IV.3.2. Modelo de Corrección de Errores

Una vez encontrado el vector de cointegración, se procede a la segunda etapa del proceso de Engle y Granger (1987), mejor conocida como el Modelo de Corrección de Errores (MCE), en la cual se introducen los errores estimados en la ecuación de largo plazo con un rezago en una ecuación dinámica de corto plazo y atar de esta manera el comportamiento de corto plazo con la relación de equilibrio del largo plazo.

Para la estimación de dicho modelo, se toman las variables de la ecuación de largo plazo, pero ahora en sus primeras diferencias, por lo que dichas variables expresan tasas de crecimiento o tasas de cambio y se agregan los residuos como una variable más. Dicha ecuación queda formulada así:

DLDA = C + φ1 (DLSA) + φ2 (DLPIBR) + φ3 (DLTCER) + φ4 (DLM2R) + φ5 RES(-1) + Ω

donde:

D = Significa que es la primera diferencia de la variable.

φi = Parámetros a ser estimados (i = 1, 2, 3).

RES(-1) = Residuos de la ecuación de largo plazo con un rezago.

Ω = Término de perturbación.

Los resultados de la ecuación estimada, se presentan en la siguiente tabla:

Tabla 12: Resultados de la estimación del modelo de corrección de errores

Fuente: Cálculos propios.

(1) La letral “D” denota que la variable está en primeras diferencias.

(*) Siginificativo al 5%

Una vez más, los resultados empíricos demuestran que la tasa de cambio de la demanda de automóviles está positiva y estadísticamente relacionados con la tasa de crecimiento del producto interno bruto real (DLPIBR), con la tasa de cambio del tipo de cambio efectivo real (DLTCER) y con la tasa de crecimiento de la liquidez monetaria real (DLM2R) y negativamente con la tasa de cambio del stock de automóviles en circulación (DLSA), aunque esta última es estadísticamente significativa.

No obstante, la conclusión de mayor relevancia que se deriva de la estimación del modelo de corrección de errores, es que se reafirma la existencia de cointegración, debido a que la variable RES(-1) es significativa y negativa, por lo que se puede decir que los errores del largo plazo corrigen los desequilibrios del corto plazo. Por otro lado, el modelo estimado explica el 76.26% de los cambios en las ventas de automóviles, lo que sin duda es un valor razonablemente alto.

Cabe destacar que el coeficiente de la variable RES(-1) del modelo de corrección de errores tiene un valor igual a -0,5986, lo que quiere decir que el ajuste de la demanda de automóviles tiene un efecto de rezago y que lo que pase en un determinado año en las ventas de automóviles nuevos, afectará a las ventas del año siguiente aproximadamente en un 60% y resto del ajuste se realizará en aproximadamente nueve meses del siguiente año, en fin, dicho ajuste se completa en poco menos de dos años.