5.5.3.2. Análisis estadístico de las variables de tipo de cambio y tasa activa mediante Logit y Probit

En esta sección se analiza el efecto que tiene el contagio en las dos variables financieras que impactan directamente a la economía real: el tipo de cambio y la tasa de interés activa. En el cuadro 37 se muestran los resultados obtenidos de la tasa activa.

Exceptuando a Brasil, en todos los casos la tasa activa es significativa. Todos los coeficientes tienen el signo correcto, negativo, lo que significa que cuando surge el contagio aumenta la tasa de interés, aunque los coeficientes son más bajos de lo esperado. Se observa que todos los países aplicaron las recomendaciones del FMI en cuanto a incrementar sus tasas de interés para generar confianza y volver a atraer a la inversión extranjera. Aunque en el trabajo se esperaba tener coeficientes arriba del 10%, sólo Argentina estuvo cerca. En Chile parece ser que no estuvo previsto mantener las tasas de interés congeladas en sus políticas anticíclicas, algo no esperado aunque explicable de un país dominado totalmente por la ideología monetarista desde los años setenta.

En el caso brasileño la tasa de interés no es significativa según el modelo Logit y significativa al 10% en el modelo Probit, por lo que se descarta. Esto quiere decir que el contagio no impactó directamente en el costo de financiamiento. Este resultado es raro, ya que se diría que Brasil no cumplió con una de las principales condicionalidades del FMI: elevar la tasa de interés. Otra forma de interpretar, en especial por el resultado del modelo Probit, es que la tasa activa comenzó a ser relevante, pero que ésta sólo se incrementó lentamente, por lo que los periodos estudiados son demasiado cortos para percibir su impacto. Krugman (1999) describe cómo Brasil afrontó la crisis devaluando su moneda hasta terminar el 18 de enero en 2.10 reales por dólar, cuando había comenzado el año en 1.22 dólares. Aun con la devaluación, los funcionarios del FMI insistieron, en una reunión realizada con los funcionarios brasileños en la segunda mitad de enero para tratar el asunto del aumento de los intereses, en imponer sus políticas. De esta forma, lo que se puede concluir de un resultado tan ambiguo como el que se obtuvo en Brasil es que no era que los funcionarios brasileños se opusieran claramente a la idea monetarista del FMI de elevar las tasas de interés, sino que lo habían rechazado desde el principio, por lo que en el periodo estudiado del contagio bursátil ya no hubo influencia del incremento.

El cuadro 38 muestra el impacto del contagio en el tipo de cambio; en todos los casos se obtuvo el resultado esperado. Aunque el FMI promovió el tipo de cambio fijo para generar estabilidad a los países –algo que se puede considerar correcto, en especial cuando la producción industrial depende de importaciones–, esto debió haber sido replanteado cuando algunos países dejaron de aplicar dicha política por haber sobrevalorado su moneda. México rompe con la política de tipo de cambio al terminar el salinato y Brasil devalúa el real a finales de 1998 –introducido en 1994 por Fernando Hernrique Cardoso para generar nueva estabilidad–. Sólo Argentina mantuvo durante la mayoría del tiempo del estudio un tipo de cambio fijo, por lo que se esperaba que no fuera estadísticamente significativo, algo que se obtuvo en el cuadro 38. En Chile, por su parte, se observa que los contagios son significativos para explicar las devaluaciones, de tal manera que sí las hubo, aun con las cuentas de capitales reguladas, aunque los coeficientes fueron los más bajos de todos.

En los resultados obtenidos en los cuadros 37 y 38 se vio lo homogénea que fue la política de la tasa de interés promovida por el Fondo Monetario Internacional. Al igual que los países asiáticos en 1997, en las tres crisis latinoamericanas los países incrementaron las tasas de interés, con lo cual se debería volver a generar confianza en los inversionistas institucionales y a atraer el capital especulativo. Pero a diferencia de Asia, en América Latina parece que no hubo actos de rebeldía, como en el caso de Malasia y posteriormente en Tailandia, que se negaron a aplicar las medidas.

En cuanto al tipo de cambio, parece que la receta del FMI no se aplicó con tanto ímpetu. Lo que resulta sorprendente de los funcionarios del FMI es que no se hayan percatado del problema regional que iba a generar la devaluación del real en 1999. Al parecer, sucedió que los funcionarios del FMI llegaron a comprometerse de tal manera con la idea de que siempre se deben aumentar los tipos de interés para defender la moneda (Krugman, 1999), que no pudieron considerar otra medida ni ver qué impactos tan negativos iba a tener en otros países, en especial Argentina. Esta última fue doblemente afectada, ya que como competidora directa por los flujos de capital se vio desfavorecida por tener rendimientos más bajos que los de Brasil y al mismo tiempo su economía era menos rentable por el tipo de cambio, el cual se mantuvo fijo con el dólar. Se puede considerar, entonces, que la crisis argentina se debió en buena parte a las políticas erróneas del FMI en Brasil.

5.6. Panel de convergencia condicional

El último punto que se debe analizar es si las crisis financieras afectaron a la convergencia condicional. Se supone que los países de una región convergen en un estado estacionario a largo plazo. Las crisis financieras pueden pero no tienen que afectar esta convergencia, ya que mientras la crisis se mantenga únicamente en la economía financiera y no pase a la economía real el PIB de los países no debe ser impactado. Sin embrago, como se vio en la sección anterior, todas las crisis han interferido en la economía real, ya sea de manera directa en el tipo de cambio –lo que se debió a la política errónea del FMI al imponer tipos de cambio fijos o por lo menos en bandas, y con ello generar una sobrevaloración con la gran entrada de capitales golondrinos y devaluación cuando, por el motivo que fuese, se fugaban– y en la tasa de interés, lo cual, según el modelo ortodoxo, traería estabilidad a las monedas que estaban bajo presión. Sin embargo, más que quitarle presión a las monedas, se produjo una fuerte presión sobre el aparato productivo, haciendo más caro el costo del financiamiento y menos rentables los proyectos.

Para la presente tesis se utiliza un modelo de panel, ya que tiene las ventajas del corte transversal y de la series temporales. En este análisis se utilizó la aplicación STATA 9.1. Existen dos procedimientos para estimar el modelo en un sistema de datos de panel: uno de ellos implica el reconocimiento de que las variables omitidas pueden generar cambios en los interceptos ya sea a través del tiempo o entre unidades de corte transversal, en este caso el modelo de efectos fijos trata de aproximar estos cambios con variables dummy; el otro modelo es el de efectos aleatorios, que trata de capturar estas diferencias a través del componente aleatorio del modelo. Los datos con el modelo de efectos fijos considera que existe un término constante diferente para cada individuo, y supone que los efectos individuales son independientes entre sí. Con este modelo se considera que las variables explicativas afectan por igual a las unidades de corte transversal y que éstas se diferencian por características propias de cada una de ellas, medidas por medio del intercepto. Es por ello que los N interceptos se asocian con variables dummy con coeficientes específicos para cada unidad, los cuales se deben estimar. A diferencia del modelo de efectos fijos, el modelo de efectos aleatorios considera que los efectos individuales no son independientes entre sí, sino que están distribuidos aleatoriamente alrededor de un valor dado. Una práctica común en el análisis de regresión es asumir que el gran número de factores que afecta el valor de las variable dependiente pero que no han sido incluidas explícitamente como variables independientes del modelo, pueden resumirse apropiadamente en la perturbación aleatoria. Así, con este modelo se considera que tanto el impacto de las variables explicativas como las características propias de cada banco son diferentes. Se usó la prueba Preusch- Pagan para observar si el panel es de efectos fijos o variables. En el caso actual se rechaza la hipótesis alterna de que sean efectos aleatorios. El resultado dio que la mejor forma de estimar el panel era con efectos fijos (within estimator), es decir, el efecto individual está correlacionado con los demás regresores.

5.6.1. Convergencia condicional tradicional

Antes de comenzar a estudiar la importancia del sector financiero y su respectivo contagio, es necesario correr una regresión tradicional de convergencia condicional, como lo proponen Barro y Sale-I-Martin. En este sentido, la tasa de crecimiento de cada país está inversamente relacionada a la distancia que se encuentre de su propio estado estacionario. Se tratará ver si existe convergencia condicional durante el periodo de 1993 a 2005 entre las distintas economías. El resultado esperado, con base en el resumen de estudios vistos en el capítulo 3, es que el coeficiente sea positivo, es decir, que no exista evidencia de convergencia. En el cuadro 39 se muestran los resultados obtenidos de la regresión entre la tasa de crecimiento y el PIB.

Se observa que el coeficiente es estadísticamente significativo al 1% y que el coeficiente ß es positivo, lo que significa que no hubo convergencia en América Latina durante el periodo neoliberal. En el presente caso no sólo el coeficiente es positivo sino que también es estadísticamente significativo, por lo que existe evidencia de diveregncia condicional. Este resultado comprueba el que presentaron los estudios resumidos en el capítulo 3 de que no había habido convergencia durante la década de los noventa. Esto genera un resultado interesante para las políticas del Consenso de Washington, ya que aunque se aplicaron políticas muy similares en todos los países, éstos tuvieron resultados muy heterogéneos.