Globalización financiera y reformas estructurales

La globalización financiera y la apertura económica que se han percibido en las últimas décadas han propiciado un incremento importante de las operaciones realizadas a través de los mercados financieros, el impulso de iniciativas orientadas a reducir esquemas regulatorios,el fortalecimiento de un sistema basado en el libre flujo de capitales, todo con el propósito de impulsar un mayor grado de apertura e integración económica (^{Te Velde, 2003}).

Como consecuencia negativa relacionada a tales reformas resalta el hecho que desde inicios de los años 90 distintospaíseslatinoamericanos experimentaron periodos de crisis que no sólo ocasionaron reducciones en el ritmo de crecimiento que venían presentado sino que tales efectos se transmitieron a otras economías a través de los mercados financieros, popularizándose la noción del “efecto contagio” (^{Frenkel, 2003}).Como ejemplo de lo anterior, Frenkel afirma que dicho proceso inició,en la región de América Latina,con la crisis de México en el año de 1994, afectando al año siguiente el mercado argentino.Entre 1997y 1998 lascrisis asiática, rusa y brasileñaya evidenciaban un panorama alarmante que se transmitió rápidamente a nivel global(^{Ffrench-Davis, 2001}). Tales episodios de crisis acusan un comportamiento de estimulación recíproca en función de las llamadas reformas estructurales,es decir, las propias iniciativas liberalesdetonaban nuevos y más profundosprocesos de privatizaciones, apertura comercial y otras medidas orientadas a la desregulación de mercados(^{D'Arista, 2002}). En el contexto de países emergentes de América Latina, ^{Cimoli y Correa(2005)} destacan que en los últimos añosse han implementadoimportantes reformas que han propiciado cambios en los sectores laboral y financiero, impulsado notorios procesos de privatizacióny fortalecido el comercio con el exterior.

La relación directa entre la apertura comercial y el crecimiento económico se puede explicar ya sea a través de una explicación intuitiva que propone que tal apertura o capacidad para intercambiar productos con el exterior, mejora la productividad y la especialización, o bien mediante supuestos consensos entre los hacedores de política económica de que la eliminación de barreras al comercio internacional ampliará las oportunidades de crecimiento en los países emergentes, (^{Kruger, (1980)}; ^{Iglesias, (1992)}; ^{Oliva y Suarez, (2007)}. ^{Kristjanpoller y Salazar(2016)} complementan lo anterior al asegurar que los efectos positivos provenientes del incremento del comercio internacional se sustentan en aspectos como la estabilidad macroeconómica, apertura de mercados, reducción de la participación del Estado y la adopción de estrategias encaminadas a reducir la pobreza. Un ejemplo de lo anterior sería el estudio de ^{Mogrovejo (2003)}, que mediante la modelación econométrica tipo panel estudia la dinámica económica en diecinueve países latinoamericanos, entre ellos México, encontrando evidencia significativa a favor del incremento del comercio internacionalcomo variable explicativa del desempeño de la economía. Por su parte, ^{Thirlwall (2000)} al defender la citada relación entre liberalización comercial y crecimiento económico, presenta evidencia a favor de las exportaciones asegurando que representan el componente más importante de la demanda agregada, lo anterior bajo el supuesto de que la demanda condiciona el ingreso ante lo cual, el crecimiento económico estaría determinado por los elementos de aquella: inversión, consumo, importaciones y exportaciones, en donde los dos primeros componentes responden directamente al ingreso.

No obstante los argumentos anteriores, es preciso destacar que también existen estudios en contra de la idea de quela disminución de barreras al comercio mejora las posibilidades de crecimiento económico, entre ellos ^{Ocampo (2005)} y ^{Cimoli y Correa (2005)}. El primero asegura que la evidencia empírica en economías emergentes de América Latina contradice tal relación positiva e incluso sostiene que la tasa de crecimiento en tales mercados no sólo no se vio incrementada, sino que disminuyó respecto a la que se tenía en los periodos previos a las respectivas reformas. Por su parte ^{Cimoli y Correa (2005)} al destacar la ausencia de beneficios reflejados en el crecimiento económico que habían sido prometidos como una consecuencia natural de los procesos de liberalización, se suman a los argumentos del economista del desarrollo ^{Kuznets(1980)} para asegurar que la pretendida relación positiva entre apertura y crecimiento económico requería de manera determinante que las economías tuvieran, previamente al proceso de apertura, un nivel mínimo de desarrollo. Kuznets prevé efectos negativos para aquellas economías con elevada dependencia hacia la demanda proveniente de mercados desarrollados y que al mismo tiempo sean incapaces de generar mejoras notables en los procesos tecnológicos de su planta productiva, lo anterior queda demostrado con la dinámica de las economías latinoamericanas en cuyas importaciones predominan bienes con alto contenido científico-tecnológico mientras que sus exportaciones se caracterizan por la exportación de commodities .La consecuencia natural de lo anterior, asegura ^{Kuznets(1980)}, es la consolidación de una planta productiva incapazde impulsar crecimiento económico, innovación y mejoras tecnológicas que permitan la generación y generalización de conocimiento y por ende, economías sin posibilidades de reducir brechascientíficas y tecnológicas con mercados más desarrollados.

^{Onaran (2007)} también cuestiona los supuestos beneficios del libre mercado, al estudiar los mercados de México, Corea y Turquía destaca la adopción de reformas liberales adoptadas en detrimento de indicadores clave para el crecimiento, entre ellos: empleo, salarios, tipo de cambioasí como la reducción importante en la influencia de instituciones protectoras de los derechos de los trabajadores; además hace notar que los efectos negativos impactanen mayor medida en los sectores de menor ingreso.

No obstante que la discusión sobre los efectos de la globalización financiera sigue abierta es importante considerar argumentos como los de ^{Wade&Veneroso(1998)} y ^{Dufour&Orhangazi(2007)} quienes sostienen que los capitales internacionales, seducidos por las posibilidades de especulación y arbitraje que las crisis que han azotado a los mercados emergentes, principalmente, pueden llegar a condicionar el flujo de las inversiones a la adquisición de activos y/o el sometimiento de lapolítica económica de las economías domésticas. Desafortunadamente la política económica, en la opinión de autores como ^{D'Arista(2002)}, ^{DuménilyLévy(2006)} y ^{DufouryOrhangazi(2007)}, en lugar de esforzarse en contrarrestar tales estrategias de “condicionamiento-sometimiento”, se ha preocupado por beneficiarlos intereses del capital financiero internacional.

Riesgo país y apertura comercial

El interés por la relación entre el riesgo y el rendimiento inherentes a una inversión se disparó con los planteamientos de ^{Markowitz (1952)}, a partir de entonces la literatura documenta la constante búsqueda de alternativas de inversión que generen los mejoresbeneficios a partirde un nivel de riesgo tolerado. En tal esfuerzo, los mercados emergentes al presentar altas tasas de rendimiento, no obstante el comportamiento volátil de algunos de sus indicadores económicos, se han posicionado como alternativas atractivas versusla inversión en mercados desarrollados. Ahora bien, paraobtener rendimientos “diversificados” es importante considerar aspectos como el riesgo país, que además de representar la capacidad de pago de una economía, también sugiere que la existencia de imperfecciones de mercado evitaque los países se encuentren plenamente integrados .

El riesgo país es un indicador que pretende capturar las probabilidades de incumplimiento de la deuda con agentes extranjeros (^Nagy,(1979); ^{Zopounidis y Pardalos(1998)}.A partir de las crisis de las naciones emergentes, observadas a principios de la década de los 90s, la atención que la comunidad financiera otorgaba al concepto de riesgo país se vio incrementada(^{Wade & Veneroso, 1998}). El Emerging Market Bond Index (EMBI), elaborado por JP Morgan, es el referente convencionalmente utilizado para referir el riesgo país; consiste en un spread o diferencial entre la tasa que pagan bonos emitidos por economías emergentes y la que ofrecen los bonos del Departamento del Tesoro de Estados Unidos. Ente los principales argumentos a favor de la importancia del EMBI para el desempeño de la economías, destacan los estudios de ^Zahler(1980); ^{Rodríguez(1995)}; ^Beers(1997); ^{Mogrovejo(2003)}; ^{Özatay y Şahinbeyoğlu(2007)}; ^{López, Venegas, y Gurrola(2013)} y ^{Mántey& Rosas(2014)}, por mencionar algunos. En primer lugar, ^Zahler(1980) asegura que en un escenario de libre mercado existe una estrecha relación entre las decisiones de política económica y la calificación del riesgo país. ^{Rodríguez(1995)} propone que el riesgo país tiene inflluencia en el dinamismo de los mercados financieros, en especial con la capacidad de la economía local para generar divisas. ^Beers(1997) encuentra evidencia significativa del impacto del EMBI sobre aspectos clave de la economía doméstica como el ingreso, la inflación, la relación de deuda a exportaciones, importaciones y el desempleo. ^{Mogrovejo(2003)} documenta, en mercados emergentes latinoamericanos, que el ingreso de IED está determinado por la calificación de riesgo país. ^{Rodríguez (1995)} además de coincidir con la relación negativa entre el riesgo país y los flujos de capitales que ingresan a la economía doméstica, también lo vincula con variables fundamentales como el PIB, exportaciones e importaciones. ^{Özatay y Şahinbeyoğlu(2007)} destacan la importancia del monitoreo de aspectos macroeconómicos, entre ellos el EMBI, como una forma de valorar las decisiones de política pública. ^{López, Venegas, y Gurrola(2013)} además de sugerir que la calificación del riesgo país influye en las condiciones de financiamiento de la economía doméstica, señalan que la importancia de su estudio reside en el efectopotencial quetiene sobre la dinámica de la inversiónque recibe dicha economía desde el exterior. Por su parte, ^{Mántey & Rosas(2014)} complementan lo anterior al asegurar que la calificación del riesgo paísfunciona como referente para el establecimiento de las condiciones crediticiasde la economía local sobre las operaciones de endeudamiento con el exterior. ^{Castillo (2017)}, en el contexto de la economía colombiana, también ofrece evidencia de la importancia de las exportaciones y las importaciones en la dinámica del riesgo país, bajo un enfoque de relaciones de largo plazo.

No obstante la amplia evidencia empírica que sostiene el impacto positivo entre el comercio internacional, capturado a través de los componentes de la balanza comercial y el riesgo país, vale la pena mencionar la existencia de otros indicadores que pretenden capturar la noción de apertura comercial, por ejemplo: ^{López del Paso (2014)} o ^{Schettino (1995)}; sostienen que dicho concepto se puede aproximar mediante el coeficiente que resulta de la relación del comercio externo con la actividad económica global. Lo anterior resulta lógico pues asume que en la medida en que los componentes de la balanza, exportaciones e importaciones, sea mayor, tendrán un incremento relativo sobre la producción nacional. Sin embargo, y a diferencia de considerar aisladamente las exportaciones y las importaciones, dicho indicador no permite capturar el efecto positivo o negativo de la apertura al comercio exterior; por lo que en la presente investigación se aproxima la apertura comercial mediante las exportaciones y las importaciones.

Aspectos metodológicos y discusión de resultados

En la tarea de analizar la relación entre la apertura comercial y la calificación del riesgo país en México, particularmente se explora la velocidad en que van evolucionando las variables por lo que el estudio analiza el comportamiento de las primeras diferencias de las tasas de crecimiento de las importaciones y las exportaciones, como representantes de la apertura comercial y el EMBI+, como indicador del riesgo país, durante el periodo comprendido de enero de 2000 a diciembre de 2016, es decir, se analizan un total de 67 observaciones trimestrales. La información sobre las importaciones y exportaciones fue obtenida del Banco de Información Económica (BIE), del Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática(^{INEGI, 2017}), en tanto que el EMBI fue obtenido de las bases de datos de J.P. ^Morgan(2017). El análisis realizado contempla distintas pruebas entre las que destacan pruebas de raíz unitaria, relaciones de causalidad en el sentido de Granger, vectores auto regresivos (VAR),análisis de la descomposición de la varianza y funciones de respuesta al impulso.

Vectores autorregresivos

Según los planteamientos de ^Sims(1980) el método de Vectores autorregresivos (VAR) permite estudiar lasinterrelaciones dinámicaspresentes en un conjunto de variables, ofreciendo la posibilidad de extraer información derivada del sistema de ecuaciones, reducido y sin restricciones , construido a partir de losvalores rezagados de las variables bajo estudio. El modelo VAR, cuya estimación, que se realiza a partir del Método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), adopta la siguiente forma:

Donde  Ytes un vector columna de variables, Пies la matriz de coeficientes de las variables y Vt son los términos de error de las variables. La Ecuación (1) puede expresarse en términos del polinomio característico y resumiéndolo en forma matricial de la siguiente manera:

Donde A representa la matriz de coeficientes de las variables, Yt se refiere a un vector columna, C(L) es un polinomio en el operador de rezagos con los coeficientes que asocian cada variable del sistema con sus propios rezagos y con los de las demás y ut son los términos de error.

Especificación econométrica y evidencia empírica

El sistema de ecuaciones que se desprende del modelo VAR tiene la estructura que aparece a continuación:

Donde:

TCEMBI= tasa de crecimiento del EMBI

TCIMP    = tasa de crecimiento de las importaciones

TCEXP    = tasa de crecimiento de las exportaciones

ui= Error estadístico

En la Figura 1 se presentael comportamiento de las series de tiempo bajo estudio: en la parte superior (paneles a, b y c), se pueden apreciar los niveles de dichas series, mientras que en la parte inferior (paneles d, e y f) se aprecian las respectivas tasas de crecimiento.El panel (a) correspondiente a los valores en niveles del EMBI, muestra una marcada tendencia descendente a partir del año 2000 (aunque con un repunte notable en 2001, potencialmente asociado a las crisisdel sector tecnológico en Estados Unidosy de Argentina), que se prolonga hasta finales del 2006 cuando llega a su mínimo histórico (98 pb),y a partir de ese momento revierte su tendenciaal presentar un incremento significativo hasta alcanzar nivelescercanosa los 400pb. Lo anterior se podría explicar, entre otras causas señaladas en la literatura, como consecuencia del impacto sobre la economía mexicana de la crisis en el sector inmobiliario de los Estados Unidos. No obstante, para inicios del 2010el indicador regresa a niveles que durante los próximos seis años no excedieron los 300 puntos.

Fuente: Elaboración propia, salida Eviews

Figura 1 Comportamiento de las series de tiempo  

Como consecuencia natural del grado de dependencia comercial de México hacia Estados Unidos, recurrentemente documentado en la literatura, la dinámica de las importaciones y las exportaciones mexicanas (paneles b y c), no obstante la clara tendencia ascendente, presentan importantes caídas en 2008; tal comportamiento también se podría explicar por la crisis financiera que causó estragos importantes en la economía de los Estados Unidos y cuyos efectos se transmitieron a la economía mexicana a través de canales económicos.

Por otro lado, la Figura 1 también ofrece el comportamiento de las respectivas primeras diferencias de las tasas de crecimiento del EMBI, las importaciones y las exportaciones mexicanas, siendo interpretadas como la aceleración o el aumento del crecimiento de cada una de estas variables. Como cabría esperar, la información contenida en los paneles (d, e y f) refleja razonablemente episodios de alta volatilidad que coinciden con la dinámica mencionada en el párrafo anterior. Vale la pena señalar que los componentes de la balanza comercial mexicana acusan un comportamiento más inestable que el indicador del riesgo país el cual, no obstante el salto importante que presenta a inicios del 2008, tiene un comportamiento más homogéneo y consistente en torno a su valor medio.

Un supuesto básico para la solución de un sistema de ecuaciones mediante la metodología VARrequiere que las series de tiempomodeladas respondan a un comportamiento estacionario o aleatorio, lo que implica que los valores de los dos primeros momentos de una distribución no sean una función del tiempo y que la covarianza entre dos periodos atienda a la distancia entre ellos y no al tiempo en que es determinada; lo anterior con la finalidad de evitar la obtención de relaciones espurias (^{Capistrán & Ramos-Francia, 2009}). Lo anterior se expresa de la siguiente forma:

Una vez establecida la importancia de la condición de estacionariedad de las series bajo estudioes preciso señalar que existen diferentes procedimientos para comprobarla, entre los más utilizados destaca la prueba de raíz unitaria propuesta por Dickey y Fuller en 1979, la cual consiste en evaluar:

Donde εt~N (0,σ2) y cov (εt, εt-k)=0para todo k≠0. Lo anterior representa un modelo auto regresivo de primer orden, o AR(1), en la que los valores de la variable y en el momento t son expresados con base a los valores de dicha variable en el periodo (t-1), εt representa un término de error de ruido blanco. De acuerdo con el planteamiento anterior, se pueden ejecutar dos regresiones:

Donde

δ=ρ-1 y ∆xt es el operador de retardos de primera diferencia, es decir, ∆xt=(xt - xt-1).

Cuando el valor de rho (ρ) es igual a 1 se asume que la variable x_t cuenta con raíz unitaria lo que implica que la serie no es estacionaria(^{Pateiro-Rodríguez & Pedreira-Freire, 2003}).No obstante que las anteriores expresiones son iguales, ambas comparten la hipótesis nula:

δ=0d

de tal forma que:

A partir de esto cuando a una serie de tiempo no estacionaria se le aplican primeras diferencias, se convierte en una variable estacionaria y se dice que la serie original o en niveles es integrada de orden 1(^{Gujarati & Porter, 2010}).El método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) es el medio utilizado para demostrar la estacionariedad de una serie que puede ser de tres formas:

Donde B1 es el intercepto y t es la variable de tendencia. Para cualquiera de los tres casos, la hipótesis nula asume que δ=0, es decir, que ρ=1, o en otras palabras, que la serie no es estacionaria.La Tabla 1 muestra los resultados de la pruebas de raíz unitaria de las variables bajo estudio, como se puede apreciar los valores sugieren que la totalidad de las variables del modelo son estacionarias. La información presentada se obtiene mediante el paquete econométrico Eviews versión 6.0.

La metodología de VAR asume que las variablesdel sistemason endógenas por lo que cada una de ellas funge como variable dependiente de una ecuación que contiene k valores rezagados de ella misma así como del resto de las variables. La estimación de los parámetros se realiza a partir del método MCO; las ecuaciones se expresan de la siguiente manera.

En el lenguaje VAR los términos de error, representados por u_nt, son conocidos como impulsos, shocks o innovaciones (^{Gujarati & Porter, 2010}). Cabe destacar que en función del objetivo del estudio, la ecuación más importante es aquella en donde el EMBI es la variable dependiente, la número (14).

Selección del número de rezagos

Otroaspecto importante a considerar antes de proceder a la estimación del VAR es la decisión en la selección del número de rezagos. Incluir demasiados rezagos sobreparametriza el modelo lo que consume grados de libertad y ocasiona problemas de multicolinealidad; por otro lado, introducir pocos rezagos puede ocasionar errores en la especificación del modelo(^{Runkle, 1987}). Los criterios más comunes para seleccionar el número de rezagos óptimos para el VAR son el criterio de Akaike (AIC), criterio bayesiano de Schwarz (BIC) y el criterio de Hannan-Quinn (HQ), los cuales se calculan de la siguiente manera:

El siguiente paso es identificar el número de rezagos del VAR, obteniendo los resultados mostrados en la Tabla 2.

Según se muestra en la Tabla 2 los criterios de AIC, SC y HQ sugieren que el número de rezagos ideales es de tres, por lo tanto la modelación se realizará considerando la utilización de tres rezagos.

Raíces inversas del VAR

Una forma de comprobar que el sistema propuesto por la metodología VAR satisfaga la condición de estabilidad, que el comportamiento de las variables no sea explosivo antes los shocks, y sea estacionario es preciso que los eigenvalores de las matrices de los coeficientes sean menores a uno, esto equivale a las raíces invertidas, reales e imaginarias del polinomio característico autorregresivo presenten valoresmenores a uno (^{Patterson, 1997}). Los resultados de la Figura 2 muestran que efectivamente, las raíces características son menores a uno, por lo que se considera que el modelo es estable y cabría esperar que cualquier innovación que distorsione la dinámica de corto plazo sea compensada y regrese a la variable correspondiente a su trayectoria de largo plazo.

Fuente: Elaboración propia, salida Eviews

Figura 2 Raíces características 

Como complemento a la información de la Figura 2, los valores de dichas raíces se aprecian en la Tabla 3, corroborando efectivamente la estabilidad del modelo.

Una vez asegurada la ausencia de raíces unitarias y la estabilidad del sistema de ecuaciones sólo resta validar los supuestos del modelo clásico, pues como se ha venido mencionando la metodología VAR realiza la estimación de los parámetros mediante el proceso de MCO; la Tabla 4 ofrece los resultados de las pruebas de normalidad y autocorrelación.

Como se puede observar en el lado superior de la Tabla 4, el resultado de la prueba Jarque-Bera sugiere que no es posible rechazar la hipótesis nula que supone normalidad multivariante en los residuales; de la misma manera, los resultados de la prueba de correlación serial de Breusch-Godfrey LM presentados del lado inferior de la Tabla 4 evalúan la hipótesis nula de ausencia de correlación serial, misma que no se puede rechazar. Adicionalmente, para evaluar si la varianza es constante se aplica la prueba de White que evalúa la hipótesis nula de ausencia de heterocedasticidad; la prueba arroja un estadístico χ² de 131.70con su correspondiente nivel de significancia del orden de 0.06034, por lo cual podemos asumir que el modelo es homocedastico.

Resumiendo lo anteriormente expuesto, la Ecuación (1) representa un modelo VAR estable a partir del número de rezagos óptimo (tres rezagos) sobre la base de los criterios de Akaike y Hannan Quinn, las variables que conforman el VAR son I(0) tal y como pudo comprobarse en el apartado de pruebas de raíz unitaria. Las pruebas de diagnóstico de regresión del VAR no muestran evidencia de autocorrelación o heterocedasticidad, de igual manera no rechazan la hipótesis nula de una distribución normal en los residuos. En la Tabla 5 se presenta la estimación de los coeficientes de las ecuaciones del VAR.

Descomposición de la Varianza

El procedimiento de descomposición de la varianza muestra la contribución marginal de las innovaciones sobre la varianza total, en otras palabras, ofrece la posibilidad de identificar de qué forma contribuye cada shock sobre el error de predicción del sistema VAR(^{Santander, 2009}); lo anterior se puede apreciar a continuación en la Tabla 6:

Como se puede apreciar en la Tabla 6, las innovaciones del EMBI contribuyen a explicar un 92.88% de su respectivo error de predicción en el último periodo considerado, las importaciones y exportaciones son explicadas por éste, en un 5.68% y 1.42%, siendo esta última la variable más exógena del modelo. Para el caso de las importaciones, la variable más endógena resulta ser el EMBI. En el caso de las exportaciones, el análisis revela que dicha variable se explica por sí misma en un 34.73%, mientras que el EMBI y las importaciones, explican un 14.63% y 50.63%, es decir, la variable más exógena es el EMBI. Lo anterior demuestra que las innovaciones que va sufriendo el EMBI si contribuyen a explicar la dinámica de las exportaciones, con mayor impacto, y las importaciones; y de igual manera, el análisis sugiere que el EMBI es afectado por los shocks que sufren las importaciones, principalmente.

Causalidad

La prueba de causalidad en el sentido de Granger se emplea para examinar las relaciones de causalidad, en particular la dirección, existente entre variables, la prueba asume que, para cuestiones de predicción, la información relevante de las variables está contenida en las series de tiempo (^{Gujarati & Porter, 2010}). Los estadísticos obtenidos mediante esta prueba permiten determinar la medida en que los valores pasados de una variable ayudan a predecir el comportamiento de otra. Los resultados de la prueba de Wald, presentados en la Tabla 7, sugieren que las exportaciones reaccionan de manera bidireccional al EMBI y, como es de esperarse, a las importaciones. Por otro lado, los resultados de la Tabla 7 sugieren que el EMBI presenta causalidad bidireccional en el sentido de Granger con las exportaciones, y una relación unidireccional con las importaciones.

Función impulso-respuesta

Debido a la dificultad de interpretar los coeficientes estimados en un modelo VAR, se utiliza el procedimiento de Función Impulso Respuesta (FIR): análisis gráfico que, mediante el procedimiento de descomposición de Cholesky, muestra la reacción de las variables endógenas ante shocks en el sistema (^{Novales, 2014}). Así, el análisis de las respuestas a los impulsos ilustra los valores actuales y futuros de cada variable del sistema VAR ante la reacción de 10 periodos, considerando bandas de confianza de ± 2 errores estándar; los resultados se ofrecen en la Figura 3. Entre los resultados que valen la pena destacar encontramos la reacción que presenta el EMBI ante shocks inesperados en los componentes de la balanza comercial. Si bien es cierto que en algunos periodos se puede apreciar una reacción positiva, la respuesta del EMBI ante las innovaciones de las exportaciones y las importaciones es negativa, siendo exportaciones la variable que genera una mayor reacción del EMBI.

Fuente: Elaboración propia, salida Eviews

Nota: Primeras diferencias de las tasas de crecimiento de cada una de las variables

Figura 3 Función Impulso Respuesta en base a Cholesky 

En cuanto a la forma en que las perturbaciones de corto plazo en el riesgo país afectan la dinámica del comercio con el exterior de México, los resultados ofrecidos en la Figura 3 sugieren que, al igual que en caso anterior, los shocks inesperados ocasionan reacciones positivas, pero siendo las reacciones más intensas en sentido inverso. El panel (b) muestra como las exportaciones responden a perturbaciones causadas por el EMBI, siendo estas considerables en los periodos 2, 5, 6, y 9, con desviaciones estándar de -0.015652, 0.012587, -0.018336 y 0.001431. El panel (d) muestra la reacción de las importaciones ante perturbaciones ocasionadas por el EMBI, como se puede observar, la reacción es similar a la que presentan las exportaciones.

Lo anteriormente expuesto sugiere, además de confirmar la relación eminentemente inversa entre la actividad comercial con el exterior y la prima de riesgo país, las expectativas asociadas al EMBI afectan a la balanza comercial primordialmente a través de las importaciones mientras que las exportaciones son el componente que tienen mayor impacto sobre la prima de riesgo país. Finalmente es preciso destacar que la bondad de ajuste del modelo representado por la Ecuación (1) muestra un R-cuadrado corregido de 0.8308, lo cual sumado a la significancia estadística de los coeficientes, permite sugerir que las exportaciones y las importaciones son variables significativas para explicar el comportamiento de la prima de riesgo país en México.