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FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES
Carrera de Economía y Finanzas
EL IMPACTO DE LA POLÍTICA FISCAL SOBRE EL CRECIMIENTO ECONÓMICO EN
EL PERÚ 1999-2016
Trabajo de investigación para optar el Grado de
Bachiller en Economía y Finanzas
PAOLA SOFHIA URETA HUANCAHUIRE
Lima- Perú
2017
“El impacto de la política fiscal sobre el crecimiento económico
en el Perú 1999-2016”
Fecha de Sustentación y Aprobación: Viernes 06 de Octubre del 2017.
Miembros del Comité Evaluador:
Dr. Larios Meoño, Fernando
Mg. Gonzalez Taranco, Carlos
Mg. Mougenot, Benoit
Indice de Contenido
Capítulo I: Introducción ...................................................................................... 3
1. Problema de Investigación ........................................................................ 5
1.1. Planteamiento del problema ............................................................... 5
1.2. Formulación del problema .................................................................. 6
1.3. Justificación de la investigación ........................................................ 6
2. Marco Referencial ...................................................................................... 8
2.1. Antecedentes ....................................................................................... 8
2.2. Marco teórico ..................................................................................... 15
3. Objetivos e Hipótesis ............................................................................... 20
3.1. Objetivos ............................................................................................ 20
3.2. Hipótesis ............................................................................................ 21
Capitulo II: Método ............................................................................................ 23
4. Tipo y diseño de investigación ................................................................ 23
4.1. Tipo de investigación ........................................................................ 23
4.2. Diseño de investigación .................................................................... 24
5. Variables ................................................................................................... 24
6. Muestra ..................................................................................................... 28
6.1. Definición de la muestra ................................................................... 28
6.2. Estructura de la muestra ................................................................... 28
6.3. Gráfica de los datos de las variables ............................................... 28
6.4. Histograma de las variables y estadísticos descriptivos ............... 28
7. Instrumentos de Investigación ................................................................ 29
8. Procedimientos de recolección de datos ............................................... 29
Capítulo III: Resultados .................................................................................... 31
9. Presentación de resultados ..................................................................... 31
10. Discusión ...................................................................................... 48
11. Conclusiones ................................................................................ 51
12. Recomendaciones ........................................................................ 53
Capítulo IV: Referencias ................................................................................... 54
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Resumen
El presente trabajo se enfoca en estudiar e identificar los componentes y los efectos
de la política fiscal y el vínculo que desempeña en el proceso de crecimiento
económico peruano comprendido por el periodo del 1999 – 2016. Con un enfoque en
los impuestos, el gasto público y la deuda pública, se busca identificar su relación
con el nivel de actividad económica. La metodología a utilizar será el modelo de
vectores autoregresivos (VAR) y el estudio se llevará a cabo utilizando series de
tiempo con datos trimestrales. Los resultados obtenidos nos indican que la relación
entre el gasto público y PBI es positiva. En el caso del impacto de los impuestos sobre
el PBI es, en un primer momento, positiva, los resultados presentan un enfoque
keynesiano.
Palabras Clave: Política Fiscal, Impuestos, Gasto Público, Crecimiento Económico,
Modelo VAR
Abstract
The present work focuses on studying and identifying the components and effects of
fiscal policy and the link it plays in the process of Peruvian economic growth during
the period 1999 - 2016. With a focus on taxes, public spending and the public debt,
seeks to identify their relationship with the level of economic activity. The methodology
to be used will be the autoregressive vector model (VAR) and the study will be carried
out using time series with quarterly data. The results obtained indicate that the
relationship between public spending and GDP is positive. In the case of the impact
of taxes on GDP is, initially, positive, the results present a Keynesian approach.
Palabras Clave: Fiscal Policy, Taxes, Public Spending, Economic Growth, Model
VAR.
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Capítulo I: Introducción
Uno de los temas más controversiales llevado a cabo durante las elecciones
presidenciales 2016 fue el manejo adecuado de las reservas fiscales para el beneficio
de la economía peruana. Si bien nuestro país cuenta con índices bajos en
comparación a nuestros datos históricos, no se puede obviar la necesidad que
tenemos de mejorar las infraestructuras.
El gasto público juega un papel muy importante para nuestro país, ya que contiene a
la inversión pública, la cual, especialmente en términos económicos, sirve para
impulsar la actividad económica. En los últimos 15 años, podemos ver que gracias a
la creación del SNIP (El Sistema Nacional de Inversión Pública) los 18 proyectos
aprobados en el año 2001 se incrementaron a 23288 proyectos formulados y
aprobados en el 2015, según el MEF. Entonces, la tasa de crecimiento que se ha
presentado en las viabilidades de los proyectos de inversión pública ha sido muy
significativa.
Sin embargo, son muchos los factores distorsionantes que no han permitido un
desarrollo continuo y eficiente en estos proyectos, entre ellos, la mala gestión de los
recursos económicos brindados y la vinculación de la gran mayoría de los alcaldes
con la corrupción. Gran ejemplo de ello es la existencia de obras públicas deficientes
que son aprobadas a base de cobros ilegales. Considerando la inversión en
infraestructura, esta debería ocupar un lugar primordial en la planificación económica
de nuestro país, pese a ello, la corrupción ha generado un costo económico muy alto
para el Perú. Olvidándose así, el significado de la infraestructura física como capital
público, como la inversión que representa para los hospitales, escuelas, vías de
transporte, servicios públicos, entre otros.
En adición a ello, parte del presupuesto del sector público también debería contar
con un fondo para los desastres naturales. Hoy en día, hemos podido ser testigos de
las catástrofes ocurridas por los huaycos, y las cuales generan pérdidas de millones
de soles por la infraestructura destruida, por paralización de las actividades
comerciales y turísticas y sobre todo por los bloqueos en las carreteras que no
permiten la distribución de los insumos alimenticios y por ende, producen variación
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altas en los precios. Todo ello, son solo algunos de los factores que pueden
tergiversar los objetivos de la política fiscal a través del gasto público.
El concepto de impuestos nace a través de la recepción de servicios públicos que los
ciudadanos reciben. En teoría, también existe un debate entre diferentes autores al
cuestionar la presencia de impuestos como mecanismo favorable para la actividad
económica. Pues bien, no es difícil identificar factores externos que dificultan los
efectos positivos para el nivel de producto. Como, la corrupción, que no permite una
recaudación de impuestos justa y eficiente y que lamentablemente, ha demostrado
en el Perú, que no se está trasmitiendo los bienes y servicios básicos que los
ciudadanos tenemos derecho a poseer.
Es por todo ello que el presente proyecto de investigación busca analizar el rol que
cumplen el gasto público, siendo el gasto de inversión un componente de la misma,
se le dará gran importancia a el análisis de la política fiscal y al manejo de las
herramientas más eficaces para el logro de los objetivos planteados como son el
impulsar el crecimiento, la estabilidad económica y la productividad en el Perú, desde
1999 al año 2016. Luego de ello, se buscará analizar los efectos de choques en los
impuestos sobre el crecimiento bajo las restricciones fiscales que se han presentado.
Cabe resaltar, que no se encuentra gran evidencia empírica sobre la manera eficaz
en la que las políticas fiscales deben comportarse para evitar una caída en el
crecimiento económico.
La estructura del presente proyecto de investigación empieza explicando el problema
de investigación, como también la formulación y desarrollo de la justificación del
problema. Después de ello, se dará inicio a la revisión literaria explicando los
antecedentes de proyectos de investigación vinculados a los temas de política fiscal,
gasto público, deuda pública relacionados al crecimiento económico del Perú y otros
estudios internacionales sobre países con características similares al nuestro,
mercado abierto, pequeño y en desarrollo. Por otro lado, se incluirá el marco teórico
con la respectiva teoría económica que utilizaremos para este tema. Como también,
se hará mención de la planeación de los objetivos y las hipótesis vinculadas al trabajo
de investigación. A partir de ello, se dará la aplicación de la metodología y el análisis
econométrico elegido procediéndose a la presentación de los resultados,
conclusiones y recomendaciones correspondientes. Se espera que el siguiente
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proyecto de investigación sea una contribución para la literatura sobre la política
fiscal, y el crecimiento en Perú.
1. Problema de Investigación
1.1. Planteamiento del problema
Analizar al sector público es una de las grandes preocupaciones de la política
económica. Existe un gran debate acerca de si la presencia gubernamental es
eficiente en las decisiones de la actividad económica. Entre los partidarios se apoya
estímulo del crecimiento económico a largo plazo, aduciendo que la tarea del Estado
busca asegurar la eficiencia en la regulación de las fallas de mercado y la
estabilización.
Por otro lado, los autores que se oponen a las acciones gubernamentales, las
consideran ineficientes y burocráticas sobre todo por los intereses personales de los
políticos. La evidencia empírica con respecto a los efectos de la política fiscal sobre
el crecimiento económico es mixta. Se encuentran hallazgos desde positivos hasta
negativos en los diferentes estudios.
Si bien los opositores a la presencia del gobierno tienen razones lógicas al
fundamentar, es un hecho que, en la historia, no hay existencia de ninguna sociedad
que haya logrado una economía fuerte sin un gobierno. Entonces, ante situaciones
extremas como, por ejemplo, que no haya presencia gubernamental o que, si la haya
y con mucho poder sobre el mercado, el concepto de empresa y crecimiento
económico se vería afectado.
Los últimos estudios se han enfocado en el estudio de los elementos del gasto
público. Y si bien la literatura para países en desarrollo es limitada, se puede apreciar
la teoría de crecimiento endógeno que vincula el gasto público con la tasa de
crecimiento a largo plazo. Este es un tema muy discutido, que cuestiona si en realidad
el gasto público produce un aumento en la tasa de crecimiento en el largo plazo.
Cabe resaltar que dicho crecimiento se vería afectado de alguna manera por el
proceso de financiación del gasto público.
Hoy en día, son muy pocos los estudios que han logrado investigar y examinar los
efectos de la implementación de la política fiscal sobre el crecimiento económico en
6
el Perú, los más resaltantes pertenecen a Mendoza y Melgarejo (2008),
Rial(2010,2011) y Sánchez y Galindo(2013). Teniendo en cuenta que el componente
que debería ser considerado el más importante de la variable fiscal es el de la
inversión pública. Para el siguiente estudio, se tomará como supuesto que el gasto
fiscal improductivo y los impuestos no distorsionados tendrán efectos neutrales sobre
el crecimiento a largo plazo, buscando mejorar la precisión de las estimaciones de
los parámetros de las variables restantes.
1.2. Formulación del problema
¿Cuáles fueron los impactos de la política fiscal sobre el crecimiento
económico durante los años de 1999 al 2016?
Y las preguntas específicas que surgieron en base a la pregunta general
son:
1) ¿Cuál fue el instrumento de la política fiscal que presentó mayor efectividad
sobre el PBI durante los años de 1999 al 2016?
2) ¿Cuál fue el efecto del gasto público sobre el PIB durante los años de 1999
al 2016?
3) ¿Cuál fue el efecto del impuesto sobre el PIB durante los años de 1999 al
2016?
4) ¿Cuál fue el efecto de la deuda pública y el PIB durante los años de 1999 al
2016?
1.3. Justificación de la investigación
A continuación, se señalan los motivos que justifican el presente proyecto de
investigación:
La evidencia empírica actual sobre la relación de la política fiscal y el nivel del
producto peruano es limitada. Entre los estudios internacionales,
especialmente en el área del gasto público, esta es un área de estudio muy
compleja, a pesar de la importancia que cumple su rol.
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La mayoría de estudios realizados están enfocados en países desarrollados.
Estudios realizados por autores como Blanchard y Perotti (1999, 2002)
presentaron resultados a largo plazo con un enfoque keynesiano. Sin
embargo, cabe resaltar que los estudios pertenecientes a De Castro y
Hernández (2006), Laverde (2009), Abebe(2012), Parkyn y Vehbi(2014), Ricci
y Ramajo(2015) presentaron resultados que sugieren poca efectividad del
enfoque keynesiano a largo plazo. Por último, se tiene un grupo de autores
como Cerda, Gonzales y Lagos (2005), Karagoz y Keskin (2015) entre otros
que contradicen la teoría tradicional. Es decir, no hay un consenso claro entre
los autores ante impactos de la política fiscal sobre el crecimiento económico,
muchos de estos se contradicen.
Con respecto a la adopción de la política fiscal expansiva promulgada por el
Decreto de Urgencia 003-2015 para prevenir las catástrofes que podía traer
consigo el Fenómeno del Niño como también a pesar de haber logrado una
mayor inversión pública. De acuerdo a la información publicada por el
Ministerio de Economía, entre los proyectos para la preparación y respuesta
frente a emergencias y desastres llevados a cabo en el año 2016, estos
presentaron un nivel de ejecución de 72% al finalizar el año. Es decir, pese al
incremento en el presupuesto institucional modificado, los resultados no
fueron los esperados, ello es una muestra del grado de ineficiencia que se
presenta en las adopciones de inversión pública.
No existe análisis de gasto público por sectores para determinar cuál está
siendo mayormente afectado.
Los beneficios derivados de la importancia de este proyecto a realizar se
derivan de los aportes que brindaremos:
Evidencia empírica nueva y actualizada sobre los efectos de la política fiscal
con un enfoque en el gasto público sobre el crecimiento económico en el Perú.
Mayor captación de interés a los estudios del gasto público y de la inversión
pública en la economía peruana.
Extender el análisis para el caso peruano con el fin de contar con más
estudios enfocados en países en vías de desarrollo.
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Las limitaciones que el proyecto ha enfrentado son:
Ajuste de data del estudio debido a carencia para otras fechas. Es por ello
que se definió el rango del periodo de acuerdo a la disponibilidad de los
mismos. Finalmente, el contexto peruano que estamos viviendo hoy en día,
ha logrado que el tema de investigación sea relevante. Las catástrofes
naturales se encuentran apresurando decisiones y nuevos escenarios en la
economía peruana.
2. Marco Referencial
2.1. Antecedentes
Existe una gran cantidad de evidencia empírica sobre el impacto de la política fiscal
en el crecimiento económico para el estudio de países desarrollados y en el caso de
países en desarrollo, también se presenta evidencia empírica, en menor cantidad. A
través de los diferentes contextos, se encuentra que no existe un consenso notorio
con respecto a los impactos señalados. La siguiente revisión literaria sobre los
efectos de la política fiscal agrupa una serie de autores que se encargaron de
investigar y presentar los siguientes resultados.
Para andar en el contexto latinoamericano tenemos la investigación realizada por
Cerda, González y Lagos (2005), los cuales analizaron mediante la metodología
SVAR, los efectos dinámicos de la política fiscal en el PIB de la economía chilena.
Los resultados que obtuvieron muestran que un choque de política fiscal expansiva
tiene un efecto negativo en el producto durante el primer trimestre, después de ello,
el efecto se vuelve nulo. También, un choque de impuesto positivo tiene un impacto
marginal negativo sobre el producto por un trimestre. En este caso, los autores se
contradicen a la teoría keynesiana tradicional, que explica la función anticíclica de la
política fiscal. Mostrando que, para la economía chilena, si hay efectos negativos
frente a una política expansiva de gasto público pese a que estos solo sean visibles
durante el primer trimestre. Aquí tenemos evidencia de lo que no sería el resultado
tradicional, y con características similares a la de nuestra economía, pequeña y en
desarrollo.
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En contraste, presentamos al siguiente autor Laverde (2009), quien realizó un estudio
sobre los efectos dinámicos de los gastos y de los ingresos del Gobierno colombiano
en un periodo comprendido desde 1990 al 2007. El modelo a utilizar es un modelo
estructural de vectores autoregresivos (SVAR) con datos trimestrales. De acuerdo a
la investigación, los resultados van de acuerdo a los efectos keynesianos tanto para
el caso de la tributación como del gasto fiscal. Sin embargo, se resalta que los efectos
son leves. Entonces, podemos ver que, en este caso, si cumple con la teoría
keynesiana sobre los efectos de la política fiscal. Cabe resaltar que la economía
colombiana presenta similitudes a la peruana, por lo que es importante tomar en
cuenta esta investigación. A pesar de que, presente resultados opuestos al caso
chileno, se asemeja a los diversos estudios realizados para países desarrollados.
Se presenta también un artículo perteneciente a Carrillo (2017), el cual realizó a
través de la estimación de un modelo MSVAR, un estudio enfocado en los efectos
que presentó la política fiscal en tiempos de expansión y recesión en Ecuador entre
los años 2003 y 2013. Las variables que tomó en cuenta para el proyecto son gasto
público, ingreso petrolero e impuestos. Adicional a ello, podemos apreciar que entre
los resultados que se hallaron se encuentra que el gasto si presenta un impacto
positivo en la actividad económica, de forma más pronunciada cuando el nivel de
actividad económica se encuentra en recesión. Como también el ingreso petrolero,
sin embargo, este presentó mayor efecto en periodos de expansión. Y finalmente, el
modelo estimado permitió hacer mención al comportamiento significativo que
presentan los choques de impuestos.
Una aproximación internacional para el estudio de Estados Unidos es la investigación
realizada por Caldara y Kamps (2008), a través del uso de modelos de vectores
autoregresivos, analizaron los efectos de los choques de la política fiscal
planteándose evidencia para el periodo correspondiente a 1955-2006. Entre los
resultados que hallaron, se presentó que, ante choques del gasto público, el PIB real,
el consumo privado y el salario real aumentaban significativamente, todo ello,
mientras el empleo no reaccionaba. Podemos decir entonces, que una vez más los
hallazgos de esta literatura son compatibles con las teorías keynesianas y
neoclásicas. La nueva evidencia nos muestra que, tomando control de las diferencias
en la especificación de los modelos de forma reducida, los resultados diversos y el
fuerte desacuerdo entre los efectos cualitativos y cuantitativos de los choques de la
política fiscal tienden a tener resultados similares. Siendo la única variable que
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presentó un comportamiento diferenciado, el empleo, ya que no reaccionó ante
choques en la política fiscal.
Para continuar con el análisis en la economía de los Estados Unidos tenemos la
investigación de los autores Fragetta y Melina (2010), otro estudio realizado para
identificar los choques de la política fiscal, utilizando, en este caso, los modelos
SVAR. Los resultados obtenidos van de la mano con los modelos teóricos
Keynesianos. Ante choques positivos del gasto público, el producto mostró una
reacción positiva, alineándose al comportamiento pro cíclico, según las opiniones
Keynesianas. Siendo también muy similar a lo obtenido según la literatura SVAR de
Blanchard y Perotti (2002). Con respecto a las respuestas del consumo privado, este
reaccionó también de una forma positiva, y acerca del salario real, solo tuvo cambios
significativamente positivos, en caso, las horas de trabajo se incrementaban. Los dos
estudios anteriores se enfocan en la economía de Estados Unidos, y podemos
apreciar que ambos se complementan, presentan resultados similares entre ellos.
Para cerrar con la evidencia empírica perteneciente a Estados Unidos, Blanchard y
Perotti (1999) se encargaron del estudio de los efectos dinámicos en los choques que
presentaron el gasto público y los impuestos sobre el nivel de actividad económica
en un contexto de post-guerra. A través de la metodología VAR y de información
institucional se identificaron las respuestas de los impuestos y de los gastos sobre la
actividad. Siguiendo la postura keynesiana, se obtuvo que los choques positivos del
gasto público se traducen de forma positiva en el producto. Siendo el caso contrario,
con choques de impuestos sobre el producto, ya que presentaron efectos negativos.
El estudio es reconocido como uno de los más importante y a través del cual, se han
basado muchas investigaciones en diversos países.
A continuación, presentamos un estudio realizado por De Castro y Hernández (2006)
quienes usando la metodología VAR, buscaron estimar los efectos de la política fiscal
exógena en España. De acuerdo a ello, hallaron que los choques expansivos del
gasto fiscal presentan efectos positivos en el producto en el corto plazo dentro de un
contexto de inflación alta y la existencia de déficit fiscales e ingresos más bajos en el
mediano y largo plazo. Es necesario resaltar, que los autores mencionaron lo
impredecible de los resultados en los diferentes estudios sobre política fiscal que se
han realizado para distintos países de la Unión Europea. Para el caso de España,
afirmaron que en algunos periodos la contribución del gasto fiscal hacia el producto
11
era positiva, sin embargo, a finales de los 90 empezó a presentar movimientos más
contracíclicos.
Adicional a ello, Ricci y Ramajo (2015), realizaron un aporte acerca de los efectos de
la política fiscal en España con una metodología VEC. En un contexto de recesión
económica, se planteó si existe la posibilidad de utilizar la política fiscal como
herramienta para poner fin a la gran crisis que se encuentra perjudicando a España.
La data consiste en la utilización de series de datos trimestrales durante el periodo
de 1978 al 2009. Y, por último, los resultados que se hallaron fueron que, las
respuestas de variables reales ante movimientos o choques de la política fiscal fueron
permanentes. A diferencia de los efectos que causaron sobre variables nominales,
temporales. Si bien se presentó evidencia de efectos keynesianos, solamente se
identificaron a corto plazo.
Siguiendo con la literatura relevante, los siguientes autores Giordano, Momigliano,
Neri y Perotti (2007) han presentado el siguiente estudio acerca de los efectos de la
política fiscal sobre las variables relacionadas el PIB, inflación y tipo de interés,
utilizando la metodología de modelos VAR, con una data trimestral correspondiente
al periodo 1982 al 2001 enfocado en la economía italiana. Los resultados que han
presentado fueron que, ante choques en el gasto público, se tuvo presencia de
efectos positivos sobre el nivel de actividad económica. También, se presentó más
efectos positivos en las siguientes variables: empleo, consumo privado e inversión.
Por último, la inflación y los impuestos no representaron ningún tipo de efecto sobre
el nivel de actividad a largo plazo.
En los últimos años, la metodología utilizada se ha ampliado, debido al debate que
existe sobre los efectos de la política fiscal, por ejemplo, tenemos el documento
perteneciente a Antonevich (2010) que consiste en un análisis de la efectividad de la
política fiscal durante el reciente ciclo económico dentro del contexto de la economía
de Suecia. El estudio comprende un periodo de 15 años empezando en el final de la
crisis bancaria del 93 hasta el 2008. El análisis se basó en el uso de 4 variables para
el modelo de vectores autoregresivos, de esta forma, se busca identificar la influencia
de los gastos fiscales, los ingresos y la deuda fiscales en las fluctuaciones del PIB.
Dentro de los resultados, se obtuvo respuestas positivas del PIB ante incrementos
en el gasto fiscal. Como también el PIB presentó un comportamiento positivo ante
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choques positivo de la deuda fiscal, lo que se planteó acorde a la teoría
macroeconómica de la política fiscal expansiva.
Investigaciones más actuales han modernizado la implementación de los modelos
como en el caso de Karagoz y Keskin (2015) los cuales utilizaron un método de
vectores autoregresivos bayesianos (BVAR). Debido a que, el método BVAR tiende
a brindar estimaciones más realísticas comparadas con los modelos VAR. Entre los
resultados encontrados para Turquía, se tiene que la repuesta de la tasa de interés
y el nivel de producto con respecto a choques en el gasto público fue negativa
mientras que, ante movimientos en los impuestos, se comportaron de manera
positiva. También, mencionaron que estos efectos solamente surgen a corto plazo.
Una vez, presentamos una investigación que resulta un paradigma ante la teoría
convencional Keynesiana. El comportamiento de las variables macroeconómicas,
como el PIB, la inflación, deuda externa y la tasa de interés causan una vez más,
intriga, al no apoyar la teoría keynesiana. Esta es una prueba más, de lo necesario
que es profundizar en el vínculo que existe entre el gasto público y el crecimiento
económico.
Para el caso de Nueva Zelanda, los autores Parkyn y Vehbi (2014) presentaron un
estudio sobre los efectos de la política fiscal haciendo uso de la metodología del
modelo SVAR con implicaciones de la deuda pública. En base al estudio de Perotti
(2005), se construyó un modelo con variables adicionales al modelo de Perotti.
Buscando algún tipo de contribución de los choques de los ciclos económicos, se
analizaron las respuestas que la producción, la inflación y la tasa de interés
presentaban ante variaciones en el gasto público y los impuestos. Los datos utilizados
fueron mensuales correspondiente a un periodo entre 1983 y 2010. Entre los
resultados encontrados, se concluyó que los efectos de choques en el gasto público
podrían ser favorables a corto plazo más no a largo plazo, ya que ocasionarían un
menor nivel de actividad económica. Con respecto a las variaciones de los impuestos,
estos no mostraron efectos significativos en la producción. Por último, se afirma que
la inflación obstaculiza los efectos favorables de una política fiscal expansiva.
Adicional a ello, trabajos que se encargaron del estudio de los efectos de la política
fiscal se fueron realizando en otros continentes como el caso de África con el autor
Abebe (2012) que presentó una investigación para Etiopia, en la cual también se
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utilizó una metodología SVAR y un enfoque de Blanchard y Perotti, que busca
identificar las innovaciones estructurales, gracias a ello, se obtuvo los siguientes
resultados: los choques de gasto fiscal fueron expansivos y presentaron impactos
inflacionarios en el corto plazo. En cambio, los choques de impuestos presentaron
efectos positivos en el ingreso incrementando los gastos y teniendo un impacto muy
leve en la inflación. Este trabajo concuerda una vez más con la teoría keynesiana
sobre el comportamiento de la política fiscal.
Otro estudio considerado relevante para el presente proyecto es el de Ilzetzki (2011),
quien presentó evidencia empírica para 28 países, los cuales contaron con una
misma característica, economías en desarrollo. En base a dicho contexto, buscó
obtener hallazgos de los efectos de la política fiscal en las diferentes actividades
económicas. La metodología utilizada fue el modelo VAR. Como resultado, se obtuvo
que, en la gran mayoría de países en desarrollo, la disminución de los impuestos
aportó de manera positiva en el crecimiento. Se afirma, entonces, que disminuir los
impuestos en los ingresos de los ciudadanos, es muy efectivo para estimular el
crecimiento. El presente estudio es de gran apoyo a la investigación, debido a las
similitudes de Perú con los paises que se estudiaron.
Siguiendo con los estudios en paises de Latinoamérica, se presenta a los autores
Moreira y Rollemberg (2011), quienes tomando en cuenta un análisis post-
keynesiano realizaron un análisis sobre le efectividad de la reducción del déficit fiscal
para impulsar el crecimiento económico en Brasil. A través de un modelo VAR,
hallaron los siguientes resultados sobre el incremento del financiamiento de los
gastos de gobierno a través de aumentos en la oferta monetaria o incrementos en la
deuda pública. Entonces, señalaron que, ante la existencia de estos choques, no se
logró afectar a las variables reales. Si bien, el presente estudio no se ha enfocado
solamente en los instrumentos de la política fiscal, ha sido de gran aporte
econométrico para la aplicación del modelo VAR con variables relevantes al sector
público.
Para ahondar en el caso peruano, se presenta uno de los estudios más relevantes
para el tema de la efectividad de la política fiscal en el Perú es la investigación
realizada por Mendoza y Melgarejo (2008), que se encargó de establecer la relación
entre la implementación de la política fiscal y el nivel de la actividad económica
durante el periodo de estudio de 1980 al 2006. A través de ello, analizaron la teoría
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relevante y la evidencia empírica para comprobar si existió algún consenso entre
ambas. Entre los resultados, los autores nos dicen que el fortalecimiento de las
finanzas públicas a partir de 1990 influyó fuertemente en el nivel de efectividad de la
policía fiscal, a diferencia de los diez años anteriores. Este es uno de los pocos
estudios que se encargó de estimar el modelo para la economía peruana. Siendo una
de las razones por las que se llevara a cabo la investigación para periodos actuales.
Adicional a ello, Rial (2010) presentó un análisis que evaluó el comportamiento y el
cumplimiento de los objetivos de la política fiscal. Primero, el autor se encargó de
realizar una contextualización referente a 1999, fecha conocida por la introducción
de la Ley de Prudencia y Transparencia Fiscal. A través de distintos escenarios, se
plantearán el uso de reglas alternativa como una implementación de un límite en los
gastos de 5.5%anual. Y en otro caso, la implementación de la Ley mencionada para
conseguir un déficit fiscal de 1% en épocas de recesión, y un incremento de 3% en
los gastos en épocas de superávit. Entre los resultados obtenidos se encontró que
los eventos tuvieron respuestas similares con respecto a la sostenibilidad fiscal. En
el caso del límite en los gastos, se presentó un consenso de 40% del PIB en
promedio. Y en el caso del uso de la ley, se presentó un comportamiento anticíclico
en el gasto público. El siguiente reporte realizado por Rial (2011) fue un enfoque
hacia la efectividad de la Ley de Responsabilidad y Transparencia Fiscal. A través
del cual, se menciona como la ley actual permitió una reducción en la deuda fiscal.
Sin embargo, menciona la poca transparencia que había en la norma, debido a que
los límites en los temas de gasto público sufrieron cambios en diversas oportunidades
desde la introducción de la nueva Ley. Por último, el autor llegó a la conclusión que,
si bien la implementación de La Ley de Prudencia y Transparencia Fiscal fue un buen
método para garantizar un mejor progreso, se encontraron tasas crecientes de
incumplimiento de la Ley.
También en el Perú, Mendoza (2011) realizó un estudio referente a la política fiscal,
a través del cual, la política presentaba una característica principal, la imposición de
un límite para el déficit fiscal como porcentaje del PIB. Ante ello, el gasto público
financiero fue tomado como variable endógena. Entonces, la política fiscal se
encontró en relación a una meta de déficit como porcentaje del PIB. El autor se
encargó del estudio de la política fiscal como factor determinante para el
cumplimiento de la función estabilizadora de la política monetaria. La metodológica
que utilizó abarca el estudio de dos panoramas. El primero consistió en la credibilidad
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completa en la meta de inflación y el segundo en la credibilidad nula. Como resultados
obtenidos del estudio, se presentó que ante movimientos de la tasa de interés de
referencia por parte del BCRP, es necesario tomar en cuenta los efectos sobre el
gasto público. Como podemos ver, las políticas macroeconómicas se encuentran
relacionadas. Una variable muy importante para el estudio de las políticas
macroeconómicas y que fue tomada en este estudio es la inflación, la cual también
se utilizara para el presente proyecto.
Siguiendo con la revisión literaria peruana, presentamos también el documento
perteneciente a Sánchez y Galindo (2013), en el cual analizaron dos tipos de efectos
de la política fiscal: los simétricos y los asimétricos. Los autores señalaron algunas
características de nuestra economía como por ejemplo la presencia de los ciclos
económicos, y como de acuerdo a ello, buscaron probar la efectividad de la política
fiscal. Entonces para el caso de la evaluación de los efectos simétricos se empleó un
modelo lineal SVAR y para el caso de la evaluación de los efectos asimétricos se
emplearon los modelos VAR no lineales (LSTVAR). Los resultados de la investigación
concluyeron que existió evidencia de asimetría en la efectividad de la política fiscal,
mostrando mayores diferencias en un periodo de contracción. Y, por otro lado,
realizaron una comparación entre la efectividad de las dos variables- herramientas
de la política fiscal, siendo el gasto público, el que presentó mayor efectividad frente
a los impuestos en ambos modelos estimados.
2.2. Marco teórico
Definición de Política fiscal según el BCRP: “Conjunto de medidas tomadas por el
gobierno con capacidad regulatoria con la finalidad de influir en el nivel de precios, la
producción, la inversión y el empleo”. Adicional a ello, también se señala que la
política fiscal debe actuar de forma contraria al ciclo económico. Por lo tanto, en
periodo de crisis económica debería ser una política expansiva, Y para periodos de
crecimiento, debería actuar de manera contractiva.
Para complementar el concepto de política fiscal, procedemos a definir las dos
herramientas por las que se lleva a cabo, los impuestos y los gastos públicos. En
primer lugar, CEPAL define los ingresos fiscales como aquellos que el Estado
16
recauda para el financiamiento de las actividades del sector público. A través de los
impuestos, que sirve como uno de los instrumentos de política fiscal. Por otro lado,
según el MEF, los gastos públicos son un conjunto de gastos corrientes, de capital y
servicio de deuda que las entidades realizan para la prestación de los servicios
públicos, siendo el segundo instrumento de la política fiscal que permite la
intervención del Estado en la economía.
Enfoque keynesiano: Según Vargas (2006), entre las ideas pertenecientes al
análisis keynesiano, el economista y fundador de esta escuela John Maynard Keynes
se enfocaba en la necesaria presencia del Estado para intervenir a través de las
políticas en la economía y lograr, de esta forma, reactivar el empleo y estabilizar los
precios. Si bien este pensamiento domino durante los 60’s y 70’s, fueron muchos los
opositores que analizaron minuciosamente la teoría realzando críticas e iniciando
debates que lograron mejorar. Todo ello se debió, a que el contexto en el que surgió
la nueva teoría fue el de una gran recesión y no había muestra de cómo reaccionaría
ante una época de crecimiento.
A continuación, detallaremos la teoría general del modelo Keynesiano básico
plasmado en la obra de Keynes (1936):
DA=DI +DE
DI=C+I+G
DE=X-M
Entonces:
DA=C + I + G + X - M
DA= Y
Donde:
DA: Demanda agregada
C: Demanda de bienes de consumo
I: Demanda de bienes de inversión
G: Demanda del sector público a través del gasto público
DE: Demanda externa
X: Exportaciones
M: Importaciones
Y: Oferta agregada
17
A través de dicho modelo, Keynes planteó las formas de poder combatir el desempleo
y la inflación. En el caso del desempleo, el autor buscó impulsar la demanda
agregada, entonces ante una disminución de los impuestos, se estimula el nivel de
consumo. Menciona también que una caída en las tasas de interés conlleva a que
los empresarios inviertan más. Adicional a ello, plantea que choques positivos en el
gasto público e incrementos de la demanda externa a través de una disminución en
el tipo de cambio son efectivos para el incremento de la demanda agregada. Para el
caso de un contexto de inflación, se busca controlar la demanda agregada a través
de la disminución en las variables de la demanda agregada. Por último, también
planteó que el desempleo y la inflación no existían al mismo tiempo, son situaciones
excluyentes.
Costa (2006) mencionó que la crisis del petróleo en 1973 culmina con los vaticinios
desarrollados por Keynes cuestionando su validez debido a la coexistencia de un
contexto de desempleo e inflación, la utilización de la política fiscal a través del gasto
público ya no solucionaba los temas de desempleo, al contrario, la inflación se
multiplicó de manera alarmante.
Enfoque neoclásico: Surgen nuevas evidencias y argumentos que buscaron
desacreditar el enfoque keynesiano. Acorde a lo señalado, el autor Jiménez (2011)
afirma que los economistas neoclásicos defienden el libre mercado como el mejor
camino para la eficiencia y señalan que la intervención pública solo perjudicaría la
autorregulación del mercado, a través del concepto de competencia perfecta.
Esta teoría, más allá de ver al gasto público como componente para impulsar la
economía. Señala que antes movimientos positivos en el gasto público, los hogares
se encontrarán más pobres, debido a los impuestos que tuvieron que pagar para
generar los recursos de los gastos públicos. Es entonces que, el consumo y el salario
real tienden a caer, afectando a la producción en la economía. Por otro lado, entre
los representantes más importantes del enfoque, Petit (2013) brinda gran importancia
al aporte realizado por Solow en el año de 1956, estudio que no consideró la
acumulación de stock de capital como la herramienta principal del crecimiento
económico, siendo reemplazada por el progreso técnico. Con relación a la presencia
del Estado, el autor menciona que en el modelo de Solow, el Estado no es participe
del proceso de crecimiento.
18
- - - - - - - - - - - - - - -
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
IS’’
IS’
Asimismo, es importante resaltar el modelo IS-LM, perteneciente al trabajo de Hicks
(1937), que sirvió como una especie de síntesis neoclásica que buscaba conciliar la
teoría keynesiana y la neoclásica. Si bien Hicks basa sus aportes en las teorías de
Keynes, ya se brindaba gran importancia al dinero, considerando a la velocidad del
dinero como no constante.
A continuación, brindaremos una explicación grafica del modelo IS-LM, haciendo uso
de lo expuesto por Mankiw (2012).
-Política fiscal expansiva a través del gasto público
R LM
Yo Y2 Y1
Fuente: Elaboración propia
A través de dicho modelo se buscó integrar tanto los conceptos que defendían los
keynesianos como los neoclásicos. Podemos señalar que, ante una expansión del
Gasto Público, el nivel de ingreso también aumentara de Yo a Y1, y ello causara que
la demanda de dinero se incremente. Por lo cual, para lograr un equilibrio en el
mercado de dinero se incrementa la tasa de interés de ro a r1, el alza en la tasa de
interés producirá inmediatamente una caída en las inversiones, lo que llevará a un
descenso en el nivel de ingreso de Y1 a Y2.
19
Por lo tanto, en un análisis básico de lo que proponía Hicks, tenemos que ante una
expansión de la política fiscal tomando como herramienta el gasto público, ello tiende
a un incremento en el nivel de producto. El mismo caso ocurre, cuando los impuestos
disminuyen.
Enfoque neo keynesiano: Giudice (2014) realizó un estudio completo sobre los
autores más relevantes del enfoque neokeynesiano, entre ellos, tenemos a Mankiw,
Romer y Phelps. El autor señala que la diferencia y mayor ventaja que presentaron
dichos economistas frente a Keynes, fue la presencia de un contexto de poblaciones
de alta educación, muy diferente a la época que experimento Keynes. Adicional a
ello, entre los aportes que los neokeynesianos brindaron se encuentra que la
presencia del Estado a través de la política fiscal y monetaria no debería influenciar
en las decisiones de los salarios y los precios, ello se realiza a través del libre
mercado. Teniendo como excepción, periodos de crisis, en los cuales se justifica la
presencia del Estado, tal como planteaba Keynes.
Dentro del estudio del modelo de Romer(1986) surge la teoría de crecimiento
endógeno, a través de la cual, considera al conocimiento como capital intangible.
Entonces, nos menciona que, ante una acumulación de dicho conocimiento, ello
influye en el crecimiento a largo plazo. Adicional a ello, el autor describe al
conocimiento como insumo con rendimiento creciente y con externalidades positivas.
Con respecto a la adquisición de nuevos conocimientos menciona que estos
presentan rendimientos decrecientes. Todo ello con la característica principal del
cambio tecnológico como variable endógena. Podemos apreciar, que a diferencia del
modelo de Solow, este modelo si promueve la intervención del Estado, ya que ello
puede impulsar a que los agentes económicos busquen realizar mayores inversiones
en el progreso técnico y de esta forma, influir en el crecimiento.
20
Efectos simétricos macroeconómicos de la política fiscal hallados por modelos
VAR estructurales.
Como bien se ha podido observar en la sección de la revisión literaria, la mayoría de
las investigaciones sobre la política fiscal se llevan a cabo a través del modelo
econométrico de vectores autoregresivos VAR.
Sin embargo, para el estudio de los efectos dinámicos que se presentan en los
choques de gasto público, autores como Blanchard y Perotti (2002) hacen uso de los
modelos de vectores autoregresivos estructurales SVAR como también de los
modelos de vectores de corrección del error VEC. Gracias a los resultados que
presentaron en su investigación, se concluyó que, ante un choque de gasto público
expansivo, la actividad económica reaccionaba de manera positiva. A diferencia de
un choque positivo en los impuestos, que llevara a una caída en la actividad
económica. Nuestra investigación realiza un análisis en el caso peruano, tomando en
cuenta su condición como país en desarrollo.
3. Objetivos e Hipótesis
La presente sección establecerá los objetivos e hipótesis del proyecto de
investigación.
3.1. Objetivos
A continuación, se presentan los objetivos del trabajo de investigación
relacionados a los problemas generales y específicos planteados en un inicio.
Objetivo general
“Determinar los impactos de los instrumentos de la política fiscal sobre el
Crecimiento económico para el caso peruano de 1999 al 2016 “.
Objetivos específicos
1- Determinar el instrumento de la política fiscal que presentó mayor efectividad
en el PBI.
21
2- Determinar el efecto entre el gasto fiscal y el PBI, y el nivel de retardo
correspondiente para el caso peruano durante el periodo de 1999 al 2016.
3- Determinar el efecto entre el impuesto y el PBI, y el nivel de retardo
correspondiente para el caso peruano durante el periodo de 1999 al 2016.
4- Determinar el efecto entre la deuda pública y el PBI, y el nivel de retardo
correspondiente para. el caso peruano durante el periodo de 1999 al 2016.
3.2. Hipótesis
Las hipótesis del proyecto que plantean las preguntas de investigación
anteriormente formuladas son las siguientes:
Hipótesis del Objetivo General
Hipótesis nula: Si existieron impactos relevantes de los instrumentos de la
política fiscal sobre el PBI durante los años de 1999 al 2016.
Hipótesis alternativa: No existieron impactos de los instrumentos de la
política fiscal sobre el PBI para el periodo de 1999 al 2016.
Hipótesis del Objetivo Específico 1:
Hipótesis nula: El gasto público como instrumento de la política fiscal
presentó mayor efectividad en el PIB durante los años de 1999 al 2016.
Hipótesis alternativa: El gasto público como instrumento de la política
fiscal no presentó mayor efectividad en el PIB durante los años de 1999
al 2016.
Hipótesis del Objetivo Específico 2:
Hipótesis nula: El efecto de un choque de gasto público sobre el nivel de
actividad económica durante el periodo de 1999 al 2016 y a través de la
construcción de un modelo de vectores autoregresivos (VAR) fue positivo con
un rezago menor a 3.
22
Hipótesis alternativa: El efecto de un choque del gasto público sobre el nivel
de actividad económica durante el periodo de 1999 al 2016 y a través de la
construcción de un modelo de vectores autoregresivos (VAR) no fue positivo
con un rezago menor a 3.
Hipótesis del Objetivo Específico 3:
Hipótesis nula: El efecto de un choque positivo de impuestos sobre el nivel
de actividad económica peruano durante el periodo de 1999 al 2016 a través
de la construcción del modelo de vectores autoregresivos (VAR) fue negativo
con un rezago menor a 3.
Hipótesis alternativa: El efecto de un choque positivo de impuestos sobre el
nivel de actividad económica peruano durante el periodo de 1999 al 2016 a
través de la construcción de un modelo de vectores autoregresivos (VAR)
fue positivo con un rezago menor a 3.
Hipótesis del Objetivo Específico 4:
Hipótesis nula: La deuda pública impactó negativamente al PBI con un
rezago menor a 4, para el caso peruano durante el periodo de 1999 al 2016
Hipótesis alternativa: La deuda pública impactó positivamente en el PBI con
un rezago menor a 4, para el caso peruano durante el periodo de 1999 al
2016.
23
Capitulo II: Método
El presente capitulo se encarga de establecer la sección 4, en la que se explicará el
tipo y diseño de investigación que han sido seleccionados para llevar a cabo el
proyecto de investigación. Adicional a ello, se identificará las variables dependientes
como independientes en la sección 5. Después de ello, a través de la sección 6, se
realizará un análisis de la muestra elegida. Comenzando por la definición y estructura
de la muestra, y de forma complementaria se hará uso de histogramas y graficas de
la serie de datos utilizados en el trabajo de investigación.
Por último, en las secciones 7 y 8 se analizará los instrumentos y procedimientos
llevados a cabo con los datos que se presenta para la realización del proyecto.
4. Tipo y diseño de investigación
A través de la presente sección, se procederá a plantear el tipo y diseño de
investigación que han sido elegidos para el proyecto de investigación.
4.1. Tipo de investigación
La investigación a realizar cuenta con un tipo de investigación cuantitativa,
se hará con el Modelo de Regresión del Vector de Autoregresivo (VAR), el
cual se encuentra definido como aquel donde cada variable presentada en
el modelo es una variable dependiente estacionaria. Debido a que, la
formulación del problema hace necesario cuantificar los datos que se
analizaran, y de esta forma, obtener respuestas que puedan desarrollar los
objetivos planteados. Como también, debido al análisis en la relación de las
variables, ello hace necesario la utilización de modelos.
Por otro lado, otra razón fundamental por la que el tipo de investigación será
cuantitativa. Es que en base a la evidencia empírica que hemos presentado
en la revisión literaria cuenta con estudios cuantitativos y para que el nuestro
sea consistente al estudio relacionado es imprescindible optar por un tipo
cuantitativo.
24
4.2. Diseño de investigación
El diseño de la investigación es no experimental ya que se encuentra
basado en la temporalización de la investigación, entonces será
correlacional y explicativa. En este caso, se va a proceder a realizar el
estudio de esta manera, ya que se busca determinar el impacto sobre las
respectivas variables y a través de ello crear un modelo que explique la
relación que presenta.
Este diseño permitirá determinar las relaciones entre las principales
variables en estudio. Entonces, por medio del siguiente trabajo
econométrico se buscará resolver los cuestionamientos planteados en la
primera sección.
5. Variables
A continuación, se presentan las variables seleccionadas para la realización del
trabajo de investigación, las cuales son observables, medibles y no serán
manipuladas de ninguna manera.
Las definiciones conceptuales que presentaremos pertenecen al glosario del Banco
Central de Reserva del Perú.
Producto bruto interno (PBI):
La definición conceptual que presenta la variable es:
“Valor total de la producción corriente de bienes y servicios finales
dentro de un país “.
Ante ello, uno de los problemas dentro de las series de datos del PBI, es la inflación,
que ocasiona que la información se encuentre sobrestimada. Es por ello, que la
aplicación de años bases en las series de datos mejora la interpretación y análisis de
la variable PBI.
25
La definición operacional es:
Unidad de medida
Periodo de ocurrencia
Instrumento con el que se
estima
Moneda nacional
Trimestral
Técnicas de contabilidad
nacional
Consumo Privado (CPRIV):
La definición conceptual que presenta la variable es: “Gasto total en bienes y
servicios del sector privado de una economía”
La definición operacional es:
Unidad de medida
Periodo de ocurrencia
Instrumento con el que se
estima
Moneda nacional
Trimestral
Técnicas de contabilidad
nacional
Inversión Bruta fija Privada (IPRIV):
La presenta variable está definida como la diferencia entre la inversión bruta
fija total y la inversión pública.
26
La definición operacional es:
Unidad de medida
Periodo de ocurrencia
Instrumento con el que se
estima
Moneda nacional
Trimestral
Técnicas de cálculo de la
diferencia del valor monetario
de la inversión bruta fija con la
inversión pública.
Ingresos Tributarios (TX):
Con respecto a la presente variable, el BCRP la define como aquellos
montos que provienen de los pagos de los contribuyentes y que se realizan
obligatoriamente por ley.
La definición operacional es:
Unidad de medida
Periodo de ocurrencia
Instrumento con el que se
estima
Moneda nacional
Trimestral
Técnicas de contabilidad
nacional
Gastos corrientes del gobierno (GPUB):
La definición conceptual de la presente variable es:
Conjunto de gastos relevantes a la gestión presupuestaria del Estado,
incluye gastos en planilla, intereses de la deuda pública y compra de bienes
y servicios.
27
La definición operacional es:
Unidad de medida
Periodo de ocurrencia
Instrumento con el que se
estima
Moneda nacional
Trimestral
Técnicas de contabilidad
nacional
Deuda Pública (DPUB):
La definición conceptual de la presente variable es:
“Pasivos reconocidos por el sector público frente al resto de la economía y el
mundo pendientes de pago”.
La definición operacional es:
Unidad de medida
Periodo de ocurrencia
Instrumento con el que se
estima
Moneda nacional
Trimestral
Técnicas de contabilidad
nacional
Índice de precios- var% (IPC):
La definición conceptual de la presente variable es:
“Mide la evolución del costo de la canasta de consumo”
La definición operacional es:
Unidad de medida
Periodo de ocurrencia
Instrumento con el que se
estima
Porcentaje
Trimestral
Técnicas de cálculo de la
variación porcentual que
presentan los precios
28
6. Muestra
La presente sección consiste en explicar la definición y estructura de la muestra.
Adicional a ello, se presentarán los gráficos pertenecientes a las series de las
variables que han sido seleccionadas para la estimación del modelo planteado.
Después de ello, se incluirá las matrices de covarianza y las de correlación, y por
último, se brindara un análisis de causalidad del todas las variables.
6.1. Definición de la muestra
La muestra del trabajo de investigación se encuentra definida como:
“Un total de 7 variables macroeconómicas relevantes a la relación entre el
gasto público y el nivel de actividad económica, para el periodo del primer
trimestre del año 1999 al cuarto trimestre del año 2016”
6.2. Estructura de la muestra
La presente muestra presenta una estructura única, con 72 observaciones
en frecuencia trimestral de las variables macroeconómicas relevantes al
estudio.
6.3. Gráfica de los datos de las variables
Para las gráficas de las series de datos de las variables relacionadas, se
ha utilizado el software EViews 8, y se encuentran en el Anexo 1. (Ver
anexo 1, parte A1)
6.4. Histograma de las variables y estadísticos descriptivos
Para los estadísticos descriptivos de la serie, también se hará uso del
software Eviews 8, y los cuales, se presentarán en el Anexo 1. Podemos
observar que las desviaciones estándar de las series PBI, CPRIV, IPRIV,
TX, GP y DPUB son muy altas con un valor de 39045.93, 29258.93,
5902.270, 5280.36, 5745.79 y 75727. (Ver anexo 1, parte A2 y A3).
Ello quiere decir, que las series presentan valores atípicos, alejados de la
media, lo cual implica un problema al violarse el supuesto de variabilidad
en MCO. Con respecto a la serie IPC, podemos apreciar que su grafica se
29
asemeja a la campana de Gauss, y adicional a ello, el p-value del
estadístico de Jarque Bera es 0.7707. Entonces, no se rechaza la hipótesis
nula que nos dice que la serie IPC sigue una distribución normal. En otras
palabras, la serie IPC presenta distribución normal. Sin embargo, las otras
series no cumplen el supuesto, rechazando la hipótesis nula.
Por estas razones, se procede a mostrar las series afectadas en su forma
logarítmica para suavizar las desviaciones estándar y para mejorar los
valores del p-value, buscando que sean mayores al nivel de significancia
de 0.05. Podemos ver en el Anexo 1 como las desviaciones estándar han
disminuido en gran magnitud, y las series en forma logarítmica han
mejorados sus valores. (Ver anexo 1, parte A4).
7. Instrumentos de Investigación
Para el proceso de nuestra investigación, se utilizará series de tiempo de nuestras
variables seleccionadas, y estas serán tomadas de entidades de prestigio. Adicional
a ello, se utilizará el Software EVIEWS, por medio del cual se correrá el modelo VAR
y se obtendrá los test necesarios para validar el modelo y posterior a ello realizar el
análisis, resultado y las conclusiones. Cabe resaltar, que el presente trabajo cuenta
con los procedimientos y las herramientas econométricas utilizados en la guía
metodológica de investigación de Larios, Gonzales y Álvarez (2016).
1- Observación: La investigación de este proyecto está basada en datos que ya han
sido previamente observados por el BCRP, y solo se ha limitado el desempeño a la
extracción de los datos.
Institución: BANCO CENTRAL DE RESERVA DEL PERU
8. Procedimientos de recolección de datos
El procedimiento para la extracción de los datos es el siguiente:
La recopilación de datos necesarios será brindada de manera sistematizada, con lo
cual se buscará encontrar resultados óptimos. Como la investigación se encuentra
vinculada en la actividad económica peruana, la información de las variables ha sido
recolectada del Banco Central de Reserva del Perú y también del Boletín Estadístico
de la Superintendencia de Banca y Seguros SBS, la que cuentan con datos e
30
información confiable y actualizada del Perú. Y como ya se mencionó, la extracción
de data fue con una frecuencia trimestral a partir del año 1999 al 2016.
Se realizará un plan de trabajo para la evaluación del modelo.
Después de ello, se dará inicio a la corrección de los errores para determinar que
nos encontremos ante una data confiable y que no se presente problemas de
multicolinealidad, heterocedasticidad, autocorrelación entre otros.
Adicional a ello, se procederá a realizar los análisis individuales de cada estimador
para entender el comportamiento de las variables. Tomando en cuenta, también, el
análisis conjunto y la realización de la estimación del modelo BVAR, tomando las
precauciones para no estar ante observaciones estacionarias.
Objetivos planteados resueltos y demostración de las hipótesis generales y
específicas.
31
Capítulo III: Resultados
Por medio del presente capitulo, se llevará a cabo la presentación de los resultados
y hallazgos obtenidos en el proyecto de investigación. Como también, el análisis y
discusión de los mismos. Finalmente, se brindarán las conclusiones y
recomendaciones sobre la relación entre el gasto público y el nivel de actividad
económica en el Perú durante el periodo mencionado de estudios.
9. Presentación de resultados
En esta sección se brindará los resultados obtenidos por la realización de las
estimaciones de los modelos planteados en el trabajo de investigación. Se indicarán
todos los modelos utilizados con las herramientas planteadas, comenzando con las
correcciones de los errores, de acuerdo a los procedimientos llevados a cabo en los
test realizados por Larios, Álvarez y Quineche (2014).
Test de Raíz Unitaria
Se dará inicio a la aplicación del test de raíz unitaria de Dickey-Fuller
Aumentado (ADF) para verificar si las series presentan raíz unitaria o no. Por
lo tanto, A través del ANEXO, se puede obtener el test realizado para la
validación de las series de tiempo. (Ver anexo 2, parte A1)
Ho: X presenta raíz unitaria (serie no estacionaria)
H1: X no presenta raíz unitaria (serie estacionaria)
Donde X es representa las siguientes variables: LPBI, LCPRIV, LIPRIV, IPC,
LTX, LGP, LDPUB.
32
TABLA 1: RESULTADOS DEL TEST DE RAÍZ UNITARIA DE DICKEY-FULLER
AUMENTADO EN NIVEL
SERIE DE
TIEMPO
VARIABLES
EXÓGENAS
DEL MODELO
DFA TEST
REZAGO DEL
MODELO DFA
TEST
ESTADÍSTICO
DFA TEST
P-VALUE DEL
ESTADÍSTICO
DFA TEST
INTEGRACIÓN DE
SERIE DE TIEMPO
LPBI
CONSTANTE 4 0.1791 0.9693 -
LPBI
TENDENCIA 4 -3.4393 0.0548 -
LCPRIV
CONSTANTE 8 0.2231 0.9721 -
LCPRIV
TENDENCIA 8 -2.6352 0.2667 -
LIPRIV
CONSTANTE 2 -0.1564 0.9382 -
LIPRIV
TENDENCIA 4 -2.348615 0.4026 -
IPC
CONSTANTE 5 -3.6334 0.0075 I(0)
LTX
CONSTANTE 4 -1.1886 0.6748 -
LTX
TENDENCIA 4 -1.5710 0.7940 -
LGP
CONSTANTE 4 0.8907 0.9948 -
LGP
TENDENCIA 4 -2.9464 0.1551 -
LDPUB
CONSTANTE 4 0.9908 0.9961 -
LDPUB
TENDENCIA 4 0.6990 0.9688 -
Elaboración propia
Entonces, de acuerdo a la prueba ADF se encontró que la variable IPC es
estacionaria, las demás variables no son estacionarias:
Logaritmo natural del Producto Bruto Interno (LPBI)
Logaritmo natural del Consumo Privado (LCPRIV)
Logaritmo natural del Inversión Privado (LIPRIV)
Logaritmo natural del Ingresos Fiscales (LTX)
Logaritmo natural del Gasto Público (LGP)
Logaritmo natural del Deuda Pública (LDPUB)
33
Por consiguiente, se procedió a corregir la no estacionariedad de las variables
tomando las primeras y segundas diferencias respectivamente para las
variables correspondientes. De acuerdo a los p-values que se muestran en el
Test ADF Aumentado, tenemos que:
TABLA 2: RESULTADOS DEL TEST DE RAÍZ UNITARIA DE DICKEY-FULLER AUMENTADO APLICADA A LAS
SERIES DE TIEMPO DIFERENCIADAS
SERIE DE
TIEMPO
VARIABLES
EXÓGENAS
DEL MODELO
DFA TEST
REZAGO DEL
MODELO DFA
TEST
ESTADÍSTICO
DFA TEST
P-VALUE DEL
ESTADÍSTICO
DFA TEST
INTEGRACIÓN DE
SERIE DE TIEMPO
D(LPBI)
CONSTANTE 3 -3.0809 0.0328 I(1)
D(LCPRIV)
CONSTANTE 3 -3.4748 0.0117 I(1)
D(LIPRIV)
CONSTANTE 1 -10.1626 0.0001 I(1)
D(LTX)
CONSTANTE 3 -2.9643 0.0435 I(1)
D(LGP)
CONSTANTE 3 -5.0602 0.0001 I(1)
D(LDPUB)
CONSTANTE 3 -2.6200 0.0940 -
D(LDPUB)
TENDENCIA 3 -3.0843 0.1185 -
D(LDPUB, 2)
CONSTANTE 2 -13.8723 0.0000 I(2)
Elaboración propia
.
Se rechaza la hipótesis nula de que las series en primera diferencia tienen
raíz unitaria, siendo estacionarias.
34
Series no estacionarias y corregidas:
ORDEN DE INTEGRACIÓN DE LAS SERIES
DE TIEMPO
LPBI– I(1)
LCPRIV – I(1)
LIPRIV– I(1)
LTX– I(1)
LGP– I(1)
Se rechaza la hipótesis nula de que las series en segunda diferencia tienen
raíz unitaria, siendo consideradas, entonces, estacionarias.
Series no estacionarias y corregidas:
ORDEN DE INTEGRACIÓN DE LAS SERIES
DE TIEMPO
LDPUB– I(2)
35
Modelo VAR: Para la estimación de un modelo VAR es necesario que las variables
sean estacionarias. Al ya corregir las variables que tienen raíz unitaria, se procede
a la definición del modelo:
𝑉𝐴𝑅(𝑃): 𝑌𝑡 = 𝐴1 + 𝑌𝑡−1 + 𝐴2𝑌𝑡−2 + ⋯ + 𝐴𝑝𝑌𝑡−𝑝 + 𝜀𝑡
Se realizará la estimación de dos modelos VAR
Modelo VAR 1, donde 𝑌𝑡 = [∆𝐿𝐺𝑃𝑡 , ∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡 , ∆𝐿𝐶𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡 , ∆𝐿𝐼𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡]′. Un vector
de 4 variables endógenas.
Modelo VAR 2, donde 𝑌𝑡 = [∆𝐿𝐺𝑃𝑡 , ∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡 , 𝐼𝑃𝐶𝑡 , ∆𝐿𝑇𝑋𝑡 , ∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡] ′. Un
vector de 5 variables endógenas.
Estimación de los modelos VAR con rezago arbitrario
Se da inicio a la estimación de los modelos VAR con rezago arbitrario, a través del
cual, se considera al primer rezago como número de rezagos arbitrario. (Ver anexo
3, parte A.1 y A.2)
Evaluación del rezago óptimo
En la presente sección, se procede a realizar la evaluación del rezago óptimo, debido
a que la estimación del modelo VAR con rezago ordinario no presenta óptimos
resultados que permitan continuar con el estudio. Para ello, se toma como guía al
criterio de información de Schwarz (SC). En los cuadros adjuntos en la sección
ANEXOS se presentan ambos modelos con los respectivos rezagos óptimos.
Con respecto al modelo VAR 1, los resultados muestran que el rezago óptimo
en base al criterio de Schwarz, es de orden 3 y presenta un valor SC igual a
-14.6444. (Ver anexo 3, parte B.1)
Con respecto al modelo VAR 2, los resultados muestran que el rezago óptimo
en base al criterio de Schwarz, es de orden 4. En este caso, presenta un valor
de SC igual a -8.6815. (Ver anexo 3, parte B.2)
36
Estimación de los modelos VAR con rezagos óptimos
El modelo VAR 1, cuenta con 4 ecuaciones. En la primera ecuación (el
regresando es la serie ∆𝐿𝐺𝑃𝑡), se presenta un excelente ajuste (𝑅2 es igual a
0.9069); a nivel individual, los parámetros de sus tres rezagos (∆𝐿𝐺𝑃𝑡−1 ,
∆𝐿𝐺𝑃𝑡−2 𝑦 ∆𝐿𝐺𝑃𝑡−3) , del tercer rezago de la primera diferencia del logaritmo del
PBI y de los dos últimos rezagos de la primera diferencia del logaritmo del
Consumo Privado (∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡−3, ∆𝐿𝐶𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡−2 𝑦 ∆𝐿𝐶𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡−3) son significativos al 5%,
los demás parámetros no son significativos. A nivel global, se cuenta con
un valor de estadístico F (igual a 44.6435), es decir, los estimadores de los
parámetros son significativos de manera conjunta. Siguiendo con la evaluación
para la segunda ecuación (el regresando en la serie es ∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡, presenta un
ajuste mayor ( 𝑅2 igual a 0.868620); a nivel individual solo los parámetros de
sus tres rezagos (∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡−1 , ∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡−2 𝑦 ∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡−3), del tercer rezago de la
primera diferencia del logaritmo del Consumo Privado y los parámetros de los
tres rezagos de la primera diferencia del logaritmo de la Inversión Privada
(∆𝐿𝐶𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡−3, ∆𝐿𝐼𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡−1 , ∆𝐿𝐼𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡−2 𝑦 ∆𝐿𝐼𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡−3)) ) son significativos al 5% y
a nivel global, la ecuación puede ser significativa, ya que presenta un valor de
estadístico F (igual a 30.3027). Por otro lado, la tercera ecuación, que tiene
como regresando a la serie ∆𝐿𝐶𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡 cuenta con un ajuste promedio (𝑅2 es
0.6950), a nivel individual, solamente los parámetros de los últimos dos rezagos
de la primera diferencia del logaritmo del Gasto Público y de la primera
diferencia del logaritmo del PBI (∆𝐿𝐺𝑃𝑡−1 , ∆𝐿𝐺𝑃𝑡−2 , ∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡−1 𝑦 ∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡−2 ) son
significativos al 5% y a nivel global, se puede considerar significativa, ya que,
el valor estadístico F es de 10.4427. Por último, para el análisis de la ecuación
4 (el regresando es la serie ∆𝐿𝐼𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡 , solo se presenta significancia para los
parámetros de los siguientes rezagos (∆𝐿𝐺𝑃𝑡−3,
∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡−1 𝑦 ∆𝐿𝐼𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡−2), los demás parámetros no son significativos al 5%.
Adicional a ello, cuenta con un ajuste promedio con un 𝑅2 de 0.5417. Y de forma
conjunta, puede ser considerada significativa con un valor estadístico F de
5.4178. (Ver anexo 4, parte A.1)
37
El modelo VAR 2 cuenta con 5 ecuaciones. En la primera ecuación (el
regresando es la serie ∆𝐿𝐺𝑃𝑡), se presenta un excelente ajuste (𝑅2 es igual a
0.9137). Para el caso de la significancia individual, los parámetros de los tres
rezagos de sí mismo y de la segunda diferencia del logaritmo de la Deuda
Pública (∆𝐿𝐺𝑃𝑡−1, ∆𝐿𝐺𝑃𝑡−2, ∆𝐿𝐺𝑃𝑡−3 , ∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡−1 , ∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡−2 𝑦 ∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡−3)
significativos al 5%, los otros parámetros no presentan significancia individual.
A nivel global, la ecuación si es significativa, ya que se tiene un valor de
estadístico F (igual a 36.0187).
Con respecto a la segunda ecuación (el regresando en la serie es ∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡)
muestra un ajuste mayor (𝑅2 igual a 0.8718), a nivel individual los parámetros
de sus tres propios rezagos y de la segunda diferencia del logaritmo de la
Deuda Pública (∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡−1 , ∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡−2, ∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡−3, ∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡−1, ∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡−2
𝑦 ∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡−3) como también los parámetros de los dos últimos rezagos de la
primera diferencia del logaritmo del Gasto Público y del segundo rezago de la
primera diferencia del logaritmo del Impuesto (∆𝐿𝐺𝑃𝑡−2, ∆𝐿𝐺𝑃𝑡−3 𝑦 ∆𝐿𝑇𝑋𝑡−2) son
significativos al 5% y a nivel global, la ecuación puede ser significativa, ya que
presenta un valor de estadístico F (igual a 23.1188).
Con respecto a la tercera ecuación con el regresando 𝐼𝑃𝐶𝑡 tiene un ajuste alto
(𝑅2 es 0.8149), la significancia individual existe solamente para su primer
rezago 𝐼𝑃𝐶𝑡−1 y a nivel global, la ecuación se puede considerar significativa,
debido a que el valor estadístico F es de 14.9649. Siguiendo con el análisis
para la ecuación 4(el regresando es la serie ∆𝐿𝑇𝑋𝑡). La significancia individual
se presenta para los parámetros de los dos últimos rezagos de la primera
diferencia del logaritmo del Gasto Público(∆𝐿𝐺𝑃𝑡−2 𝑦 ∆𝐿𝐺𝑃𝑡−3), del tercer
rezago de la primera diferencia del logaritmo del PBI y de sus tres rezagos
(∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡−3 , ∆𝐿𝑇𝑋𝑡−1 , ∆𝐿𝑇𝑋𝑡−2 𝑦 ∆𝐿𝑇𝑋𝑡−3). El ajuste es promedio con un 𝑅2 de
0.7231. Y la ecuación puede ser considerada significativa con un valor
estadístico F de 8.8795.
Por último, presentamos el análisis d la ecuación 5 (como regresando la serie
∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡), En la cual se presenta significancia individual en los parámetros del
tercer rezago de la primera diferencia del logaritmo del Gasto Público y de los
propios rezagos del regresando ( ∆𝐿𝐺𝑃𝑡−3 , ∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡−1 y ∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡−2).
Adicional a ello, tiene un 𝑅2 alto de 0.7295). Y puede ser considerado
significativo a nivel conjunto gracias a un F estadístico de 9.1705.
(Ver anexo 4, parte A.2)
38
Test de causalidad de Granger
Las especificaciones y el procedimiento de la prueba de Granger que se realizaron
en el presente trabajo se basaron en Larios y Álvarez (2014).
En el modelo VAR 1, analizando el primer bloque, se presenta como
regresando a la serie ∆𝐿𝐺𝑃𝑡 y un p-value menor al nivel de significancia (es
igual a 0.0051), entonces se rechaza la hipótesis nula de omisión de variables.
Concluyendo que, la serie ∆𝐿𝐺𝑃𝑡 es causada en sentido Granger por las series
∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡, ∆𝐿𝐶𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡 y ∆𝐿𝐼𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡. Para el estudio del segundo bloque, la serie
∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡 es causada en sentido Granger por las series ∆𝐿𝐺𝑃𝑡, ∆𝐿𝐶𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡 y
∆𝐿𝐼𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡 , gracias a la presencia de un p-value menor al nivel de significancia
(igual a 0.00). De igual forma ocurre para las series ∆𝐿𝐶𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡 y ∆𝐿𝐼𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡, en
las cuales también se rechaza la hipótesis nula de omisión de variables Se
concluye que todas las ecuaciones se encuentran correctamente
especificadas, es decir, existe una relación de causalidad entre las variables
para todos los casos. (Ver anexo 5, parte A.1).
En el modelo VAR 2, de acuerdo con el cuadro, analizando el primer bloque,
donde tenemos que el regresando es ∆𝐿𝐺𝑃𝑡, el p-value es menor al nivel de
significancia (es igual a 0.0082), entonces se rechaza la hipótesis nula de
omisión de variables. Concluyendo que, la serie ∆𝐿𝐺𝑃𝑡 es causada en sentido
Granger por las series ∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡, 𝐼𝑃𝐶𝑡, ∆𝐿𝑇𝑋𝑡). y ∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡. Semejante a ello, se
encuentra el segundo y el tercer bloque, en los cuales, las series ∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡 y
∆𝐿𝑇𝑋𝑡). son causadas en sentido Granger por las series ∆𝐿𝐺𝑃𝑡, 𝐼𝑃𝐶𝑡, ∆𝐿𝑇𝑋𝑡 ,
∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡 y ∆𝐿𝐺𝑃𝑡, ∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡, 𝐼𝑃𝐶𝑡, ∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡 , respectivamente. En los demás
casos, el tercero y el quinto bloque, no se rechaza la hipótesis nula de omisión
de variables. Se concluye que las ecuaciones 1, 2 y 4 se encuentran
correctamente especificada, es decir, existe una relación de causalidad entre
las variables. Para el caso de las series 𝐼𝑃𝐶𝑡 y ∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡, en las que no se
rechaza la hipótesis nula de omisión de variables, por ende, no se puede
concluir que existe una relación de causalidad, estas se encuentran
explicadas por sus propios rezagos. Entonces, se concluye que estas se
encuentran bien especificadas. (Ver anexo 5, parte A.2).
39
Test de normalidad de Jarque-Bera
En el modelo VAR 1, analizando el comportamiento de los componentes de
forma conjunta, se obtiene que el p-value es de 0.8458, siendo mayor que el
nivel de significancia de 0.05. Entonces, no se rechaza la hipótesis nula de la
normalidad de los errores. Con ello, los residuales siguen una distribución
normal. (Ver anexo 5, parte B.1)
En el modelo VAR 2, a nivel conjunto, el p-value del estadístico de Jarque-
bera es de 0.9593, por lo tanto, es mayor al nivel de significancia de 0.05, es
decir, no se rechaza la hipótesis nula de la normalidad de los errores.
Entonces, los errores del modelo VAR 2 siguen una distribución normal. (Ver
anexo 5, parte B.2)
Test de heterocedasticidad de White.
Siguiendo el procedimiento, se utiliza el test de heterocedasticidad de White sin uso
de términos cruzados para comprobar si hay presencia de heterocedasticidad en los
modelos VAR en estudio. Se ha elegido dicha versión por las recomendaciones de
Larios, Gonzales y Álvarez (2016), en las cuales comentan que el test sin términos
cruzados hace uso de menos grados de libertad.
En el modelo VAR 1, aplicando el test de White, se obtiene un p-value a nivel
conjunto de 0.0193. Como dicho p-value es menor al nivel de significancia de
0.05. Entonces, se rechaza la hipótesis nula de no heterocedasticidad, es
decir el modelo VAR 1 cuenta con una varianza heterocedástica (Ver anexo
5, parte C.1).
El mismo caso ocurre para el modelo VAR 2, de acuerdo a lo obtenido en el
cuadro, el p-value del contraste conjunto es menor al nivel de significancia de
0.05 (p-value es 0.0305). Por lo tanto, se rechaza la hipótesis nula de no
heterocedasticidad, es decir, la varianza del modelo VAR 2 es
heterocedástica. (Ver anexo 5, parte C.2)
40
Estimación de los modelos VAR con variables dummy para la corrección de la
heterocedasticidad
De acuerdo Larios, Gonzales y Álvarez (2014), si los modelos VAR presentan
varianzas heterocedasticas, una forma de contrarrestar los quiebres de los
residuales, es través de la aplicación de variables dummy. Por esta razón, se procede
a la introducción de variables dummy para los modelos VAR 1 y 2.
𝑌𝑡 = 𝐴1 + 𝑌𝑡−1 + 𝐴2𝑌𝑡−2 + ⋯ + 𝐴𝑝𝑌𝑡−𝑝 + 𝜑𝐷𝑡 + 𝜀𝑡
Se realizará la estimación de dos modelos VAR
Modelo VAR 1, donde
𝑌𝑡 = [∆𝐿𝐺𝑃𝑡 , ∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡 , ∆𝐿𝐶𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡 , ∆𝐿𝐼𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡]′
𝐷𝑡 = [𝐷𝑈𝑀_1𝑡 , 𝐷𝑈𝑀_2𝑡 , 𝐷𝑈𝑀_3𝑡 , 𝐷𝑈𝑀_4𝑡]′
Modelo VAR 2, donde
𝑌𝑡 = [∆𝐿𝐺𝑃𝑡 , ∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡 , 𝐼𝑃𝐶𝑡 , ∆𝐿𝑇𝑋𝑡 , ∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡] ′.
𝐷𝑡 = [𝐷𝑈𝑀_1𝑡 , 𝐷𝑈𝑀_2𝑡 , 𝐷𝑈𝑀_3𝑡 , 𝐷𝑈𝑀_4𝑡 , 𝐷𝑈𝑀_5𝑡]′
El nuevo modelo VAR 1 cuenta con 4 ecuaciones, y la inclusión de 4 variables
dummy tomadas como variables exógenas. La primera ecuación muestra al
regresando ∆𝐿𝐺𝑃𝑡, el cual tiene un ajuste más alto (𝑅2 paso de 0.9069 a
0.9366); a nivel individual, los parámetros de sus tres primeros rezagos
(∆𝐿𝐺𝑃𝑡−1 , ∆𝐿𝐺𝑃𝑡−2 𝑦 ∆𝐿𝐺𝑃𝑡−3) y de los rezagos 3 y 4 de la primera diferencia
del logaritmo del PBI y del Consumo Privado respectivamente (∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡−3
𝑦 ∆𝐿𝐶𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡−4 ) son significativas al 5%, los demás parámetros no presentan
significancia al 5% y a nivel global, se cuenta con un valor de estadístico F
igual a 33.8914, es decir, la ecuación si es significativa.
La segunda ecuación (el regresando en la serie es ∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡), presenta un
ajuste mayor en relación al modelo VAR 1 sin la inclusión de las variables
dummy (𝑅2 se incrementó a 0.9237), a nivel individual solo los parámetros de
41
sus rezagos (∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡−1 , ∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡−2 , ∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡−3 𝑦 ∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡−4), del tercer rezago de
la primera diferencia del logaritmo del Consumo Privado y los parámetros de
los rezagos 1 y 3 de la primera diferencia del logaritmo de la Inversión Privada
(∆𝐿𝐶𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡−3, ∆𝐿𝐼𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡−1 , 𝑦 ∆𝐿𝐼𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡−3)) ) son significativos al 5% y a nivel
global, la ecuación puede ser significativa, ya que presenta un valor de
estadístico F igual a 27.8264. En la tercera ecuación, que tiene como
regresando a la serie ∆𝐿𝐶𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡 , se mejoró el ajuste con un valor de 𝑅2 igual a
0.8065, además, en el análisis de la significancia individual solamente los
parámetros de los tres últimos rezagos de la primera diferencia del logaritmo
del Gasto Público y del segundo rezago de la primera diferencia del logaritmo
del Consumo Privado (∆𝐿𝐺𝑃𝑡−2 , ∆𝐿𝐺𝑃𝑡−3 , ∆𝐿𝐺𝑃𝑡−4 𝑦 ∆𝐿𝐶𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡−2) y a nivel global
se comportan como en el modelo VAR 1 anterior. Por último, para la ecuación
4 (el regresando es la serie ∆𝐿𝐼𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡 ), el ajuste se ha incrementado a 0.6582
y los resultados obtenidos para la significancia individual muestran que los
parámetros de los rezagos 2 y 4 de la primera diferencia del logaritmo de la
Inversión Privada y del Gasto Público (∆𝐿𝐼𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡−2 𝑦 , ∆𝐿𝐺𝑃𝑡−4) son
significativos al 5% y a nivel global son similares al VAR 1 anterior sin la
inclusión de variables ficticias. (Ver anexo 6, parte A.1)
Para el modelo VAR 2 con variables dummy, se presentan 5 ecuaciones más 5
variables dummy. En la primera ecuación (el regresando es la serie ∆𝐿𝐺𝑃𝑡), el
ajuste ha mejorado pasando a tener un valor de 𝑅2 de 0.9292 y para la
significancia individual, se mantiene la significancia de los parámetros de sus
tres rezagos propios (∆𝐿𝐺𝑃𝑡−1 , ∆𝐿𝐺𝑃𝑡−2, Y ∆𝐿𝐺𝑃𝑡−3) como también los
parámetros de los rezagos de la segunda diferencia del logaritmo de la Deuda
Pública (∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡−1 , ∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡−2 𝑦 ∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡−3), siendo significativos al 5%,
además, a nivel global, la ecuación si es significativa, ya que se tiene un valor
de estadístico F alto (igual a 30.1808). La segunda ecuación (el regresando en
la serie es ∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡), también mejoro su nivel de ajuste con respecto al modelo
VAR 2 sin variables dummy (𝑅2 igual a 0.9131), a nivel individual los parámetros
de los tres rezagos de sí mismo y de la segunda diferencia del logaritmo de la
Deuda Pública (∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡−1 , ∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡−2,
∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡−3, ∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡−1, ∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡−2 𝑦 ∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡−3), como también de los dos
últimos rezagos de la primera diferencia del logaritmo del Gasto Público
(, ∆𝐿𝐺𝑃𝑡−2, y ∆𝐿𝐺𝑃𝑡−3) y de los rezagos 2 y 3 de la primera diferencia del
42
logaritmo del Impuesto y del IPC respectivamente (∆𝐿𝑇𝑋𝑡−2 y 𝐼𝑃𝐶𝑡−3) continúan
siendo significativos al 5% y también para el nivel global.
La tercera ecuación con el regresando 𝐼𝑃𝐶𝑡 ha mejorado su ajuste (𝑅2 es
0.8376), y sobre la significancia individual existe solamente para su primer
rezago 𝐼𝑃𝐶𝑡−1 y a nivel global, la ecuación se puede considerar significativa,
debido a que el valor estadístico F es de 11.86595.
La ecuación 4(el regresando es la serie ∆𝐿𝑇𝑋𝑡 ) tiene un ajuste más alto, un 𝑅2
de 0.8034. La significancia individual se presenta para los parámetros de los
dos últimos rezagos de la primera diferencia del logaritmo del Gasto
Público(∆𝐿𝐺𝑃𝑡−2 𝑦 ∆𝐿𝐺𝑃𝑡−3), del tercer rezago de la primera diferencia del
logaritmo del PBI y de sus tres rezagos (∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡−3
, ∆𝐿𝑇𝑋𝑡−1 , ∆𝐿𝑇𝑋𝑡−2 𝑦 ∆𝐿𝑇𝑋𝑡−3) Como también, para los parámetros de los
rezagos 3 del IPC y de la segunda diferencia del logaritmo de la Deuda Pública
(𝐼𝑃𝐶𝑡−3 𝑦 ∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡−3). Y la ecuación puede ser considerada significativa con
un valor estadístico F de 9.3996.
Por último, la ecuación 5 que tiene como regresando a la serie ∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡, ha
mejorado su nivel de ajuste. Con respecto al nivel significancia individual, los
parámetros del tercer rezago de la primera diferencia del logaritmo del Gasto
Público y de los propios rezagos del regresando ( ∆𝐿𝐺𝑃𝑡−3 , ∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡−1 ,
∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡−2 𝑦 ∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡−3) son significativos al 5% y también es significativa
a nivel global con un F estadístico de 7.0948. (Ver anexo 6, parte A.2)
De acuerdo a los criterios de información AIC y Schwarz, podemos confirmar
que el mejor modelo que explica la relación entre el Gasto Público y el PBI es
el modelo VAR 1, ya que presenta valores menores al modelo VAR 2.
Test de heterocedasticidad de White corregido (Inclusión de variables dummy)
En el modelo VAR 1, se hace uso del test de White para verificar la corrección
de la varianza heterocedastica. En el cuadro, se puede observar que el p-
value a nivel conjunto es 0.4165, siendo mayor al nivel de significancia de
0.05, no se rechaza la hipótesis nula de no heterocedasticidad, es decir el
nuevo modelo VAR 1 tiene una varianza homocedástica (Ver anexo 6, parte
B.1)
43
Para el caso de la verificación de presencia de heterocedasticidad en el
modelo VAR 2, de acuerdo a lo obtenido en el cuadro, el p-value del contraste
conjunto es 0.3400, es decir, es mayor al nivel de significancia de 0.05.
Entonces, no se rechaza la hipótesis nula de no heterocedasticidad. Se
concluye que tanto el modelo VAR 1 y VAR 2 tienen varianzas
homocedasticas. (Ver anexo 6, parte B.2)
Correlogramas residuales
A través de los gráficos de los correlogramas de los residuales en los modelos VAR,
se procede a hallar los rezagos óptimos para los modelos respectivamente y de esta
forma, analizar la presencia de autocorrelación a través del test de LM.
En el modelo VAR 1, los rezago 1 y 2 no sobrepasa las bandas en ningún
correlograma. En cambio, el rezago 3, se sobrepasa solamente en 1
correlograma. El rezago 4 y 5 tampoco sobrepasan las bandas, a pesar de si
presentarse al límite en 2 correlogramas respectivamente. Por lo tanto, el
rezago óptimo para continuar con el test de autocorrelación de LM es el
rezago 3. (Ver anexo 6, parte C.1)
En el modelo VAR 2, los rezagos 1 y 5 sobrepasan las bandas en 2 diferentes
correlogramas. En cambio, los rezagos 2 y 3, se sobrepasan solamente en un
correlograma respectivamente. El rezago 4 sobrepasa las bandas en 3
correlogramas diferente. Por lo tanto, el rezago óptimo para continuar con el
test de autocorrelación de LM es el rezago 4. (Ver anexo 6, parte C.2)
Test de Autocorrelación de LM
En el modelo VAR 1, al realizar el test de autocorrelación de LM, se puede
observar que el p-value del rezago óptimo 3, es 0.0728. Entonces, al ser
mayor al nivel de significancia 0.05, no se rechaza la hipótesis nula de no
autocorrelación. El modelo VAR 1 no presenta autocorrelación (Ver anexo 6,
parte D.1)
44
En el modelo VAR 2, se puede observar el cuadro correspondiente al test de
autocorrelación de LM, en el cual el rezago 4, el p-value es igual a 0.0630
siendo mayor al nivel de significancia 0.05, Por lo tanto, no se rechaza la
hipótesis nula de no autocorrelación. Se concluye entonces, que similar al
modelo VAR 1, el modelo VAR 2 no presenta autocorrelación. (Ver anexo 6,
parte D.2)
Matriz de Covarianza
En los siguientes cuadros adjuntos, podemos apreciar las matrices de
covarianza de los modelos 1 y 2 respectivamente. De acuerdo a la Matriz de
Covarianza del modelo VAR 1, se presenta que las varianzas de los
residuales de los regresandos ∆𝐿𝐺𝑃𝑡, ∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡 , ∆𝐿𝐶𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡 𝑦 , ∆𝐿𝐼𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡 son
0.0027,0.0005, 0.0002 y 0.0023 respectivamente. En el caso de las
covarianzas entre los residuales, se puede ver que ninguna presenta una
covarianza alta, es decir no hay señal de una fuerte asociación entre las
variables. (Ver anexo 7, parte A.1)
En el caso de la matriz de covarianza para el modelo VAR 2, se obtiene que
en la diagonal principal se encuentran las varianzas de los residuales para
∆𝐿𝐺𝑃𝑡, ∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡 , 𝐼𝑃𝐶𝑡, ∆𝐿𝑇𝑋𝑡 y ∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡, las cuales son 0.0031, 0.0005, 0.5288
, 0.0027 y 0.0010 respectivamente. Los otros datos representan las
covarianzas entre los residuales que, en este caso, no presentan indicadores
de alta covarianza. Es decir, tampoco para el modelo VAR 2 existen señales
de una fuerte asociacion entre las variables. (Ver anexo 7, parte A.2)
Matriz de Correlación
En los siguientes cuadros adjuntos, podemos apreciar la correlación que existe entre
los residuales.
Para el modelo VAR 1, se puede observar que la variable que más se
correlaciona con ∆𝐿𝐺𝑃𝑡 es ∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡 con 46.0305% y de forma positiva. Para el
∆𝐿𝐶𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡 , es ∆𝐿𝐼𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡 con 58.9068% también de forma positiva. Para
∆𝐿𝐼𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡 también es ∆𝐿𝐶𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡 con 58.9068%. Por último, para ∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡 es
45
∆𝐿𝐺𝑃𝑡 con 10.3779%. Entonces, no se presentan correlaciones por encima de
0.6, es decir no se determina una correlación fuerte entre los residuales
existente en las ecuaciones del modelo VAR 1. (Ver anexo 7, parte B.1)
Se puede observar que la variable que más se correlaciona con ∆𝐿𝐺𝑃𝑡 es
∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡 con 19.7764% y de forma positiva. Para ∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡, la variable que más
se correlaciona es ∆𝐿𝑇𝑋𝑡 con 55.7077% positivamente. Para el 𝐼𝑃𝐶𝑡, es
∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡 con 10.3779% también de forma positiva. Para ∆𝐿𝑇𝑋𝑡 también es
∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡 con 55.7077%. Por último, para ∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡 es ∆𝐿𝐺𝑃𝑡 con 10.3779%. Al
no presentarse correlaciones por encima de 0.6, no se determina una
correlación fuerte entre los residuales existente en las ecuaciones del modelo
VAR 2. (Ver anexo 7, parte B.2)
Descomposición de Varianzas endógenas
A través del cuadro correspondiente a la descomposición de varianzas de las
variables endógenas del modelo VAR 1 se tiene 4 figuras, se procede a
realizar la interpretación: (Ver anexo 7, parte C.1)
En la figura 1, el caso del regresando ∆𝐿𝐺𝑃𝑡, se encuentra explicado
en un 10% por los otros regresando.
En la figura 2, el caso del regresando ∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡, se encuentra explicado
en un 20% por los otros regresando.
En la figura 3, el caso del regresando ∆𝐿𝐶𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡 , se encuentra
explicado en un 20% por los otros regresando.
En la figura 4, el caso del regresando ∆𝐿𝐼𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡 , se encuentra
explicado en un 30% por los otros regresando.
A través del cuadro correspondiente a la descomposición de varianzas de las
variables endógenas del modelo VAR 2 se tiene 5 figuras, se procede a
realizar la interpretación (Ver anexo 7, parte C.2)
En la figura 1, el caso del regresando ∆𝐿𝐺𝑃𝑡, se encuentra explicado
en un 20% por los otros regresando.
46
En la figura 2, el caso del regresando ∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡, se encuentra explicado
en un 20% por los otros regresando.
En la figura 3, el caso del regresando 𝐼𝑃𝐶𝑡, se encuentra explicado
únicamente por el mismo regresando durante los 10 periodos.
En la figura 4, el caso del regresando ∆𝐿𝑇𝑋𝑡 , se encuentra explicado
en un 30% por los otros regresando.
En la figura 5, el caso del regresando ∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡, se encuentra
explicado en un 10% por los otros regresando.
Análisis de impulso respuesta
En la presente sección, se muestran las reacciones de las variables explicadas ante
cambios en los errores que afectan directamente a las variables regresando.
En el modelo VAR 1, el análisis del impulso respuesta de las variables en
estudio es (Ver anexo 7, parte D.1):
Con respecto a las reacciones de un choque que afecta directamente
a ∆𝐿𝐺𝑃𝑡, se aprecia que el Gasto publica reacciona de manera positiva
durante el siguiente periodo. El PBI y el consumo privado y la inversión
privada presentan reacciones positivas durante los primeros periodos.
La columna 2 presenta las reacciones de las diferentes variables con
respecto a un cambio en la innovación de ∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡. Con respecto a la
propia variable, si se muestra un comportamiento positivo durante el
primer periodo. En el caso del gasto público, este no muestra una
reacción notable. Por el contrario, el consumo privado y la inversión
privada reaccionan de manera positiva.
En la columna 3, podemos ver las reacciones ante cambios que
afectan a ∆𝐿𝐶𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡. Se concluye que la propia variable reacciona de
manera positiva seguida por una caída en el periodo 2, el Gasto
público reacciona positivamente a corto plazo. Sin embargo, el PBI Y
la inversión privada tienden a caer.
En la última columna, ante choques que afecta en ∆𝐿𝐼𝑃𝑅𝐼𝑉𝑡, la propia
variable reacciona de manera positiva a corto plazo. El gasto público
mantiene su nivel, es decir, no hay un efecto notable. A diferencia de
47
ello, el PBI reacciona positivamente y el consumo privado reacciona
de manera negativa.
En el modelo VAR 2, el análisis para las respuestas de los impulsos de las
siguientes variables es el siguiente (Ver anexo 7, parte D.2):
En la primera columna, se aprecia las reacciones de un choque que
afecta directamente a ∆𝐿𝐺𝑃𝑡. Entonces, frente a un incremento en el
Gasto Publico, el PBI y los impuestos tienden a reaccionar de manera
positiva durante los 4 periodos siguientes. Luego de ello, se pueden
observar fluctuaciones a largo plazo. Y con respecto a la reacción del
𝐼𝑃𝐶𝑡, este reacciona positivamente hasta el periodo 5, después se
reduce hasta desaparecer en el periodo 6.
En la segunda columna, ante un choque en la innovación de ∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡,
la propia variable presenta una reacción positiva en el primer periodo
siguiente seguido de una caída en el periodo 2, y por fluctuaciones en
los periodos posteriores, además no se presentan reacciones notables
de las demás variables ante cambios en el ∆𝐿𝑃𝐵𝐼𝑡, salvo el Gasto
Publico y los impuestos que presentan un comportamiento similar,
caen sutilmente a corto plazo, seguido por fluctuaciones a largo plazo.
En la tercera columna, se tiene que, ante un choque en la innovación
del 𝐼𝑃𝐶𝑡, el 𝐼𝑃𝐶𝑡 reacciona positivamente hasta el periodo 6, las demás
variables no presentan una reacción resaltante.
La cuarta columna, presenta las reacciones ante un choque de
innovación en ∆𝐿𝑇𝑋𝑡, los impuestos reaccionan de manera positiva
durante el siguiente periodo. Adicional a ello, el Gasto público y el PBI
presentan movimientos movimiento positivo a corto plazo.
La última columna, muestra las reacciones de las variables ante un
choque de innovación en ∆2𝐿𝐷𝑃𝑈𝐵𝑡, la deuda pública presenta
cambios positivos durante el siguiente periodo seguido por una
reducción en el periodo 2, las demás variables Gasto público, PBI, IPC
e impuestos reaccionan de manera negativa a corto plazo, tendiendo
a un comportamiento positivo a mediano plazo.
48
10. Discusión
Para establecer un esquema comparable con los trabajos de investigación descritos
en la revisión literaria, que presentan estudios VAR con relación a la política fiscal y
el crecimiento económico, se considera primordial describir los impactos de las dos
herramientas de la política fiscal, el gasto público y los impuestos.
De acuerdo con la interpretación de los resultados en los modelos planteados se
presentaron tantos las dos herramientas de la política fiscal, como también la
inclusión de variables pertinentes como el consumo privado, la inversión privada, la
inflación, la deuda fiscal y el PBI.
Respecto a los modelos trabajados resultaron ser significativos y reunir todas las
características ante las correcciones de errores respectivas. Se determinó entonces
que el PBI si presenta relación significativa con respecto a la implementación de la
política fiscal desde un punto de vista teórico gracias a las diversas revisiones
literarias que se realizó como también gracias a las estimaciones de los modelos
VAR. Sin embargo, es importante resaltar que los resultados evaluados solo
presentan reacciones a corto plazo. Al igual que en la mayoría de los estudios
revisados, el gasto público si presenta un impacto positivo sobre el PIB. Pese a que
la reacción tiende a desvanecerse con el tiempo.
Los resultados presentados por Cerda, González y Lagos (2005) son similares a los
resultados del presente estudio, ya que analizaron los efectos de la política fiscal en
el PIB de la economía chilena, y sus resultados consistieron en como un choque de
impuesto positivo producía un impacto marginal negativo sobre el producto. Es decir
que si bien, muestran un impacto positivo, este se reducirá en el tiempo. A diferencia
de ello, ante una política expansiva de Gasto Público, se dan efectos negativos en la
economía chilena, ello no se asemeja a los resultados obtenidos.
Sin embargo, para el caso de la economía colombiana, los resultados que presenta
Laverde (2009) en el estudio realizado sobre los efectos dinámicos del Gasto Público
y los ingresos del Gobierno, las reacciones del PBI, ante choques de política fiscal
son similares al caso desarrollado en el presente trabajo de investigación, ya que se
menciona que los efectos son leves, y no se mantienen en el largo plazo. Se presenta
también el estudio de los efectos de la política fiscal en Ecuador realizado por Carrillo
(2017), en el cual se demuestra un impacto positivo sobre la actividad económica
49
ante un choque de Gasto Público. Cabe resaltar, que, si bien los resultados se
asemejan al presente trabajo, los efectos de los choques son duraderos en el tiempo.
Siguiendo el análisis, los estudios pertenecientes a Caldara y Kamps (2008) y
Fragetta y Melina (2010) sirven como evidencia para respaldar nuestro estudio, ya
que también afirman que ante choques del Gasto Público, el PBI reacciona de
manera significativa. Siendo compatible con los modelos realizados en el presente
trabajo.
Caso contrario, Blanchard y Perotti (1999) y De Castro y Hernández (2006)
presentaron resultados similares con la inclusión de otras variables relacionadas en
cada caso. Sin embargo, esta muestra no es indicador suficiente para respaldar
nuestro resultado. Debido a que, pertenecen a estudios realizados para un contexto
de post-guerra y de inflación alta.
En adición al análisis de los impactos del gasto público. Según lo obtenido en el
modelo 1, choques positivos en el gasto público, provocan una respuesta positiva en
el Consumo Privado y en la Inversión Privada. A primera vista, se podría precisar que
ambas variables sirven para impulsar el crecimiento. Sin embargo, los choques en el
Consumo Privado no presentan reacciones notables en las otras variables. En
cambio, la Inversión Privada si presenta movimientos positivos en el PIB. Es decir, el
sector privado influye de forma más potente en el PBI que el sector público.
Con respecto a los impactos que causa los impuestos sobre el PBI. Se determinó
también que los choques positivos en los impuestos causaban una respuesta positiva
inmediata en el PBI, seguida por un comportamiento fluctuante a lo largo de los
periodos estudiados. Si bien hay tendencia para pensar que los resultados no siguen
la teoría keynesiana, las reacciones a largo plazo son imprevisibles y ello limita la
investigación.
Por otro lado, la inclusión de la inflación y la deuda pública se consideraron
importante, ya que son relevantes en el contexto de la aplicación de la política fiscal.
Autores como Castro y Hernández (2006); Giordano, Momigliano, Neri y Perotti
(2007); Karagoz y Keskin (2015); Parkyn y Vehbi (2014) entre otros, incluyeron la
inflación como refuerzo de sus investigaciones. Y presentando resultados similares
entre ellos, se mencionó que choques positivos en la inflación era desfavorables para
los objetivos que buscaba cumplir la política fiscal. Sin embargo, en el presente
estudio, no se logró encontrar evidencia de reacciones notables frente a choques de
inflación.
50
Antonevich (2010) incluye la deuda pública al estudio de la efectividad de la política
fiscal y las fluctuaciones del PIB, y en este caso, presentó que ante choques de deuda
fiscal, el PIB si reacciona de forma positiva. Pese a los diferentes hallazgos y la no
existencia de un consenso. Los resultados obtenidos dentro de nuestra investigación
son que los choques relacionados a la deuda pública llevan a un decrecimiento en el
nivel del PIB. Es por ello, que si se considera a la deuda pública como obstáculo para
el aprovechamiento de los efectos de la implementación de la política fiscal sobre el
nivel de actividad económica.
Otro soporte es el trabajo de Abebe (2012), en el cual se describió que, de acuerdo
al estudio realizado, los choques de impuestos si mostraron un impacto positivo para
el PBI. Por otro lado, Itzetzki (2011), quien presentó un proyecto muy importante con
la captación de información para 28 países en desarrollo, obtuvo como resultado que
más allá que optar por un choque positivo en los impuestos, es la disminución de los
mismos, la verdadera clave para la estimulación del crecimiento económico. Es decir,
los aumentos solo causarían que las personas destinen menos dinero a su nivel de
consumo y de esta forma, el impacto en el PIB sería negativo. Sin embargo, los
resultados con respecto al Impuesto no quedan muy claros, ya que presenta efectos
positivos muy bajos y solamente a corto plazo. Luego se vuelve negativo, seguido de
oscilaciones recurrentes.
En el caso de la deuda pública, autores como Moreira y Rollemberg (2011) se
encargaron del estudio de la deuda pública, la cual estaba definida como el
financiamiento del gasto público. Los resultados obtenidos en dicho estudio no
lograron afectar en términos reales al crecimiento económico de Brasil.
Si entramos en un análisis más detallado y siguiendo los estudios realizados con
enfoque en países en desarrollo, tenemos a Sánchez y Galindo (2013) para el caso
peruano y con una metodología similar a la utilizada en el presente trabajo de
investigación. Entre los resultados que ellos hallaron se encuentra que el gasto
público presentó mayor efectividad en comparación con los impuestos. Postura, que
se asemeja a los resultados obtenidos. Pues, de acuerdo a los dos modelos VAR
desarrollados, dio como resultado que el instrumento de la política fiscal que presentó
mayor efectividad fue el Gasto Público. Sin embargo, la efectividad del mismo no es
clara para una relación a largo plazo.
51
11. Conclusiones
El presente trabajo tuvo como objetivo principal el brindar un análisis de la política
fiscal sobre el nivel de la actividad económica, y como fuente se tomaron diferentes
estudios nacionales e internacionales. Cabe resaltar que, para el Perú, no se
encontró gran cantidad de evidencia empírica. Gracias a la revisión literaria, hemos
podido observar distintas reacciones del nivel de actividad económica ante cambios
en la política fiscal, de acuerdo con el contexto de cada país. El análisis econométrico
llevado a cabo utilizo la metodología de Vectores Autoregresivos (VAR), utilizando
las siguientes variables: PBI, Consumo Privado, Inversión Privada, Deuda Publica,
IPC, Gasto Público e Impuestos. Los datos fueron extraídos de la base del Banco
Central de Reserva del Perú y el periodo comprende el primer trimestre de 1999 al
cuarto trimestre del 2016.
Los resultados obtenidos en el modelo VAR 1 de orden 4, se presentaron en términos
de elasticidades del PBI en relación a la política fiscal. Se concluye que si existieron
efectos entre la política fiscal y el PBI. Debido a que se presenta el siguiente indicador
econométrico, la elasticidad del Gasto Público del trimestre contemporáneo con
respecto al PBI de tres trimestres pasados con un estimador de -0.7523, valor que es
relevante, pues si presenta significancia. Con respecto a los impuestos, se observa
el segundo modelo VAR de orden 3, en el cual se muestra el siguiente indicador, la
elasticidad del PBI en el periodo contemporáneo con respecto a cambios en la
elasticidad de los impuestos con un rezago de 2 trimestres con un estimador de
0.1189, el cual también, es un valor significativo. Adicional a ello, la elasticidad del
PBI con respecto a cambios en la elasticidad del Gasto Publico presenta estimadores
de 0.1531 y 0.1141 en el 2do y 3er trimestre rezagados respectivamente, los cuales
son significativos. Entonces, no se rechaza la hipótesis nula de la hipótesis general.
Es decir, si existieron efectos de los componentes de la política fiscal sobre el
crecimiento económico.
Adicional a ello, la respuesta a los shocks de las herramientas de la política fiscal ha
demostrado que, en el caso del gasto público, en el modelo VAR 2 de orden 3 se
presenta significancia. Es decir, la elasticidad del PBI en el periodo contemporáneo
con respecto a un movimiento en la elasticidad del Gasto Público con rezago 2
presenta un estimador de 0.1531. Por el contrario, la elasticidad del PBI en el periodo
actual con respecto a cambios en la elasticidad de los impuestos rezagado en dos
52
periodos presenta un estimador de 0.1189, valor significativo. Entonces, es el gasto
público, el que presenta una reacción más efectiva. No se rechaza la hipótesis nula
de la hipótesis específica 1.
Con respecto a la hipótesis especifica 2, y mediante el segundo modelo estudiado,
se concluye que el impacto de cambios en la elasticidad del Gasto Público con un
retardo de 2 trimestres sobre cambios en la elasticidad del PBI presenta un estimador
de 0.1531, es decir, una relación positiva. Por lo tanto, no se rechaza la hipótesis nula
de la hipótesis específica 2, ya que la relación existente entre ambas series si es
directa. Analizando la hipótesis especifica 3, tenemos que la elasticidad del PBI en el
periodo contemporáneo con respecto a un cambio en la elasticidad de los impuestos
con un retardo de 2 trimestres presenta un estimador de 0.118853. Entonces, se
rechaza la hipótesis nula, pues ante choques positivos de los impuestos, el PBI
reaccionó positivamente. En términos del Gasto Público podemos ver que va acorde
a la teoría keynesiana, ya que, ante choques de gasto público, el efecto en el PBI es
positivo a corto plazo. Con respecto a los impuestos, ante choques en ellos, la
respuesta del PBI es también positiva, pero en un menor impacto que el Gasto
Publico, explicado por el comportamiento estabilizador del mismo.
Con respecto a la hipótesis especifica 4, se llega a la conclusión de que la elasticidad
del PBI sobre un cambio en la elasticidad de la deuda publica en los siguientes
retardos 1, 2 y 3, presenta los siguientes estimadores -0.2448, -0.3730 y -0.3062
respectivamente, los cuales son relevantes por la existencia de significancia en ellos.
Es decir, la relación entre ambas series es negativa. Entonces, no se rechaza la
hipótesis nula de la hipótesis específica 4. Si bien estos efectos contradicen la teoría
de los efectos positivos de la deuda pública a corto plazo sobre el crecimiento. Dichos
resultados se encuentran acorde al contexto expansivo que se ha venido
presentando en la deuda pública durante los últimos años y lo que, con el paso del
tiempo, puede llevar a afectar la inversión.
Finalmente, los resultados del presente trabajo de investigación si bien tienen un
enfoque de efectos keynesianos ante movimientos del gasto público y de los
impuestos, se debe mencionar que dichos efectos asociados no son sostenibles en
el largo plazo para ambos instrumentos de la política fiscal.
53
12. Recomendaciones
Con relación a las recomendaciones que se pueden otorgar sobre la política fiscal
que ha estado llevando a cabo el Estado, es preciso indicar que los resultados
estimados en el presente trabajo y que son similares a los diferentes estudios de la
revisión literaria es un buen indicador, pues la toma de decisiones en el caso de la
presencia de una política fiscal contracíclica en el Perú se ha ido manteniendo con el
tiempo y ello va de acuerdo a los objetivos en la búsqueda de estabilización y
crecimiento de la economía. Sin embargo, es necesario que se implemente una forma
más dinámica de responder ante las diferentes etapas. Es importante evaluar e
identificar las capacidades con las que cuenta el país en el tema fiscal, y de esta
forma hacer uso de ello, en tiempos de crisis.
El estudio realizado en el presente trabajo plantea ampliar la revisión literaria
peruana. Los resultados obtenidos están enfocados solamente para el periodo de la
muestra. Es decir, ante una muestra mayor se pueden ver diferentes escenarios.
Todo ello, podría beneficiar al hallazgo de mejores resultados en el estudio del
contexto peruano.
Así mismo, se recomienda enfocarse en la investigación y determinación de los
impactos más resaltantes de acuerdo con el contexto económico por regiones. Y si
las políticas macroeconómicas son más potentes generando mayor crecimiento
regional. De esta forma, se podrá realizar comparaciones entre las regiones con
mayor y menor efectividad por parte de las políticas.
Por otro lado, los datos del sector privado se limitan a la explicación de los efectos
del gasto público y los impuestos. Se recomienda realizar una investigaciónb sobre
la relación que existe entre la inversión privada y el crecimiento económico peruano.
Debido a que, entre nuestros hallazgos, el impacto de la inversión privada sobre el
crecimiento económico fue alto durante el periodo de estudio, lo cual lo identifica
como motor del crecimiento.
Por último, otra extensión útil del presente trabajo sería aplicar el estudio de la
cointegración para analizar el comportamiento y la relación de largo plazo entre las
series en estudio.
54
Capítulo IV: Referencias
Antonevich, K. (2010). Fiscal Policy in Sweden : Analyzing the Effectiveness of fiscal policy during the recent business Cycle ( Tesis de master ). Jonkoping International Business School, Sweden.
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55
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Vargas, G. (2006). Introducción a la teoría económica: un enfoque latinoamericano.
México: Pearson Educación.
56
ANEXO 1
Anexo 1, parte A.1: GRAFICOS DE LOS DATOS DE LAS VARIABLES
200,000
160,000
120,000
80,000
40,000
0
PBI
00 02 04 06 08 10 12 14 16
120,000
100,000
80,000
60,000
40,000
20,000
CPRIV
00 02 04 06 08 10 12 14 16
35,000
30,000
25,000
20,000
15,000
10,000
5,000
IPRIV
00 02 04 06 08 10 12 14 16
IPC
8
6
4
2
0
-2
00 02 04 06 08 10 12 14 16
25,000
20,000
15,000
10,000
5,000
TX
00 02 04 06 08 10 12 14 16
160,000
32,000
28,000
24,000
20,000
16,000
12,000
8,000
4,000
DPUB
GP
00 02 04 06 08 10 12 14 16
140,000
120,000
100,000
80,000
57
60,000
00 02 04 06 08 10 12 14 16
58
Anexo 1, parte A.2: HISTOGRAMAS DE LAS VARIABLES
9
8
Series: PBI Sample 1999Q1 2016Q4
7 Observations 72
6 Mean 90125.79 Median 82525.71
5 Maximum 175920.8 Minimum 39045.93
4 Std. Dev. 40421.04
3 Skewness 0.442295 Kurtosis 1.888624
2 Jarque-Bera 6.052961
1 Probability 0.048486
0
40000
60000
80000
100000
120000
140000
160000
180000
14
Series: IPC
12 Sample 1999Q1 2016Q4
Observations 72
10 Mean 2.836528
8 Median Maximum
2.895000 6.650000
Minimum -1.080000
6 Std. Dev. 1.465698 Skewness -0.098190
4 Kurtosis 3.367496
2
Jarque-Bera Probability
0.520854 0.770722
0
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
14
Series: CPRIV
12 Sample 1999Q1 2016Q4
Observations 72
10 Mean 58170.56
8
Median
Maximum
50397.88 109205.7
Minimum 29258.93
6 Std. Dev. 24825.32 Skewness 0.635778
4 Kurtosis 2.091494
2
Jarque-Bera
Probability
7.326713
0.025646
0
30000
40000
50000
60000
70000
80000
90000
100000 110000
59
12
Series: IPRIV
10 Sample 1999Q1 2016Q4
Observations 72
8 Mean
Median 16195.16 14682.41
Maximum 32045.22 6 Minimum 5902.270
Std. Dev. 9045.572
4 Skewness
Kurtosis
0.337591
1.543579
2 Jarque-Bera
Probability
7.731096
0.020951
0
8000
12000
16000
20000
24000
28000
32000
14
Series: GP
12 Sample 1999Q1 2016Q4
Observations 72
10 Mean 13196.82
8 Median Maximum
11685.40 31452.81
Minimum 5745.790
6 Std. Dev. 6508.287 Skewness 0.984267
4 Kurtosis 3.118188
2
Jarque-Bera Probability
11.66729 0.002927
0
8000
12000
16000
20000
24000
28000
32000
12
10
6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000 20000 22000 24000
Probability 0.031732
Mean Median
Kurtosis
Series: TX
Observations 72
60
Anexo 1, parte A3: ESTADISTICOS DESCRIPTIVOS
Anexo 1, parte A4: ESTADISTICOS DESCRIPTIVOS-VARIABLES CON
TRANSFORMACIÓN LOGARÍTMICA
24
Series: DPUB Sample 1999Q1 2016Q4 Observations 72
20
16
12
Mean Median Maximum Minimum Std. Dev.
Kurtosis
Jarque-Bera Probability
80000 90000 100000 110000 120000 130000 140000 150000 160000
61
ANEXO 2
Anexo 2, parte A1: Test de Raíz unitaria para la validación
LPBI DFA 1º Diferencia
62
LCPRIV DFA 1º Diferencia
LIPRIV DFA 1º Diferencia
63
IPC DFA Level
LTX DFA 1º Diferencia
64
LGP DFA 1º Diferencia
LDPUB DFA 2º Diferencia
65
ANEXO 3
Anexo 3 parte A.1: ESTIMACIÓN DE MODELO VAR 1 CON REZAGO
ARBITRARIO
66
Anexo 3 parte A.2: ESTIMACIÓN DE MODELO VAR 2 CON REZAGO
ARBITRARIO
67
Anexo 3, parte B.1: EVALUACIÓN DEL REZAGO ÓPTIMO SEGÚN
DIVERSOS CRITERIOS PARA MODELO VAR 1
Anexo 3, parte B.2: EVALUACIÓN DEL REZAGO ÓPTIMO SEGÚN
DIVERSOS CRITERIOS PARA MODELO VAR 2
68
ANEXO 4
Anexo 4 parte A.1: ESTIMACIÓN DE MODELO VAR 1 CON REZAGO ÓPTIMO
69
Anexo 4 parte A.2: ESTIMACIÓN DE MODELO VAR 2 CON REZAGO
ÓPTIMO
70
71
ANEXO 5
Anexo 5 parte A.1: TEST DE CAUSALIDAD DE GRANGER EN EL MODELO
VAR 1
72
Anexo 5 parte A.2: TEST DE CAUSALIDAD DE GRANGER EN EL MODELO
VAR 2
73
74
Anexo 5 parte B.1: TEST DE NORMALIDAD DE JARQUE-BERA EN EL
MODELO VAR 1
75
Anexo 5 parte B.2: TEST DE NORMALIDAD DE JARQUE-BERA EN EL
MODELO VAR 2
76
Anexo 5 parte C.1: TEST DE HETEROCEDASTICIDAD DE WHITE (SIN
TÉRMINOS CRUZADOS) EN EL MODELO VAR 1
Anexo 5 parte C.2: TEST DE HETEROCEDASTICIDAD DE WHITE (SIN
TÉRMINOS CRUZADOS) EN EL MODELO VAR 2
77
ANEXO 6
Anexo 6 parte A.1: ESTIMACIÓN DEL MODELO VAR 1 CON VARIABLES
DUMMY PARA LA CORRECCIÓN DE LA HETEROCEDASTICIDAD.
78
79
Anexo 6 parte A.2: ESTIMACIÓN DEL MODELO VAR 2 CON VARIABLES
DUMMY PARA LA CORRECCIÓN DE LA HETEROCEDASTICIDAD.
80
Anexo 6 parte B.1: TEST DE HETEROCEDASTICIDAD DE WHITE CORREGIDO
(SIN TÉRMINOS CRUZADOS) PARA EL MODELO VAR 1
81
Anexo 6 parte B.2: TEST DE HETEROCEDASTICIDAD DE WHITE CORREGIDO
(SIN TÉRMINOS CRUZADOS) PARA EL MODELO VAR 2
82
Anexo 6 parte C.1: CORRELOGRAMAS DE LOS RESIDUALES DEL MODELO
VAR 1
83
Anexo 6 parte C.2: CORRELOGRAMAS DE LOS RESIDUALES DEL MODELO
VAR 2
84
Anexo 6 parte D.1: TEST DE AUTOCORRELACIÓN DE LM EN EL MODELO
VAR 1
Anexo 6 parte D.2: TEST DE AUTOCORRELACIÓN DE LM EN EL MODELO
VAR 2
85
ANEXO 7
Anexo 7 parte A.1: MATRIZ DE COVARIANZA DEL MODELO VAR 1
Anexo 7 parte A.2: MATRIZ DE COVARIANZA DEL MODELO VAR 2
Anexo 7 parte B.1: MATRIZ DE CORRELACIÓN DEL MODELO VAR 1
Anexo 7 parte B.2: MATRIZ DE CORRELACIÓN DEL MODELO VAR 2
86
Anexo 7 parte C.1: DESCOMPOSICIÓN DE VARIANZAS DE LAS VARIABLES
ENDÓGENAS DEL MODELO VAR 1
87
Anexo 7 parte C.2: DESCOMPOSICIÓN DE VARIANZAS DE LAS VARIABLES
ENDÓGENAS DEL MODELO VAR 2
100
Variance Decomposition of DLGP
100
Variance Decomposition of DLPBI
80 80
60 60
40 40
20 20
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
100
80
60
40
20
Variance Decomposition of IPC Variance Decomposition of DLTX
70
60
50
40
30
20
10
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Variance Decomposition of D2LDPUB
100
80
60
40
20
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
DLGP DLPBI IPC DLTX D2LDPUB
DLGP DLPBI IPC DLTX D2LDPUB
DLGP DLPBI IPC DLTX D2LDPUB
DLGP DLPBI IPC DLTX D2LDPUB
88
Anexo 7 parte D.1: ANÁLISIS DEL IMPULSO RESPUESTA DEL MODELO VAR 1
89
Anexo 7 parte D.2: ANÁLISIS DEL IMPULSO RESPUESTA DEL MODELO VAR
2
90