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Anexo (Mercado bursátil)

    Incluimos en este anexo la tabla de datos utilizados en el estudio econométrico que podría resultar útil para la comprobación de lo aquí afirmado y para una posible profundización de la temática. Además presentamos una estimación de la demanda de dinero.

Tabla de datos

Tabla 1 - Series de tiempo del modelo

..

Merval

TEM

Dow Jones

M1 (1)

1994

. . . ..
Enero

684

0,08882

3.920,00

17.746

Febrero

652

0,08748

3.890,00

18.079

Marzo

558

0,08797

3.860,00

17.247

Abril

547

0,08851

3.720,00

17.408

Mayo

606

0,08863

3.758,37

17.816

Junio

520

0,08883

3.643,80

16.989

Julio

546

0,08913

3.764,50

17.856

Agosto

604

0,08922

3.913,42

16.234

Setiembre

605

0,08904

3.843,19

16.035

Octubre

575

0,08899

3.908,12

16.176

Noviembre

525

0,08936

3.739,23

16.276

Diciembre

460

0,09004

3.833,43

18.234

1995

. . . .
Enero

434

0,09095

3.843,86

16.568

Febrero

322

0,09176

4.011,05

16.342

Marzo

382

0,09812

4.157,69

15.364

Abril

392

0,09787

4.321,27

16.717

Mayo

435

0,09496

4.465,14

16.370

Junio

406

0,09109

4.556,10

16.092

Julio

457

0,09061

4.708,47

17.183

Agosto

454

0,08973

4.610,56

16.534

Setiembre

432

0,08976

4.789,08

16.111

Octubre

407

0,08952

4.755,48

16.176

Noviembre

472

0,08961

5.074,49

16.429

Diciembre

519

0,08972

5.095,80

18.337

1996

. . . .
Enero

563

0,08927

5.394,94

18.023

Febrero

496

0,08846

5.485,62

18.588

Marzo

509

0,08817

5.587,14

17.741

Abril

566

0,08803

5.569,08

18.850

Mayo

600

0,08767

5.643,18

19.262

Junio

607

0,08757

5.654,63

19.944

Julio

529

0,08767

5.528,91

20.709

Agosto

509

0,08831

5.616,21

19.761

Setiembre

558

0,08857

5.882,17

18.704

Octubre

570

0,08831

6.029,38

19.136

Noviembre

617

0,08838

6.521,70

19.889

Diciembre

649

0,08844

6.549,37

21.703

1997

. . . .
Enero

692

0,08822

6.813,09

21.632

Febrero

717

0,08788

6.877,74

21.224

Marzo

706

0,08776

6.583,48

21.600

Abril

722

0,08767

6.660,21

21.906

Mayo

778

0,08753

7.331,04

23.736

Junio

809

0,08748

7.672,79

22.990

Julio

850

0,08746

8.222,61

23.200

Agosto

833

0,08743

7.622,42

23.309

Setiembre

822

0,08748

7.945,26

23.440

Octubre

660

0,08770

7.442,08

23.263

Noviembre

656

0,08941

7.823,13

23.281

Diciembre

687

0,08900

7.908,25

25.320

1998

. . . .
Enero

612

0,08853

7.906,50

24.059

Febrero

687

0,08779

8.545,47

23.706

Marzo

709

0,08775

8.799,56

23.957

Abril

699

0,08769

9.063,37

24.375

Mayo

602

0,08768

8.899,95

25.229

Junio

550

0,08764

8.952,02

25.685

Julio

601

0,08771

8.883,00

25.285

Agosto

358

0,08813

7.539,00

24.994

Setiembre

380

0,09069

7.843,00

24.428

Octubre

457

0,08972

8.595,00

23.985

Noviembre

489

0,08875

9.119,00

23.959

Diciembre

430

0,08881

9.181,00

26.180

Merval: datos de la Comisión Nacional de Valores (en dólares)

  • TEM: datos promedios ponderados de una muestra de entidades de la Capital Federal y el Gran Buenos Aires. Boletín Estadístico del B.C.R.A.
  • M1: datos del Boletín Estadístico del B.C.R.A.
  • (1) Incluye depósitos de no residentes. Los depósitos en cuenta corriente
  • tienen neteada la utilización del Fondo Unificado de Cuentas Oficiales e incluyen Otros depósitos.

Tabla 2 - P.B.I.

Trimestre 1994 1995 1996 1997 1998

I

12.537,5 12.857,3 12.497,9 12875,9 15194,2

II

12.643,6 12.041,6 12.714,0 14380,4 14505,5

III

12.789,6 11.903,3 12.829,6 14310,3 14236,7

IV

12.878,0 12.003,5 13.096,8 13884,2 14472,3

Fuente: PBI: datos de la Dirección Nacional de Cuentas Nacionales, MEyOSP. Cifras preliminares.

Demanda de dinero

Resulta interesante poder conocer las elasticidades de la demanda de dinero respecto de la tasa de interés y del ingreso del país (PBI), ya que una vez determinada la relación que existe con el índice Merval, y sabiendo que en equilibrio la cantidad demanda de dinero es igual a la ofrecida, se puede prever cual será el efecto exclusivo de la demanda en el índice Merval, debido a cambios en el PBI o en la tasa de costo de oportunidad de los fondos líquidos (tasa de interés). Presentamos los resultados de dichas estimaciones para una muestra que va de febrero de 1994 a abril de 1998:

El modelo fue expresado en logaritmo natural, la variable dependiente es el logaritmo de la cantidad de dinero (M1), y responde al modelo de ajuste parcial:

Para una demanda de dinero de la siguiente forma:

Mt*=ß0.itß1.Ytß2.eµt

Mt*= demanda de dinero (balances reales de efectivo) deseada, o de largo plazo.

it = tasa de interés de largo plazo en %.

Yt = ingreso nacional real agregado.

Para la estimación estadística pude expresarse convenientemente en forma logarítmica como:

Ln(Mt*)=Ln(ß0)+ ß1.Ln(it)+ ß2.Ln(Yt)+µt

Puesto que la variable de demanda deseada no es observable directamente, supóngase la hipótesis de ajuste de existencias, a saber:

Lo que significa que un porcentaje constante de la discrepancia entre los balances reales de efectivo observados y los deseados es eliminado en un solo período (año). En forma logarítmica este supuesto puede ser expresado como:

Ln(Mt)-Ln(Mt-1)=?.[ Ln(Mt*)- Ln(Mt-1)]

Si dicho supuesto se sustituye en el modelo de demanda de dinero expresada como logaritmo obtenemos la demanda de dinero de corto plazo:

Ln(Mt)= ?.Ln(ß0)+ ?.ß1.Ln(it)+ ?. ß2.Ln(Yt)+(1- ?). Ln(Mt-1)+ ?. µt

Al presente modelo general se le agregó una variable dummy que aloja el cambio estructural que ocurrió en la demanda de dinero luego de la primer crisis financiera del período que fue la del efecto tequila, dicha variable toma el valor 1 para datos correspondientes a enero de 1995 en adelante y cero para valores anteriores.

Los resultados arrojados por este modelo en el contexto de regresión lineal son:

Tabla 3 - Demanda de Dinero (M1)

  • Modelo LS // Variable dependiente: M1
  • Período: 1994:02 a 1998:12
  • Observaciones incluidas: 59 después de ajuste puntos finales.
Variable Coeficiente Error estándar Estadístico t

Probabilidad

C 0.673015 1.207893 0.557181 0.5862
LN(Y) 0.205982 0.222444 0.925997 0.3701
Ln(M(-1)) 0.758908 0.115750 6.556422 0.0000
LN(i) -0.130613 0.033736 -3.871585 0.0017
Dummy 0.067177 0.019138 3.510099 0.0035
       
R-squared 0.984449 Mean dependent var 9.902915
Adjusted R-squared 0.980005 S.D. dependent var 0.165805
S.E. of regression 0.023445 Akaike info criterion -7.285235
Sum squared resid 0.007696 Schwarz criterion -7.036698
Log likelihood 47.24990 F-statistic 221.5595
Durbin-Watson stat 3.233559 Prob(F-statistic) 0.000000

Fuente: Elaboración propia.

Del análisis anterior se ve que es estadísticamente no significativa la constante que representa el primer término en la demanda de corto plazo, y tampoco es significativa la elasticidad ingreso de corto plazo, el valor de la elasticidad interés es de -13% indicando que un aumento de un 1% en la tasa de interés provoca una disminución del stock deseado de dinero en 13% cuyos saldos son destinados a inversiones de rentabilidad positiva (esperada).

Si nos permitimos un error de estimación bastante grande (60% o 30% en la prueba t de una cola) podremos determinar el coeficiente de ajuste parcial que es 1-0.673015= 0,326985 es decir que cerca de un 32% de la discrepancia entre los balances de efectivo real deseados y observados es eliminada en un año. Para volver a la función de demanda de largo plazo, todo lo que hay que hacer es dividir la demanda de corto plazo por el coeficiente de ajuste parcial y eliminar el término correspondiente a la variable dependiente rezagada un período.

Los resultados son:

Ln(Mt*)=2,05824426 - 0,399446457.Ln(it)+ 0,629943722.Ln(Yt)+µt

Donde los coeficientes de cada variable son las elasticidades correspondientes a cada variable en el corto plazo.

Si recordamos la elasticidad del Merval respecto de la tasa efectiva de interés mensual, -9,15%: Un aumento del 40% de la demanda de dinero, provoca en el corto plazo una disminución de la tasa efectiva de interés mensual del 1%, que provoca en el Merval un aumento del índice del 9,15%.