Determinantes del tipo de cambio

^{Clavellina (2018)} indica que hay diversos modelos para analizar los determinantes del tipo de cambio; entre ellos se encuentran la paridad del poder de compra, el enfoque monetario, el balance de portafolio, el enfoque de activos y el enfoque de microestructura. Así mismo, existen determinantes de largo plazo que afectan al tipo de cambio; entre ellos se encuentran el nivel de precios, las barreras comerciales, las preferencias por bienes nacionales y la productividad. De igual forma, existen los determinantes de corto plazo; entre ellos se encuentran el rendimiento esperado relativo de los activos nacionales, entre otros.

Por otro lado, de acuerdo con ^{Leandro (2000)}, existen dos corrientes para pronosticar el tipo de cambio, el técnico y el fundamental. El análisis técnico considera precios del pasado y tendencias del mismo para determinar el precio futuro, mientras que, el análisis fundamental, analiza las diferencias entre el precio de mercado actual y el valor intrínseco del activo (^{Reilly y Brown, 2011}).

Entre los enfoques más conocidos para determinar el tipo de cambio, se encuentran el enfoque de flujos, el enfoque del mercado de activos y el enfoque de microestructura, que es el utilizado en la presente investigación. Los primeros dos enfoques son considerados de largo plazo, mientras que el tercero se considera de corto plazo, ya que involucra cambios de semana a semana.

Por su parte, ^{Meade (1951)} ha realizado las principales aportaciones al enfoque de flujos, donde se indica que la determinación del tipo de cambio depende de la oferta y demanda de divisas, derivado de las exportaciones, importaciones, remesas, política comercial e inversión extranjera.

Mientras que el enfoque de activos enfatiza el papel de la cuenta de capital en la balanza de pagos ya que involucra la diferencia de tasas de interés entre país el local y el extranjero, así como la diferencia en las tasas de inflación. Dicho enfoque tiene dos perspectivas, precios flexibles y precios rígidos. Precios flexibles se considera como enfoque de largo plazo, ya que se espera un signo positivo en el diferencial de tasas de interés en el largo plazo (^{Frenkel, 1976}). Precios rígidos se considera como enfoque de corto plazo, ya que indica la existencia de un signo negativo esperado en dicho diferencial de tasas en el corto plazo (^{Dornbusch, 1976}).

Por otra parte, y derivado de la baja capacidad predictiva encontrada empíricamente con la utilización de los dos enfoques previos, surge el enfoque de microestructura, modelo que incluye flujos de órdenes, concepto relacionado a la microestructura financiera, a diferencia de los dos enfoques anteriores que consideran variables macroeconómicas (^{Evans y Lyons, 2002}). El enfoque de microestructura es un modelo de corto plazo que considera el proceso y resultados del intercambio en los mercados de contratos de futuros de las divisas, analizando la estructura de las transacciones en el corto plazo y el efecto de dicha estructura sobre la determinación de los precios de las divisas (^{Torre y Provorova, 2007}).

En relación con los modelos tradicionales que intentan pronosticar la variación del tipo de cambio, a partir de variables fundamentales, ^{Engel y West (2004)} ayudan a explicar el comportamiento del tipo de cambio en el mediano, o bien el largo plazo. Sin embargo, variaciones del tipo de cambio a corto plazo; es decir, variaciones diarias, semanales o mensuales, no son explicadas por estos enfoques, de acuerdo con ^{Meese y Rogof (1983)}. De esta forma, variaciones del tipo de cambio en el corto plazo son explicadas por el enfoque de mercado de activos bajo precios rígidos, así como el enfoque de microestructura, haciendo uso de los valores esperados de las variables fundamentales, lo anterior lo indican ^{Cheung y Chinn (1998)}.

De acuerdo con lo anterior, la presente investigación está orientada hacia el enfoque de microestructura propuesto por ^{Evans y Lyons (2004)} y ^{Klitgaard y Weir (2004)}. ^{Klitgaard y Weir (2004)} mostraron una fuerte relación negativa entre los cambios semanales en las posiciones netas de los especuladores y los movimientos del tipo de cambio para 7 divisas (el yen japonés, el euro, el marco alemán, la libra esterlina, el franco suizo, el dólar canadiense y el peso mexicano), con información de las posiciones netas de especuladores de la Chicago Mercantile Exchange, de enero de 1993 a mayo de 2003. Específicamente para el peso mexicano, utilizaron información de enero de 1996 a mayo de 2003 y encontraron una estimación más grande para esta moneda, lo cual indica que el dólar tiene un efecto mayor en un mercado mucho más pequeño y menos líquido que las otras economías.

Por otro lado, ^{Torre y Provorova (2007)} analizan la relación del tipo de cambio peso mexicano/dólar estadounidense y las posiciones netas de los especuladores en el mercado de contratos de futuros del peso mexicano en el Chicago Mercantile Exchange considerando un periodo de enero 1999 a noviembre 2005, muestran que la relación no ha sido estable, consecuente del crecimiento rápido que ha experimentado el mercado de futuros.

Por su parte, ^{Rodríguez(2008)} no encuentra evidencia que apoye la hipótesis del enfoque de microestructura. Menciona que la dinámica del tipo de cambio se debe no sólo a las expectativas de las variables fundamentales, sino también a otros factores que no necesariamente tienen relación con variables macroeconómicas, las cuales a su vez ayudarían a determinar el tipo de cambio de manera más exacta. Asimismo, indica que los enfoques del mercado de activos y el enfoque de microestructura funcionan de manera complementaria y en su conjunto definen la dinámica del tipo de cambio.

Relativo al mismo enfoque de microestructura, existen diversas perspectivas de estudio que han sido llevadas a cabo con el fin de comprender en mayor medida a dicho modelo. Por su parte, ^{Burnside et al. (2009)} han analizado la prima a plazo considerada en dicho enfoque, donde han incorporado el tópico de selección adversa, concluyendo que hay mayor selección adversa asociada con una orden de venta, que con una orden de compra. En otro sentido, ^{Vitale (2010)} ha estudiado el impacto desestabilizador de la intervención cambiaria a gran escala sobre el funcionamiento del mercado cambiario. Así mismo, ^{King et al. (2013)} han destacado las modificaciones experimentadas en la dinámica del mercado cambiario bajo dicho enfoque, la cual ha sido impactada por el incremento en la transparencia y en la velocidad de las transacciones, la disminución de costos, lo cual ha sido propiciado por el ingreso de nuevos participantes en el mercado cambiario.

Por otro lado, más allá de los modelos tradicionales, ^{Cortez (2005)} ha comprobado la existencia de una dinámica no lineal de carácter estocástico en el tipo de cambio peso/dólar, siendo el comportamiento individual y en masa de los participantes del mercado de divisas, una de las principales causas de dicha dinámica, donde un modelo GARCH es el más preciso para explicar el tipo de cambio en México para el periodo comprendido entre el 23 de Diciembre de 1994 y el 30 de Septiembre de 2003; sin embargo, ha detectado cuatro fases en el tipo de cambio en el periodo 1992-2003, un comportamiento caótico de 1992 a 1994, coherente en 1995 y 1998, caminata aleatoria en 1996, 1997 y 2003, y una transición inestable promedio del periodo 1992-2003.

Modelo de microestructura

En la presente investigación se emplea el enfoque de microestructura, el cual trata de explicar la dinámica del tipo de cambio, relajando 3 supuestos fundamentales: 1) Información: existe información relevante sobre el tipo de cambio y no es pública. 2) Participantes: los participantes del mercado actúan de manera que afectan los precios. 3) Instituciones: reconocen los mecanismos de comercio, los cuales difieren y por consecuencia afectan a los precios. Es por eso por lo que, los estudios más recientes con el enfoque de microestructura se enfocan en el primer punto, ya que demuestran que la dinámica del tipo de cambio puede ser explicada con información pública y privada de los participantes; es decir, compran o venden posiciones de una divisa, lo cual resulta en un impacto al tipo de cambio, tal como lo señala ^{Rodríguez (2008)}.

Los contratos de futuros de una divisa son contratos estandarizados de compra o de venta que garantizan la entrega o pago de una cantidad determinada de moneda extranjera en una fecha futura. Estos contratos son emitidos y negociados en mercados organizados y centralizados que están abiertos a cualquier agente económico que cumpla con un mínimo de requisitos de entrada. Es importante definir qué son las posiciones cortas y largas, tal y como lo describe ^{Rodríguez (2008)}, una posición larga es un contrato vigente de compra de pesos, mientras que una posición corta es un contrato vigente de venta de pesos. Una posición neta es la diferencia entre el número de posiciones largas (compra de pesos) y posiciones cortas (venta de pesos).

Una posición neta negativa, implica que los participantes en el mercado están vendiendo más pesos que los que se están demandando, lo que refleja una tendencia del peso hacia la depreciación. Una posición neta positiva, implica que los participantes en el mercado están demandando más pesos que lo que se está ofreciendo, lo que refleja una tendencia del peso hacia la apreciación, tal como lo menciona ^{Rodríguez (2008)}.

De acuerdo con ^{Klitgaard y Weir (2004)}, los especuladores en el mercado de futuros interpretan constantemente la información pública y privada sobre los cambios en curso en la demanda de moneda extranjera; asimismo, además de centrarse únicamente en el horizonte a corto plazo, ven más allá de los modelos macroeconómicos. En la realidad buscan signos de cambios a corto plazo en la demanda de divisas, utilizando cualquier medida disponible de transacciones y comportamiento del mercado.

Los participantes en el mercado de futuros se pueden clasificar dependiendo de la razón por la cual desean comprar o vender sus contratos. Entre ellos se encuentran 1) los participantes comerciales: los cuales pueden ser los bancos, fondos de inversión y corporaciones no financieras. 2) los participantes no comerciales o especuladores: actúan con base en sus expectativas sobre el curso que se espera tome el mercado; el principal objetivo es el de especular acerca de los movimientos futuros del tipo de cambio. 3) los no reportables: todos los participantes cuyas posiciones son pequeñas y no influyen como para ser clasificadas. En el enfoque de microestructura, los especuladores son el centro de atención para explicar el origen de las fluctuaciones cambiarias en el corto plazo. A continuación, se presenta el mecanismo de cómo las posiciones netas impactan el tipo de cambio.

De acuerdo con ^{Torre y Provorova (2007)}, las posiciones netas representan una aproximación alternativa de los indicadores fundamentales del tipo de cambio; es decir, las posiciones netas representan una medida más precisa de las expectativas de éstos sobre las variables económicas, basadas tanto en información pública como privada.

En principio, los participantes analizan las variables fundamentales que afectan al tipo de cambio, y que a su vez genera variaciones en las posiciones netas, por parte de los participantes. Luego, los especuladores interpretan dichas acciones, lo cual tiene como consecuencia fijar el precio de la divisa. Debido a lo anterior, las posiciones netas funcionan como un mecanismo de transmisión sobre los fundamentales del tipo de cambio, es por eso por lo que la atención se centra sobre esa variable para pronosticar la trayectoria del tipo de cambio. El enfoque de microestructura anticipa una relación entre el tipo de cambio y las posiciones netas, lo cual se debe a que las posiciones netas transmiten información que no está públicamente disponible y una vez que se expresa, se ve reflejado en el tipo de cambio en el corto plazo (^{Rodríguez, 2008}).

Pandemia COVID-19 y el mercado cambiario

Ahora bien, ^{Mendoza-Rivera et al. (2021)}, examinan el impacto de la pandemia del COVID-19, utilizando como variable el índice de letalidad sobre los índices bursátiles, tipos de cambios y tasas de interés en los países más grandes de Latinoamérica: México, Brasil, Chile, Colombia, Argentina y Perú. El principal hallazgo empírico fue que el índice de letalidad impacta negativamente a los índices bursátiles y a las tasas de interés, mientras que para los tipos de cambio no se encontró ningún efecto. Adicionalmente, mencionan que el tipo de cambio posiblemente fue afectado por la incertidumbre en la política de Estados Unidos.

En el mismo sentido, ^{Kumar (2020)} sugiere la hipótesis de que la pandemia del COVID-19 ha influido en la resistencia ante perturbaciones del tipo de cambio entre el yen y el dólar estadounidense. El autor propone un modelo de raíz unitaria y encuentra que antes de la pandemia del COVID-19, el yen no era estacionario, mientras que durante la pandemia se volvió mayormente estacionario, lo que sugiere que los impactos en el yen tienen un efecto transitorio. Como resultado, se concluye que el COVID-19 ha cambiado la resistencia del yen ante las perturbaciones.

De igual manera, ^{Barro, Weng y José (2020)}, han resaltado la presencia de un incremento en la volatilidad del dólar, y en general, en los mercados financieros internacionales, debido a la incertidumbre ocasionada por la pandemia. Por su parte, ^{Liao y Zhang (2020)} han analizado la volatilidad del dólar australiano, dólar canadiense, franco suizo, euro, libra esterlina, yen japonés, corona noruega, corona sueca, dólar neozelandés y dólar americano, y han concluido que, tanto en la crisis de 2008, como en la crisis ocasionada por el COVID-19, ha existido un cambio en la dinámica cambiaria a partir de dicho evento.

Mientras que, ^{Handoyo (2020)} ha señalado que la pandemia ha impactado en el debilitamiento de la moneda en países en desarrollo y el fortalecimiento del dólar, ya que se incrementó el costo de la deuda en los países en desarrollo. Así mismo, ^{Benzid y Chebbi (2020)} estudiaron los efectos del COVID-19 sobre el tipo de cambio entre el dólar, euro, yuan y libra esterlina, donde encontraron que, ante incrementos del número de casos y muertes generadas por la pandemia, existió una depreciación del dólar. Por otro lado, ^{Landa y Cerezo (2021)} han concluido que, debido a las políticas expansivas requeridas por las consecuencias de la pandemia COVID-19, el tipo de cambio del peso respecto al dólar ha sufrido cambios significativos.

Por su parte, otros autores han encontrado cambios en la dinámica del tipo de cambio por algún acontecimiento económico de relevancia internacional. Tal es el caso de ^{Ibarra, Salazar y Navarro (2017)}, quienes encontraron que el tipo de cambio nominal sufrió un cambio estructural a partir de la crisis de las hipotecas subprime; asimismo, encuentran evidencia parcial de que el diferencial de tasas de interés y la cuenta financiera explican los movimientos en el tipo de cambio nominal, estimando 4 modelos diferentes del tipo de cambio nominal, paridad de poder compra, monetario, tradicional de flujo y equilibrio de portafolio utilizando datos mensuales de 1996 a 2015. De igual forma, ^{Benavides y Capistrán (2009)}, señalan un cambio estructural alrededor de abril de 2004, en las tasas de interés y en el tipo de cambio, misma fecha donde se reflejó una disminución de la volatilidad en ambas series.

Datos

En particular, se analiza la situación para México en el periodo comprendido entre el 1 de enero de 2010 y el 1 de marzo de 2023, se ha elegido dicho periodo para minimizar el riesgo de incluir datos temporales que pudieran estar correlacionados con la crisis económica mundial de 2008. Los datos son de frecuencia semanal. El tipo de cambio ha sido tomado de Banxico, mientras que, la información relativa al mercado de futuros ha sido obtenida del Chicago Mercantile Exchange (CME), y finalmente, los datos respecto a las tasas de interés de México y Estados Unidos serán tomados de Banxico y la Federal Reserve, respectivamente.

A continuación, se presentan los datos en forma gráfica, lo cual fungirá como preámbulo a la sección de resultados, donde se pretende estimar la relación entre las variables en cuestión, que son, tipo de cambio, posiciones netas y diferencial de tasas de interés.

La Gráfica 1 detalla el comportamiento del tipo de cambio en pesos por dólar, tanto en valor nominal, como en su tasa de crecimiento, donde se puede observar una tendencia alcista a lo largo de la década 2010-2020; es decir, una depreciación del peso hasta el año 2020, año en que experimentó una disminución, una apreciación del peso, la cual se debe principalmente a la pandemia global provocada por el COVID-19, la cual impactó en los mercados económicos y financieros a nivel internacional. Respecto a la tasa de crecimiento, se observa un mayor número de tasas positivas que negativas, donde a mediados de noviembre de 2016 se vivió la mayor depreciación del peso, en un 9.94% producto del triunfo de Donald Trump sobre Hillary Clinton en las elecciones presidenciales de Estados Unidos, y precisamente a inicios de marzo de 2020, se tuvo la mayor apreciación del peso, derivado de los primeros casos de pandemia.

Fuente: elaboración propia con información de ^{Banxico (2023)}.

Gráfica 1 Tipo de cambio 

En la Gráfica 2 se muestra el comportamiento de las posiciones largas, cortas y netas mantenidas por los especuladores, lo cual muestra una perspectiva respecto a las expectativas en el tipo de cambio, donde una posición neta positiva implica que los participantes en el mercado están comprando más pesos que los que se están ofreciendo; por su parte, una posición neta negativa, indica que los participantes en el mercado están vendiendo más pesos que los que se están demandando. En dicha gráfica se puede observar que las posiciones netas han tenido una variación importante, en el primer lustro de la década comprendida entre 2010 y 2020, las posiciones netas mostraron una tendencia a la baja, los siguientes dos años se tuvo una tendencia lateral, y en los siguientes tres años una tendencia alcista, sin embargo, a partir de 2020 se experimentó una tendencia bajista nuevamente.

Fuente: elaboración propia con información de ^{Chicago Mercantile Exchange (2023)}.

Gráfica 2 Posiciones largas, cortas y netas 

En la Gráfica 3 se representan las tasas de interés de México y Estados Unidos, así como el diferencial de tasas, la tasa de México menos la tasa de Estados Unidos. En dicha gráfica se aprecia, por un lado, cierta disminución de las tasas de interés en México desde enero de 2010 hasta febrero de 2016, momento en que se experimentó un incremento gradual de tasas de interés, derivado de las presiones inflacionarias, así como a la caída de los precios internacionales del petróleo, posteriormente se tuvo una reducción de tasas producto de la pandemia y a partir de mediados de 2021, nuevamente por presiones inflacionarias, se vivió un incremento de tasas. Por otro lado, las tasas de interés de Estados Unidos han sido más estables, donde en el periodo 2010-2015 se tuvieron tasas cercanas al 0%, pero a partir de mediados de 2015 se comenzaron a incrementar las tasas hasta finales de 2019, donde ya se experimentaban ligeras reducciones en las tasas, pero fue debido a la pandemia donde se disminuyeron considerablemente para alcanzar de nueva cuenta tasas cercanas al 0%, hasta mediados de 2022, ocasionado por la presión inflacionaria así como las expectativas de desaceleración económica a nivel mundial. Por su parte, el diferencial de tasas ha sido positivo durante todo el periodo, en gran parte se debe al papel que juega la tasa de interés como instrumento de paridad cambiaria entre México y Estados Unidos.

Fuente: elaboración propia con información de ^{Banxico (2023)} y de la ^{Federal Reserve (2023)}.

Gráfica 3 Tasas de interés de México y Estados Unidos 

Modelo

Es por eso que el modelo se basa en el propuesto por ^{Torre y Provorova (2007)}, incluyendo el diferencial de tasas de interés como variable control, ya que contiene información pública sobre los indicadores macroeconómicos; así mismo, la situación experimentada en los últimos meses con el incremento en tasas de interés cobra mayor relevancia en la situación cambiaria actual del país, por lo que incluir dicha variable complementará el modelo explicativo. Es por eso que la dinámica del tipo de cambio es modelada como sigue:

Donde tc_t es la variación del tipo de cambio (pesos por dólar), pn representa el cambio en las posiciones netas mantenidas por los especuladores medidas en millones de dólares (USD), dt se refiere a la diferencia de las tasas de interés entre México y Estados Unidos; es decir, la diferencia entre los CETES a 28 días y la tasa de interés del t-bill a 1 mes, y u es el resto de las variables que afectan el tipo de cambio, pero que no están presentes en el modelo. Al ser un modelo estimado en primeras diferencias, se ha omitido la constante del modelo de regresión.

Se espera que el coeficiente de α₁ sea negativo, ya que implica que hay una relación negativa entre las posiciones netas y el tipo de cambio; por ejemplo, si los participantes en el mercado están comprando más pesos que los que se están demandando, lo anterior reflejaría una tendencia del peso hacia la apreciación, es decir, un tipo de cambio más bajo. Mientras que, el signo esperado de α₂ es negativo de acuerdo al enfoque de activos, en particular con precios rígidos, aunque es posible la obtención de un coeficiente positivo de acuerdo al mismo enfoque pero considerando precios flexibles, tal como lo han encontrado ^{Torre y Provorova (2007)}, donde concluyeron que ante un incremento en el diferencial de tasas existe una depreciación de la moneda, es decir, un tipo de cambio más alto.

Se utiliza la prueba de Chow para probar cambio estructural, a partir de la obtención de los coeficientes de una regresión. ^{Chow (1960)} considera una prueba donde el cambio es conocido previamente y se utiliza una prueba estadística F para probarlo, en este caso, el punto de inflexión será considerado a partir del primer contagiado en México por COVID-19; es decir, el 27 de febrero de 2020. Es importante mencionar que la estimación del modelo econométrico, así como la realización de las pruebas estadísticas, han sido llevadas a cabo en el programa estadístico R.

La estimación del modelo es llevada a cabo mediante Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), utilizando datos semanales del periodo enero/2010 - febrero/2023, lo que da un total de 687 observaciones. Luego, se procedió a realizar las pruebas de raíz unitaria, ya que ^{Nelson y Plosser (1982)} argumentan que la mayoría de las series de tiempo macroeconómicas presentan raíz unitaria. Una forma para determinar de manera objetiva si una serie es estacionaria, es el uso de pruebas de raíces unitarias, donde se han considerado las pruebas de Dickey-Fuller Aumentada y de Phillips-Perron, en las cuales se recomienda que se considere solo la constante, dada la naturaleza de las series de tipo de cambio y tasas de interés. Se ha encontrado que las tres series económicas empleadas en el presente estudio son no estacionarias en sus niveles originales, por lo que se procedió a transformar dichas series en primeras diferencias simples, no logarítmicas, con lo cual las series son estacionarias, las pruebas mencionadas se incorporan en el Cuadro 1.

Por otro lado, a partir de la metodología propuesta por ^{Box y Jenkins (1970)}, se considera el criterio de ^{Schwarz (1978)} para determinar el mejor modelo ARMA, así mismo se confirma a través del correlograma obtenido de la variable dependiente, que es la variación del tipo de cambio en primeras diferencias, se ha obtenido de la función de autocorrelación simple que hubo un cambio en el primer rezago, mientras que la función de autocorrelación parcial se extingue; por lo tanto, se ha incorporado en el modelo un proceso de medias móviles, en particular se ha corrido como un modelo con MA(1).