INTRODUCCINEl papel que juegael dinerodentro de la economa es vital para el sano funcionamiento de la misma, ya que facilita las transacciones entre los agentes econmicos mejorando claramente laeficienciadelsistemaeconmico. Son muchas las teoras que tratan de explicar porque la gente demanda dinero, pero lo que si es cierto es que todas concuerdan que uno de los principales motivos es para realizar transacciones, o sea, como medio de pago.Es muy importante tambin entender los efectos que tiene la demanda de dinero en la economa, ya que la comprensin de dicho elemento es esencial para la buena aplicacin depolticasmonetarias, las cuales va orientada hacia diferentes fines, dependiendo delobjetivoque dese alcanzar elbancocentral.De igual manera no hay que dejar de lado que cuando se tiene dada una demanda de dinero estable, la teora monetaria postula la existencia de una relacin estrecha entre la cantidad del dinero y elPIBnominal; el nivel delproductomedio esta medido apreciosconstantes y se determina por elvolumenderecursosreales y la eficiencia en su uso, el nivel general de los precios es unafuncindel monto de dinero en circulacin. Lapoltica monetariaexpansiva genera un incremento de losagregadosmonetarios que se traduce en inflacin.

METODOLOGIAEl desarrollo metodolgico de la econometra tradicional consta de cuatro etapas; es decir: especificacin, Estimacin, Evaluacin (Econmica, Estadstica y economtrica), Prediccin y/o simulacin. Previamente, no debemos dejar pasar por alto que existe un pequeo problema adicional que aclarar, y es qu tipo de agregado monetario ser utilizado en la estimacin? Por lo general, la decisin sobre el tipo de agregado est en funcin de la estructura econmica y de la profundidad financiera de cada pas. Para fines de politica monetaria, la utilizacin de agregados ms lquidos (por ejemplo M1) sera lo ms adecuado, por el grado de control que podrn ejercer el BCRP sobre ste.Este estudio especifica una funcin de demanda de dinero en trminos reales. Para el efecto de la misma se utiliza la tcnica economtrica tradicional para la economa peruana.

ESPECIFICACIN DELMODELOLos principales determinante de la demanda real de dienro son el ingreso real y costo oportunidad de mantener dinero. Mientras el primero puede entenderse como un indicador de restriccion presupuestaria o vincularse a la funcin de dinero para realizar las transacciones; el segundo refleja el costo e oportunidad relacionado a no tener tendencias de otros activos alternativos. La presencia del tipo de cambio, es porque hay un efecto de doble causalidad, el cual se desarrollar ms adelante y adems porque tanto el tipo de cambio y la inflacin son variables proxy que capturan el costo de oportunidad del dinero. Todo ello ofrecera una definicin amplia de la demanda de dinero:

Relacinfuncional:(M/P)=f(PBIreal,i,TC,etc)Donde:M=M1(Primeradefinicindeldinerooliquidezenm/ndelsistemabancario)M/P=DemandadeSaldosrealesPBIR=ProductoBrutoInternoapreciosconstanteIPC=IndicedePreciosalConsumidorTAMN=TasadeintersActivaenm/nTC=TipodeCambioC=ConstanteSiendo un poco ms explcitos, los investigadores deben decidir que agregado monetario representa de mejor manera el papel que el dinero cumple en el modelo analtico. Otro tanto sucede con los determinantes de la demanda de dinero, son las variables de escala (consumo, producto, etc.) y el costo alternativo de mantener saldos monetarios (tasas de inters, inflacin, etc.).La muestra que se utilizar para las estimaciones comprende el periodo entre los aos 1991 y 2013. Los datos utilizados para las estimaciones fueron anuales, y la fuente de informacin fue el Banco Central de Reserva del Per. Los datos de dinero (M1) fueron de fin de promedio anual, y asimismo se utilizar el ndice de precios al consumidor.Tanto las cifras del producto bruto interno real (PBIR) como la tasa de inters promedio de captaciones de fondos del sistema (TAMN) y el tipo de cambio nominal (TC) se trabajaron en logaritmos. Los datos utilizados para las estimaciones fueron anuales y la fuente informacin fue el BCRP.Segnelmodeloanteriorplanteadocondatosdeseriesdetiempoylinealizadoeselsiguiente:Ln(M/P)t=0+1Ln(PBIR)t+2 Ln(TAMN)t+3 Ln(TCt)+ut

DEMANDA DE DINERO Creacin de regresin utilizando el software Eviews, el clculo de la funcin de regresin se har para los aos 1991 al ao 2013.Las variables son:Variable Explicada: Demanda_d(Demanda de dinero)Variable Explicativa:PBIR(Pbi real)Variable Explicativa:TAMN(tasa activa en moneda nacional)Variable Explicativa:TC(tipo de cambio)

Los datos estadsticos digitados en Eviews son los siguientes:ANALISIS ECONOMETRICO MODELO DE REGRESION LINEALCon los datos mustrales y con una tcnica de estimacin de Mnimos cuadrados Ordinarios se estimara el siguiente modelo.

Hacemos click en QUICK ESTIMATE ECUATION

NOS RESULTA LA SIGUIENTE SALIDA

MODELO DE REGRESION LOGARITMICA

Ahora procederemos a generar la serie Logartmicas de la demanda de saldos reales de dinero, PBI real y las dems variables.Esto se puede lograr gracias a la funcin Eview: Generate Series. A continuacin se realizara esta conversin para la variable explicada Demanda_d:

Esta Generacin de datos logartmicos se realiza para la variable del PBI teniendo como nuevas variables a:LNDemanda_dLNPBIRLNTAMNLNTCAhora, teniendo estas variables logartmicas, se proceder a crear nuestra regresin de la demanda de dinero, teniendo a LNDemanda_D como variable dependiente, y al LNPBIReal, LNTAMN y LNTC como variables independientes.

Al estimar la regresin de la demanda de dinero logartmica tenemos:

En nuestro trabajo para realizar con las pruebas siguientes utilizaremos la regresin que ms se ajuste al modelo de demanda de dinero, por ellos hacemos una comparacin de sus (r cuadrado) de la regresin lineal y de la regresin logartmica as como la comparacin de sus valores del Akaike y Shwarz y nos decidiremos por el menor valor, ya que mientras mnimo sea su valor, ms se ajustara al modelo de demanda de dinero. Comparamos:Regresin Lineal Regresin Logartmica

Escogemos trabajar las pruebas con el modelo de regresin logartmica ya que cuenta con los valores mnimos del Akaike y Schwartz, aun a pesar de que la regresin lineal cuente con un (r cuadrado mayor).

MODELO DE REGRESION LOGARITMICO LOGARITMICO)

Ln(M/P)t=0+1Ln(PBIR)t+2 Ln(TAMN)t+3 Ln(TC)t

ANALISIS INDIVIDUAL DE LOS PARMETROS

Prueba de Hiptesis de la Demanda de Dinero AutnomaHP:No existe la Demanda de Dinero inducida poblacional (= C (1) = 0)HA:Si existe la Demanda de Dinero inducida poblacional (= C (1) 0)

0.01

1

ZRZA

0.05

Toma de decisin:La probabilidad de la constante o demanda de dinero inducida poblacional es de 0.0000, es decir que se rechaza la hiptesis planteada y se acepta la hiptesis alternativa. Existe la Demanda de Dinero autnoma poblacional.

Y su valor est garantizado por el mtodo de MCO que tiene el mejor estimador lineal insesgados y algunas veces de variancia mnima

Prueba de Hiptesis de la elasticidad de la DEMANDADE DINERO respecto al PBIR poblacional.

HP: No existe la elasticidad de la demanda de dinero respecto al PBIR poblacional. (= C (2) = 0)HA: Si existe la elasticidad de la demanda de dinero respecto al PBIR poblacional. (= C (2) 0)

0

0.01

0.05

1

ZRZA

Toma de decisin:La probabilidad de la elasticidad es de 0.0000, es decir que se rechaza la hiptesis planteada y se acepta la hiptesis alternativa. Existe la elasticidad de la demanda de dinero respecto al PBIR poblacional.Y su valor est garantizado por el mtodo de MCO que tiene el mejor estimador lineal insesgados y algunas veces de variancia mnima

Prueba de Hiptesis de la elasticidad de la DEMANDA DE DINERO respecto al TAMN poblacional.HP: No existe la elasticidad poblacional de demanda de dinero respecto al TAMN. (= C (3) =0)HA: Si existe la elasticidad poblacin de demanda de dinero respecto al TAMN poblacional. (= C (3) 0).

0

0.01

0.05

1

ZRZA

Toma de decisin:La probabilidad de la elasticidad de la demanda de dinero es de 0.0003, es decir que se acepta hiptesis alternativa y se rechaza la hiptesis planteada. Existe la elasticidad de demanda de dinero respecto al TAMN poblacional.Y su valor est garantizado por el mtodo de MCO que tiene el mejor estimador lineal insesgados y algunas veces de variancia mnima

Prueba de Hiptesis de la elasticidad de DEMANDADE DINERO respecto al TC poblacional.

HP: No existe la elasticidad poblacional de demanda de dinero respecto al TC poblacional. (= C (4) = 0)HA: Si existe la elasticidad poblacional de demanda de dinero respecto al TC poblacional. (= C (4) 0)

0

0.01

0.05

1

ZRZA

La probabilidad de la elasticidad es de 0.0065, es decir que se rechaza la hiptesis planteada y se acepta la hiptesis alternativa. Existe la elasticidad poblacional de demanda de dinero respecto al TC poblacional.Y su valor est garantizado por el mtodo de MCO que tiene el mejor estimador lineal insesgados y algunas veces de variancia mnima

PRUEBA DE HIPOTESIS CONJUNTA DE LA DEMANDA DE DINERO PROB (F-Statistic) =0.0000000

0.01

0.05

1

ZRZA

HP: No existe la funcin logartmica poblacional de la demanda de dinero en el periodo de regresin. (== = = 0) HA:Si existe la funcin logartmica de demanda de dinero, en el periodo de regresin. ( 0)Toma de decisin:0.00% < 5% cae en la Z.R, Entonces; se rechaza la H.P y se acepta que existe la funcin logartmica de demanda de dinero en el periodo de regresin. Y su valor est garantizado por el mtodo de MCO que tiene el mejor estimador lineal insesgados y algunas veces de variancia mnima

ANALISIS ECONMICOLNDEMANDA_D = -16.4990805807 + 1.86825237417*LNPBIR - 0.601685587468*LNTAMN + 0.662142661471*LNTC

, es la demanda de dinero inicial.

Ante un aumento del 1% del PBIR, la demanda de dinero aumenta en 1.86 %

Ante un aumento del 1% de la tasa de inters activa en moneda nacional, la demanda de dinero desciende en 0.60%.

Ante un aumento del 1% en el tipo de cambio, la demanda de dinero aumenta en 0.66%.

COEFICIENTE DE DETERMINACION:R2 = 98.80%El 98.80% de las importaciones es explicada por las variables del Producto Bruto Interno Real (PBIR), el Tipo de Cambio Real (TC) y la Tasa Activa en Moneda Nacional (TAMN). El 1.20% no es explicado por estas variables, pero si por otras variables que no se encuentran en el modelo. COEFICIENTE DE DETERMINACION AJUSTADO:R2 ajustado= 98.51%Es una forma ms rpida y fcil de evaluar el modelo de regresin para determinar que tan bien se ajusta el modelo a los datos.LA PROBABILIDAD F-STADISTIC (Fisher)FINALMENTE: Debemos tener en cuenta que la regresin LOG-LOG, nos explica mejor el modelo de importacin , por las siguiente razn: El criterio de Akaike, Schwartz nos dan el menor valor. Sin embargo el modelo de regresin lineal tiene un mejor coeficiente de determinacin, mayor al del modelo LOG-LOG. Por tanto en las siguientes pruebas utilizamos el modelo de regresin lineal.Esta probabilidad es de 0.0000 lo cual indica que es altamente significativa, y desde el punto de vista estadstico la funcin de Demanda de Dinero existe.

MULTICOLEANIDAD

El proceso o trmino deMulticolinealidadenEconometraes una situacin en la que se presenta una fuerte correlacin entre variables explicativas del modelo. La correlacin deber de ser fuerte, ya que siempre existir correlacin entre variables explicativas y explicadas en un modelo, es decir, la no correlacin de dos variables es un caso inusual, que slo se podra encontrar en condiciones de laboratorio. Entonces lo que se trata de encontrar problemas de Multicolinealidad, a continuacin se utilizara Eview para encontrar algn problema, adems de la utilizacin de Correlograma.

En este caso no se puede descargar el eview aqu en mi pc entonces maana yo ire temprano a la facu en inter lo voy a terminar voy a hacer el proceso de la multi ya q aqu en mi trabajo del ao pasado esta hecho la multi pero est hecho d la regresin corregida del quiebreEn este caso como el profesor solo nos pide la multi entonces se ssacara la multi de la regresin que salio en el inico .Lo coloco aqu lo q en mi trabajo se hizo como modelo para maana terminarlo en la maanaPd : me rfiero tanto al Word como las diaposSin embargo tendremos q agregar mas cositas de defivniciones etc de multi pero en el eview mana lo hago

1. Primer paso, se pone Group Statist - Correlations:

Se escribe la funcin logartmica para generar la matriz de Multicolinealidad: En Series List escribimos nuestras variables explicativas

Teniendo la matriz, se empieza a analizar la relacin entre las variables independientes, ya que lo que se busca es encontrar es que no exista una correlacin alta entre las variables independientes

Para verificar si hay correlacin entre las variables explicativas en la presente matriz observamos que no existen problemas ya que para que exista un problema de colinealidad los parmetros deben ser mayor de 0.8 y en nuestra matriz son menores a 0.08 .

Si la correlacin es mayor a 0.8 es una correlacin alta Si la correlacin esta entre 0.05 y 0.8 es una correlacin moderada Si es menor a 0.5 es una correlacin baja

Vemos :

LNPBIR : LNTAMN-0.744421 < 0.05 CORRELACION BAJALNPBIR : LN TC 0.8 > 0.467352 > 0.05 CORRELACION MODERADA LNTC : LNTAMN -0.865677 < 0.05 CORRELACION BAJALNTAM*D1 : LNPBIR 0.8 >0.735455 > 0.05 CORRELACION MODERADA LNTAM*D1 : LNTAMN -0.670623 < 0.05 CORRELACION BAJALNTAM*D1 : LN TC -0.865677 < 0.05 CORRELACION BAJA

PARA COMPROBAR QUE NO EXISTE MULTICOLEANILIDAD:

PRUEBA DE KLEIN Usamos solo las variables explicativasREGRESION AUXILIAR LNPBIR :

R2 GENERAL = 0.997076

LNPBIR C LNTAMN LNTC LNTAMN*D1

REGRESION AUXILIAR :

R2 AUXILIAR = 0.8807909 ----------> LNPBIR

R2 AUXILIAR = 0. 807909 < R2 GENERAL = = 0.997076NO EXISTE MULTICOLENIADAD

REGRESION AUXILIAR LNTANM :

LNTAMN C LNPBIR LNTC LNTAMN*D1

Regresin auxiliar:

R2 AUXILIAR = 0.907222 --------> LNTAMN

R2 AUXILIAR = 0.907222 < R2 GENERAL = 0.997076 NO EXISTE MULTICOLEANIDAD

REGRESION AUXILIAR LNTC :LNTC C LNPBIR LNTAMN LNTAMN*D1

Regresion auxiliar:

R2 AUXILIAR = 0.861856--------> LNTC

R2 AUXILIAR = 0.861856 < R2 GENERAL = 0.997076 NO EXISTE MULTICOLEANIDAD

REGRESION AUXILIAR LNTAMN*D1 :LNTAMN*D1 C LNTC LNPBIR LNTAMN

Regresion auxiliar:

R2 AUXILIAR = 0.674244--------> LNTAMN*D1

R2 AUXILIAR = 0.674244< R2 GENERAL = 0.997076

NO EXISTE MULTICOLEANIDAD

PRUEBA DE TOLL

En esta prueba cuando se acerca a 0 existe multicoleanidad y cuando se acerca a 1 no existe multicoleanidad. TOL1= 1-R2

R2 AUXILIAR = 0.807909----------> LNPBIR TOL1= 1- 0.807909 =0.192901

NO EXISTE MULTICOLEANIDAD R2 AUXILIAR = 0.907222 -------> LNTAMN TOL1= 1- 0.907222 =0.092778

NO EXISTE MULTICOLEANIDAD

R2 AUXILIAR = 0.861856--------> LNTC TOL1= 1- 0.861856 = 0.138144

NO EXISTE MULTICOLEANIDAD

R2 AUXILIAR = 0.674244--------> LNTAMN*D1 TOL1= 1- 0.674244 = 0.325756

NO EXISTE MULTICOLEANIDAD