Expectativas, Aprendizaje y Credibilidad de la Política Monetaria en España* por Jorge V. Pérez-Rodríguez** Francisco J. Ledesma-Rodríguez*** Manuel Navarro-Ibáñez*** Simón Sosvilla-Rivero**** DOCUMENTO DE TRABAJO 2000-22

Noviembre, 2000

* Agradecemos la colaboración de Irene Olloqui, quien facilitó algunos de los programas utilizados en este trabajo. Toda la responsabilidad del trabajo es de los autores.

** Universidad de las Palmas de Gran Canaria.

*** Universidad de la Laguna.

**** FEDEA y Universidad Complutense.

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Resumen

En este trabajo se evalúa la credibilidad percibida por los agentes ante cambios en los anuncios oficiales de los objetivos monetarios y de tipos de interés. Para ello, en primer lugar se analiza la convergencia entre dichos objetivos y la evolución efectiva de la cantidad de dinero y los tipos de interés de mercado. En segundo lugar, se calcula un indicador de credibilidad que reconoce la presencia de cambios de régimen durante el periodo 1979-1998. Los resultados muestran que existe convergencia, así como que la credibilidad marginal hacia dichos anuncios creció durante el periodo, para la mayor parte de los tipos de interés considerados en este estudio.

Abstract

In this paper we assess the credibility of Bank of Spain’s monetary and interest rate announcements as perceived by the agents. Firstly, we analyze the convergence between the objectives of monetary policy and the evolution of the monetary aggregate and the market interest rates. Secondly, we estimate an index of credibility that recognizes the presence of regime changes from the 1979-1998 period. The results point out the convergence between announcements and market variables. Moreover the marginal credibility increased in the sample period for most of the interest rates studied.

Palabras Clave: Política monetaria, credibilidad, expectativas y aprendizaje. JEL: C22, D83, D84.

1. Introducción

En las últimas décadas, la gestión de la política macroeconómica ha enfatizado la necesidad de que los programas económicos gubernamentales de contenido desinflacionario sean creíbles para los agentes económicos. El papel de las expectativas del público en la credibilidad con que perciben las medidas políticas, así como la reputación de los gestores de política económica, constituye un elemento crucial en el análisis de la efectividad y los costes asociados a las políticas antiinflacionarias. Este límite a la efectividad de la política económica, el carácter no sistemático de las sorpresas, así como la inconsistencia temporal de la planificación bajo expectativas racionales, son señalados en los trabajos de Kydland y Prescott (1977), Barro y Gordon (1983a,b), Canzoneri (1985), Rogoff (1985) y Cuckierman y Meltzer (1986a,b) entre otros. En esta literatura, uno de los argumentos señalados para justificar la falta de credibilidad radica en la inconsistencia temporal de los objetivos preanunciados por el gobierno¹.

La pregunta que se suscita es la de cómo evaluar la credibilidad de los programas antiinflacionarios. El análisis de la importancia de la credibilidad de este tipo de políticas antiinflacionarias ha dado lugar a una literatura empírica que incluye trabajos aplicados a los diferentes países europeos que han utilizado el Sistema Monetario Europeo (SME) como instrumento de convergencia nominal (véase, por ejemplo, Olloqui y Sosvilla, 1999), dado que el paso a un sistema de cambios fijos es uno de los mecanismos que se han sugerido para garantizar la credibilidad. Otra vía alternativa es la evaluación directa de la credibilidad de los anuncios oficiales sobre los instrumentos de la política desinflacionaria de cada país, tales como los objetivos monetarios y los objetivos de tipos de interés².

Todo lo anterior pone de relieve el interés de analizar la valoración de la credibilidad que los agentes conceden a los objetivos monetarios propugnados por el Banco de España (BE) desde 1979 hasta la entrada en vigor de la Tercera Etapa de la Unión Económica y Monetaria (UEM).

¹ Cuando los gestores de la política económica definen sus objetivos en términos de más de una variable, podrían tener incentivos para desviarse de sus anuncios de política macroeconómica, si con ello pudiesen alcanzar una situación mejor. Sin embargo, si los agentes forman sus expectativas de un modo racional, descontarán este incentivo de la autoridad monetaria a incumplir sus políticas preanunciadas.

Este aspecto podría justificarse de varias maneras. En primer lugar, porque, al menos en los pequeños países miembros del SME, los objetivos sobre los tipos de interés son un procedimiento operativo para controlar los tipos de cambio. La combinación de los movimientos de los tipos de interés extranjeros y el potencial de los movimientos de los tipos de cambio dentro de la banda se traslada a un corredor objetivo para los tipos de interés nominales. En segundo lugar, porque la política monetaria en España ha sido de carácter mixto, esto es, agregados monetarios y tipos de interés, aunque en el medio plazo predominase el componente cuantitativo. Y, finalmente, porque los anuncios de caídas o incrementos de los tipos de interés afectan a las expectativas del público.

El objetivo de este trabajo es el estudio de la credibilidad otorgada por los agentes a los objetivos de política económica³. Para ello se incorpora la noción de aprendizaje en el proceso de formación de expectativas en el que se reconoce que los parámetros del modelo cambian en el tiempo, tal y como se postula en la crítica de Lucas (véase, por ejemplo, Favero y Hendry, 1992). De hecho, se utiliza un modelo en el que los agentes, aunque no teniendo toda la información relevante de las variables económicas, son capaces de adaptar los cambios de régimen y aprender del medioambiente económico.

En definitiva, el modelo parte de un mecanismo de expectativas adaptativas en el que el aprendizaje se realiza utilizando mecanismos como el postulado en el filtro de Kalman. El periodo de tiempo analizado abarca desde 1979 hasta 1998. Entre 1979 y 1989 la política monetaria se caracterizaba por no estar ligada a un objetivo supranacional de tipo de cambio, mientras que entre 1989 y 1998 se produjo la transición hacia un nuevo esquema de control monetario que llevó hasta la introducción de la moneda única el 1 de enero de 1999. Desde Enero de 1999 el control de la política monetaria española ha pasado a manos del Banco Central Europeo.

2. Modelización de la credibilidad de una política monetaria antiinflacionista

La credibilidad puede ser definida como el grado de creencia asignado por los agentes a los anuncios o compromisos asumidos por los gestores de la política económica. De esta forma, la credibilidad sería nula cuando los agentes no diesen por ciertos los anuncios públicos y, en el otro extremo, sería máxima cuando los aceptasen absolutamente como seguros.

Los bancos centrales reconocen la importancia de mantener la confianza del público en el desarrollo de la política monetaria para controlar la inflación. Sin embargo, durante determinados periodos de tiempo los agentes económicos se han mostrado escépticos sobre la capacidad de la política monetaria para mantener una baja tasa de inflación. La literatura sobre la inconsistencia temporal se ha centrado en las implicaciones de tal escepticismo y en lo que puede hacerse para mantener la confianza del público en la política monetaria.

Otros trabajos que analizan la credibilidad pero hacia la política de tipos de cambio son los de Hall (1992), Ledesma et al. (1999a, 1999b, 2000a, 2000b), entre otros. En estos últimos se estudia la credibilidad de diversos cambios del SME utilizando, entre otros, esquemas de aprendizaje basados en el filtro de Kalman, donde se demostraba la superioridad de esta metodología a la hora de detectar los eventos ocurridos en el mercado.

El estudio de la credibilidad de la política monetaria debe reconocer el control monetario incompleto de los bancos centrales, ya que incide en su efectividad. Asimismo, un rasgo adicional a tener en cuenta es la dificultad que experimentan los agentes económicos cuando tratan de inferir las preferencias de la autoridad monetaria a partir del crecimiento monetario efectivamente realizado. La variabilidad de los objetivos de política, así como la intensidad con que se persiguen, hace que el público forme sus expectativas sobre las preferencias del banco central a partir de lo que éste ha hecho en el pasado. El modelo de Cuckierman y Meltzer (1986a, 1986b), y su extensión en Weber (1991), trata de recoger estos rasgos.

En este modelo se considera que la inflación es un fenómeno monetario, esto es, que la tasa de inflación coincide con el crecimiento monetario Además, se incorpora una curva de oferta que implica que el output superará su nivel natural cuando la inflación exceda a la que esperan los agentes :

\[y _ {t} - y ^ {n} = \Omega (\pi_ {t} - \pi_ {t} ^ {e})\tag{[1]}\]

En cada periodo, el banco central planifica un crecimiento monetario que puede diferir del crecimiento efectivamente realizado debido al control monetario imperfecto:

\[m _ {t} = m _ {t} ^ {p} + \psi_ {t}\tag{[2]}\]

donde es un término de perturbación aleatoria incorrelado serialmente, con media cero y varianza constante. La función objetivo del banco central viene expresada por:

\[W _ {t} = \sum_ {t = 0} ^ {\infty} \beta^ {t} \left[ - \frac {\pi_ {t} ^ {p ^ {2}}}{2} + b _ {t} \left(y _ {t} - y ^ {n}\right) \right]\tag{[3]}\]

donde es factor de descuento subjetivo de la autoridad monetaria, constituye la parte de la tasa de inflación controlada a través del objetivo monetario b_t representa un parámetro cambiante que refleja las modificaciones en la función objetivo del político. De esta forma, un valor más alto de significaría una mayor ponderación concedida por parte de la autoridad al objetivo de estimular la economía. Supondremos que sigue un proceso autorregresivo dado por:

\[b _ {t} = b + \gamma_ {t}\]

\[\gamma_ {t} = \rho \gamma_ {t - 1} + v _ {t}\tag{[4]}\]

que indica que los objetivos de la autoridad monetaria muestran una cierta persistencia. ρ es el parámetro (entre 0 y 1 garantizando la estacionariedad) del proceso autorregresivo, mientras que es un término de perturbación de media nula y varianza constante.

Combinando las ecuaciones [1] y [3], y considerando que la inflación es un fenómeno monetario, la función objetivo del banco central podría expresarse como sigue:

\[W _ {t} = \sum_ {t = 0} ^ {\infty} \beta^ {t} \left[ - \frac {m _ {t} ^ {p 2}}{2} + \Omega b _ {t} \left(m _ {t} - m _ {t} ^ {e}\right) \right]\tag{[5]}\]

Si se considera que el público desea hacer mínimos sus errores de predicción al cuadrado, su función objetivo vendría expresada por:

\[U _ {t} = - (m _ {t} - m _ {t} ^ {e}) ^ {2}\tag{[6]}\]

A pesar de que el público no conoce las preferencias del banco central para un periodo, la actuación pasada de éste transmite señales que pueden ser utilizadas para su inferencia. Además, los anuncios de política revelan información que contribuye a la formación de las expectativas de los agentes. Estos anuncios vienen determinados por el crecimiento monetario planeado por la autoridad monetaria y un término de perturbación aleatoria.

De esta forma, las expectativas de crecimiento monetario del público, con la información contemporánea disponible, se determinaría como una combinación de las expectativas formuladas con la información disponible en el periodo anterior y de los anuncios del banco central. El anuncio actual se añadiría a la información pasada de modo que:

\[m _ {t} ^ {e} = E _ {t} [ m _ {t} ] = \alpha m _ {t} ^ {a} + (1 - \alpha) E _ {t - 1} [ m _ {t} ]\tag{[7]}\]

donde α es el parámetro de credibilidad marginal que mide la influencia de los anuncios en las expectativas del público.

Una cuestión clave para el estudio empírico de la credibilidad de la política monetaria sería el de la determinación del mecanismo utilizado por el público para generar la expectativa Asimismo, debería considerarse que el proceso de aprendizaje de los agentes renueva incluso los parámetros del mecanismo de formación de expectativas.

La hipótesis de expectativas formadas por los agentes con la información disponible en el periodo anterior puede adoptar diferentes esquemas. En primer lugar, podría formarse de acuerdo a un proceso adaptativo (es decir, un individuo revisa sus expectativas cada periodo a través de una proporción del error observado más reciente). En segundo lugar, podría formarse según una expectativa racional. Esta hipótesis distingue la versión fuerte (aquélla en la que los agentes tienen conocimiento completo del sistema económico; es decir, conocen toda la información disponible, por lo que no necesitan formar expectativas⁴), de la versión menos fuerte (racionalidad débil), donde se supone que las expectativas de los agentes son una medida correcta, pero no hacen supuestos específicos sobre cómo los agentes llegan a formar estas expectativas (Feige y Pearce, 1976). En este último contexto se supone que los agentes utilizan únicamente un modelo univariante para formar estas expectativas.

En tercer lugar, se podría considerar una clase de mecanismos que, no conteniendo toda la información, son capaces de adaptar los cambios de régimen e incorporar el proceso de aprendizaje por parte de los agentes. La cuestión del aprendizaje es importante en el contexto de expectativas racionales. Dicho aprendizaje puede ser modelizado atendiendo a modelos de aprendizaje racional (supuesto fuerte, por ejemplo, los modelos de Friedman (1975), Townsed (1978) y Bray y Krepps (1984)), donde se hace el supuesto de que los agentes conocen la estructura del modelo, aunque algunos de los parámetros son desconocidos, o alternativamente, considerando modelos de aprendizaje racional limitados (supuesto débil, por ejemplo, Bray y Savin, 1986), donde se realiza el supuesto de que los agentes utilizan reglas razonables de aprendizaje para formar expectativas, y donde estas reglas permanecen constantes en el tiempo. Sin embargo, si se tiene en cuenta la crítica de Lucas, se aprecia que la conducta de los parámetros en las reglas de aprendizaje desempeña un importante papel en la forma que adopte el equilibrio del sistema económico analizado.

En definitiva, el estudio de la credibilidad debería incorporar la formación de una expectativa, así como un procesamiento de información y aprendizaje por parte de los agentes, frente a las señales emitidas por las autoridades de la política económica. El proceso de aprendizaje debería incorporar la renovación del valor de las expectativas con la nueva información, pero también la revisión de las propias reglas de formación de las expectativas. Desde esta perspectiva, en este trabajo se pretende analizar la credibilidad de la política monetaria del Banco de España, bajo un mecanismo de formación de expectativas en el que se reconozca la también importancia de la renovación no sólo del valor esperado de la variable sino de los parámetros que caracterizan el mecanismo de formación de las expectativas.

⁴ Este conocimiento incluye la forma funcional, los parámetros y el proceso exógeno del sistema.

A partir del modelo de Cuckierman y Meltzer (1986b), en el que la ecuación [7] indica el mecanismo de formación de expectativas, será necesario introducir la variabilidad del parámetro que pondera el anuncio. Asimismo, el tratamiento empírico de la influencia de los anuncios en las expectativas requiere suponer que existen expectativas racionales, es decir, que el valor observado coincidirá con la expectativa formulada con toda la información disponible en el periodo t. De esta forma, se obtiene:

\[m _ {t} - E _ {t - 1} [ m _ {t} ] = \alpha_ {t} [ m _ {t} ^ {a} - E _ {t - 1} [ m _ {t} ] ]\tag{[8]}\]

La existencia de un proceso de aprendizaje supone que los agentes aprovechan la nueva información que reciben no sólo para calcular los nuevos valores esperados de las variables, sino también para revisar las reglas de formación de las expectativas racionales (cuando la nueva información se refiere al proceso). Los agentes forman sus previsiones sobre la política monetaria tomando expectativas matemáticas condicionales del proceso que gobierna dicha política. Así, sería razonable que variase en el tiempo conforme llega nueva información, cambiando y adaptándose de forma gradual a cada régimen, haciendo operativo de esta forma el aprendizaje .

3. Los datos

Los datos utilizados en este análisis son mensuales, y corresponden con las variables que se definen en el Cuadro 1. En primer lugar, la política monetaria está delimitada por LINF, LSUP y M desde 1980 hasta junio de 1994, que representan respectivamente el límite inferior, el límite superior y la evolución efectiva del objetivo monetario del Banco de España. Cabe resaltar que hasta 1983 los objetivos corresponden a M3, mientras que a partir de 1984 hacen referencia a ALP. En segundo lugar, como tipos de interés de mercado se utilizan los tipos de interés a un día, tres y seis meses y un año negociados en el mercado interbancario (I1D, I3M, I6M y I12M, respectivamente); los tipos de interés de valores negociados a corto plazo en el Mercado Primario de letras a un año (L1A), los tipos de interés de los pagarés de empresa a un año (PE1A) y los tipos de los bonos a tres años (B3A); y finalmente, los tipos de los bonos a tres años negociados en el Mercado Secundario de Deuda Pública (B3As). En segundo lugar, como tipos de interés oficiales seleccionamos los de los Préstamos de Regulación Monetaria y Certificados del Banco de España (PRM), el tipo de interés interbancario a un año (I12M), el tipo de las Letras a un año (L1A) y los tipos de los Bonos a tres años (B3A)(Estrada et al, 1994).

⁵ Véase Marcet y Sargent (1988, 1989a, 1989b), Woodford (1990) y Hall (1992).

El periodo de análisis se extiende desde septiembre de 1979 a diciembre de 1998, para los tipos de interés del mercado interbancario y los tipos de interés de los préstamos de regulación monetaria, y desde agosto de 1987 a diciembre de 1998 para el resto de los activos.

Cuadro 1. Descripción de las variables utilizadas.

La elección de dicho periodo muestral pretende ilustrar el devenir de tres grandes periodos en la historia de la política monetaria reciente: el control monetario característico de una economía relativamente cerrada (1978-1983), la transición hacia un nuevo esquema de control monetario (1984- junio de 1989) y el diseño del control monetario en un contexto de plena integración en el Sistema Monetario Europeo (1989-1998).

El Cuadro 2 muestra las correlaciones entre los distintos tipos de interés analizados en este trabajo, observándose una elevada correlación y asociación lineal entre todos los tipos de interés. Además, las correlaciones disminuyen con el incremento en la diferencia entre los plazos de vencimiento de los valores. En el Gráfico 1 se presenta la evolución de los tipos de interés estudiados, mientras que en el Gráfico 2 se hace lo propio con los objetivos y la evolución efectiva de la cantidad de dinero.

Cuadro 2. Correlaciones entre los tipos de interés.

Hay que tener en cuenta que el proceso de liberalización de los tipos de interés bancarios de activos y pasivos, que se extendió entre 1978 y 1987, y la aparición de fuertes necesidades de endeudamiento público, financiadas con la emisión de títulos negociables en los mercados de capitales, propiciaron una extensión de las fluctuaciones de los tipos de interés interbancarios a otros mercados internos y de cambios. Así, muchos agentes económicos experimentaron unos niveles elevados de riesgo que afectaron a sus decisiones de inversión y financiación. Por ello, el Banco de España comenzó a relajar el control de los activos de caja en favor de una variable instrumental de tipos de interés (en concreto, de un tipo de interés a muy corto plazo) con el ánimo de que el control de dicho tipo repercutiese, a través de las expectativas, en una evolución más estable de los tipos de interés a largo plazo de la estructura temporal de los tipos de interés. Estos aspectos modificaron las expectativas de los agentes, por lo que inevitablemente se produjo un cambio de régimen.

Gráfico 1: Tipos de interés

Gráfico 2 2.1 Evolución de los objetivos de política monetaria y de la cantidad de dinero (datos anuales)

2.2 Evolución de los objetivos de política monetaria y de la cantidad de dinero (datos mensuales)

4. Análisis de convergencia entre los anuncios y los valores observados de las variables

Al aplicar el concepto general de credibilidad al ámbito de los tipos de interés se alude a la percepción de los agentes respecto a las reglas que rigen el funcionamiento de la política monetaria (esto es, al compromiso de las autoridades monetarias de proporcionar un tipo de interés oficial que sea equivalente al tipo de mercado). Si un régimen fuese creíble, los agentes considerarían que los tipos oficiales o anunciados son bastante próximos a los tipos de mercado. Sin embargo, si no fuese creíble existirían expectativas de cambio. De esta forma, el grado de credibilidad de los tipos de interés es muy importante por cuanto no sólo incide en su propia estabilidad sino también en los efectos reales derivados de la aplicación de las políticas económicas. Algunos estudios, como por ejemplo Estrada et al. (1994), muestran que la relación entre los valores reales y los anuncios de política económica (por ejemplo de los tipos de interés), es muy estrecha, si bien existen diferencias entre el tipo de activo negociado y el plazo .

En el caso español, estos autores indican que los tipos de mercado pivotan sobre tres tipos de interés: el tipo oficial que establecía el Banco de España en la subasta decenal de certificados, y que indicaba el sentido de la política monetaria para eliminar o reducir las tensiones de liquidez; el tipo de emisión de las Letras del Tesoro, que influía de forma decisiva en los mercados de Deuda Pública; y la situación en el mercado interbancario para los plazos más largos, que parecían reflejar de forma relativamente sólida las expectativas de los agentes privados.

Unos de los aspectos importantes de este trabajo pasa por detectar la presencia de cambios de régimen. En este sentido, puede entenderse, como primer paso, el análisis de la convergencia entre los tipos de interés.

En los tipos de interés del mercado interbancario, su impacto se produce con gran rapidez, al transmitirse a todos los plazos de la curva de rendimientos. Ayuso et al. (1994) estimaron las ecuaciones para la media y varianza condicional de los tipos diarios en diversos plazos, calculando el tiempo que transcurría para completar el 100% del ajuste. En tramos más cortos (a un día) el ajuste era más rápido que en el caso de los tramos más largos, que es más lento. Para los tipos de interés de la Deuda Pública, los tipos a 3 meses y un año respondían, ya que reflejan de forma más sólida las expectativas de los agentes. La influencia de las variaciones en los tipos de interés que establecen las autoridades monetarias sobre el gasto agregado del sector privado depende fundamentalmente de cómo se transmiten dichas variaciones hacia aquellos tipos de interés que son relevantes para las decisiones de ahorro, inversión y consumo. Entre estos, ocupan un lugar destacado los tipos de interés negociados en los mercados bancarios, dada la importancia que tienen las entidades de crédito en la financiación del sector privado y en la provisión de instrumentos de colocación del ahorro de dicho sector.

4.1. Integración y Cointegración

Una primera forma de estudiar la verosimilitud otorgada por los agentes a los anuncios de política monetaria consiste en llevar a cabo un análisis de convergencia entre las variables que se muestran en el Cuadro 1. Para ello se desarrolla una estrategia de contraste basada en el análisis de las propiedades de integración de las series, así como de su cointegración⁷.

4.1.1. Integración

En primer lugar, para comprobar el orden de integración de las variables se utiliza el contraste Dickey y Fuller Aumentado (ADF) y el contraste de Phillips y Perron (PP) que corrige de forma no paramétrica las estimaciones de los errores estándar de los parámetros en el modelo de Dickey y Fuller (abandonando el supuesto de perturbaciones independientes e idénticamente distribuidas). Adicionalmente, y debido a la baja potencia de estos contrastes, el estudio de la existencia de integrabilidad se complementa con un contraste cuya hipótesis nula es la estacionariedad, concretamente, el propuesto por Kwiatkowski, Phillips, Schmidt y Shin (KPSS, 1992).

⁷ Se utiliza una estrategia seguida, por ejemplo, en Olloqui y Sosvilla (1999) para analizar la convergencia de las tasas de inflación de algunos países europeos.

Cuadro 3. Contrastes de raíces unitarias convencionales.

Panel (B). Tipos de interés. Periodo 1987-1998

Nota: Valores críticos de los test ADF y PP obtenidos de MacKinnon (1991). Valores críticos del test KPSS obtenidos de Kwiatkowski, Phillips, Schmidt y Shin (1992). El número de retardos p elegido y el punto de truncamiento l se han utilizando la expresión , siendo floor el número entero más pequeño. Para no recargar el cuadro, representamos con a la significación estadística al 1% y con b los que rechazan la hipótesis nula en los test ADF y PP. La letra c denota no rechazar la hipótesis nula de estacionariedad en el test KPSS.

En el Cuadro 3 se presentan los resultados de los tres contrastes de integración para cada una de las variables analizadas. En particular, en las cuatro primeras columnas del cuadro se muestran los resultados de los contrastes ADF y PP que contrastan la hipótesis nula de I(1) frente a I(0). En todos los contrastes se distingue la presencia - en la parte determinista de la ecuación - de una constante y de una constante y una tendencia determinística. Por otra parte, se ha elegido un número de retardos igual a 4 en el contraste ADF. De la misma forma, para los contrastes PP y KPSS se utiliza también como punto de truncamiento el valor 4. Como puede observarse, a partir de los contrastes ADF y PP no se rechaza la hipótesis nula de que las series sean I(1), mientras que en el contraste KPSS se rechaza que las series sean estacionarias.

4.1.2. Cointegración

Una vez que se observa que las variables poseen un mismo orden de integrabilidad, se procede a la contrastación de la existencia o no de cointegración. El contraste de cointegración básico de Phillips y Ouliaris (1990) analiza la posible existencia de una raíz unitaria en los residuos de la relación de cointegración. Este contraste se basa en la aplicación del test de Phillips y Perron (1988) a los residuos de la regresión anterior, bajo la hipótesis nula de no cointegración. Las estimaciones se obtienen a partir del estadístico multivariante de la traza para la cointegración desarrollado por Phillips y Ouliaris (1990). Estos resultados se obtienen tanto para el caso en que existe una constante como para aquél cuyo proceso generador de datos incluye, además, una tendencia lineal.

En estas estimaciones se relacionan los tipos de interés de mercado y los tipos de interés que en este trabajo se tomen como anuncios. Aunque se considere generalmente que el tipo oficial es el de los préstamos de regulación monetaria (PRM), también se han considerado los tipos a un año negociados en el mercado interbancario de depósitos (I12M) así como los de emisión de las letras a un año (L1A) y de los bonos a tres años (B3A), tal y como se hace en Estrada et al. (1994). Asimismo, se examinan relaciones entre los objetivos monetarios y el agregado monetario. En el caso de los tipos de interés, dado que el periodo muestral es relativamente corto para algunos de los valores, se ha aplicado la metodología exclusivamente al periodo 1979-1998, considerando como tipos de interés de mercado a los del mercado interbancario y como anuncios a los tipos de PRM y I12M, respectivamente.

Cuadro 4. Estimaciones de Phillips y Ouliaris (1990) empleando el estadístico de la traza. Vectores de cointegración. Valores normalizados según la distinta especificación del PGD (constante, constante y tendencia). Periodo 1979-1998.

Nota: Los valores críticos de Z_t con constante en la relación de cointegración son 1% -3.96 y 5% -3.37. Introduciendo constante y tendencia lineal en la relación de cointegración, los valores críticos son: 1% - 4.36 y 5% -3.80. Entre corchetes aparece el p-valor de la hipótesis nula α=0 y β=1.

El Cuadro 4 muestra los resultados del contraste de Phillips y Ouliaris. Los resultados sugieren, en términos del estadístico Z_t para los residuos de cointegración y del contraste de Wald, que los tipos de interés del mercado interbancario estarían cointegrados con los tipos de interés que se consideran anuncios oficiales, y que el coeficiente de la relación está muy próximo a la unidad.

En cuanto a los agregados monetarios, cuyos resultados se presentan en el último panel del Cuadro 4, puede observarse que el análisis de los residuos de la relación de cointegración muestra, tanto en el caso en que se incluye la constante como en el que se introduce la constante y la tendencia, el rechazo de la hipótesis alternativa de cointegración. Ello puede justificarse por la existencia de posibles cambios de estructura en la evolución de la tasa de crecimiento del dinero⁸.

Debido a la posible presencia de cambios de estructura, se aplica otra metodología que reconoce la posible inestabilidad paramétrica . De esta forma, se estudia tanto la existencia de integración como de cointegración en presencia de cambios de régimen determinados endógenamente. Para ello, se realiza el contraste de raíces unitarias de Perron (1997), que detectan la posible ruptura de forma endógena. Este contraste se basa en el siguiente modelo:

De hecho, en la evolución de la cantidad de dinero y de los tipos de interés se encuentran diferentes acontecimientos, como la reformulación hacia un agregado monetario más amplio y el cambio de legislación bancaria y de los mercados financieros de 1984, que permiten argumentar a favor de la consideración en el estudio de la existencia de cambios de régimen en dichas variables.

⁹ Para considerar estos hechos no utilizamos los métodos clásicos que, basándose en fechas conocidas de tales eventos, realizan las estimaciones de los modelos suponiendo que estos cambios son exógenamente determinados. Perron (1989) proporciona evidencia de que los cambios de estructura pueden tener importantes efectos sobre los contrastes de raíz unitaria aplicados a series macroeconómicas. Sin

\[m _ {t} = \mu + \beta_ {1} D U _ {t} + \beta_ {2} D (T _ {B}) _ {t} + \beta_ {3} t + \beta_ {4} D T _ {t} + \alpha m _ {t - 1} + \sum_ {i = 1} ^ {p} c _ {i} \Delta m _ {t - i} + u _ {t}\]

donde µ la constante t es la tendencia, el punto de cambio endógenamente determinado. si , o 0 en caso contrario; si , o 0 en caso contrario, 1(.) es una función indicador y si en caso contrario. El Cuadro 5 muestra los resultados estimados para el estadístico t-Student para la hipótesis nula de que

Cuadro 5. Tests de raíces unitarias de Perron (1997).

Nota: Los valores críticos para la muestra que abarca desde 1979-1998 son para , mientras que para el periodo 1987-1998 se corresponden con los de T=100. En el primer caso son al 1% y al 5% respectivamente. Para el periodo 1987-1998 son –6.21 y –5.55 al 1% y al 5% respectivamente. La letra a denota que se rechaza la hipótesis nula de integrabilidad tanto al 5% como al 1%.

Como se observa en el Cuadro 5, en general, al 1% en todos los casos (y al 5% en casi todos) se acepta la hipótesis nula de integrabilidad de las variables en presencia de un cambio de estructura. Las fechas de ruptura detectadas a través del contraste de Perron, que es el de más alta potencia, incluyen algunos episodios importantes de la historia de la política monetaria y de la política cambiaria en España. En este sentido, suelen repetirse fechas en torno a la entrada de la peseta en el SME en junio de 1989. Asimismo, se detecta una ruptura entre finales del año 1992 (tras la tormenta de septiembre) y antes de la ampliación de las bandas del Mecanismo de Intervención de Cambios de agosto de 1993 y de la devaluación de la peseta y el escudo en mayo de 1993.

embargo, estos resultados son obtenidos utilizando un punto de corte exógeno. Zivot y Andrews (1992), entre otros, extendieron esta metodología desarrollando tests de raíces unitarias donde los puntos de corte son determinados endógenamente por el modelo.

Por su parte, la fecha de marzo de 1989 (detectada en el caso de los PRM) coincide con la subida de los tipos de interés de los PRM al 13.75%. Ello se daba en un contexto claro de restricción crediticia, ya que el 31 de enero de ese año el Banco de España había subido el coeficiente de caja al 18%, estableciendo también un depósito previo del 30% para las operaciones de endeudamieto en divisas. En torno a estas fechas parece existir un cambio más marcado en el signo de la política monetaria. La fecha de septiembre de 1993, además de reflejar una relajación de la política monetaria tras la ampliación de las bandas, indica un agravamiento de la denominada “guerra de los créditos hipotecarios” liderada por el Banco de Santander.

Una vez que se ha determinado el mismo orden de integración en las variables, se procede a examinar la existencia de relaciones de cointegración en presencia de un cambio de estructura. Para contrastar la hipótesis nula de no cointegración frente a la alternativa de cointegración con un cambio de régimen se utiliza el método de Gregory y Hansen (1996), si bien éste no proporciona suficiente información acerca de si se produce o no un cambio de régimen. Este contraste generaliza el propuesto por Engle y Granger (1987) permitiendo contrastar la hipótesis de si existe cointegración en presencia de cambio estructural cuando la fecha en que se produce la ruptura es desconocida. El modelo utilizado en este trabajo es:

\[m _ {t} = \mu_ {1} + \mu_ {2} D U _ {t} + \beta_ {1} m _ {t} ^ {a} + \beta_ {2} m _ {t} ^ {a} D U _ {t} + u _ {t}\]

que se corresponde con el modelo 4 de Gregory y Hansen (1996); donde si , cero en caso contrario y T_B es el periodo de ruptura que se determina endógenamente; es la constante antes del cambio de régimen y µ₂ es la constante después del cambio de régimen, es la pendiente antes del cambio la pendiente después del cambio. La determinación del punto de ruptura se hace analizando los residuos del modelo y eligiendo el valor , tal que el punto t pertenece al intervalo definido por . El Cuadro 6 muestra los resultados del análisis de cointegración en presencia de ruptura estructural.

Cuadro 6. Resultados de las regresiones de cointegración de Gregory y Hansen (1996) para los tipos de interés del mercado interbancario y agregado monetario.

Nota: Los valores críticos asintóticos aproximados para el modelo con un regresor, constante y cambio de estructura son 1%, -5.47; 5%, -4.95 y 10%, -4.68.

Puede observarse que existe una ruptura estructural, además de que el análisis de los residuos, en el caso de incluir una constante en la relación, no permite rechazar la hipótesis de cointegración en presencia de cambio de régimen al rechazarse siempre la hipótesis nula de no cointegración. La fecha de 1980 parece constituir un cambio estructural para la relación entre los tipos a seis meses y los anuncios. Ello puede explicarse porque los incrementos sucesivos del precio del petróleo, la inflación y las turbulencias en los mercados financieros internacionales obligaron a situar el ritmo de crecimiento de la oferta monetaria en la zona inferior de la banda de objetivos. Por su parte, en las relaciones en las que se utiliza el tipo interbancario a doce meses como anuncio se repite la fecha en torno a marzo y abril de 1996, coincidiendo con las elecciones generales y abriendo un periodo de incertidumbre de búsqueda de apoyos por parte del Partido Popular con los partidos nacionalistas. Asimismo, en los meses de marzo y abril los tipos de interés cayeron un punto porcentual desde el 8.75% al 7.75%. Por último, en cuanto a los agregados monetarios siempre se detecta cambio estructural en septiembre de 1991, casi coincidiendo con la fecha detectada por el contraste de Perron de raíces unitarias para la cantidad de dinero en circulación.

Los resultados anteriores sugieren la presencia de relaciones de cointegración entre los anuncios oficiales de tipos de interés y los tipos de los valores que han sido estudiados. Asimismo, en el caso de los objetivos monetarios, a pesar de que los contrastes más tradicionales de cointegración rechazaban la relación entre los mismos y la variable observada, los contrastes que consideran la presencia de cambios de estructura sugieren que dichas variables están cointegradas.

La necesidad de reconocer la presencia de cambios de estructura es evidente a partir de los cambios ocurridos tanto en la política monetaria como en el proceso de integración europea durante el periodo estudiado. Ello se confirma a partir de los resultados del contraste de inestabilidad paramétrica de Hansen (1991), presentados en los Cuadros 7 y 8. En general se observa la presencia de inestabilidades paramétricas en las relaciones estudiadas.

Cuadro 7. Tests individuales de inestabilidad paramétrica de Hansen (1991).

Nota: Los valores críticos de los tests individuales para un grado de libertad son al al 0.470, mientras que para dos grados de libertad son al al . La hipótesis de estabilidad se rechaza si los valores de la tabla son superiores a los valores críticos. La letra a denota que no se rechaza la hipótesis nula de estabilidad utilizando el 5% para un grado de libertad.

Cuadro 8. Tests individuales de inestabilidad paramétrica de Hansen (1991).

Nota: Los valores críticos de los tests individuales para un grado de libertad son al al , mientras que para dos grados de libertad son al 1% = 1.090 y al . La hipótesis de estabilidad se rechaza si los valores de la tabla son superiores a los valores críticos.

4.1.3. Causalidad

Una vez que se ha estudiado el grado de integración de las series, así como sus relaciones de cointegración, es posible llevar a cabo un estudio de causalidad que compruebe y complemente la decisión de Estrada, Sastre y Vega (1994), de donde se derivaría el de tomar como anuncios los tipos de los PRM, del interbancario a 12 meses y de las letras a un año. Asimismo, se comprueba la causalidad entre los límites oficiales sobre la evolución del agregado monetario y este último.

El análisis de la causalidad es un procedimiento adicional que permite estudiar las relaciones entre las variables de anuncio y de mercado. El contraste de causalidad de Granger se utiliza habitualmente para analizar estas relaciones entre dos variables. Sin embargo, este contraste es sensible a la longitud de los retardos, por lo que se hace preciso seleccionarlos adecuadamente a fin de evitar, entre otros problemas, la omisión de variables relevantes. El procedimiento secuencial propuesto por Hsiao (1981) aporta un contraste que pretende encontrar el valor adecuado del número de retardos para examinar la causalidad, mediante la combinación del criterio de Akaike y de la definición de causalidad de Granger.

Cuando dos series son no estacionarias, pero en primeras diferencias son estacionarias [por ejemplo, Y_t y X_t son variables I(1)], y además están cointegradas, es posible analizar las relaciones de causalidad en las dos direcciones atendiendo a un esquema de mecanismo de corrección del error. Para ello, se consideran los siguientes modelos:

\[\begin{array}{l} \Delta X _ {t} = \alpha_ {0} + \beta_ {0} Z _ {t - 1} + \sum_ {i = 1} ^ {m} \delta_ {i} \Delta X _ {t - i} + \varepsilon_ {t} \\ \Delta X _ {t} = \alpha_ {1} + \beta_ {1} Z _ {t - 1} + \sum_ {i = 1} ^ {m} \delta_ {1 i} \Delta X _ {t - i} + \sum_ {j = 1} ^ {n} \delta_ {2 j} \Delta Y _ {t - j} + \varepsilon_ {t} \end{array}\]

donde son los residuos MCO de la regresión de cointegración: . Si las variables no estuviesen cointegradas, los parámetros en las ecuaciones anteriores serían cero. La descripción del procedimiento es la siguiente:

(1) Tratar a X como un proceso autorregresivo unidimensional, y calcular su error final de predicción FPE con el orden de retardos m Elegir el orden m que minimice FPE, al que referiremos como FPE(m,0).

(2) Tratar a X como una variable controlada con los m-retardos, y tratar a Y como una variable exógena definida por la segunda expresión anterior. Calcular FPE(m,n), siendo n el número de retardos para Y que proporciona un valor mínimo de FPE, entre 1 y N.

(3) Si FPE(m,0)>FPE(m,n) entonces Y causa a X. Si FPE(m,0)<FPE(m,n) entonces X es un proceso independiente.

Obsérvese que la dirección de este método secuencial es Y causa X. Ahora convendría hacer lo mismo, pero suponiendo la dirección contraria, esto es, X causa Y. En este sentido, se cambiarán las ecuaciones descritas anteriormente, simplemente sustituyendo Y por X.

En el Cuadro 9 se presentan los resultados de aplicar el precedimiento de Hsiao a la relación entre los tipos de interés. La lectura del cuadro debe hacerse considerando que se estudia si la variable en fila causa a la variable en columna. El panel A muestra los resultados del análisis de la causalidad para los activos para los que se dispone de un periodo muestral más amplio.

Cabe destacar que los tipos de interés de los PRM tienden a causar al resto de los tipos, lo que respaldaría la decisión de tomar a éstos como indicativos del signo de la política monetaria. En el panel B aparecen los resultados cuando el periodo muestral queda comprendido entre 1987 y 1998. Nuevamente, en general, los tipos de los PRM parecen constituir indicadores que condicionan los tipos de los demás valores, excepto los de los activos a plazos más largos. Asimismo, los tipos de las letras a 1 año parecen causar a la mayor parte de los tipos estudiados. En el caso de los tipos del mercado interbancario a 12 meses, la evidencia no es tan clara.

El estudio de la causalidad en la relación entre los agregados monetarios se presenta en el Cuadro 10. Los resultados parecen indicar que la oferta monetaria sigue un proceso independiente de las variables consideradas como anuncios.

Cuadro 9. Análisis de causalidad. Procedimiento de Hsiao Panel A. Periodo 1979-1998

Panel B. Periodo 1987-1998.

Cuadro 10. Análisis de causalidad. Procedimiento de Hsiao

4.2. Estimación de la credibilidad marginal

Hasta ahora hemos utilizado contrastes de integración y cointegración para demostrar que no se rechaza la hipótesis de integrabilidad y la hipótesis de no cointegración en presencia de cambios de estructura. Además, el contraste de Hansen ha indicado la necesidad de considerar en el análisis de la relación entre las variables la inestabilidad paramétrica. Todo ello, nos lleva a convenir que una aproximación razonable para estimar la credibilidad es aceptar la posibilidad de cambios de régimen graduales. Para ello, y siguiendo a Weber (1991), en la estimación del parámetro de credibilidad de la expresión [8] se utiliza el filtro de Kalman.

En este sentido, se escribe el modelo [8] en forma de espacios de estados para estimar los parámetros cambiantes. El filtro de Kalman es un procedimiento que actualiza recursivamente las estimaciones de los parámetros del modelo. El modelo, también denominado de espacios de estados, puede escribirse en su forma general o multivariante como:

\[\begin{array}{l} {y _ {t} = w _ {t} \beta_ {t} + \varepsilon_ {t}, \varepsilon_ {t} \sim N (0, H _ {t}), t = 1, \dots , T} \\ {\beta_ {t} = T _ {t} \beta_ {t - 1} + \eta_ {t}, \eta_ {t} \sim N (0, Q _ {t}), t = 1, \dots , T} \end{array}\]

La primera expresión se corresponde con la ecuación de medida, donde es un vector nx1, siendo n el número de variables endógenas; es una matriz de orden nxk, siendo k el número de parámetros; es el vector de estados de orden kx1; es un vector nx1 de términos de perturbación que están serialmente incorrelacionados; y H_t es una matriz nxn de varianzas y covarianzas de dichos residuos. Por otra parte, la segunda expresión se corresponde con la ecuación de transición, donde es una matriz kxk de coeficientes; es un vector de residuos de orden kx1 es una matriz kxk de varianzas y covarianzas en la ecuación de transición. En el Apéndice se describe esta metodología.

Antes de la estimación del parámetro de credibilidad, se hace necesario realizar una predicción de las variables tipo de interés y agregados monetarios que aparecen en la expresión [8]. Es decir, es necesario generar las series de expectativas de los agentes. Para ello, siguiendo la aproximación estándar de Feige y Pearce (1976), consideremos racionalidad débil (es decir, no utilizando supuestos específicos sobre cómo los agentes llegan a formar sus expectativas), por lo que el valor esperado se genera a través del proceso univariante ARIMA que mejor se ajusta en términos de criterios de información, tanto para las relaciones entre los tipos de interés como para aquéllas entre los objetivos monetarios y el agregado monetario observado. Ahora se incluyen los tipos de los bonos a 3 años, dado que en los métodos de cointegración expuestos con anterioridad no tenía sentido el análisis de periodos tan cortos de tiempo. Su inclusión viene motivada por el interés de evaluar la influencia de una variable que puede incidir en las expectativas a medio plazo de los agentes.

En el Cuadro 11 se muestran los resultados de la estimación por máxima verosimilitud de α para el periodo completo y el logaritmo de verosimilitud del modelo [8] mediante la aplicación del filtro de Kalman. Dichos resultados se obtienen suponiendo que la variable anuncios de la política monetaria puede ser el tipo de interés de los Préstamos de Regulación Monetaria, el tipo de interés a 12 meses del mercado interbancario, el tipo de interés de las Letras del Tesoro a 1 año y, adicionalmente, el tipo de interés de los Bonos a 3 años.

Cuadro 11. Credibilidad Marginal

Estimación máximo verosímil mediante el Filtro de Kalman. Predicciones obtenidas según el modelo ARIMA(0,1,1). Periodo Completo.

Tabla A. Objetivos monetarios.

Tabla B. Tipos de interés

Nota: Entre paréntesis aparecen los valores t-Student.

Se observa que, en general, el tipo de interés del mercado interbancario a 12 meses es el anuncio que disfruta de un mayor grado de credibilidad, dada la proximidad a la unidad del coeficiente α. Además, se aprecia claramente que su influencia es mayor sobre los tipos de activos de plazos más cercanos al suyo (12 meses), decreciendo a medida que se incrementa la diferencia entre los plazos. La credibilidad del tipo interbancario a 12 meses puede haberse visto reforzada, al utilizarse como una referencia para una variedad de operaciones (FRA, SWAP de interés, y múltiples operaciones financieras).

También puede observarse que los tipos de los PRM tienen influencia notable en los tipos a plazos más cercanos (más cortos) y que, nuevamente, su influencia se reduce al aumentar el plazo de los activos. En el caso de los tipos de interés de las letras a 1 año y de los bonos a 3 años se repite el crecimiento de la influencia que ejercen sobre los tipos cuando el plazo de los valores de mercado se acercan al plazo de la variable anuncio. Sin embargo, en los mercados de emisión de deuda pública se detecta que los tipos de interés de las Letras del Tesoro a un año parece que incorporan una mayor credibilidad para los agentes.

En los gráficos 3 a 7 se presenta la evolución del coeficiente α_t estimado por el filtro de Kalman. En el caso de los tipos de los PRM (presentados en el gráfico 4) se aprecia una tendencia creciente del coeficiente que representa la credibilidad marginal que los agentes asignan al mismo. Sin embargo, la influencia sobre los tipos de interés de los pagarés de empresa a 3 años muestran una tendencia decreciente, lo que confirma el bajo grado de influencia sobre esta variable reflejado en el Cuadro 14. Además, en el caso de la relación de los tipos de los PRM sobre los, se observa una tendencia creciente excepto entre los años 1984 y 1988. En general, cuando el anuncio es el tipo de los PRM (excepto en el caso de los tipos del mercado interbancario a 1 día) se detecta un crecimiento de la credibilidad sobre los tipos del mercado interbancario, en pleno periodo de reformas en los mercados bancarios en 1984. Efectivamente, la estructura del coeficiente legal de caja en enero de 1984 surge de la refundición del coeficiente de depósitos obligatorios y del coeficiente ya existente de caja, concluyéndose en los meses de marzo y abril el proceso de sustitución de certificados de regulación monetaria por pagarés del Tesoro. Las operaciones de mercado abierto que regulaban la liquidez del sistema a plazos algo superiores a las correspondientes a las subastas de PRM se realizaban hasta enero del 84 a través de los CRM y, pasa a realizarse por el Banco de España mediante ventas de pagarés del Tesoro con pacto de recompra a 1 o 3 meses. A partir de la Ley de 1984 el techo de emisión de deuda pública es el 12% de los gastos presupuestados para el año. En esa fecha se produce también una modificación en el agregado monetario de referencia.

Por otra parte, la influencia sobre los tipos de la deuda pública se acentúa tras la aplicación de la Ley de Autonomía del Banco de España de junio de 1994. Esta ley supuso que el Banco de España dejaba de señalar objetivos monetarios, comprometiéndose directamente con la estabilidad de precios.

Gráfico 3: Credibilidad de la política monetaria. LINF, LSUP, MEDIA

Gráfico 4: Credibilidad de los tipos de interés PRM

4.1 Influencia en los tipos de interés del mercado interbancario a 1 día, tres, seis y doce meses

Tipos de interés de 1 día (Mercado Interbancario)

Tipos de interés de 3Tipos de interés de 3 meses (Mercado Interbancario)

Tipos de interés de 6 meses (Mercado Interbancario)

Tipos de interés de 12 meses (Mercado Interbancario)

4.2 Influencia en los tipos de interés de los mercados primarios de letras, bonos y pagarés de empresa y en los del mercado secundario de bonos

Tipos de interés de las Letras a 1 año (Mercado de emisión)

Tipos de interés de Pagarés de Empresa a 1 año (Mercado de emisión)

Tipos de interés de los Bonos a 3 años (Mercado de emisión)

Tipos de interés de los Bonos a 3 años (Mercado secundario)

En el Gráfico 5 se muestran los resultados cuando se utiliza como variable de anuncio el tipo de interés interbancario a 12 meses. Su influencia sobre los demás tipos interbancarios fluctúa, y únicamente es similar en los tipos a 3 y 6 meses. Nuevamente, el periodo en torno a 1984 significa un cambio de tendencia, mientras que a partir de 1989, coincidiendo con la entrada de la peseta en el SME, la influencia decrece. Sin embargo, su influencia en los tipos de la deuda pública aumenta sin interrupción en el periodo estudiado. Una vez más, también con esta variable de anuncio, la credibilidad es decreciente cuando se toman los tipos de pagarés de empresa a 1 año.

Gráfico 5: Credibilidad de los tipos de interés del mercado interbancario a doce meses

5.1 Influencia en los tipos de interés del mercado interbancario a un día, tres y seis meses

Tipos de interés de 6 meses (Mercado Interbancario)

5.2 Influencia en los tipos de interés de los mercados primarios de letras, bonos y pagarés de empresa y en los del mercado secundario de bonos

Tipos de interés de las Letras a 1 año (Mercado de emisión)

Tipos de interés de los Bonos a 3 años (Mercado de emisión)

Tipos de interés de Pagarés de Empresa a 1 año (Mercado de emisión)

Tipos de interés de los Bonos a 3 años (Mercado secundario)

En el Gráfico 6 se presenta la credibilidad cuando se toma como anuncio el tipo de interés de las letras a un año. La influencia es creciente sobre los tipos interbancarios de plazos más largos, mientras que presentan mayores fluctuaciones en los de plazos más cortos. Su efecto, sin embargo, es claramente favorable sobre los demás tipos de deuda pública y, nuevamente, los tipos de los pagarés de empresa muestran una influencia decreciente de los anuncios.

Gráfico 6: Credibilidad de los tipos de interés de las Letras a un año

6.1 Influencia en los tipos de interés del mercado interbancario a un día, tres, seis y 12 meses.

Tipos de interés de 1 día (Mercado Interbancario)

Tipos de interés de 6 meses (Mercado Interbancario)

Tipos de interés de 3 meses (Mercado Interbancario)

Tipos de interés de 12 meses (Mercado Interbancario)

6.2 Influencia en los tipos de interés de los mercados primarios de bonos y pagarés de empresa y en los del mercado secundario de bonos

Tipos de interés de los Bonos a 3 años (Mercado de emisión)

Tipos de interés de Pagarés de Empresa a 1 año (Mercado de emisión)

Tipos de interés de los Bonos a 3 años (Mercado secundario)

Por último, en el Gráfico 7 puede observarse que el nivel de credibilidad asignado a los tipos de los bonos a 3 años es el más bajo de todas las variables que se han tomado como anuncios. Además, mantiene una relación positiva con los tipos de las letras y los de los propios bonos en el mercado secundario. Sin embargo, en el caso de las letras, como se comprobó en el análisis de causalidad, la relación de causalidad es posible que sea la opuesta.

Gráfico 7: Credibilidad de los tipos de interés de los Bonos a tres años

7.1 Influencia en los tipos de interés del mercado interbancario a un día, tres, seis y 12 meses.

Tipos de interés de 12 meses (Mercado Interbancario)

Tipos de interés de 6 meses (Mercado Interbancario)

7.2 Influencia en los tipos de interés de los mercados primarios de letras y pagarés de empresa y en los del mercado secundario de bonos

Tipos de interés de las Letras a 1 año (Mercado de emisión)

Tipos de interés de Pagarés de Empresa a 1 año (Mercado de emisión)

Tipos de interés de los Bonos a 3 años (Mercado secundario)

5. Conclusiones

En este trabajo hemos examinado empíricamente la relación entre los anuncios de política monetaria y las correspondientes variables de mercado. Para ello hemos tomado como variables de anuncio, en el caso de los tipos de interés, los tipos de los préstamos de regulación monetaria, los tipos del mercado interbancario a 12 meses y los tipos de las Letras del Tesoro a 1 año. En el caso de los agregados monetarios, se han utilizado los límites superior e inferior que el Banco de España tomaba como referencia para estudiar la evolución de la oferta monetaria.

Los resultados muestran, en general, la presencia de relaciones entre las variables anuncio y las variables de mercado. En particular, se detecta la presencia de relaciones de cointegración entre las mismas, sobre todo cuando se utiliza el contraste de Gregory y Hansen que incorpora el reconocimiento de cambio estructural. El análisis de la relación de causalidad indica la importancia de los tipos de los préstamos de regulación monetaria y de las letras a 1 año en la determinación de otros tipos de interés. En cuanto a los agregados monetarios, se observa que la oferta monetaria parece seguir una evolución independiente de las variables de anuncio.

La presencia de relaciones que deben incorporar la existencia de cambios de estructura se confirma con el contraste de Hansen de inestabilidad paramétrica. Los continuos cambios que supusieron el proceso liberalizador del sistema financiero y las modificaciones habituales en el seno del Sistema Monetario Europeo justifican una aproximación de parámetros cambiantes para el estudio de estas relaciones. La utilización del filtro de Kalman sugiere que las variables tomadas como anuncio realmente tienen influencia en las demás. Esta influencia, en el caso de los tipos de interés, es mayor sobre los tipos a plazos más similares a los que definen la variable anuncio, y decrece cuando el plazo se aleja del asociado al tipo anunciado.

Asimismo, la evolución del parámetro de credibilidad permite detectar acontecimientos relevantes de la historia de la política monetaria y cambiaria española. En particular, la entrada de la peseta en el Sistema Monetario Europeo, la aplicación de la Ley de Autonomía del Banco de España de junio de 1994, y diversas reformas liberalizadoras del sistema financiero.

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Apéndice

MODELO DE ESPACIO DE ESTADOS Y FILTRO DE KALMAN

Formalmente, las dos ecuaciones pueden escribirse como:

\[\begin{array}{l} y _ {t} = H _ {t} \beta_ {t} + A z _ {t} + e _ {t}, e _ {t} \sim N (0, R) \\ \beta_ {t} = \mu + F \beta_ {t - 1} + v _ {t}, v _ {t} \sim N (0, Q) \end{array}\]

donde es un vector nx1 de variables observables o excesos de rendimientos; es un vector kx1 de variables de estado o no observables; H_t es una matriz de orden nxk que conecta las variables observables con las no observables; z_t es un vector rx1 de variables exógenas o variables predeterminadas; es kx1; es kx1. son matrices de varianzas y covarianzas de los errores. El filtro básico consta de dos fases: la predicción y la actualización. En concreto, las ecuaciones de la etapa de predicción son las siguientes. En primer lugar, la ecuación de expectativa o estimación de condicionada a la información en t-1: ; en segundo lugar, la matriz de covarianzas de condicionada a t-1: ; en tercer lugar, el error de predicción: , en cuarto lugar, la varianza condicional del error de predicción: . Por otro lado, en la fase de actualización las ecuaciones son: , donde es la ganancia de Kalman.

Para comenzar con las recursiones de estas ecuaciones se necesitan los valores iniciales de los parámetros y de la matriz de covarianzas. Así, ; siendo vec(.) el operador que convierte en un vector columna las filas de la matriz correspondiente.

Para finalizar con el procedimiento, se obtienen las ecuaciones de alisado, las cuales utilizan la información t=T-1, T-2, 1; siendo estas iguales a Estos valores iniciales del alisado son obtenidos de la última iteración del filtro básico. La estimación se realiza mediante máxima verosimilitud. Suponiendo normalidad condicional, tal que: , siendo el conjunto de información disponible en t-1; entonces el logaritmo de verosimilitud muestral es igual a: ln

RELACION DE DOCUMENTOS DE FEDEA

COLECCION RESUMENES

98-01: “Negociación colectiva, rentabilidad bursátil y estructura de capital en España”, Alejandro Inurrieta.

TEXTOS EXPRESS

2000-02: “El tipo de cambio Euro/Dolar. Encuesta de FEDEA sobre la evolución del Euro”, Simón Sosvilla-Rivero y José A. Herce.

2000-01: “Recomendaciones para controlar el gasto sanitario. Otra perspectiva sobre los problemas de salud”, José A. Herce.

DOCUMENTOS DE TRABAJO

2000-22: “Expectativas, Aprendizaje y Credibilidad de la Política Monetaria en España”, Jorge V. Pérez-Rodríguez, Francisco J. Ledesma-Rodríguez, Manuel Navarro-Ibáñez y Simón Sosvilla-Rivero.

2000-21: “Población y salud en España. Patrones por género, edad y nivel de renta”, José Alberto Molina y José A. Herce.

2000-20: “Integration and Growth in the EU. The Role of Trade”, José A. Herce y Mª Luz García de la Vega.

2000-19: “Foreign Direct Investment and Productivity Spillovers”, Salvador Barrios.

2000-18: “Female Employment and Occupational Changes in the 1990s: How is the EU Performing Relative to the US?, Juan J. Dolado, Florentino Felgueroso y Juan F. Jimeno.

2000-17: “Do tobacco taxes reduce lung cancer mortality?, José Julián Escario y José Alberto Molina.

2000-16: “Solution to Non-Linear MHDS arising from Optimal Growth Problems”, J. R. Ruiz-Tamarit y M. Ventura-Marco.

2000-15: “El sistema de pensiones contributivas en España: Cuestiones básicas y perspectivas en el medio plazo”, Juan Francisco Jimeno.

2000-14: “Assessing the Credibility of the Irish Pound in the European Monetary System”, Francisco Ledesma-Rodríguez, Manuel Navarro-Ibáñez, Jorge Pérez-Rodríguez y Simón Sosvilla-Rivero

2000-13: “La utilidad de la econometría espacial en el ámbito de la ciencia regional”, Esther Vayá Valcarce y Rosina Moreno Serrano.

2000-12: “The role of the minimum wage in the welfare state: An appraisal”, Juan J. Dolado, Florentino Felgueroso y Juan F. Jimeno.

2000-11: “Modelling evolving long-run relationships: The linkages between stock markets in Asia”, José L. Fernández-Serrano y Simón Sosvilla-Rivero.

2000-10: “Integration and Inequality: Lesson from the Accessions of Portugal and Spain to the EU”, Juan F. Jimeno, Olga Cantó, Ana Rute Cardoso, Mario Izquierdo y Carlos Farinha Rodrigues.

2000-09: “Explaining Youth Labor Market Problems in Spain: Crowding-Out, Institutions, or Technology Shifts”, Juan J. Dolado, Florentino Felgueroso y Juan F. Jimeno.

2000-08: “Distributional aspects of the quality change bias in the CPI: Evidence from Spain”, Javier Ruiz-Castillo, Eduardo Ley y Mario Izquierdo.

2000-07: “Testing chaotic dynamics via Lyapunov exponents”, Fernando Fernández-Rodríguez, Simón Sosvilla-Rivero y Julián Andrada-Félix.

2000-06: “Convergencia: Un análisis conjunto de los sectores. Aplicación al caso de las regiones españolas”, Pablo Álvarez de Toledo, Jaime Rojo, Álvaro Toribio y Carlos Usabiaga.