p2 (S + Bo + p-1 . B-1- pH-1 . BH-1- pH . BH) -

- a3 . p3 (S + Bo + p-z . B.2 + p- ' . B-1- pH-2 . BH-2 - px 1 . BH 1- pH . BH) -

a4 . p4 (S + Bo + P-3 . B.3 + P-' . B-2 + P-1 . B-1 - p"-3 . BH 3 - pH2 . BH 2 -

px 1 . BH1 - px . BH)

Si H tiende a infinito y como Ipl < 1 la expresión anterior nos queda

como sigue,

0 = S - a1.p.S - a1.p.Bo - a2.p2.S - a2.p2.Bo - a2.p.B-1 - a3.p3 .S - a3.p3 .BO -

a3.p.B-2 - a3.p2.B . 1 - a4.p4.S - a4.p4.Bo - a4.p.B-3 - a4.p2.B-2 - a4.p3.B-1

Ahora, reagrupando términos y despejando obtenemos la expresión

deseada,

S = [(al .p + a2 .P2 + a3 P3 + a4.P 4 ) Bo + (a2.P + a3.P2 + a4.P

3) B-1 + (a3.p +

a4.P2) B-2+ a4.p.B-3J 1 (1 - al.p - a2 .p2 - a3.p3 - a4.P4)



Finalmente, suponiendo que en la ecuación para B t, haya una constante

ao , la renta permanente en "t = 0", estará dada por (i .S + (a~ í ( 1 - al . p - a2, p2 -

a3 .p3- aa.p4)))-



CAPITULO VI : CONCLUSIONES



Para finalizar nuestro trabajo de investigación vamos a comentar cuáles

>on las principales conclusiones que podemos extraer de todo el trabajo

-ealizado ; para ello, iremos recordando cuáles eran los objetivos que nos

habíamos planteado al iniciar la investigación y cuáles han sido los resultados

obtenidos . Previamente, sin embargo, conviene resumir la discusión sobre

cuatro cuestiones previas al desarrollo de las estimaciones, propiamente dichas.

En primer lugar, se plantea el problema de elegir la unidad monetaria a la

que convertir los diferentes agregados nacionales, que están expresados en

moneda nacional, para poder proceder a su agregación . Las diferentes opciones

planteadas y utilizadas por los autores previos a este trabajo de investigación,

consisten en utilizar, o bien marcos alemanes, o bien ECUs; o bien dólares

norteamericanos . Como hemos mostrado en el anexo C, no es lo mismo utilizar

una moneda u otra. Del anexo C deducíamos que no era conveniente utilizar

una moneda ajena a la de los países que fonnan el área sometida a estudio, por

lo que nuestra elección se debía centrar entre ECUs o marcos alemanes . Nos

hemos inclinado por los marcos alemanes, debido a que se han realizado

estimaciones para. períodos de tiempo anteriores a 1979 (que es cuando se

establece el ECU), por lo que habría que construir "cestas" artificiales de

ECUs para poder realizar las estimaciones con dicha moneda . También nos

hemos inclinado por los marcos alemanes porque es la moneda "fuerte" del



grupo de países que entren a formar parte de la Fase Tres del Tratado de

Maastrich y, sin duda alguna, será la moneda de referencia para esa fase .

En segundo lugar, otro de los problemas planteados consiste en la

elección del método para la conversión de macromagnitudes nacionales,

expresadas en moneda nacional, a una moneda en común (en nuestro caso,

marcos alemanes). De los diferentes métodos utilizados por los autores que

han estimado ecuaciones parecidas, el más indicado parece ser la utilización de

un tipo de cambio correspondiente a la teoría de la Paridad del Poder

Adquisitivo (PPP). Ello es así, ya que la elección de un tipo de cambio fijo es

arbitraria, y puede dar lugar a la sobrevaloración o a la infravaloración de los

agregados nacionales según que el tipo de cambio esté sobre o infra valorado .

La elección de un tipo de cambio corriente presenta el inconveniente de que

dicho tipo de cambió no tiene por qué reflejar a corto plazo la diferencia de

precios entre dos países, ya que puede estar muy influenciado por los

movimientos especulativos de capital, o por otras variables .

La mejor elección parece ser el tipo de cambio correspondiente a la

hipótesis PPP, aunque, su cálculo es dificil de realizar . En este trabajo, como se

indica en el capítulo III y en el anexo A, se propone un método alternativo para

el cálculo de este tipo de cambio que se acerque al de la PPP. Dicho método

consiste en la búsqueda de un tipo de cambio medio real que, para cada país

considerado y para cada período de tiempo, reflejaría la teoría de la PPP. Como



se muestra en el anexo A este procedimiento es el adecuado cuando no se

conoce el valor del tipo de cambio correspondiente a la PPP.

El siguiente problema que surge consiste en la determinación del periodo

muestral. Los estudios previos eligen dicho período de tiempo teniendo en

cuenta, únicamente, que sea un período de tiempo posterior a 1979 (que es

cuando entró en funcionamiento el Sistema Monetario Europeo) . En este trabo

de investigación se propone un método alternativo que nos permite saber cuál

debe ser este período muestral (véase el capítulo III) . Este método consiste en

realizar estimaciones a largo plazo para cada uno de los agregados monetarios

considerados, y para cada uno de los subperíodos en los que se divide todo el

espacio muestral . Estas estimaciones se realizan para diferentes puntos de

partición de la muestra total, hasta que la suma de los cuadrados de los residuos

totales (que es la suma de cada uno de las SCR de cada subperíodo) sea

mínima. La elección del periodo a partir de la entrada en funcionamiento del

SME no sería arbitraría, y estájustificada económicamente. .

Un cuarto punto a destacar, consiste en la elección del agregado que se

debe estimar. Los autores pioneros en este tipo de estudios se inclinaron por la

elección de agregadós estrechos, mientras que los estudios más recientes,

consideran la estimación de agregados amplios(aunque algún autor realiza la

estimación tanto de agregados estrechos como de agregados amplios) . En este

trabajo se han realizado estimaciones, tanto para agregados estrechos (que son

262



los más adecuados cuando se analiza la demanda de dinero desde un enfoque

de transacciones), como para agregados amplios y, además, se han estimado

modelos para el cuasidinero (que sería el agregado adecuado cuando se analiza

la demanda de dinero desde el enfoque de la distribución de la riqueza) .

Una vez realizadas estas consideraciones previas podemos pasar a

analizar los objetivos que nos habíamos planteado inicialmente, y a presentar

los resultados obtenidos .

En primer lugar nos planteábamos la posibilidad de que la demanda de

dinero no fuera una demanda de saldos reales . La mayoría de autores suponen

que la elasticidad de la demanda de dinero respecto a los precios es unitaria.

Aquí no se impone dicha restricción y, por el contrario, se ha procedido a su

cálculo . Los resultados obtenidos (tabla 4.2) indican que, efectivamente, dicha

elasticidad es cercana a la unidad a largo plazo, resultado que está de acuerdo

con el obtenido por otros autores previos (aunque no así a corto plazo) .

En segundo lugar, planteábamos la posibilidad de que la variable de

escala no fuera únicamente el PIB, que es la variable considerada usualmente,

sino que también fueran relevantes, la riqueza y la renta permanente,

especialmente para agregados amplios.

La variable riqueza se introduce como variable de escala, porque se

considera que es la adecuada cuando se analiza la demanda de dinero basada en

el enfoque de distribución de activos . El motivo por el que se introduce la renta

263



permanente se explica en el capítulo introductorio, y la razón es que puede

reflejar mejor que la renta corriente el comportamiento de los agentes, sobre

todo desde una óptica intertemporal y, sobre todo también, en la demanda de

dinero por motivo de asignación de la riqueza .

Los resultados obtenidos indican que, para los agregados amplios, es

conveniente utilizar la riqueza como variable de escala, ya que se obtienen

mejores relaciones de cointegración con dicha variable . Incluso, para el caso del

cuasidinero, el PIB es sustituido completamente, en la relación a largo plazo,

por la variable riqueza . En cuanto a la renta permanente, podemos destacar que

si se sustituye el PIB por dicha renta, las ecuaciones empeoran de forma

considerable, mientras que si se modeliza directamente con la renta permanente

se obtienen buenas ecuacíones pero con estadísticos (Durbin-Watson, F,

desviación típica de la regresión, etc.) peores a los obtenidos cuando ésta

variable no está incluida en las estimaciones. Cabe destacar también, que su

inclusión da peores relaciones de cointegración, pero produce unos perfiles

dinámicos más suaves que cuando no se incluye en las estimaciones .

También hay que considerar la introducción de expectativas en las

estimaciones . Tanto para el agregado estrecho, Ml, como para el amplio, M5,

la introducción de diferentes expectativas mejora las ecuaciones presentadas .

Para el cuasidinero no ocurre así pero, como resultados complementarios, se

muestran ecuaciones en las que las expectativas son algo significativas (lo que

264



quizás sea un indicativo de que con especificaciones alternativas pudiera llegar

a serlo) .

A diferencia de estudios previos en los que aparece como significativa

una variable representativa del efecto sustitución, aquí no es así, y sólo para el

agregado estrecho dicho efecto aparece como significativo. Para agregados más

amplios, o bien dicho efecto aparece como poco significativo, o bien aparece

con el signo contrario al esperado . Para intentar captar el efecto sustitución se

han probado las variables propuestas por Tullio et al. (1994), y por Pentecost

(1995), sin que por ello cambien los resultados que acabamos de comentar .

En cuanto al estudio de la dinámica, se ha utilizado, como es habitual en

esta clase de estudios, el Mecanismo de Corrección del Error (MCE), tanto en

una como en dos etapas . Los resultados muestran que es mejor utilizar el

procedimiento bietápico ya que el de una sola etapa (véase el anexo del capítulo

IV) produce un ligero empeoramiento de las ecuaciones presentadas, debido

seguramente, a que se ha tenido que estimar un gran número de parámetros en

relación a los datos disponibles .

Dentro de la dinámica, también se plantea la posibilidad de introducir los

residuos del largo plazo del agregado estrecho en la estimación de la ecuación

dinámica del cuasidinero, y viceversa . Esto se hace así, ya que para un

individuo dado, con una determinada riqueza, la demanda de un activo a largo

plazo la realiza a costa de renunciar a la demanda de dinero para transacciones .

265



Por ello, ambas demandas no deben estimarse de forma individual, sino

conjuntamente . Los resultados obtenidos indican que la demanda de dinero por

motivo de distribución de la riqueza no influye en la demanda de dinero para

transacciones, mientras que la demanda de dinero para transacciones, sí está

influenciada por la demanda de dinero por motivo de distribución de riqueza.

Otro punto que se ha planteado ha sido comprobar si se ha producido o

no, un cambio en la dinámica de la demanda de dinero, debido al cambio de

orientación de la política monetaria. Los resultados obtenidos, aunque no de una

forma muy clara, indican que realmente así ha ocurrido . Esto se ha

comprobado, tanto para el agregado estrecho, Ml, como para el más amplio,

M5.

Por último, cabe destacar que las ecuaciones obtenidas para los

diferentes agregados monetarios tienen un buen comportamiento estadístico,

son razonablemente estables, y pueden ser útiles para la fijación de objetivos de

crecimiento de la oferta monetaria, tal como se indica en diferentes apartados

del capítulo cuarto.

Como señala van Riet (1993), los estudios publicados sobre la demanda

de dinero europea han cumplido un objetivo fundamental, como es demostrar

que, al menos econométricamente, esa demanda global existe. No obstante, y

de acuerdo al mismo autor, todos los estudios son muy preliminares, en lo que

se refiere a un análisis de cuestiones complejas habitualmente discutidas en la

266



literatura sobre la demanda de dinero . Lo que se ha intentado en este trabajo, ha

sido presentar ecuaciones más elaboradas que las ya publicadas, que sean útiles

para la política monetaria que deberá llevar acabo el futuro Banco Central

Europeo, en la etapa Tres de la UEM.



ANEXO A: CONVERSIÓN DE

MACROMAGNITUDES A UNA MONEDA EN

COMÚN



Para la determínación de una función de demanda de dinero que

englobe a diferentes países de la Comunidad Europea, es necesario la

construcción de agregados globales que representen toda el área sometida a

estudio .

Los agregados globales correspondientes a la cantidad de dinero, la

renta y la riqueza se construyen como suma, en una moneda en común (en

nuestro caso en marcos alemanes), de las series individuales

correspondientes para cada país .

El problema que se plantea para la construcción de agregados

globales, es que se requiere convertir los agregados nacionales expresados

en moneda nacional, a marcos alemanes . Para realizar dicha conversión

existen diferentes métodos que consisten ene° : 1) utilizar un tipo de cambio

corriente ; 2) utilizar un tipo de cambio fijo ; 3) utilizar el tipo de cambio

correspondiente a la paridad del poder adquisitivo (PPP)21 . Obviamente, los

métodos 1 y 2 coinciden si el tipo de cambio corriente no varía; el 1 y el 3

coinciden si el tipo de cambio corriente es el de la paridad del poder

`° Aparte de los métodos aquí estudiados existe otro propuesto porT. Bayoumi yP.B . Kenen (1992) queconsiste, para la cantidad de dinero y sobre todo para agregados amplios, en la suma ponderada de lasvariaciones de la cantidad de dinero de cada país considerado individualmente. Analíticamente,

Alg(MERM) = 2:i X * alg(M;)donde Mi yMERm son la cantidad de dinero para cada país 'T' y la correspondiente a nivel agregado(cuando se consideran todos los países como si fueran uno solo). X, representa la ponderación de cadapaís basada en su peso relativo respecto al producto total de la Comunidad en 1987 .` Dentro de la teoría de la PPP existen diferentes variedades que se comentarán más adelante.

269



adquisitivo y el 2 y el 3 coinciden si en los países que forman el área se da la

misma inflación.

Cada uno de los métodos propuestos presentan sus ventajas y sus

inconvenientes . Así, la utilización de un tipo de cambio corriente presenta

las ventajas de que es el adecuado si el tipo de cambio es fijo o cuasi fijo, y

que proporciona una evaluación consistente -la del mercado- de los stocks

de activos financieros en distintos países y en distintas monedas22 . Presenta

los inconvenientes de que, si existen fuertes oscilaciones en el tipo de

cambio, también se producirán fuertes oscilaciones en las magnitudes

agregadas, se producirán saltos en las series en aquellos períodos de tiempo

en los que se produzca un reajuste de la paridad de las monedas y, por

último, el tipo de cambio corriente no tiene por qué reflejar la diferencia de

precios entre países, ya que puede estar influenciado por los movimientos

especulativos de capital, y por otras variables .

La utilización de un tipo de cambio fijo, presenta la ventaja de que es

fácil de usar, y será el adecuado cuando el tipo de cambio fijo coincida con

el de la PPP. Sus inconvenientes provienen de que la elección de este tipo de

cambio es arbitraria, pudiendo dar lugar a magnitudes nacionales que estén

sobrevaloradas o infravaloradas según sea la elección de dicho tipo de

cambio . Cuando las inflaciones de diferentes países varían sensiblemente, la

z_C. Monticelli (1994)

270



lección de un tipo de cambio fijo no es el adecuado ya que no considera

as variaciones del tipo de cambio, y se alejará del tipo de cambio

,orrespondiente a la PPP.

Por último, el tipo de cambio correspondiente a la PPP presenta la

ventaja de que es muy útil para los agregados estrechos -que son los

demandados por motivo transacción- y, como señalan Kremers y Lane

(1992a), el peso de cada país en los agregados globales refleja el tamaño de

su economía real y, por lo tanto, las variaciones del PIB agregado reflejan

las variaciones del PIB nacional . Por contra, presenta el inconveniente de

que su cálculo es muy díficil de realizar.

La utilización de un tipo de cambio correspondiente a la PPP presenta

diferentes modalidades, que son: 1) utilizar un tipo de cambio

correspondiente a la PPP tomado éste respecto a un año considerado como

base . Este método no deja de ser tan arbitrario como la elección de un tipo

de cambio fijo . De hecho, se trata de la elección de un tipo de cambio fijo

que se alejará del verdadero valor del tipo de cambio correspondiente a la

PPP a medida que la inflación entre los diferentes países vaya variando

substancialmente . 2) utilizar un tipo de cambio correspondiente a la PPP

corriente, calculado a partir del tipo de cambio fijo del apartado anterior.

Para el cálculo de dicho tipo de cambio corriente procederíamos de la

siguiente forma: supongamos que tenemos dos países, 1 y 2, y que ePrrss es

27 1



el tipo de cambio correspondiente a la PPP tomando como año base 1985

(erpp85 se define como unidades del país 2 / unidades del país 1) . Pit y P2t

son los precios de los países 1 y 2 respectivamente. Para el cálculo del tipo

de cambio correspondiente a la PPP haríamos,

epppt - eppp85 * P2t/Plt

Este tipo de cambio presenta el mismo inconveniente que antes, que es la

elección arbitraria del tipo de cambio considerado como base .

Una tercera vía, que es la propuesta en este trabajo de investigación,

consiste en utilizar un tipo de cambio correspondiente a la PPP pero,

determinándolo como un promedio. Para su cálculo se procede de la

siguiente forma : dados dos países 1 y 2 se calcula, en primer lugar, un tipo

de cambio medio de la siguiente forma

e* - ETl ( et . PU / Pl t) l T

donde, e* sería un tipo de cambio medio real que, para cada país

considerado, reflejaría la teoría de la PPP; et es el tipo de cambio corriente

(unidades del país 1 / unidades del país 2); P lt y P2t es el nivel de precios de

cada uno de los países considerados y T es el número de períodos . A partir

272



de aquí se determina un tipo de cambio corriente a partir del tipo de cambio

medio calculado previamente,

et =e- .Pit /Nt

Para comprobar cuál es el mejor método de conversión vamos a

realizar un ejemplo imaginario en el que tenemos dos países, A y B y que

queremos convertir el PIB del país A en unidades del país B. Para ello

disponemos de los datos del cuadro A.1

Tabla A.1

tiempo PIBA PA PB e (unidades Blunid. A)

1 500 100 100 100

2 505 100 103 100

-509 100

_108 90

4 510 100 110 95

5 511

112 90

6 525 100 115 86

7 530 100 118 85

8 580 100 122 80



unidades de A.

Nota 2: PA yPB son los precios de los países A yB.

Como podemos comprobar, tras la observación de la tabla A.1 en el

país A no existe inflación mientras que en el B sí, por lo que el tipo de

cambio corriente no refleja la variación de precios (de hecho se mueve en

sentido contrario a la variación de los precios) . Vamos a suponer que

conocemos el tipo de cambio correspondiente a la PPP para el período

inicial, y que éste es el reflejado en la tabla, es decir, 100 unidades de B por

una unidad de A.

9 600 100 127 83

10 650 100 130 87

11 670 100 135 85

12 700 100 136 80

13 715 100 138 76

14 730 100 -140-75

15

Nota 1: El

750 100 150 70

PIB del vaís A viene expresado en unidades de A. por eiemplo en miles de millones de



En la tabla A.2 aparece la conversión del PIB de A, expresado en

unidades de A, a unidades de B según los diferentes procedimientos de

conversión antes comentados.

Tabla A.2

tiempo (1) (2) (3) (4)

1 50000 43500 0000 35630

2 50500 43935 52015 37062

3 45810 44283 54972 39168

4 48450 44370 56100 39974

5 46080 44544 57344 40863

6 45150 45675 60375 43022

7 45050 46110 62540 44564

8 46400 50460 70760 50422

9 49800 52200 76200 54298

10 56550 56550 84500 60212

11 56950 58290 90450 64452

12 56000 60900 95200 67837

13 54340 62205 98670 70310

14 54750 63510 102200 72825



52500 -65250 - 112500

Nota :

(1) utilizando el tipo de cambio comente: PIBA * e

(2) utilizando un tipo de cambio fijo, tomando el periodo 10 como referencia : PIBA * e,0

(3) tomando el tipo de cambio correspondiente a la PPP, suponiendo que conocemos dicho valor

y que es el correspondiente al período 1 : PIBA * e, * (PE / PA)

(4) tomando el tipo de cambio correspondiente a la PPP calculado a partir de un tipo de cambio

medio (método propuesto en este trabajo de investigación) : e* _ (E e x PA / PE) I T = tipo de cambio real

71 .25 y, a partir de aquí, e< =e* x PE / PA

15 80164

En el gráfico A.1 representarnos los cuatro procedimientos y podemos

comprobar lo siguiente : la serie del procedimiento (1) sigue un

comportamiento totalmente errático (debido a que el tipo de cambio no

refleja la variación de precios entre A y B); la serie del procedimiento (2)

presenta un perfil que difiere bastante del de la PPP, debido que tampoco

refleja las variaciones que se han producido en el tipo de cambio; la serie del

procedimiento (3) sería la correcta ya que hemos supuesto que conocemos el

valor del tipo de cambio correspondiente a la PPP, mientras que la serie del

procedimiento (4) sigue un perfil totalmente paralelo al de la PPP, por lo que

parece ser el procedimiento más adecuado cuando el valor del tipo de

cambio correspondiente a la PPP no es conocido .

Para completar nuestro análisis vamos a realizar una estimación, a

largo plazo, utilizando el tipo de cambio corriente, un tipo de cambio fijo

(tomando 1984 como año base) y el propuesto en este trabajo de

276



120000 -GRAFICO A .1

100000 -1

~--

-- - - - - -

- -- -- - - -- -

rr

80000-

70000-1

///r

/~

._---_ ..-

50000- A_.i

rr' `rr40000-

300004 6 8 10 12 14

A 1

=

(1)

; A2

_

(2)

; A3

=

(3)

; A4

-(4)

----- A2

----A4]



investigación (un tipo de cambio correspondiente a la PPP tomando como

base un tipo de cambio medio) . Los resultados para el agregado estrecho

vienen expresados en la tabla A.3 .

Tabla A.3

27 8

variable LM1(1) LM1(2) LM1(4)

constante - 5.6791(- 7.17) - 6 .3199 (- 4 .53) - 5 .7729 (- 6.13)

LPIB 1 .1911 (37 .65) 1 .2076 (19.61) 1 .1985 (32.73)

LWR .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

LP 0.9316 (132.07) 0.9800 (38.56) 0.9118 (78 .75)

RC - 0.0085 (-13.03) - 0.0083 (-11 .89) - 0.0105 (- 8.79)

USRC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 0.0025 (1 .97)

Dl - 0.0499 (- 11 .73) - 0.0459 (-10 .49) - 0.0503 (- 11 .97)

D2 - 0.0486 (- 11 .23) - 0 .0447 (- 10.23) - 0.0487 (- 11 .68)

D3 - 0.0532 (- 12 .57) - 0.0488 (-11 .21) - 0.0532 (-12 .81)

D911 0.0292 (4.38) 0 .0261 (3 .61) 0.0327 (3 .84)

R2 0.9981 0.9990 0.9971

S.E.R. 1 .11% 1 .15% 1 .10%

D-W 1.47 1 .50 1 .53

F 3642 .1 6842.0 2005 .3




Nota 2 : La primera columna corresponde a la utilización de un tipo de cambio corriente ; la segunda a la

utilización de un tipo de cambio fijo con base en 1984 y la tercera corresponde a la utilización de un tipo

de cambio correspondiente a la PPP tomando como base un tipo de cambio medio.

Si comparamos los resultados obtenidos en la tabla anterior podemos

comprobar como las elasticidades, en los tres casos, prácticamente son

iguales. La única diferencia está en que por el tercer método aparece como

significativo el efecto sustitución, mientras que con los otros dos métodos no

ocurre así.

Podemos realizar las mismas estimaciones pero para el agregado

amplio obteniendo unos resultados que vienen reflejados en la tabla A.4,

Tabla A.4

279

variable

constante

LM5 (1)

- 4.3353 (- 4.66)

LM5 (2)

- 8.5546 (- 7.55)

LMS (4)

- 7 .7535 (- 14 .55)

LPIB 1 .1519 (31 .13) 1 .3296 (26 .46) 0 .4113 (3 .30)

LWR 0.8427 (7.49)

LP 1 .0458 (122.68) 1 .0128 (46.33) 0 .9637 (50.68)

-0.0066(-7.78) -0.0038(-6.13) - 0.0051(- 9.95)

Dl 0.0199(-4.09) -0.0179(-4 .53) - 0 .0219 (- 7.73)

D2 I- 0.0243 (- 4.90) - 0.0232 (- 5 .91) - 0.0260 (- 9.29)



11 .05)


Nota 2: La primera columna utiliza un tipo de cambio corriente; la segunda un tipo de cambio fijo con

base 1984 y la tercera un tipo de cambio correspondiente a la PPP tomando como referencia un tipo de

cambio medio.

Ahora las diferencias ya son más acusadas ya que por el

procedimiento de la tercera columna se obtiene como significativa la

variable riqueza -que es la variable de escala adecuada cuando se demanda

dinero para este motivo-, mientras que por los otros dos procedimientos

dicha variable no aparece . Por lo demás los tres procedimientos dan

resultados muy parecidos.

Donde realmente se aprecia la diferencia entre utilizar un método de

conversión u otro está en el cálculo de las ponderaciones tal como se puede

observar en los gráficos A.2, A.3 y A.4 .

D3 - 0 .0276 (- 5.74) - 0 .0232 (- 6 .75) - 0 .0310 (-

D911 0.0167 (2.21)

R2 0 .9980 0.9992 0.9985

S.E.R. 1 .26% 1 .04% 0.9%

D-W 0.86 1 .21 0.93

F 3419 .3 10668 .4 7256.2



En el gráfico A.2 se han representado las ponderaciones para

Alemania (WAL), Francia (WFR) e Italia (WIT) utilizando para su cálculo

un tipo de cambio corriente. Como podemos observar, las ponderaciones

para Alemania y para Francia van perdiendo importancia a medida que va

transcurriendo el tiempo, mientras que para Italia ocurre exactamente lo

contrarío . Este resultado es poco creíble y se debe a que el tipo de cambio

corriente no refleja adecuadamente la variación de los precios que se ha

producido durante este período de tiempo en los países considerados .

En el gráfico A.3 se ha utilizado un tipo de cambio fijo, base 1984,

para el cálculo de las ponderaciones . Como podemos comprobar, la

ponderación correspondiente a Francia se mantiene relativamente constante

mientras que la correspondiente a Italia experimenta un incremento y la de

Alemania un fuerte retroceso. Este resultado, al igual que antes, es poco

creíble y se debe a que, en 1984, el valor de la lira italiana estaba

sobrevalorada respecto al marco alemán.

Por último, en el gráfico A.4 podemos observar el cálculo de las

ponderaciones utilizando el tipo de cambio correspondiente a la PPP

utilizando como referencia un tipo de cambio medio. En este caso las

ponderaciones de cada uno de los tres países se mantienen estables, con

pequeñas variaciones a lo largo del tiempo, dando lugar a un resultado más

creíble, en principio, de acuerdo a la evolución de las economías de estos

28 1



países en el período considerado (de hecho, el crecimiento real de Francia y

Alemania en el período considerado es prácticamente coincidente, y el de

Italia ligeramente superior : así, las ponderaciones deberían ser prácticamente

constantes, aumentando algo la de Italia, y esto es precisamente, lo que

refleja el gráfico A.4) .

Como conclusión podríamos destacar que cuando no se conoce el tipo

de cambio correspondiente a la PPP la mejor alternativa, por lo menos la

menos arbitraria, consiste en la utilización de un tipo de cambio medio a

partir del cual se calcula el tipo de cambio correspondiente a la PPP.



0 .50

0 .45

O A-0

0 .35

0 .30

0 .25

0 .20

GRAFICO A-2

WAL

0

WFR '

WIT

,-iwJ

80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 9178 79

WAL _____ WFR

WIT



0.60.40.3CRAFICOA.3WAL1 1 1 I - 1

1

-

T- 1 1

1

78

79

80

81

82

83

84

85

86 - 87

88.89

.90

91

WAL

_____ WFR

___- WIT



0 .45

0 .40

0 .35-

0 .300 .30

0 .25

0 .20

GRAFICO A.4

WAL

78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91

L- WAL

_____ WFR.

_._- WIT



ANEXO B : ESTIMACIONES PARA TODA LA

MUESTRA DISPONIBLE



B.1- llVTRODUCCIÓN

En este apéndice vamos a presentar las estimaciones correspondientes a

los diferentes agregados monetarios, pero para todo el período de tiempo para

el que se disponen datos . Estas estimaciones, en principio, no tienen mucho

sentido, dado que el Sistema Monetario Europeo no entró en funcionamiento

hasta el año 1979 . Es decir, antes de esta fecha las diferentes monedas no

estaban ligadas entre sí y, por lo tanto, no tenía por qué existir una coordinación

en la ejecución de las diferentes políticas monetarias de cada uno de los

diferentes países sometidos a estudio (aunque los tipos de cambio eran fijos, las

restricciones a los movimientos de capital eran importantes) . Es por ello que

parece carecer de sentido la construcción de agregados globales antes de 1979 .

De todas formas, estas estimaciones -las realizadas incluyendo períodos de

tiempo anteriores a 1979- nos pueden ser útiles para comprobar, si para

periodos más amplios de tiempo, aparece la variable riqueza. y cuál es su

importancia en los diferentes agregados monetarios, si aparece el efecto

sustitución, si la elasticidad de la demanda de dinero respecto a los precios

sigue siendo unitaria, etc . En definitiva, estas estimaciones nos serán útiles para

poder comprobar, sí al alargar el período muestral, se siguen manteniendo las

mismas características que las obtenidas en el capítulo IV.



B.2- RAÍCES UNITARIAS

En primer lugar vamos a analizar si las diferentes variables sometidas a

estudio presentan una raíz unitaria o no . Los resultados están en la tabla B.1

Tabla B. I

Nota 2: a algunos de los valores que salen signíficatívvos en el contraste de ADFse les ha efrninado alguna de

sus valores desplazados para que el estadístico "t� mejore substancialmente

Nota 3: para las diferentes variables utilizadas se ha tornado en la regresión una constante y una tendencia de

tiempo.

288


LMI -2.57 -1 .47 - 8.17`} -4.07"

LM5 -2.05 -1 .58 - 7 .97" - 4.62"

LCD -0.96 -1 .01 -10.66'* -4.54

LPIB -2.49 -2 .01 -7 .95 s' - 3.44'

LWR -6.63" -2.26 -4.19 ' -3 .65"

LP -1 .64 -2.19 -4.06;' - 4.06"

RC -2.36 -2.08 -6.56" -5.21"

RP -1 .93 I -2.00 - 6.33" -3.62 `*

USRC -2 .22 -2 .00 - 9.57" - 3 .68"

USRP

Nota 1 : í**1 sigrácativo

-1 .65

al 1%: (*) significativo

-1 .73 *'- 7 .16** -5 .14

1al 5%: i+) sienificativo al 10%



Nota 4 : el periodo de tiempoes el que abarca desde 1960.2 hasta 1991.4

Analizando los resultados que aparecen en la tabla B.1 podemos

comprobar como todas las variables son I(1) . La variable riqueza presenta un

resultado más ambiguo, pero presenta un coeficiente de tendencia muy

significativo . En definitiva, hay que diferenciar una vez para conseguir

estacionariedad.

B.3- COINTEGRACIÓN Y RELACIONES A LARGO PLAZO

Las relaciones a largo plazo, para el período 1960.2 - 1991 .4, y los

resultados de la cointegración se muestran en la tabla B.2

- 0.0089 (- 5 .30)

I

variable

Tabla B.2

LMl LM5 LCD

constante - 7.1361 (-14.33) 0.0566 (0.06) -13.9490 (-10.51)

LPIB 1 .2486 (60.08) 0.7371 (13 .24) 1 .1716 (14.12)

LWR . . . . . . . . . . . 0.2254 (11 .07) 0 .3113 (9.86)

LP 0.9222 (85.29) 0.9658 (72.97) 1 .0816 (52.56)

RC - 0.0090 (- 6.90) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .



Nota 1 : (**) sígnificatívo al 1 1/5-, (*) significativo al 5%; (+) significativo al 10%

Nota 2 : entre paréntesis figuran los t-ratios

Nota 3 : para el contraste de ADF se han eliminado alguno de los retardos para que el estadístico "t" saliera más

significativo

Si comparamos estos resultados con los obtenidos en la tabla 4.2

podemos realizar las siguientes observaciones:

290

USRC

USRPiD1 - 0.0415 (- 5 .71) - 0 .0248 (- 3 .34)

D2 - 0 .0363 (- 5 .04) - 0.0232 (- 3 .15)

D3 - 0.0407 (- 5.65) .0 .0284 (- 3 .86) -0,0207 (-2.21)

D774 0.3130 (10.27) 0.1173 (2.48)

D78T 0.0780 (5 .84) 0.3177 (28.11) 0 .2636 (2 .48)

D911 0.0469 (2.97) - 0.0762 (- 3.10)

Rz 0.9983 0.9989 0 .9979

S.E.P. 2.88% 2.92% 4.57%

D-W 0.56 0.26 0.36

F 9783 .4 10784.8 8167.4

DF -4 .51 -3 .07 -3 .59

ADF -4.93' -4 .65` - 4.68+



a) la elasticidad de la demanda de dinero respecto a los precios

sigue siendo prácticamente lmitaria, por lo que se puede especificar dicha

demanda, al igual que antes, en términos reales (a largo plazo) .

b) la variable riqueza aparece en menor magnitud, ahora, ya que

sus coeficientes son inferiores a los de la tabla 4 .2 . Para el cuasidinero esta

diferencia es notable, ya que en la tabla 4.2 aparecía como única magnitud de

escala, mientras que ahora pierde mucha importancia en favor del PIB, y

aparece como variable de escala, acompañada del PIB . Una explicación a este

resultado podría ser que en épocas anteriores a 1979, existía poca innovación

financiera y, por lo tanto, no era tan importante el motivo de la asignación de la

riqueza (es decir, el dinero identificable en gran medida con Ml ese período, se

demandaba por motivos de transacción, furndamentalmente) .

c) otra consideración a realizar es que, ahora, la importancia de los

tipos de interés exteriores desaparece, mientras que antes eran significativos

para el agregado estrecho .

d) también cabe observar que las desviaciones típicas de las

regresiones son muy elevadas con respecto a las obtenidas en el capítulo IV.



B.4- RELACIONES ACORTOPLAZO

Para analizar las relaciones a corto plazo, vamos a ir estudiando cada uno

de los agregados monetarios por separado . Antes de proceder, conviene

recordar que seguimos utilizando el mecanismo de corrección del error, y que la

variable ut_, representa el término del error de la relación a largo plazo

desplazada en un período de tiempo .

BA.1- Apareado estrechó-Ml

Para el agregado estrecho y para el período de tiempo comprendido entre

1961 .3 y 1991 .4, la mejor ecuación obtenida es la siguiente,

ALM1= 0.0301 + 0.2634 * ALMlt.4 + 0.5524 * ALPIBt +

(5.33) (3.51)

(6.71)

+ 0.2789 * ALPIBt.4 + 0.7307 * ALPt4 - 0.0056 * ARCt_2 + 0.1967 * MPIBt+,

(2.43)

(3.62) (-2.62) (2.37)

- 0.0584 * D1 - 0.0265 * D2 - 0.0363 * D3 - 0.2661 * ut,

(-7.97) (-5 .26) (-6,67) (-4,46)

R'= 0.8075


S.E. regresión =1 .70%

F-statistic = 46.56

292



De esta ecuación y comparándola con la obtenida para el período 78-91,

ecuación (5), podemos destacar lo siguiente :

a) No se han podido utilizar polinomios de Almon, por lo que los

perfiles dinámicos de la demanda de dinero ante impulsos de sus variables

determinantes serán bastante erráticos .

b) No aparece como significativo el efecto sustitución, a diferencia

de lo que ocurría con la estimación del agregado estrecho para el período 78-91 .

c) Se obtiene una desviación típica de la regresión del 1 .7%

trimestral -0.4% para el período 78-91-, poco compatible con la programación

de objetivos de crecimiento de la cantidad de dinero (demasiado alta) .

d) Al igual que en la ecuación (5) aparecen expectativas, pero en

este caso del AI,PIB adelantado en un período de tiempo. El resto de las

expectativas dan resultados peores, o son poco significativas.

BA2- Agregado "lio, M5

En este caso la mejor ecuación obtenida es,

ALM5 = 0.0351 + 0.0585 * ALM5t_4 + 0.5015 * OLPIBt +

(9.42) (1 .78)

(8.33)

293



+ 0.2760 * ALPIBt-4 + 0.4884 *ALPt-a - 0.0062 * dRPt - 0.0473 * DI

(3.27)

(3.16) (-2.11) (-11 .58)

- 0.0261 * D2 - 0.0314 * D3 + 0.3050 * D774 - 0.0978 * Üt_j

(-7.14) (-8.50) (23 .30) (-2.18)

R' = 0.9054

Durbin-Watson stat. = 2 .02

S.E . regresión =1 .27%

F-statistic =106.2

De la misma forma que en el agregado estrecho, y comparando esta

ecuación con la correspondiente al período 78-91, podemos destacar:

a) No se han podido aplicar polinomios de Almon, ya que las

diferentes variables explicativas de la demanda de dinero no lo aceptaban

b) Al igual que para el periodo 78-91, el efecto sustitución aparece

poco significativo, o con el signo opuesto al esperado

c) Se siguen obteniendo desviaciones típicas sensiblemente

superiores, 1.27% trimestral, a las del período 78-91, 0.47%.

d) En comparación con la ecuación correspondiente al periodo 78-

91, ecuación (13), se obtiene un coeficiente del término del error, aunque

significativo, muy bajo, por lo que la coíntegración de las variables es

discutible .



e) En este caso no aparecen expectativas, ya que su inclusión

empeora la ecuación inicial (empeora la desviación típica de la regresión, o el

estadístico Durbin-Watson, o el estadístico "t" de las diferentes variables, etc.) .

B.4,3- Cuasidinero

Ahora la mejor ecuación obtenida es,

OLCD = 0.1086 + 0.3479 * ALPIBt - 0 .0097 * ARPt_2 -

(7.56) (3 .19)

(-1 .85)

- 0.0133 * LPt+i - 0.0344 * Dl - 0.0502 * D2 - 0.0430 * D3 - 0.1016 * 14_1

(-3 .86) (-5.92) (-8.62) (-7,34) (-2.05)

R2 = 0.5244



F-statistic =17 .96

Al igual que en los dos casos anteriores no se han podido utilizar

polinomios de Almon; el efecto sustitución no era significativo, o bien aparecía

con el signo contrario al esperado ; se obtiene una desviación típica elevada, del

2.25% trimestral, y el coeficiente del término del error, aunque significativo, es

sensiblemente inferior al obtenido para la estimación del cuasidinero del periodo

78-91 .

295



A diferencia del período 78-91, aquí si aparecen como significativas las

expectativas, en este caso, las de los precios adelantados en un período de

tiempo .

B .5- CONCLUSIONES

Como conclusión a este anexo podríamos decir que, para todo el período

muestral, se obtienen unos resultados peores a los obtenidos para el período 78-

91 ya que las desviaciones típicas son superiores, y poco compatibles con la

programación monetaria, por tanto . También se obtienen, al no poder aplicar

polinomios de Almon, perfiles dinámicos bastante erráticas, y tampoco es

significativo el efecto sustitución en ninguno de los tres casos .

Este empeoramiento de los resultados se puede deber a que antes de

1979 las monedas, de los tres países considerados en nuestro estudio, no

estaban ligadas entre sí, y sus correspondientes bancos centrales llevaban a

cabo políticas monetarias no coordinadas . También se debe a que la sustitución

entre monedas era escasa, ya que, a pesar de que los tipos de cambio eran fijos

(período de Bretton Woods), había restricciones importantes a la movilidad de

capitales . Por ambas razones carece de sentido estudiar funciones de demanda



de dinero para períodos de tiempo en los que no existe una coordinación de las

políticas monetarias ni existe la libre circulación de capitales .



ANEXO C : ESTUDIOS DE FUNCIONES DE

DEMANDA DE DINERO EXPRESADAS EN

DÓLARES U.S.A.



En este anexo vamos a presentar la estimación de funciones de

demanda de dinero que estén expresada en una unidad diferente al marco

alemán . En concreto convertiremos todas las variables a dólares de los

Estados Unidos de Norteamérica.

Los motivos por los que se eligió el marco alemán como moneda en

común ya se explicaron en el capítulo primero. Simplemente baste con

recordar ahora que no tiene excesivo sentido realizar estimaciones de

demanda de dinero en una moneda diferente a la de los países a que dicha

demanda hace referencia ya que, como comentaremos más adelante, pueden

surgir problemas en cuanto a los signos y a las variables que aparecen

significativas .

Para comenzar el análisis vamos a determinar, para el periodo de

tiempo comprendido entre 1978 .1 y 1991 .4, las relaciones a largo plazo para

los tres agregados monetarios que hemos ido considerando a lo largo de

nuestro trabajo de investigación, es decir, buscaremos las relaciones a largo

plazo para Ml, M5 y el cuasidinero.

Los resultados que obtengamos en nuestro análisis los compararemos

con las estimaciones a largo plazo obtenidas en marcos alemanes, que

aparecen en la tabla 4 .2 . Los resultados son los siguientes,



Tabla C.1

Nota 1 : (**) significativo al 1% ; (*) significativo al 5%; (t) significativo al 10%

300

variable LM1 LMS LCD

--constante -2 .8222(-2 .75) - -5 .7207(-10.16) -8 .0458(-11A)

LPIB 0.6666 (4 .13) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

LWR 0.4139 (2 .84) 1 .1884 (49 .33) 1 .2437 (40.24)

LP 0.7771 (29.60) 0.7831 (62 .27) 0 .8690 (51 .76)

RC - 0.0074 (- 6 .23) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

RP . . . . . . . . . . . - 0.0041 (- 6.81) . . . . . . . . . . .

USRC 0.0047 (2.47) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

USRP - 0.0057 (- 2 .85) . . . . . . . . . . - 0.0025 (- 2.85)

D1 - 0.0515 (- 14 .30) - 0 .0231 (- 7.23) . . . . . . . . . . .

D2 - 0.0484 (-13.69) - 0.0269 (- 8 .47) - 0.0104 (- 2 .82)

D3 - 0.0528 (- 14 .82) - 0.0322 (- 10 .12) - 0 .0152 (- 4.12)

D911 0,0373 (5.27) 0.0125 (2.49) . . . . . . . . . .

RZ 0.9994 0.9996 0.9993

D-W 1 .37 0.54 0.54

S.E. 0,93% 0.84% 1.13%

F 7242 .9 15811 .6 14048.8

DF - 4.90¢ -3 .33 -2.70

ADF .4.92+ -3 .56 -3 .39



Nota 2 : En el contraste de ADF se han eliminado algunos de los retardos para que el estadístico "t"

saliera más significativo


Nota 4 : El período de estimación es el comprendido entre 1978.1 y 1991.4

De los resultados de la tabla C.1, y comparándolos con los obtenidos

en la tabla 4.2, podemos extraer las siguientes conclusiones:

a) Para el agregado estrecho, M1, aparecen como variables

explicativas significativas la riqueza y los tipos de interés exteriores a largo

plazo cuando, en la estimación realizada en marcos alemanes, dichas

variables no aparecían. Además, el signo de los tipos de interés exteriores a

largo plazo es el contrario al esperado . (Al salir negativo estaría indicando

que al aumentar el tipo de interés exterior se demandaría una menor cantidad

de dinero interior, cuando debería ocurrir al revés) .

b) Para el agregado amplio, M5, desaparece el PIB como

variable explicativa, pasando a ser la única variable de escala la riqueza

mientras que, para el cuasidinero, aparece como variable explicativa el tipo

de interés exterior a largo plazo, y ademas con el signo cambiado respecto al

esperado, y desaparece el tipo de interés propio a largo plazo.

c) Las ecuaciones para M5 y el cuasidinero no están

cointegradas, y la ecuación para M1 sólo lo está marginalmente.



Estos resultados parecen confirmar que surgen toda una serie de

problemas adicionales cuando se realizan estimaciones de demanda de

dinero utilizando para ello una moneda ajena a la de los países sometidos a

estudio . Es por este motivo por el que se ha desechado realizar estimaciones

de demanda de dinero, para los países que forman el área sometida a estudio

considerados como uno solo, en una moneda que no sea la de ninguno de los

países que forman el área .



ANEXO D : GLOSARIO DE LAS PRINCIPALES

VARIABLES UTILIZADAS



AF = activos financieros netos

AR = activos reales

CD = cuasidinero

DM = marcos alemanes

DPPP = variable que representa el efecto sustitución presentado por Tullio et al .

(1994) .

e* = tipo de cambio medio real, que para cada país considerado, refleja la teoría

de la paridad del poder adquisitivo .

FF = francos franceses

i- = tipo de interés exterior

IB = inversión bruta

INF = inflación

INFESP = inflación esperada

K = stock de capital

Ko = stock de capital inicial

L = cantidad de trabajo

LCD = logaritmo del cuasidinero

LM = logaritmo de la cantidad de dinero

LM1= logaritmo de la definición estrecha de la cantidad de dinero

LM5 = logaritmo de la definición amplia de la cantidad de dinero

LP = logaritmo del nivel de precios

304



LPIB = logaritmo del PIB

LRPER = logaritmo de la renta permanente

LY= logaritmo del nivel de renta

LWR = logaritmo de la variable riqueza.

M = cantidad de dinero

Ml = definición estrecha de la cantidad de dinero

M5 = definición amplia de la cantidad de dinero

P = nivel de precios

PDL1, PDL2, . . . . = representa los diferentes sumatorios al utilizar polinomios de

Almon

PIB = producto interior bruto

PPP = teoría de la paridad del poder adquisitivo

R = tipo de interés

RC = tipo de interés a corto plazo

RP= tipo de interés a largo plazo

RPER = renta permanente

SBCC = saldo de la balanza por cuenta comente

SCR = suma de los cuadrados de los residuos

t = tiempo

T = número de períodos de tiempo

USRC = tipo de interés a corto plazo paraU.S.A .

305



USRP = tipo de interés a largo plazo para U.S.A .

%L, wFR y wrr = ponderaciones correspondientes a Alemania, Francia e Italia

receptivamente

WR = variable riqueza

x

tasa de variación del tipo de cambio esperado

Y = nivel de renta

ZESP = valor esperado de la variable Z

ZMED = valor medio de la variable Z



ANEXO E LISTADO DE VARIABLES

AGREGADAS



En este anexo se presenta un listado de las variables agregadas utilizadas

en las estimaciones realizadas a lo largo de todo el trabajo de investigación. Las

variables son las siguiente,

PIB = producto interior bruto agregado expresado en marcos alemanes

WR = variable riqueza expresada. en marcos alemanes

RPER = renta permanente expresada en marcos alemanes

Ml = agregado monetario en sentido estricto expresado en marcos alemanes

MS = agregado amplió expresado en marcos alemanes

CD = cuasidinero

P = deflactor del PIB

RC = tipo de interés a corto plazo expresado en tanto por ciento

RP = tipo de interés a largo plazo expresado en tanto por ciento

El periodo de tiempo considerado es el que abarca desde el primer

trimestre de 1978 hasta el cuarto trimestre de 1991 .



obs PIB WR RPER P

1978 .1 5 .56E+10 2 .39E+11 7 .52E+11 54 .439981978 .2 5 .62E+10 2 .40E+11 7 .67E+11 55 .491821978 .3 5 .56E+10 2 .37E+11 7 .34E+11 56 .641761978 .4 5 .58E+10 2 .37E+11 7 .39E+11 57 .776101979 .1 5 .56E+10 2 .37E+11 7 .39E+11 59 .012191979 .2 5 .55E+10 2 .36E+11 7 .35E+11 60 .153021979 .3 5 .60E+10 2 .37E+11 7 .60E+11 61 .278081979 .4 5 .56E+10 2 .33E+11 7 .39E+11 63 .112191980 .1 5 .56E+10 2 .33E+11 7 .34E+11 64 .953191980 .2 5 .43E+10 2 .30E+11 6 .90E+11 66 .727201980 .3 5 .32E+10 2 .28E+11 6 .62E+11 68 .515421980 .4 5 .23E+10 2 .27E+11 6 .59E+11 69 .955151981 .1 5 .16E+10 2 .25E+11 6 .54E+11 71 .691991981 .2 5 .12E+10 2 .24E+11 6 .62E+11 73 .318121981 .3 5 .04E+10 2 .21E+11 6 .48E+11 75 .217241981 .4 4 .98E+10 2 .16E+11 6 .33E+11 77 .824801982 .1 4 .92E+10 2 .15E+11 6 .30E+11 79 .511581982 .2 4 .85E+10 2 .12E+11 6 .20E+11 81 .234341982 .3 4 .78E+10 2 .12E+11 6 .08E+11 82 .963251982 .4 4 .73E+10 2 .10E+11 6 .06E+11 84 .570021983 .1 4 .69E+10 2 .08E+11 6 .10E+11 86 .688881983 .2 4 .65E+10 2 .06E+11 6 .04E+11 88 .185971983 .3 4 .62E+10 2 .06E+11 6 .02E+11 89 .877671983 .4 4 .57E+10 2 .02E+11 5 .89E+11 92 .054091984 .1 4 .56E+10 2 .01E+11 5 .97E+11 93 .612621984 .2 4 .48E+10 2 .01E+11 5 .76E+11 94 .589611984 .3 4 .51E+10 2 .02E+11 5 .95E+11 95 .845771984 .4 4 .51E+10 2 .02E+11 6 .08E+11 96 .963361985 .1 4 .46E+10 2 .03E+11 5 .82E+11 98 .285111985 .2 4 .47E+10 2 .02E+11 5 .89E+11 99 .348621985 .3 4 .50E+10 2 .03E+11 6 .08E+11 100 .90941985 .4 4 .51E+10 2 .04E+11 6 .08E+11 101 .82721986 .1 4 .48E+10 2 .04E+11 5 .91E+11 103 .43331986 .2 4 .51E+10 2 .03E+11 6 .04E+11 104 .74651986 .3 4 .53E+10 2 .05E+11 6 .13E+11 105 .92311986 .4 4 .56E+10 2 .08E+11 6 .18E+11 106 .48211987 .1 4 .50E+10 2 .09E+11 5 .91E+11 107 .43891987 .2 4 .55E+10 2 .09E+11 6 .09E+11 108 .41711987 .3 4 .56E+10 2 .12E+11 6 .19E+11 108 .82891987 .4 4 .59E+10 2 .12E+11 6 .24E+11 110 .15861988 .1 4 .61E+10 2 .14E+11 6 .24E+11 110 .91561988 .2 4 .63E+10 2 .15E+11 6 .26E+11 111 .81421988 .3 4 .65E+10 2 .17E+11 6 .31E+11 112 .80851988 .4 4 .70E+10 2 .18E+11 6 .42E+11 113 .81991989 .1 4 .76E+10 2 .21E+11 6 .58E+11 114 .99441989 .2 4 .76E+10 2 .22E+11 6 .47E+11 115 .73031989 .3 4 .78E+10 2 .25E+11 6 .44E+11 116 .74561989 .4 4 .79E+10 2 .25E+11 6 .46E+11 118 .50311990 .1 4 .87E+10 2 .27E+11 6 .70E+11 119 .77981990 .2 4 .86E+10 2 .28E+11 6 .60E+11 120 .94771990 .3 4 .93E+10 2 .31E+11 6 .74E+11 122 .15561990 .4 4 .92E+10 2 .33E+11 6 .64E+11 123 .1460



obs PIB WR RPER P

1991 .1 4 .96E+10 2 .35E+11 6 .71E+11 124 .58601991 .2 5 .00E+10 2 .37E+11 6 .83E+11 126 .46421991 .3 5 .01E+10 2 .39E+11 6 .79E+11 127 .60131991 .4 5 .00E+10 2 .41E+11 6 .67E+11 128 .7733



obs mi M5 CD RC RP

1978 .1 7 .98E+11 1 .91E+12 1 .11E+12 7 .887518 8 .9495261978 .2 8 .22E+11 1 .95E+12 1 .12E+12 7 .231341 8 .7365271978 .3 8 .29E+11 1 .96E+12 1 .13E+12 7 .036701 8 .8074141978 .4 8 .88E+11 2 .08E+12 1 .19E+12 7 .000795 8 .7856871979 .1 8 .78E+11 2 .08E+12 1 .21E+12 7 .079701 8 .9491471979 .2 8 .93E+11 2 .10E+12 1 .21E+12 7 .680549 9 .5440241979 .3 9 .03E+11 2 .14E+12 1 .23E+12 9 .080233 10 .125481979 .4 9 .54E+11 2 .23E+12 1 .28E+12 10 .79681 10 .569341980 .1 9 .12E+11 2 .20E+12 1 .29E+12 11 .55753 11 .626131980 .2 9 .12E+11 2 .19E+12 1 .28E+12 11 .68171 11 .989081980 .3 9 .04E+11 2 .18E+12 1 .28E+12 11 .00651 11 .804871980 .4 9 .60E+11 2 .29E+12 1 .33E+12 11 .22075 12 .499491981 .1 9 .22E+11 2 .27E+12 1 .35E+12 12 .37653 13 .238561981 .2 9 .18E+11 2 .27E+12 1 .35E+12 14 .72374 14 .998511981 .3 9 .06E+11 2 .25E+12 1 .34E+12 15 .95234 15 .902931981 .4 9 .51E+11 2 .33E+12 1 .38E+12 14 .98414 15 .190421982 .1 9 .12E+11 2 .32E+12 1 .41E+12 14 .15676 14 .804421982 .2 9 .24E+11 2 .33E+12 1 .41E+12 14 .07428 14 .486631982 .3 9 .34E+11 2 .37E+12 1 .44E+12 13 .17548 14 .334231982 .4 9 .95E+11 2 .49E+12 1 .49E+12 12 .10895 13 .718911983 .1 9 .59E+11 2 .45E+12 1 .49E+12 11 .44378 12 .761961983 .2 9 .73E+11 2 .46E+12 1 .49E+12 10 .97080 12 .351981983 .3 9 .86E+11 2 .50E+12 1 .51E+12 11 .14962 12 .398611983 .4 1 .04E+12 2 .60E+12 1 .55E+12 11 .09936 12 .280211984 .1 9 .97E+11 2 .56E+12 1 .56E+12 10 .74926 11 .753481984 .2 1 .00E+12 2 .56E+12 1 .56E+12 10 .46379 11 .522361984 .3 1 .01E+12 2 .60E+12 1 .59E+12 10 .12288 11 .125541984 .4 1 .09E+12 2 .72E+12 1 .63E+12 9 .665046 10 .486951985 .1 1 .05E+12 2 .71E+12 1 .66E+12 9 .403404 10 .048051985 .2 1 .05E+12 2 .71E+12 1 .66E+12 9 .449790 10 .003991985 .3 1 .07E+12 2 .73E+12 1 .66E+12 8 .778904 9 .6704021985 .4 1 .14E+12 2 .85E+12 1 .71E+12 8 .262894 9 .5517851986 .1 1 .12E+12 2 .87E+12 1 .74E+12 8 .083858 9 .0589871986 .2 1 .13E+12 2 .88E+12 1 .75E+12 6 .956437 7 .9321271986 .3 1 .15E+12 2 .93E+12 1 .78E+12 6 .730752 7 .4648491986 .4 1 .23E+12 3 .06E+12 1 .83E+12 6 .843877 7 .6239051987 .1 1 .19E+12 3 .06E+12 1 .87E+12 6 .872854 7 .5006481987 .2 1 .21E+12 3 .09E+12 1 .88E+12 6 .503467 7 .6010131987 .3 1 .21E+12 3 .13E+12 1 .91E+12 6 .871831 8 .4478991987 .4 1 .28E+12 3 .25E+12 1 .97E+12 7 .330155 8 .6278461988 .1 1 .23E+12 3 .22E+12 2 .00E+12 6 .783384 8 .1543511988 .2 1 .25E+12 3 .27E+12 2 .02E+12 6 .691853 8 .1502981988 .3 1 .26E+12 3 .32E+12 2 .06E+12 7 .133679 8 .3015561988 .4 1 .35E+12 3 .45E+12 2 .10E+12 7 .433508 8 .0451081989 .1 1 .29E+12 3 .49E+12 2 .20E+12 8 .329697 8 .3719611989 .2 1 .32E+12 3 .54E+12 2 .23E+12 8 .628987 8 .5409031989 .3 1 .33E+12 3 .60E+12 2 .27E+12 9 .055434 8 .5017601989 .4 1 .43E+12 3 .75E+12 2 .32E+12 9 .901227 9 .0504361990 .1 1 .36E+12 3 .69E+12 2 .33E+12 9 .979674 9 .7980881990 .2 1 .38E+12 3 .73E+12 2 .35E+12 9 .815214 9 .8758751990 .3 1 .39E+12 3 .81E+12 2 .41E+12 9 .805360 9 .9992341990 .4 1 .50E+12 3 .99E+12 2 .49E+12 9 .984784 10 .02570



obs mi M5 CD RC RP

1991 .1 1 .50E+12 4 .03E+12 2 .53E+12 10 .00550 9 .5618541991 .2 1 .52E+12 4 .09E+12 2 .57E+12 9 .677675 9 .8811461991 .3 1 .53E+12 4 .14E+12 2 .60E+12 9 .814998 10 .021621991 .4 1 .65E+12 4 .32E+12 2 .67E+12 9 .985738 9 .772010



REFERENCIAS BIBIJI()G~ICAS



Angeloni, L, C.Cottarelli y A. Levv, (1992), `'Cross-Border Deposits and

Monetary Aggregates in the Transition to EMU' . Temi di discussione

N° 163 . Servizio Studi. Banca d'Italia .

Angeloni, I. y P. Giucca, (1991), "The role ofmonetary aggregates in the

coordination of monetary policies in the EEC". Quaderni di Ricerca 7 .

Roma, University LUIS S .

Argandoña, A., (1975), "La demanda de dinero en España : 1901 - 1970".

Cuadernos de Economía.

Arnold, I.J.M., (1992), "The derivation of the liquidity ratio in the EMS:

comment on Kremers and Lane". IMF StaffPapers, Vol. 39, N° 1 .

Artís, MI,R.C. Bladen-Hovell yW. Zhang, (1992), "A european money

demand function". Discussion Papers in Economics. N° 85 .

University of Manchester .

Barnett, W.A., (1980), "Economic Monetary Aggregates . An Application of

Index Number and Aggregation Theory". Journal of Econometrics,

Vol 14.



Barr, D., (1992), "The demand for money in Europe : comment on Kremers

and Lane". MStaffPapers, Vol 39, N° 3 .

Barro, R.J., (1991), Macroeconomía. Alianza Universidad Textos . Alianza

Editorial, S.A. Madrid.

Baumol, W.J., (1952), "The transactions demand for cash: an inventory

theoretic approach". Quaterly Journal of Economics.

Bayoumí, T. y P. Kenen, (1992), "Using an EC-widemonetary aggregate in

stage two ofEMU". IMF Workíng Paper, N° 92156.

Bekx, P. y G. Tullio, (1989), "A Note on the European Monetary System,

and the Determination of de DM-dollar Exchange Rate". Cahiers

Economiques de Bruxelles. N° 123 .

Bordo, M.D. y E.U . Choudhri, (1982), "Currency substitution and the

demand for money". Journal of Money, Credit and Banking, 14.

Boughton, J., (1991), "Long-Run Money Demand in Large Industrial

Countries" . IMF StaffPapers . Vo138, N° l .

315



Brainard, W. y J. Tobin, (1968), ``Pitfalis in financial model building" .

American Economic Review.

Brunner, K. y A. H. Meltzer, (1964), "Some further evidence on supply and

demand functions for money" . Journal of Finance .

Cuthbertson, K., (1988), The supply and demand for money. Basil

Blackwell Ltd. New York.

Dickey, D. y W. Fuller, (1981), "Likelihood Ratio Statistics for

Autoregressíve Time Series with a Unit Root". Econometrica, Vol 49,

N° 4 .

Dolado, J.J ., (1982), "Procedimientos de búsqueda de especificación

dinámica : El caso de la demanda de M3 en España". Banco de

España. Servicio de Estudios . Estudios Económicos n° 27.

Engle, R.F. y C .W.J . .Granger, (1987), "Cointegration and Error Correction :

Representation, Estimation and Testing" . Econometrica, Vol 55, N° 2.



Engle, R.F. y B .S. Yoo, (1987), "Forescasting and Testing in Cointegrated

Systems" . Journal ofEconometrics, Vol 35, N° 1 .

Fase, M.M.G. y C.C.A. Winder, (1992), "The demand for money in the

Nederlands and the other EC countries" . CEPS Working Document,

N° 72 .

Fríedman, M., (1985), Una teoría de la función de consumo . Alianza

Universidad . Alianza Editorial S .A . Madrid .

Fuller, W., (1976), Introduction to Statistical Time Series . Jhon Whiley,

New York.

Giucca, P. yA. Levy, (1992), "Monetary Aggregates and Monetary Policy

Coordination on the Way to Economic and Monetary Union : The

Role of Cross-Border Deposits" . Temi di discussione, N° 162 .

Servizio Studi. Banca d'Italia .

Gíucca, P. yA. Levy, (1993), "L'armonizzazione degli aggregate monetari

in vista delFunione economica e monetaria : íl ruolo dei depositi cross-

borde?. Rívista di Politica Economíca.

31 7



Goldfeld, S.M., (1973), "The Demand for Money Revisited" . Brookings

Papers on Economic Activitv .

Goldfeld, S .M., (1976), "The case of the mising money" . Brookings Papers

on Economic Activity .

Goodhart, C ., (1990), "International Financial Linkages" . Special Paper N°

21 . LSE Financial Markets Group .

Granger, C.W.J ., (1983), "Cointegreted variables and error-correcting

models". Universidad de San Diego. Working Paper 8313 .

Greene, W.H., (1993), Econometric Analysis . MacMillan Publishing

Company. New York.

Hagen, J., von, (1993), "Monetary union, money demand and money supply .

A review of the German monetary union" . European Economic

Review. N° 37.

Hall, S .G., S.G.B . Henry y J.B . Wilcox, (1990) " The Long-Run

Determination ofUK Monetary Aggregates" en S.G.B. Henry y K.D.



Patterson (des .), Economic Modelling at the Bank of England.

London. Chapman and Hall . Londres.

Hendry, D.F., (1986), "Econometric Modelling with Cointegeted Variables:

An Overwiew". Oxford Bulletin of Economics and Statistics . Vol. 48.

N° 3 .

Kremers,,J.J.M. y T.D. Lane, (1990), "Economic and monetary integration

and the aggregate demand for money in the EMS".MStaffPapers,

Vol 37, N° 4.

Kremers, J.J.M. y T.D. Lane, (1992a), "The implications ofcross-border

monetary aggregation" . I.M.F . Working Paper 9271 .

Kremers, J.J.M. y T.D . Lane, (1992b), "The derivation of the liquidity ratio

in the EMS: reply to Arnold".MStaff Papers, Vol 39, No l .

Kremers, J.J.M. y T.D. Lane, (1992c), "The demand for money in Europea

reply to Barr". IMF StaffPapers, Vol 39, N° 3 .



Lane, T.D . y S . S . Poloz, (1992), "Currency substitution and cross-border

monetary aggregation: evidence from the G-7". IMF Working Paper,

N° 92/81 .

Mauleón, I., (1988), "La Demanda de Dinero Reconsiderada" . Documento

de trabajo 8709. Servicio de Estudios . Banco de España.

Mauleón, I., (1989), "Oferta y demanda de dinero: Teoría y evidencia

empirica" . Alianza Economía y Finanzas . Alianza Editorial, S.A. .

Mauleón, I., (1992a), "Integración de restricciones macroeconómicas a

corto y largo plazo". Documento de trabajo 9213 . Programa de

Investigaciones Económicas . Fundación Empresa Pública .

Mauleón, I., (1992b), "Integración de restricciones macroeconómicas a

corto y a largo plazo: Generalizaciones" . Documento de trabajo 9215.

Programa de Investigaciones Económicas . Fundación Empresa

Pública.

McKinon, R., (1982), "Currency Substitution and Inestability in the world

dollar standarC . American Economic Review, Vol 72, N° 3 .

320



Monticelli, C., (1994), "Todo el dinero en Europa? Una investigación de las

propiedades económicas de los agregados monetarios extendidos para

toda la U.E." . Moneda v Crédito . N° 199 .

Monticelli, C. y M.0 . Strauss-Kahn, (1992), "European integration and the

demand for broad money" . BIS Working Paper, N° 18.

Pentecost, E.J., (1995), "Currency Substitution and Models of Exchange

Rate Determination" . Invited Paper Prepared for the Applied

Econometrícs Association Conference . Haigerloch, Stuttgart,

Germany.

Perron, P., (1990), "Further Evidence for Breaking Trend Functions in

Macroeconomics Variables" . Princeton University Working Paper,

N° 350.

Pesaran, M.H., R.G . Pierse y M.S. Kumar, (1989), "Econometric analysis of

aggregation in the context of linear predictíon models". Econometrica .

Vol 57, N° 4.



Phillips, P. y S. Ouliaris, (1990), "Asymptotic Properties ofResidual Based

Tests for Cointegration" . Econometrica, Vol 58, N° 1 .

Philhps, P . y P . Perron, (1988), "Testing for a Unit Root in Time Series" .

Biometrika, Vol 75, N° 3 .

Raymond, J.L . y E. Uriel, (1987), Investigación econométrica aplicada : un caso

de estudio . Editorial AC. Madrid.

Riet, A.G. van, (1992), "European integration and the demand for money in the

EC" . De Nederlandsche Bank Quaterly Bulletin, N° 199213 .

Riet, A.G . van, (1993), "Studíes ofEC money demand : survey and assesment" .

De Nederlandsche Bank Quaterly Bulletin .

Russo, M. Y G. Tullio, (1988), "Monetary Pohcy Coordinahon within the

EMS: is there a rule?", en F. Giavazzi, S . Micossi y M. Miller (eds .), The

European Monetary System, Cambridge University Press .



Souza, E. de, P. Giucca y G. Tulho, (1992), "Currency substítution and the

stability ofthe aggregate european money demand function". Very

prelimary and mcomplete draft .

Spinelli, F., (1983), "Currency Substitution, Flexible Exchance Rates, and the

Case for Intemational Monetary Co-Operation ; Discussion of aRecent

Pro~".IMF StaffPapers, Vol 30, N° 4.

Stock, J., (1987), "Asymptotic Properáes ofLeast Square Esfmators of

Cointegrating Vectors" . Econometrica, Vol 55, N° 4.

Tobin, J., (1956), "The interest elasticity oftransactions demand for cash".

Review ofEconomics and Statistics .

Tobin, J., (1958), "Liquidity preference as behaviour towards risk". Review of

Economics Studies .

Tobin, J., (1981), "Money and Finance in the macroeconomic process" . Nobel

lecture. Jomnal ofMoney, Credit and Banking.



Tobin, J., (1982), "The commercial banking firm: A simple model".

Scandinavian Journal ofEconomics .

Tulho, G., E . de Souza y P. Giucca, (1994), "The demand for money functions

in Europe and in Germany before and after the fall of the Benin wa11" .

Documento no publicado . Forma parte del SPES Project n° CT 91-0053

en "The control ofinflatián in the transition to monetary union".



Date post:	27-Sep-2018
Category:	Documents
Upload:	phamngoc
View:	214 times
Download:	0 times

Tesis doctoral de la Universidad de Alicante. Tesi...

Documents