El tamano de las empresas y la transmision de la politica monetaria en Colombia: una aplicacion con la encuesta mensual de expectativas economicas.

Author:Zarate, Hector
Position:Ensayo
Pages:61(27)
 
FREE EXCERPT

Firm size and monetary policy transmission in Colombia

1 Introduccion

En este documento investigamos el efecto de la politica monetaria sobre el desempeno economico de empresas grandes y pequenas en el corto plazo. Desde el punto de vista de las teorias del mercado imperfecto de credito se destacan dos mecanismos con implicaciones diferentes: el mecanismo de la hoja de balance y el de prestamos bancarios. En el primero, la postura de una politica monetaria contraccionista tiene efectos directos e indirectos sobre el estado financiero de las empresas; por un lado, aumenta las tasas de interes de mercado incrementando los intereses de los creditos comerciales, que en una gran proporcion son pactados con tasas variables; esto a su vez disminuye el valor de los activos de las empresas reduciendo el valor del colateral. Por otra parte, se reduce la demanda de los productos y sus ingresos. Estos dos factores se complementan y tienen restricciones en el acceso al sistema financiero, principalmente sobre las empresas pequenas.

De otro lado, en el mecanismo de los prestamos bancarios los cambios en la politica monetaria afectan el volumen de creditos disponibles, ocasionando mayores restricciones a las empresas en el acceso al sistema financiero (Ehrmann, 2005).

La evidencia internacional sugiere que una politica monetaria contraccionista afecta en mayor medida la actividad economica de las empresas pequenas y medianas. (1) Asi, al existir contraccion en el credito es mas probable que los bancos otorguen prestamos a las companias grandes (Ehrmann, 2005).

En el caso colombiano, Betancourt et al. (2008), suponiendo homogeneidad de las firmas y utilizando un modelo de Vectores Autorregresivos con cambio de Regimen (Markov-Switching Vector Autorregresive, MS-VAR), encontraron evidencia de una mayor transferencia de la politica monetaria de largo plazo en estados de alta volatilidad, mientras que en el corto plazo se encontro una transferencia incompleta que es independiente del estado de la economia. En ultimas, en el corto plazo encuentran mayor transmision a (respuesta de) la tasa de interes durante periodos de baja volatilidad.

Es importante considerar los posibles efectos asimetricos de la respuesta ante posturas de politica monetaria. Teniendo en cuenta lo anterior, este trabajo busca comprobar empiricamente si la vulnerabilidad del estado financiero de las firmas pequenas y grandes difiere ante los choques de la politica monetaria. Nuestra metodologia utiliza el indicador del clima de negocios, tanto de firmas grandes como pequenas, elaborado mensualmente con la Encuesta Mensual de Expectativas Economicas (EMEE), como referencia para verificar directamente esta conjetura.

Se estiman dos modelos econometricos utilizando las variables tradicionales en este tipo de ejercicios y adicionando el indicador de clima de los negocios. Cabe destacar que la frecuencia de los datos es mensual. El primer modelo se utiliza como referencia y corresponde a un modelo VAR lineal con cuatro variables: la tasa de interes de los certificados de deposito a termino de 90 dias (DTF), el logaritmo del indice de Precios al Consumidor (IPC), el logaritmo de la Base Monetaria (BM) y el logaritmo del indicador de clima de negocios por tamano de firma. Este modelo busca medir los efectos del cambio de la politica monetaria sobre cada una de las variables y el impacto sobre el clima de los negocios de las firmas grandes y pequenas.

El segundo modelo es un VAR no lineal, utilizando las mismas variables, con cambio de regimen y estimado en un contexto bayesiano (MS-BVAR, por la expresion en ingles: Markov-Switching Bayesian VAR) (Krolzig, 1997). Esta especificacion tiene mayor flexibilidad, permitiendo introducir diferentes estados de la economia y facilitando el modelamiento explicito de los eventos de expansion y contraccion monetaria.

Este trabajo se divide en cuatro secciones incluyendo esta introduccion. En la segunda seccion se presenta la estrategia metodologica y se describen los datos. En la tercera seccion se analizan los resultados de los dos modelos para todas las empresas, y clasificadas segun el tamano. Finalmente se presentan las conclusiones y direcciones futuras de este trabajo.

2 Metodologia

El modelo de referencia utilizado consiste en un VAR de 4 variables (2) de la siguiente forma

[Y.sub.t] = [[m.sub.t], [c.sub.it], [[pi].sub.t] [i.sub.t]]' (1)

donde [Y.sub.t] incluye la variacion anual de los logaritmos de la Base Monetaria ([m.sub.t]), el clima de negocios segun tamano de firma ([c.sub.it]) (3), la tasa de interes DTF ([i.sub.t]) y la variacion anual del logaritmo del IPC ([[pi].sub.t]). La frecuencia de los datos es mensual y corresponde al periodo de diciembre de 2005 a marzo de 2011 para todas las empresas en su conjunto, y de octubre de 2006 a febrero de 2011 para los datos por tamano de firma.

2.1 Modelo MS-BVAR

El modelo sigue las especificaciones de un VAR Markov-Switching (MS-BVAR) de dos regimenes, tal que:

[Y.sub.t] = v([S.sub.t]) + [A.sub.1] ([S.sub.t]) [Y.sub.t-i] + ... + [A.sub.p] ([S.sub.t])[Y.sub.t-p] + B([S.sub.t])[u.sub.t] (2)

donde los interceptas, v([S.sub.t]), las matrices de coeficientes autoregresivos, [A.sub.1] ([S.sub.t]), ..., [A.sub.p] ([S.sub.t]), y las matrices de varianzas y covarianzas dependen del regimen, B([S.sub.t]) B([S.sub.t])', y [u.sub.t] ~ N(0,[I.sub.4]) es el error aleatorio. Por su parte, [S.sub.t] indica el estado de la economia y describe la dependencia de los parametros del modelo VAR en el regimen, y se supone son generados por una cadena de Markov (escondida) discreta con probabilidades de transicion de regimen i al j dadas por, [P.sub.ij] = P [[S.sub.t] = j|[S.sub.t-i] = i], i,j = l,2, las que se suponen constantes en el tiempo. Se supone que cada B([S.sub.t]) es una matriz triangular inferior. Esto configura un modelo conocido en la literatura como MSIAH(2) u VAR(p), por la expresion en ingles 'Markov-Switching Intercept, Autoregressive Parameters and Heteroskedasticity - VAR'.

El conjunto de parametros es:

[THETA] = [vec(v (1))', vec (v (2))', vec(A1(1))', ... , vec([A.sub.p](2))', vech(B(1))', vech(B(2))']'. (3)

Con el objetivo de identificar los parametros del modelo, se supone la varianza en el regimen 1 ([S.sub.t] = l) menor a la del regimen 2 ([S.sub.t] = 2), vease Krolzig (1997) y Brandt (2012).

Para la etapa de estimacion se utilizan metodos bayesianos. Esta estrategia fue elegida por dos razones: primero, porque permite modelar situaciones con diferentes estados de la economia, en este caso los implicados por los regimenes de la politica monetaria; segundo, porque el metodo Bayesiano resulta pertinente, debido a que se puede aplicar para estimar modelos con gran cantidad de parametros aun en presencia de muestras pequenas.

Especificamente, se calcula la moda de la distribucion posterior de cada parametro de la forma reducida del modelo Markov-Switching-VAR. Por su parte, el modelo MS-BVAR se estima con el algoritmo expected maximum (EM) por bloques en dos etapas (Brandt, 2012): 1) obtener los coeficientes de regresion BVAR para cada regimen utilizando una distribucion prior; y 2) calcular la matriz de transicion. Los valores iniciales son elegidos aleatoriamente. Los pasos de esta optimizacion siguen las sugerencias de Sims et al. (2008).

En la segunda etapa, con la moda obtenida se utiliza el muestreador de Gibbs de movimiento multiple de regimen en la simulacion de la distribucion posterior del modelo VAR en forma reducida (vease el apendice). Las distribuciones prior para las probabilidades de transicion se establecen mediante procesos de Dirichlet independientes.

Los impulsos respuesta son dependientes del regimen, la respuesta inmediata se calcula con la siguiente formula (Ehrmann et al., 2003):

[MATHEMATICAL EXPRESSION NOT REPRODUCIBLE IN ASCII] (4)

para r = 1,2, ..., m, la respuesta para h periodos adelante del choque es:

[EXPRESION MATEMATICA IRREPRODUCIBLE EN ASCII] (5)

donde [[??].sub.jr] es la matriz de coeficientes estimados; [u.sub.0] es el vector inicial de perturbaciones tal que todas sus entradas son ceros exceptuando el k-esimo elemento, que es uno y sirve para medir la respuesta de la r-esima serie al impacto en la k-esima variable endogena. [[??].sub.r] es la matriz de descomposicion de la matriz de varianzas y covarianzas. (4) En donde h es el horizonte temporal del impulso respuesta y p representa el numero de rezagos en el modelo VAR. Este algoritmo esta relacionado con los impulsos respuesta generalizados propuestos por Koop et al. (1996). Cabe destacar que las probabilidades de transicion para cada regimen deben caracterizar estados persistentes con el proposito de interpretar correctamente los impulsos respuesta.

Caracteristico de esta metodologia, comparada con otros trabajos como Stock y Watson (2008), ningun estado se supone absorbente en ningun momento del tiempo, asi se permite que la economia pase de periodos de auge a los de recesion.

3 Descripcion de los datos

La Subgerencia de Estudios Economicos del Banco de la Republica realiza mensualmente la encuesta mensual de expectativas economicas, EMEE, con el objetivo de medir las percepciones y expectativas que tienen los empresarios sobre algunas variables de la actividad economica de sus firmas. La Encuesta se realiza...

To continue reading

FREE SIGN UP