Trabajo n1 Lupú Cunya 2

“Año de la Diversificación Productiva y del Fortalecimiento de la Educación”

FACULTAD DE ECONOMÍA

“INVERSIÓN EXTRANJERA DIRECTA Y CRECIMIENTO ECONÓMICO EN ECUACIONES SIMULTÁNEAS: 1970 –

2013”

CURSO:ECONOMETRÍA II

DOCENTE:

Dr. Juan Francisco Silva Juárez

ALUMNA:

Lupú Cunya, Lady Dayana

PIURA – PERÚ 2015

1

TRABAJO BASE:FDI AND ECONOMIC GROWTH.EVIDENCE FROM SIMULTANEOUS EQUATION MODELS

Gheorghe RUXANDAAndreea MURARU

2

INDICE

I. INTRODUCCIÓN......................................................................................................4

II. BASES TEÓRICAS....................................................................................................5

III. EVIDENCIA EMPIRICA...........................................................................................9

IV. HECHO ESTILIZADOS: INVERSION DIRECTA EXTRANJERA ENTRE LOS AÑOS 1995-2005..................................................................................................................10

V. FORMULACIÓN.....................................................................................................13

VI. OBJETIVOS.............................................................................................................13

VII. HIPÓTESIS..............................................................................................................14

VIII. METODOLOGÍA.....................................................................................................14

IX. ESPECIFICACION DEL MODELO........................................................................16

X. ESTIMACIÓN DEL MODELO................................................................................17

XI. INTERPRETACION................................................................................................21

XII. PROCESO DE SIMULACIÓN.................................................................................21

XIII. SIMULACIÓN HISTÓRICA....................................................................................21

XIV. SIMULACIÓN EX-POST.........................................................................................23

XV. SIMULACIÓN EX-ANTE........................................................................................25

XVI. MODELO DINAMICO ESTRUCTURAL:...............................................................28

XVII. CONCLUSIONES.....................................................................................................36

XVIII. BIBLIOGRAFIA......................................................................................................37

XIX. ANEXOS..................................................................................................................38

3

I. INTRODUCCIÓN

Como es sabido, la economía peruana ha venido mostrando en los últimos años un crecimiento económico sostenido que se ha prolongado ininterrumpidamente por más de una década a pesar de mostrar algunos episodios de fuerte desaceleración aún en un entorno complicado a raíz de las últimas crisis en los mercados internacionales.

Es así que el papel desempeñado por la inversión directa extranjera (IDE) en el proceso de crecimiento económico ha sido un tema intensamente debatido desde el punto de vista teórico.

En los últimos años desde muy diversos sectores se ha señalado la potencialidad de la IED para fomentar procesos de crecimiento económico y desarrollo. Desde otros sectores, sin embargo, se afirma que no se puede demostrar que la IED y el crecimiento económico vayan de la mano, y por tanto, mucho menos el desarrollo. Y por último, hay una tercera tendencia de pensamiento que señala la IED como un elemento de anti cooperación, irresponsable a través del cual se han cometido de forma sistemática violaciones de derechos humanos, explotación laboral y expoliación de recursos naturales, y por tanto, el empobrecimiento sistemático de las poblaciones de los países receptores.

Frente a ello en el presente trabajo se ha determinado un modelo de ecuaciones simultáneas que relacione el comportamiento de la variable inversión extranjera directadentro del crecimiento económico de la economía peruana. De esta manera, se puede identificar el impacto de la inversión extranjera sobre este factor en el largo plazo, para consecuentemente evaluar el papel que ejerce las políticas económicas prioritarias a aplicar por el gobierno .Dicho modelo es construido a través de la evidencia empírica y el periodo de estimación es del 1970 al 2013; en donde posteriormente se aplicará el proceso de simulación y modelos dinámicos.

4

II. BASES TEÓRICAS

Las bases teóricas de este tema están sustentadas en los aportes de la teoría neoclásica y endógena, las cuales nos proporcionan unas líneas de investigación sugerentes para el estudio del impacto de la inversión directa extranjera1 en el crecimiento económico.

Por un lado los Neoclásicossostienen que la Inversión Extranjera Directa no afecta al Crecimiento Económico en el largo plazo, teniendo como principales supuestos mercados de competencia perfecta, productividad marginal decreciente y retornos constantes a escala. A partir de ello, los incrementos exógenos de la Inversión Extranjera Directa sólo pueden afectar positivamente el PBI per cápita provisionalmente, dados los retornos decrecientes. Sin embargo, bajo sus supuestos el crecimiento a largo plazo debido a la acumulación de formación de capital bruta es insostenible. De este modo, la única manera de afectar el Crecimiento Económico en el largo plazo es a través de modificar dos factores exógenos: la tecnología y el trabajo.2

Además estos grupos creen que el problema de la IED tiene que ver con la falta de poder de negociación de los Estados para conseguir crear marcos reguladores que generen impactos positivos en los países receptores.

Mientras tanto los modelos de crecimiento endógeno que indican, en general, que la Inversión Extranjera Directa tiene un efecto positivo en el Crecimiento Económico de manera indirecta a través tanto de la Formación de Capital como del desarrollo de los recursos humanos,permitiendo identificar factores adicionales que afectan la senda del producto de largo plazo, como es la implementación de políticas económicas.3

A partir del trabajo de Solow 4(1956) y Swan (1956) se ayudó a esclarecer cómo la acumulación de capital físico y el progreso tecnológico eran las fuerzas motoras del crecimiento económico.

1La IED convencionalmente se define como una forma de cooperación internacional inter-firma que implica una importante participación de las empresas extranjeras (DeMello, 1997)2,3 Agustín Álvarez Herranz, Aldo H. Alonso, J. Santiago E. Barraza y Ana M. Legato / La Inversión extranjera directa y crecimiento económico en Latinoamérica4 SOLOW, Robert M., "Perspectivas sobre la teoría del crecimiento”, 1994. Vol. 8, N° 1.

5

Paul Romer (1986) y Robert Lucas (1988) reavivaron el estudio del crecimiento económico. Sus trabajos se diferencian de los neoclásicos porque consiguen que la tasa de crecimiento a largo plazo pueda ser positiva sin necesidad de suponer a priori crecimiento tecnológico exógeno, de ahí que las nuevas teorías se bautizaran como “teorías del crecimiento endógeno”.

La IDE se considera el principal vehículo transmisor de tecnología en los países en desarrollo (Borensztein, De Gregorio y Lee, 1998).

La influencia de la IDE en la tasa de crecimiento del producto interior bruto real en términos per cápita se ejerce de dos formas:

1.- En primer lugar, a través del proceso de acumulación de capital que origina la entrada de este flujo de capitales en el país receptor. La IDE impulsa el crecimiento incorporando nuevos inputs de tecnología más moderna en la función de producción de la economía receptora.

2.- En segundo lugar, influye en el crecimiento a través de la transferencia de conocimientos. Con frecuencia la IDE incrementa el stock de conocimientos de la economía beneficiaria, e introduce nuevas técnicas de organización empresarial, programas de aprendizaje, técnicas de marketing y otra serie de activos intangibles.

Uno de los mayores inconvenientes que enfrentan los autores es determinar los canales por medio de los cuales la IED puede generar mayores tasas de crecimiento .A continuación se presenta estos canales.

LOS VÍNCULOS DE LA IED CON EL CRECIMIENTO

CANALES DE DEMANDA

Inversión

Hay dos mecanismos mediante los cuales la IED puede tener efectos sobre la inversión. El primero se denomina crowding out effect y se refiere a que la IED compite con la inversión nacional por la producción y por la participación en los mercados financieros, provocando efectos negativos.

6

Sin embargo, también se pueden producir efectos positivos en la medida que la IED aumente el tamaño de las firmas del país anfitrión por la realización de actividades complementarias, generando incrementos en la productividad por la difusión del conocimiento y la tecnología entre las diferentes firmas. El segundo efecto se denomina crowding in effect y será mencionado más adelante por ser un factor de oferta (Borensztein, De Gregorio y Lee5, 1995,3).

Comercio

Otro canal por el cual los flujos de IED pueden generar crecimiento es el comercio6. Éste permite que se lleven a cabo procesos de difusión tecnológica a través de la transmisión de ideas y de nueva tecnología. De esta forma, la importación de bienes de alta tecnología es un mecanismo que hace posible el acceso de las economías en vía de desarrollo al conocimiento más avanzado, gracias a la existencia de empresas multinacionales (EMN) en los países anfitriones (Rodrik y Rodríguez, 1999).

CANALES DE OFERTA

Economías de escala

Los flujos de IED pueden provocar cambios en la productividad de los factores y reflejar rendimientos crecientes al interior de la función de producción, por la utilización de bienes intermedios con menores costos y mejor calidad; fenómeno que termina por inducir tasas de crecimiento económico más aceleradas.

El Crowding in effect se refiere al stock y formación de capital que, por la presencia de EMN en la economía, no sólo está compuesto por capital nacional sino también por capital extranjero, el cual permite el acervo total de capital de la economía anfitriona y el aumento de las posibilidades de crecimiento económico (Borensztein, De Gregorio y Lee, 1995).

___________________________________________________5El libro de Borensztein, De Gregorio y Lee en que hace referencia a la inversión extranjera directa es HowDoesForeignDirectInvestmentAffectEconomicGrowth?

6Principal medio por el cual se puede medir el crecimiento económico de las IDE en la economía.

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CANALES NO TRADICIONALES

Tratados preferenciales de comercio (TPC)

Los TPC pueden tener efectos ambiguos sobre la IED y sobre el crecimiento. Pueden crear, desviar o eliminar flujos de IED en determinadas localizaciones por las condiciones que se introducen en su negociación. Sin embargo, los TPC tienen la facultad de solucionar problemas de inconsistencia temporal (Fernández, 1997), ya que incrementan la estabilidad política y económica y proveen un mejor marco jurídico que permite la llegada de una mayor cantidad de flujos de IED.

III. EVIDENCIA EMPIRICA

En la literatura que estudia el impacto de la IED sobre el crecimiento económico se encuentran diferentes resultados tanto positivos como negativos. Sin embargo, la mayoría de los artículos muestra que el impacto es positivo aunque en algunos no es tan significativo.

De Mello (1999), Lipsey (2000), Carkovic y Levine (2005), entre otros, no logran establecer una relación positiva significativa entre IED y crecimiento Económico. Economistas, como Boyd y Smith (1992), afirman también que la IED tendría efectos negativos sobre el crecimiento económico, debido a la existencia de distorsiones financieras y comerciales.

Mientras tanto Marta Bengoa Calvo (2000) en “Inversión directa extranjera y crecimiento económico: una aplicación empírica con datos de panel en países en desarrollo” demuestra la positiva influencia de la IDE en la tasa de crecimiento del PIB real en términos per cápita siempre que exista un mínimo nivel de desarrollo para posibilitar la correcta absorción de los nuevos recursos puestos al alcance de las economías en desarrollo. La IDE actúa, en definitiva, como instrumento de financiación al desarrollo.

En el estudio de trabajo “Repensando el rol de la IED en el Perú: ¿son relevantes sus vínculos con la economía local?” realizado por Luiggi Donayre (2005) se demuestra que luego del proceso de apertura y de reformas llevado a cabo en el inicio de la década anterior, el flujo de inversión privada, y en particular la inversión extranjera directa (IED), creció de manera significativa. Este mayor espacio de oportunidades para la inversión trajo como consecuencia una mayor tasa de crecimiento económico y un crecimiento del producto bruto interno (PBI) potencial. En conjunto con este escenario de evolución, el nivel de empleo mejoró, en promedio.

8

De la misma manera para julio (2012), las investigaciones realizadas Jesús Carrión, Fernando Fernández e Inés Marco en su documento de trabajo denominado “Observatorio de la Deuda en la Globalización” determina a La Inversión Extranjera Directa (IED) como uno de los flujos más importante de capitales que llegan a los países empobrecidos.

Así también en otro estudio realizado por Agustín Álvarez Herranz, Aldo H. Alonso, J. Santiago E. Barraza y Ana M. Legato registrado como “La Inversión extranjera directa y crecimiento económico en Latinoamérica”afirma que a diferencia de lo que predicen algunos trabajos y lo que se suele escuchar informalmente, la IED sí tiene efectos positivos sobre el crecimiento económico, independientemente del grado de desarrollo de las economías, su ubicación geográfica u otras consideraciones propias a cada economía. No obstante, el grado de formación bruta de capital, infraestructura y capital humano, y los niveles de comercio exterior de cada economía, son esenciales para lograr tasas de crecimiento mayores y estables en el tiempo, además de reforzar los efectos que tiene la IED sobre el crecimiento.

Asimismo Mody y Murshid (2004) consideran que la relación entre la inversión extranjera directa y la inversión interna es principalmente característica de las economías en desarrollo que ofrecen las ganancias de capital marginales más altas que la tasa de interés mundial locual es atractivo y favorece la inversión nacional.

Udo y Obiora (2006)llegaron a la conclusión de que la IED dependía del tamaño del mercado, así como el nivel de incertidumbre, y encontraron que una alta tasa de crecimiento económico sea un determinante importante las decisiones de localización de la inversión extranjera directa Otra relación fue mostradada por Mehanna (2003) quien demostró para un panel de 80 países en desarrollo, que la inversión permite el crecimiento

IV. HECHO ESTILIZADOS: INVERSION DIRECTA EXTRANJERA ENTRE LOS AÑOS 1995-2005

Uno de los principales efectos de la liberalización y de la globalización de las economías, ocurridas durante los años 1980 y 1990, ha sido el creciente flujo de inversión extranjera. Estos movimientos no solo tuvieron lugar en las grandes economías, sino que también ocurrieron desde aquellas hacia países de menor desarrollo relativo.

El Perú no ha sido la excepción a estas tendencias internacionales. Los flujos de IED hacia el país se encuentran por encima del promedio de la región. De una media anual de US$ 30 millones durante la década de 1980.Asimismo la corriente de IED hacia el Perú superó los US$ 2.300 millones en la segunda mitad de 1990.

9

Para 1996, el Perú figuró entre los diez principales países en desarrollo receptores de IED y, hacia 1998, los flujos de IED que entraron al país fueron los sextos en importancia en América Latina.

Tenencia de los flujos de IDE en el Perú, 1900-2003(millones de U$$)

-500

0

500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

3,500

90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03

IDE

Elaboración propiaFuente: Banco Mundial

Los años noventa en el Perú, fueron de aplicación del “shock antiinflacionario” por el Gobierno de Fujimori y del inicio de las reformas económicas centrándose , así ,en realizar una serie de ajustes y reformas estructurales, intentando con ello pasar del estilo de Estado intervencionista al de Estado promotor de la economía de libre mercado y abierta al mundo, con el fin de dinamizar el crecimiento de algunos sectores, con la privatización de las empresas públicas , el “autogolpe” de Estado y su secuela de crisis constitucional.

Todo ello constituyo una etapa, con abundancia de capitales internacionales productivos; esto se observa dado que las tasas de crecimiento récord que se observó en la primera etapa de su gobierno mucho tuvieron que ver con haber atraído inversión extranjera directa puesto que se observa que en los 5 períodos del gobierno de Fujimori el aumento en stock de inversión extranjera como aporte de capital teniendo en cuenta las principales actividades como comercio , energía comunicaciones , industria finanzas entre otras ; casi se quintuplicó , así lo demuestran las cifras puesto que en 1990 el Perú contaba con 1,298 millones de dólares en reservas y que a finales de 1995 acabo contando con 5,056 millones de dólares , provenido la mayor parte de dicho aumento a la variación que se dio del año 1993 a 1994 .

10

Año 1990 Año 1991 Año 1992 Año 1993 Año 1994 Año 19950

1000

2000

3000

4000

5000

6000

1,298 1,331 1,493 1,631

4,4405,056

Stock de inversión extranjera, como aporte de capital según las principales actividades en el Perú

(en millones de dólares)

Año 1994

Año 1993

Año 1992

Año 1991

Año 1990

Periódo 1990-1995

Elaboración propiaFuente de datos de Pro inversión

Todas estas medidas que se tomaron fueron para así poder superar el desempleo y la hiperinflación en que el Perú, se había quedado estancado, después del desastroso primer gobierno de Alan García.

Posteriormente de este boom, hubo un estancamiento de los flujos de IED. La reducción empezó en el 2000 tanto en el Perú como en América Latina, pero al año siguiente hubo una caída a nivel mundial. Además, la falta de atención a los aspectos socioeconómicos asociados con la inversión privada nacional e internacional, en el Perú y en otros países de la región, originó que la población más desfavorecida, al no percibir resultados positivos en el corto plazo, desconfiara de los beneficios del programa de privatizaciones, así como del cumplimiento de los compromisos post privatización por parte de las empresas extranjera.

Cabe recalcar que durante el gobierno de Alejandro Toledo (2001-2006) se relanzó el proceso de promoción de la inversión creando una institución especialmente dedicada a ello: la Agencia de Promoción de la Inversión Privada (Pro inversión).

Posteriormente los flujos de IED en el Perú retomaron su tendencia creciente debido, en parte, a la ejecución del proyecto de inversión más grande en la historia del país: la explotación de los depósitos de gas natural de Camisea, en el cual invirtió un consorcio extranjero.

11

El 2005 es también el año de lanzamiento de algunos grandes proyectos de inversión que ya están en curso: la inversión de 1.000 millones de dólares que la compañía Suiza Xstrata realizará en la zona cuprífera de Las Bambas durante los próximos cinco años, la inversión de 300 millones de dólares de la compañía brasileña Vale do Río Doce para desarrollar los depósitos de fosfato de Bayóvar, en la costa norte del país, y la ejecución del proyecto hidroeléctrico de Olmos, en Lambayeque.

V. FORMULACIÓN

Se tiene como pregunta principal de investigación la siguiente:

¿Cuál es el impacto que la inversión extranjera directa sobre el crecimiento económico en la economía peruana durante el período 1970 - 2013?

VI. OBJETIVOS

V.1.GENERAL

Analizar, explicar y predecir la trayectoria de las variables endógenas (la inversión extranjera directa y el pbi) del modelo de ecuaciones simultaneas basado en la economía peruana en el periodo 1970-2013.

V.2.ESPECÍFICO S

1) Elaborar un marco teórico adecuado para el presente trabajo de investigación que nos permita sintetizar las variables relacionadas.

2) Describir los diversos trabajados desarrollados respectos a la inversión extranjera directa y el producto bruto interno.

3) Mostrar la evolución de la inversión extranjera directa peruana para el periodo 1970-2013.

4) Determinar la relación existente entre la inversión extranjera directa y el crecimiento económico del Perú.

5) Evaluar el impacto que pueden generar los shocks de las variables exógenas en cada una de las endógenas.

6) Derivar implicancias de política económica a partir de los resultados de la presente investigación.

12

VII. HIPÓTESIS

VI.1.HIPÓTESIS GENERAL

Para la economía peruana, entre los años 1970 y 2013 la simulación de las variables endógenas (la inversión extranjera directa y el pbi) es similar a los datos observados o históricos.

VI.2. HIPÓTESIS ESPECÍFICAS

1) La simulación histórica de la variable inversión extranjera directa se ajusta a los datos observados

2) La simulación histórica de la variable del producto bruto interno se ajusta a los datos observados

3) El pronóstico ex post de la variable inversión extranjera directa se ajusta a los datos observados

4) El pronóstico ex post de la variable del producto bruto interno se ajusta a los datos observados

5) El pronóstico ex ante de la variable inversión extranjera directa, es creciente cuando se asume alguna variación en una determinada variable exógena.

6) El pronóstico ex ante de la variable del producto bruto interno, es creciente cuando se asume alguna variación en una determinada variable exógena.

VIII. METODOLOGÍA

La metodología a utilizar para realizar el presente trabajo denominado “Impacto de La Inversión extranjera directa en el crecimiento económico del Perú: 1970– 2013”, será la siguiente:

VIII.1. Ámbito de estudio

Para la presente investigación se ha escogido como escenario la economía peruana.

13

VIII.2. Tipo de investigación

El presente estudio se realiza por medio de un diseño de investigación de tipo Descriptivo - explicativo - Correlacional.Descriptivo, porque busca describir las características de la de inversión extranjera directa en el crecimiento económico en nuestra economía.Explicativo, pues a través de la explicación se busca determinar que variables macroeconómicas influyen principalmente el impacto de la inversión extranjera directa en el crecimiento económico peruano.Correlacional, porque nuestro estudio tiene como tiene como propósito determinar el grado de asociación entre las respectivas variables.

VIII.3. Obtención de la información

El logro de los objetivos del presente trabajo de investigación requiere combinar distintas fuentes de información estadística sobre las variables empleadas. Es necesario disponer de información sobre el Inversión extranjera directa en el Perú durante el periodo de estudio, así como también es indispensable contar con información de los determinantes del crecimiento económico en la economía Peruana.

La información del presente estudio se obtendrá de fuentes secundarias, en base a las estadísticas del Banco Mundial y del Banco Central de Reserva de Perú, instituciones que cuentan con la información estadística necesaria para la presente investigación.

Asimismo se utilizarán otras investigaciones realizadas anteriormente, para que contribuyan a complementar la presente investigación.

Las variables que intervienen en el estudio son:

Inversión extranjera directa Producto Bruto interno Formación Bruta de Capital Remuneraciones Grado de apertura comercial Balanza comercial

VIII.4. Horizonte de tiempo

Nuestro período ha estimar será el período 1970- 2013 con datos de tipo anuales.14

VIII.5. Tratamiento de la información

La información se procesará utilizando el programa Eviews, donde se obtendrán cuadros estadísticos, gráficos que serán interpretados para su comprensión. También se hará uso del programa Word como hoja de texto que registrará todo este proceso.

IX. ESPECIFICACION DEL MODELO

Se establecen las variables endógenas y las variables exógenas que intervendrán en el modelo de ecuaciones simultáneas. Para el caso de esta investigación, se tendrá:

VARIABLES ENDÓGENAS:

FDI: Inversión extranjera directa GDP :Producto bruto interno

VARIABLES EXÓGENAS:

DO: Grado de apertura comercial TB: Balanza comercial WAGE: Remuneraciones FCF: Formación bruta de capital

- FORMA ESTRUCTURAL DEL MODELO:

FDI=F (GDP, DO,WAGE)

GDP=f (FDI , FCF ,TB)

FDI=α0+α 1GDP+α2DO+α3WAGE+e1

GDP=β0+ β1 FDI+ β2 FCF+β3TB+e2

X. ESTIMACIÓN DEL MODELO

15

La estimación del modelo multiecuacional dependerá de la identificación de modelo, es decir, las condiciones de rango y orden:

(1) FDI=α0+α 1GDP+α2DO+α3WAGE+e1

(2) GDP=β0+ β1 FDI+ β2 FCF+β3TB+e2

Ec. FDI DGP 1 DO WAGE FCF TB

1º 1 −α 1 −α 0 −α 2 −α 3 0 0

2º −β1 1 −β0 0 0 −β2 −β3

CONDICION DE ORDEN

J: Restricciones M: nº de variables endógenas

J=M-1: La ecuación esta exactamente identificada

J>M-1: La ecuación esta sobre-identificada

J<M-1: La ecuación esta sub-identificada

PRIMERA ECUACION:

J>M-1=2>1: Según la condición de orden, la primera ecuación esta sobre identificada.

SEGUNDA ECUACION:

J>M-1=2>1: Según la condición de orden, la segunda ecuación esta sobre identificada.

CONDICION DE RANGO

PRIMERA ECUACION

Ri =(0 0 00 0 0

0 0 10 0 0

01)

16

∆=(1

−α 1

−α 0

−α 2

−α 3

00

−β1

1−β0

00

−β2

−β3

)Rango (Ri∗∆ )=(0 −β2

0 −β3)

SEGUNDA ECUACION

Ri =(0 0 00 0 0

1 0 00 1 0

00)

∆=(1

−α 1

−α 0

−α 2

−α 3

00

−β1

1−β0

00

−β2

−β3

)Rango (Ri∗∆ )=(−α2 0

−α3 0)

17

Como el Rango (Ri∗∆ )=¿1=1,

entonces la primera ecuación está identificada.

Como el Rango (Ri∗∆ )=¿1=1,

entonces la primera ecuación está

identificada.

El resultado obtenido empleado el Método de Mínimos Cuadrados en tres etapas (MC3E) por sistema es el siguiente:

18

System: SYS01

Estimation Method: Three-Stage Least Squares

Date: 05/27/15 Time: 02:35

Sample: 1970 2013

Included observations: 44

Total system (balanced) observations 88

Linear estimation after one-step weighting matrix

Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C(1) -5.18E+09 5.19E+08 -9.987875 0.0000

C(2) 32343.50 4527.039 7.144514 0.0000

C(3) 4.38E+08 3.05E+09 0.143538 0.8862

C(4) 737.6035 4429.565 0.166518 0.8682

C(6) 156083.0 5715.208 27.31012 0.0000

C(7) 3.02E-05 1.73E-06 17.50613 0.0000

C(8) -0.045273 0.252522 -0.179283 0.8582

C(9) 0.267071 0.894042 0.298723 0.7659

Determinant residual covariance 1.05E+24

Equation: FDI=C(1)+C(2)*GDP+C(3)*DO+C(4)*WAGE

Instruments: C DO WAGE FCF TB

Observations: 44

R-squared 0.886930 Mean dependent var 1.95E+09

Adjusted R-squared 0.878450 S.D. dependent var 2.98E+09

S.E. of regression 1.04E+09 Sum squared resid 4.31E+19

Durbin-Watson stat 1.038134

Equation: GDP=C(6)+C(7)*FDI+C(8)*FCF+C(9)*TB

Instruments: C DO WAGE FCF TB

Observations: 44

R-squared 0.877391 Mean dependent var 214853.2

Adjusted R-squared 0.868195 S.D. dependent var 86342.51

S.E. of regression 31346.61 Sum squared resid 3.93E+10


XI. INTERPRETACION

Se observa que el modelo se ajusta bastante bien por lo que el R2 es alto en las dos ecuaciones, asimismo la mayoría muestran ser significativas al tener una probabilidad menor al 5%.

Para la función de la inversión extranjera directa se observa que el 88.69% de las variables exógenas de esta función en el modelo explican el comportamiento de la variable FDI. De igual manera las variables exógenas para la segunda ecuación explican el comportamiento del producto bruto interno en un porcentaje del 87.73%.

Asimismo la mayoría de las variables explicativas muestran signos de sus coeficientes conforme a lo previsto a la teoría económica, a excepción de la formación bruta de capital.

XII. PROCESO DE SIMULACIÓN

La simulación, es la solución matemática de un conjunto de ecuaciones simultáneo en diferencias. Se trata de encontrar la trayectoria de variables endógenas partiendo con valores iniciales para las variables y los parámetros. Los valores que se encontraran se llamaran valores simulados.

XIII. SIMULACIÓN HISTÓRICA

Es la que se realiza en el mismo período de estimación, por ello el nombre. Es así que el presente trabajo de investigación toma como período de estudio los años comprendidos entre 1997 -2013 con datos de tipo anual.

19

SIMULACIÓN HISTÓRICA

SIMULACIÓN EX-POST

SIMULACIÓN EX-ANTE

1970 1994

2009

1994

1995

2009 2013

VARIABLE FDI: Inversión extranjera directa

-2,000,000,000

-1,000,000,000

0

1,000,000,000

2,000,000,000

3,000,000,000

4,000,000,000

76 78 80 82 84 86 88 90 92 94

FDI FDI (Baseline)

Evaluación Grafica :

o Largo plazo: presenta una buena simulación, dado la variable simulada sigue

la tendencia de la observada.

o Corto plazo: no presenta una buena simulación, dado que la variable

pronosticada no sigue las fluctuaciones de la observada.

VARIABLE GDP :Producto bruto interno

20

100,000

120,000

140,000

160,000

180,000

200,000

220,000

76 78 80 82 84 86 88 90 92 94

GDP GDP (Baseline)

Evaluación Estadística de la simulación histórica:

En esta evaluación se ven los estadísticos: error RMS, error medio de simulación y el coeficiente de Theil.

ESTADISTICAS PARA SIMULACION HISTÓRICA

FID GDP

Error RMS 797.33 26073.70

Error porcentual RMS 23.87 0.14

Error medio -1401.46 -7519.63

Error porcentual medio 1.18 1.02Coeficiente de Theil 0.62 0.08

La tabla muestra la variable GDP presenta el menor error porcentual RMS, es decir es esta variable simulada la que se desvía en menor medida de su ruta del tiempo real. Asimismo es la que presenta el mejor coeficiente de Theil a comparación de la otra endógena (FID), puesto que se acerca más a 0, este coeficiente muestra que la capacidad de predicción de GDP simulada es buena.

XIV. SIMULACIÓN EX-POST

Se realiza después del período de estimación hasta donde existen datos. Por lo que se toma el período de 1995 a 2005

VARIABLE FDI: Inversión extranjera directa 21


-Largo plazo: no presenta una buena

simulación, dado la variable

simulada no sigue la tendencia de la

observada.

-Corto plazo: no presenta una buena

simulación, dado que la variable

pronosticada no sigue las

fluctuaciones de la observada.

0

1,000,000,000

2,000,000,000

3,000,000,000

4,000,000,000

5,000,000,000

6,000,000,000

7,000,000,000

8,000,000,000

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008

FDI FDI (Scenario 1)




o Corto plazo: no presenta una buena simulación, dado que la variable

pronosticada no sigue las fluctuaciones de la observada. Asimismo sólo se podría dar una buena simulación para los períodos que van desde el 1998 al 1999.


160,000

200,000

240,000

280,000

320,000

360,000

400,000

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008

GDP GDP (Scenario 1)

22

Respecto a la variable producto interno, el valor simulado, representado por la línea roja sigue relativamente el comportamiento de lo observado a partir de 1996 pero con una secuencia invariable y poco estable de ascensos y posteriormente descensos en el último año.




o Corto plazo: presenta una buena simulación, dado que la variable

pronosticada sigue las fluctuaciones de la observada, sobre los periodos que

van desde 1996 al 2002.

En el escenario ex_post según la evaluación gráfica se puede decir cuál es la variable mejor pronosticada, en este caso sería producto bruto interno puesto que es la que se ajusta relativamente un poco más al comportamiento de lo observado, pero aun así mantiene un poco de diferencia.

Evaluación Estadística de la simulación ex_post:

En esta evaluación se ven los estadísticos: error RMS, error medio de simulación y el coeficiente de Theil.

ESTADISTICAS PARA SIMULACION HISTÓRICA

FID GDP

Error RMS 20658.42 37533.69

Error porcentual RMS 1.03 0.13

Error medio - 788963210.93 13790.397

Error porcentual medio 0.52 0.04Coeficiente de Theil 0.26 0.07

La tabla muestra que en la simulación ex post la variable GDP sigue presentando el menor error porcentual RMS, es decir es esta variable simulada la que se desvía en menor medida de su ruta del tiempo real. Asimismo es la que presenta el mejor coeficiente de Theil a comparación de la otra endógena (FID), puesto que se acerca más a 0, este coeficiente muestra que la capacidad de predicción de GDP simulada es buena.

XV. SIMULACIÓN EX-ANTE

23

Este tipo de simulación se realiza cuando no existen datos para las variables para el período a simular. Por lo tanto, se supone un comportamiento para las variables completamente exógenas. De esta manera, se tendrá como supuestos:

- El grado de apertura (DO) crece a una tasa de anual de 4% anual.

- La balanza comercial (TB) crece a una tasa anual de 3% anual.

- Las remuneraciones(WAGE) crecen a un 5%

- La formación bruta de capital(FCF) crece a un 2%

Además se considerará un período de estimación de corto plazo correspondiente a: 2010 2013

VARIABLE FDI: Inversión extranjera directa

9.60E+09

1.00E+10

1.04E+10

1.08E+10

1.12E+10

1.16E+10

1.20E+10

1.24E+10

2010 2011 2012 2013

FDI (Scenario 2)


24

450,000

460,000

470,000

480,000

490,000

500,000

510,000

520,000

530,000

2010 2011 2012 2013

GDP (Scenario 2)

Los gráficos nos reflejan, que dados los supuestos mencionados anteriormente, las variables endógenas: la inversión extranjera directa y el producto bruto interno, tendrán una tendencia creciente.

GRÁFICO DE LOS CUATRO ESCENARIOS PARA EL PRODUCTO BRUTO INTERNO (GDP)

GRÁFICO DE LOS CUATRO ESCENARIOS PARA LA INVERSION EXTRANJERA DIRECTA (FDI)

25

XVI. MODELO DINAMICO ESTRUCTURAL:

Se establecen las variables endógenas y las variables exógenas que intervendrán en el modelo de ecuaciones simultáneas. Para el caso de esta investigación, se tendrá:

VARIABLES ENDÓGENAS:

FDI: Inversión extranjera directa GDP :Producto bruto interno

VARIABLES EXÓGENAS:

DO: Grado de apertura comercial TB: Balanza comercial WAGE: Remuneraciones FCF: Formación bruta de capital

26

- FORMA ESTRUCTURAL DEL MODELO:

FDI=F (GDP, DO,WAGE, FDI (−1))

GDP=f (FDI , FCF ,TB)

FDI=α0+α 1GDP+α2DO+α3WAGE+α3 FDI (−1)e1

El resultado obtenido empleado el Método de Mínimos Cuadrados en tres etapas (MC3E) por sistema es el siguiente:

27

System: SYS01

Estimation Method: Three-Stage Least Squares

Date: 05/31/15 Time: 15:25

Sample: 1971 2013

Included observations: 43

Total system (balanced) observations 86

Linear estimation after one-step weighting matrix

Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C(1) -4.09E+09 9.31E+08 -4.399363 0.0000

C(2) 20673.10 9058.986 2.282054 0.0252

C(3) 2.56E+09 2.01E+09 1.272894 0.2069

C(4) 743.2130 3564.067 0.208529 0.8354

C(5) 0.333199 0.217787 1.529929 0.1301

C(6) 160319.7 5404.051 29.66657 0.0000

C(7) 2.74E-05 1.94E-06 14.11626 0.0000

C(8) -0.102224 0.204376 -0.500176 0.6184

C(9) 2.748104 1.838224 1.494977 0.1390

Determinant residual covariance 5.84E+25

Equation: FDI=C(1)+C(2)*GDP+C(3)*DO+C(4)*WAGE+C(5)*FDI(-1)

Instruments: C DO WAGE FCF TB FDI(-1)

Observations: 43

R-squared 0.908874 Mean dependent var 2.00E+09

Adjusted R-squared 0.899282 S.D. dependent var 3.00E+09

S.E. of regression 9.52E+08 Sum squared resid 3.44E+19


Equation: GDP=C(6)+C(7)*FDI+C(8)*FCF+C(9)*TB

Instruments: C DO WAGE FCF TB FDI(-1)

Observations: 43

R-squared 0.898909 Mean dependent var 217132.4

Adjusted R-squared 0.891133 S.D. dependent var 86014.68

S.E. of regression 28380.54 Sum squared resid 3.14E+10


Forma estructural matricial del MME dinámico:

(FDI tGDPt )*( 1 −β1

−α1 1 )+¿( 1DtWAGEtFCF tTBt )* (−α0 −β0

−α2 0−α3 0

0 −β2

0 −β3

)+(FDI GDP−1 t )* (0 −α 4

0 0 )

+ (μ1T μ2T)

Y Г X ∆1Y t−1∆2 e

28

La forma dinámica general es:

Donde:

π1=−∆1∗Г−1

π2=−∆2∗Г−1

Se reemplazan los valores donde es conveniente y se tiene:

(FDI tGDPt)*( 1 2.737−05−20673.1 1 )+¿( 1DtWAGEtFCF tTBt )* +(FDI GDP−1 t )*

(4090000000 0.33

−2560000000 0−743.213 0

0 0.100 −2.75

)(0 −0.3331990 0 )+ (μ1T μ2T )

Las matrices de interés en la forma final son:

M 0=π1 , la matriz de multiplicador de impacto

M τ=π1π2τ , la matriz de multiplicador intermedio de rezago τ=1,2,3…

En el modelo la matriz M 0= (−2113.79 71500.9816317.50 −44753.80474.61 −0.013−1349.53 −0.065

36279.68 1.75)

29

Y Г + X ∆1 + Y t−1∆2 + e = 0

Y t=X t π1+Y t−1π2

GRAFICOS DE LAS FIR: IMPACTO DE CADA UNA DE LAS VARIABLES EXOGENAS SOBRE CADA UNA DE LAS ENDOGENAS

-400,000,000

0

400,000,000

800,000,000

1,200,000,000

1,600,000,000

2,000,000,000

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008

IMPACTO_DO_FDI

-50,000

-40,000

-30,000

-20,000

-10,000

0

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008

IMPACTO_DO_GDP

30

-1,400

-1,200

-1,000

-800

-600

-400

-200

0

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008

IMPACTO_FCF_FDI

-.07

-.06

-.05

-.04

-.03

-.02

-.01

.00

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008

IMPACTO_FCF_GDP

31

0

5,000

10,000

15,000

20,000

25,000

30,000

35,000

40,000

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008

IMPACTO_TB_FDI

0.0

0.4

0.8

1.2

1.6

2.0

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008

IMPACTO_TB_GDP

32

-100

0

100

200

300

400

500

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008

IMPACTO_WAGE_FDI

33

-.014

-.012

-.010

-.008

-.006

-.004

-.002

.000

1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008

IMPACTO_WAGE_GDP

XVII. CONCLUSIONES

En la simulación histórica, gráficamente la variable que mejor simula a la observada es la inversión extranjera directa, sin embargo, estadísticamente la variable GDP (producto bruto interno) simulada presenta el menor error porcentual rms y el mejor coeficiente de Theil, es decir es quien tiene un mejor pronóstico.

En la simulación ex post, gráficamente ambas variables presentan la misma tendencia de la variable observada, pero en la evaluación estadística es nuevamente la variable del producto bruto interno quien presenta los mejores estadísticos concluyendo que es la que contiene el mejor pronóstico.

Finalmente en la simulación ex ante, con supuestos de crecimiento del 4%, 2%, 3% y 5% en las exógenas grado de apertura, formación bruta de capital, balanza comercial, remuneraciones respectivamente; las variables endógenas tendrán una tendencia creciente.

Evaluando los impactos de cada una de las variables exógenas sobre las endógenas se observa en los gráficos, que las variables endógenas se mantendrán estables puesto que tienden a cero.

Asimismo la luz de las cifras, es innegable la creciente importancia de la inversión extranjera como fuente de crecimiento de sectores claves de la economía nacional a

34

medida que se implanto la apertura comercial yendo de la mano con el aumento de la formación de capital Asimismo, merece destacar el desempeño que ha tenido Perú, sobresaliendo entre sus pares de la región como plaza atractiva para la IED.

XVIII. BIBLIOGRAFIA

1) Álvarez Herranz Agustín, H. Alonso Aldo E. Barraza, J. Santiago y Legato Ana M. (2002)“La Inversión extranjera directa y crecimiento económico en Latinoamérica”2) ASBANC (2013). “La inversión extranjera directa, factor del crecimiento peruano “ 3) Bengoa Calvo Marta (2000). “Inversión directa extranjera y crecimiento económico: una aplicación empírica con datos de panel en países en desarrollo”. 4) Carrión Jesús, Fernández Fernando e Marco Inés (2012).“Observatorio de la Deuda en la Globalización” 5) Huerta B. Francisco (2010). Determinantes de la localización de la inversión extranjera directa en el Perú, 1990-20066) Donayre Luiggi (2005). “Repensando el rol de la IED en el Perú: ¿son relevantes sus vínculos con la economía local?”7) Mogrovejo, Jesús A. (2005). Factores determinantes de la inversión extranjera directa en algunos países de Latinoamérica. 8) Solow, Robert M. (1994), "Perspectivas sobre la teoría del crecimiento”.9) Ruxanda Gheorghe, Andreea MURARU, “Fdi and economic growth. Evidence from simultaneous equation models”10) Mody and Murshid, (2004) ,“Growing up with Capital Flows”11) Udo and Obiora, (2006), “Determinants of Foreign Direct Investment and Economic Growth in the West African Monetary Zone: A System Equations Approach”12) Ghatak and Halicioglu, (2006), “Foreign Direct Investment and Economic Growth: Some Evidence From Across The World”13) Mehanna, (2003), “The Temporal Causality between Investment and Growth in Developing Economies”14) Borensztein, De Gregorio and Lee, “How does foreign direct investment affect economic growth?”

XIX. ANEXOS

PERIODO IED PBI

Balanza Comercial

Remuneraciones del GC

Formación Bruta de Capital

Grado de apertura

35

1970 -13960000 116849 334,619 18571 64670,35502105

1

1971 -3220000 122213 159,405 21510 75790,34074104

1

1972 60313000 126463 132,982 24376 89460,34531213

9

1973 95630000 134401 78,782 28184 86400,30886035

6

1974 62372000 147017 -394,746 31646 138970,32929535

8

1975 81105000 153340 -1092 42294 164020,31374437

2

1976 71889000 155559 -672 56218 213380,29238975

1

1977 54100000 156102 -418,4 76641 283100,31029144

1

1978 25000000 151977 370 106860 440510,30250046

2

1979 71000000 158194 1765 163473 974730,31955829

2

1980 26900000 167596 861,0950866 317 1940,32814574

2

1981 125000000 176901 -474,2488737 613 3890,33279703

8

1982 48000000 176507 -377,4591351 1037 5920,35029433

8

1983 38000000 158136 314,453601 1971 10110,32301764

2

1984 -89000000 163842 1026,880571 4133 23160,30242585

8

1985 1000000 167219 1198,780767 10082 51190,28842464

3

1986 22000000 182981 -76,69121127 20403 97200,26116103

2

1987 32000000 200778 -501,701379 43199 144840,24544350

6

1988 26000000 181822 -145,1961621 192,068 63,090,24870223

4

1989 59000000 159436 1216,749835 4738,279 2000,240,28950730

6

1990 41000000 151492 357,9151878 200,4519371 91,965500930,29570885

91991 -7000000 154854 -202,1609186 910,871 504,4043603 0,31975658

36

1

1992 -79000000 154017 -423,3019772 1770,14 1115,0072410,34208322

5

1993 760588959 162093 -775,7616127 2659,431 2136,543980,33605797

7

1994328918672

3 182043,615 -1075,086923 3865,595 3328,5293640,36719939

9

1995255698150

0195536,023

3 -2241,477435 5098,018587 3941,4867740,39581848

5

1996347114900

0201009,306

5 -1986,56859 5433,250161 3907,2260690,40163208

9

1997213926000

0214028,281

4 -1710,979575 6397,262309 4434,0073480,42484517

1

1998164394912

0213189,910

7 -2461,965128 6978,57103 4950,2020210,44337466

7

1999194000880

0216376,808

1 -622,962396 7782,26899 5644,3977890,42127891

1

2000 809696760222206,672

4 -402,6617514 8190,053347 4761,8494260,43564874

2

2001114426000

0223579,534

3 -178,7482874 8227,614509 3668,364180,45532966

2

2002215583681

5235773,035

8 321,1077192 8922,372306 3435,4320510,45504032

8

2003133500707

3245592,630

4 885,8839397 9668,217732 3495,3278150,46027009

7

2004159903838

9257769,796

5 3004,393434 10505,41252 3822,0794390,49544574

1

2005257871936

5273971,071

8 5286,075476 11590,9438 4462,0080950,52924559

2

2006346653106

1 294597,852 8986,06515 12551,93131 4660,6824110,51879920

2

2007549096130

7 319692,999 8503,239983 13018,79756 5902,6021170,53875942

1

2008692365128

5348923,003

7 2569,355408 13870,45201 6965,6723710,56502164

1

2009643065296

1352584,016

8 6059,832063 15158,84636 9867,0924410,51295941

8

2010845462758

8382379,999

6 6987,761349 15819,97513 13404,901240,52921297

1

2011766494668

7407051,983

1 9224,439966 17641,40912 13846,15956 0,542826132012 1,1918E+10 431272,985 6275,598973 19882,66795 14703,10211 0,55596270

37

9 1

2013929807823

7456172,232

8 257,2888756 23229,78614 16269,01720,52919015

9

Fuente: BCRELABORACION PROPIA

38

Trabajo n1 Lupú Cunya 2

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