Índices de Fragilidad Financiera de los
Gobiernos Estatales 2001-2007 Alfonso Mendoza Velázquez
Centro de Investigación e Inteligencia Económica (CIIE)
Universidad Popular Autónoma del Estado de Puebla
Serie Documentos Estratégicos, No. 2
Julio 2008
I. Introducción
El gobierno federal mexicano implementó en el año 2000 una serie de medidas
fiscales y regulatorias con el fin último de motivar la eficiencia en el desempeño
financiero de los gobiernos estatales y municipales. Entre estas medidas se
encuentra la reforma al artículo 9 de la Ley de Coordinación fiscal, el fin del
esquema de mandato, la creación de un fondo maestro y la introducción de
agencias calificadoras de crédito.1
Con el esquema de mandato las instituciones financieras podían solicitar
formalmente la transferencia de recursos federales como pago de obligaciones
adquiridas por estados, municipios y/o sus órganos descentralizados. En su lugar,
el fondo maestro sirve desde entonces como garantía de pago en la contratación de
deuda bursátil, mientras que las calificaciones de crédito permiten obtener ahora
información objetiva y oportuna sobre las finanzas públicas de entidades
federativas y municipios. Esta última medida también debería motivar a los
acreedores a otorgar financiamiento de acuerdo al desempeño financiero y en
particular en base al riesgo crediticio de cada gobierno.2
Aun cuando los órganos reguladores hacen un esfuerzo importante por
monitorear el desempeño financiero de las entidades federativas,3 la información
con la que se cuenta es muy amplia y agregada. No se cuenta con indicadores
resumidos comparables y concretos que midan la vulnerabilidad de las entidades
federativas, tampoco su apalancamiento y solvencia, su dimensión, sus resultados
y el tradeoff entre inversión y gasto ordinario.
La cantidad tan amplia de variables financieras que puede construir un
analista puede convertirse en un obstáculo cuando dos razones financieras que
miden conceptos similares arrojan resultados contradictorios o, en análisis
econométricos, cuando estas variables resultan altamente correlacionadas. Sería
más deseable contar con una medida integrada que tome en cuenta solo las
variables que contribuyen a la explicación significativa del atributo que se desea
modelar y que pueda servir para ordenar la posición relativa de las finanzas
públicas por estado.
1 Para una descripción mas detallada de este proceso lea Hochman y Valadez (2005). 2 Antes de estas reformas, los rescates financieros explícitos e implícitos de gobiernos estatales acentuaban la dependencia fiscal y generaban problemas de asimetría—ver Hernández-Trillo (2002). Por un lado los gobiernos locales no tenían incentivos para mantener sus finanzas en orden debido a la esperanza justificada de un probable rescate federal y, por el otro, los prestamistas no tenían incentivos para investigar la calidad crediticia de los gobiernos locales debido a la garantía federal, lo que les permitía en la práctica asignar la misma calificación de riesgo a ambos gobierno federal y gobiernos estatales. 3 La Secretaría de Hacienda y Crédito Público (SHCP) integra desde el 2003 un “Diagnóstico Integral de la Situación Actual de las Haciendas Públicas Estatales y Municipales” en México. Disponible en
[url: http://www.apartados.hacienda.gob.mx/ucef/index.html] último acceso Junio 10 de 2008.
Al funcionario público responsable de la tesorería y las finanzas públicas
puede interesarle saber cuál es su posición relativa respecto a otras entidades en
términos de solvencia o valor neto (net worth) por ejemplo. Al regulador puede
interesarle monitorear el desempeño de los estados en condiciones de estrés o
presiones económicas financieras externas con el fin de identificar posibles riesgos
de incumplimiento o casos específicos de apalancamiento que pudieran poner en
riesgo el la estabilidad del sistema financiero subsoberano.
A pesar de la importancia la fragilidad y estabilidad financiera de los
gobiernos locales en México no se cuenta actualmente con un índice que mida el
desempeño de los estados. A partir de un análisis multivariado en este documento
se desarrollan cinco índices que en conjunto miden la vulnerabilidad de las finanzas
públicas estatales en México y su desempeño del año 2001 al 2007. Estos índices,
no correlacionados entre sí, capturan más del 90% de la variabilidad observada en
las finanzas públicas estatales en México e indican la posición relativa de cada
entidad federativa contra el resto de los estados en materia de apalancamiento,
solvencia, resultados e inversión. Con estos índices se forma un indicador de
vulnerabilidad financiera agregado.
El enfoque multivariado de este estudio refleja las condiciones financieras
estructurales de los estados en México y por tanto la información es de mediano
plazo. Se intenta dar los primeros pasos hacia un sistema de monitoreo sobre la
salud de las finanzas estatales en México identificando factores clave que señalen
momentos de estrés y estabilidad. En principio el enfoque son las finanzas públicas
estatales aunque el trabajo puede extenderse para incluir municipios y otras
variables socioeconómicas e incluso políticas.
Finalmente, en adición a la generación de índices, en este estudio se hace un
análisis exploratorio de datos para examinar el comportamiento de cada uno de
estos y verificar si la calificación crediticia de las entidades federativas en realidad
refleja los agrupamientos de estados de acuerdo a sus características financieras.
Como caso especial se tratan el estado de México y el Distrito federal cuyas
observaciones desplazan significativamente el comportamiento general de la
muestra.
La siguiente sección introduce brevemente la técnica usada para derivar los
índices, a saber, el Análisis de Componentes Principales y el Análisis de Factores.
En la tercera sección se hace un análisis exploratorio de las finanzas públicas en
México desde el año 2001 al 2006 con los scores de los factores extraídos. La
cuarta sección muestra los índices generados y se describe el comportamiento de
las finanzas estatales de acuerdo a los rankings propuestos y la quinta sección
presenta los comentarios y consideraciones finales.
II. Análisis Multivariado
El Análisis de Componentes Principales (ACP) y el Análisis de Factores (AF) que se
presentan en esta sección son usados en este estudio como métodos exploratorios
de los datos con el fin de abstraer información sobre el comportamiento estadístico
de las finanzas públicas estatales y de la calidad crediticia. Uno de los objetivos del
ACP es reducir la dimensión de la información multivariada original a unos cuantos
componentes con el fin de determinar asociaciones entre variables, entre
observaciones y variables, revelar grupos específicos de estados con características
similares, identificar observaciones aberrantes y revelar tendencias.
Los componentes formados pueden tener un interés específico
independientemente de la variación de los datos que explican por lo que el número
de componentes identificados servirá como insumo en el AF para generar los
índices.
1. Análisis de Componentes Principales
El ACP busca en particular describir la variación existente entre un conjunto de
variables con un conjunto nuevo de menos variables no correlacionadas conocidas
como componentes principales.4 El primer componente principal es aquella
combinación lineal de las variables originales que explica la mayor parte de la
variación de las variables originales de entre todas las posibles combinaciones
lineales de estas. El segundo componente es la combinación lineal que explica la
mayor parte de la variación restante sin estar correlacionado con el primer
componente y así sucesivamente. Se espera que unos cuantos componentes
puedan explicar la mayor parte de la variación de los datos, por lo que en nuestro
estudio la técnica es particularmente útil.5
En este estudio extraemos los componentes principales de la matriz de
correlaciones de las variables originales debido a la gran disparidad que se observa
en las ellas—razones financieras vs. variables en niveles. Con este procedimiento,
consistente en extraer los componentes como los vectores propios de la matriz de
correlaciones, se evita que las variables con varianzas altas dominen los primeros
componentes.6 Los componentes finales extraídos de la matriz de correlaciones no
4 No se pretende dar una revisión detallada del método. El lector interesado puede consultar Everitt (2005) para un enfoque analítico y computacional más específicos. 5 En lugar de usar 35 variables para explicar la variación de los datos podemos contar con tan solo unos cuantos componentes. Además se espera que la correlación entre las variables financieras que se usan en este estudio sea muy alta—ver sección siguiente—por lo que la relevancia de la técnica es de nueva cuenta evidente. 6 Esto es equivalente a obtener los componentes principales de las variables originales después de que cada una ha sido estandarizada para tener una varianza unitaria. Sin embargo la correspondencia entre
dependen de la asociación lineal entre las variables, sin embargo la proporción de la
varianza explicada por cada uno de estos componentes se ve afectada por la
correlación entre ellas. Entre mas alta sea la correlación entre las variables
explicativas el primer componente capturará la mayor proporción de estas
variables.
Es necesario apuntar que la totalidad de la varianza en las variables es
capturada por todos los componentes principales. Son sin embargo los primeros
componentes los que concentran la mayor varianza de forma sucesiva y
decreciente. En este estudio usaremos varios criterios empíricos para elegir el
número final de componentes. Entre estos está el criterio de Kaiser (1958) que
consiste en excluir aquellos componentes cuyos valores propios sean menores que
el promedio de la varianza original, i.e., ∑=
=
q
i
i
q
Strace
q1
.)(λ Cuando se trabaja con
correlaciones este promedio es igual a uno por lo que todos los componentes con
λi<1 son excluidos. Otro criterio es el diagrama de codo (scree diagraman) que
consiste en seleccionar el número de componentes en el punto en que los valores
propios grandes terminan y dejan paso a los componentes pequeños, usualmente
donde se observa una forma de ‘codo’ en la curva. Finalmente se recurre a la
intuición y se elige el número de componentes parsimonioso que tenga sentido
económico y que explique el mayor porcentaje de varianza posible.
2. Análisis Exploratorio de Factores7
El método de Análisis Exploratorio de Factores se usa en este documento para
revelar las relaciones entre las variables latentes, no observadas, y el conjunto de
variables objetivas o factores comunes que las explican. En analogía con la
regresión lineal múltiple a los coeficientes asociados con estas regresiones se les
denomina cargas factoriales.
Uno de los propósitos de este estudio es obtener los scores asociados a cada
uno de los factores. En la solución final para la propuesta de factores se usa
adicionalmente un proceso de rotación consistente en encontrar soluciones
interpretables sin cambiar las propiedades matemáticas inherentes. En este proceso
las variables se arreglan en sub-conjuntos cada uno de ellos asociados a un solo
factor. Con el fin de encontrar factores que puedan generalizarse se emplea el
la matriz de varianzas y covarianzas y la matriz de correlaciones fácil elegir y al trabajar con R se imponen pesos iguales a las variables—Everitt (2005). 7 Esta sección se basa fundamentalmente en Everitt (2005).
método de rotación ortogonal conocido como Varimax.8 Así obtenidos los factores
tienen una alta correlación entre un subconjunto de variables y poca o nula
correlación con otras.
III. Análisis Exploratorio de los Datos
Información sobre las finanzas públicas de las entidades federativas en México fue
recolectada de la base de datos provista por la calificadora FitchRatings disponible
en la sección de finanzas públicas de su página web (www.fitchmexico.com). Se
elige esta base con el fin de mantener la consistencia de los datos y por ser la
información primaria obtenida por esta agencia directamente de las tesorerías de
los estados en el proceso de calificación. Esta información se complementa con
datos de la SHCP para el año 2007 cuando la agencia presenta información
incompleta o con el mayor número de casos preliminares.
Se calcularon posteriormente diversas razones financieras de acuerdo las
definiciones propuestas por García-Romo, et al. (2005) y las propuestas por
FitchRatings en sus análisis de crédito—ver tabla 1 enseguida. La base de datos
final se compone de las 24 entidades federativas calificadas en México por
FitchRatings desde el año 2001 al año 2007.9 La información financiera original por
año para estos estados consiste de 124 casos estado/año con 32 variables
financieras para cada uno de ellos incluyendo la calificación crediticia—ver tabla 2.
La tabla 3 muestra estadística descriptiva básica de las variables financieras,
tanto los valores en niveles como las razones financieras. Los valores del sesgo y la
kurtosis indican que las variables no parecen seguir individualmente una
distribución normal y esto se confirma con el valor de los estadísticos Jarque-Bera y
Shapiro Wilk. En adición a esto se observa evidentemente una gran disparidad
entre las variables, los rangos estadísticos y la varianza de las variables en nivel
son altos, lo que finalmente motiva la normalización de las variables en este
estudio.10
8 Para una descripción detallada del proceso el lector puede revisar Marda, et. al. (1979) y para una interpretación más intuitiva de este método de rotación así como Quartimax y métodos oblicuos ver Everitt (2005). 9 Aunque al momento de integrar la base se tenía información disponible para el año 2007 en varios de los casos, se prefirió omitir esta información debido a su carácter preliminar o por no contener información completa para todas las entidades y variables de estudio. Una vez calculados los factores y sus cargas se estimaron los casos del año 2007. 10 Este rescalamiento es importante debido al que el método Componentes Principales usado en este artículo maximiza la varianza de los scores por lo que variables con varianzas grandes tendrían un mayor peso en el análisis. La normalización permite hacer comparables todas las variablesy permite detectar observaciones aberrantes y asociaciones de una manera mas clara.
Tabla 1. Definición de variables financieras Nombre Definición Información específica
Dimensión Estatal
IT Ingresos Totales Ingresos Propios + Ingresos Federales (y Estatales, en el caso de los municipios)
IFOS Ingresos Fiscales
Ordinarios
Ingresos Propios (impuestos, derechos, productos, etc.) + participaciones
federales estatales (excluyendo las correspondientes a los municipios) + otros
ingresos federales disponibles (Aportaciones Federales Ramo 33 y otros)
GPRI Gasto primario Servicios personales, materiales y servicios generales
GCR Gasto corriente Niveles a millones de pesos del 2006.
AHOIN Ahorro Interno Ingreso total menos gasto primario
TRIB Participaciones Federales /
Tansferencias Totales
Las transferencias incluyen las transferencias a municipios etiquedas, no
etiquetadas y otras.
Generación de Ingreso, Ahorro e Inversión
IEIT Ingresos Propios/Ingresos
Totales
Ingresos Propios (impuestos, derechos, productos, etc.) + Participaciones
Federales al Municipio + Fondo de Fortalecimiento Municipal (F-IV Ramo
33)Ingresos Propios
IEGO Ingresos Propios/Gasto
Corriente Ingreso propio por cada peso gastado
INVI Gasto en
inversión/Ingresos propios
INVB Gasto en inversión/
Producto Interno Bruto
INVP Gasto en inversión/Gasto
primario Inversión Estatal (excluye inversión del Ramo 33)/Ingresos Propios
AHOINIFO Ahorro Interno/IFOS Balance primario menos el pago de intereses
Gasto Ordinario
GOIFO Gasto corriente/IFOS
GOTNEIFO
(Gasto corriente +
Transferencias No
Etiquetadas)/IFOS
CORP Gasto corriente/gasto
primario
Gasto corriente, Transferencias, Inversión Total y Adeudos de Ejercicios Fiscales
Anteriores (ADEFAS)
Apalancamiento
DEU Balance de la deuda SDEU/Participaciones Federales (excluyendo las correspondientes a los
municipios)
DAH DEU/Ahorro Interno SDEU/(Participaciones Federales al municipio + Fondo de Infraestructura Social
(Ramo 33) + Fondo de Fortalecimiento Municipal (Ramo 33) + Otras Aportaciones)
DPIB DEU/PIB
DPAR DEU/Ingresos Federales
DIFOS DEU/IFOS Deuda pública directa + deuda organismos + deuda pública municipal
DD Deuda Directa Niveles en millones de pesos del 2006
DIOD
Deuda Indirecta por
Organismos
descentralizados
Niveles en millones de pesos del 2006
DIM Deuda Indirecta por
Municipios Niveles en millones de pesos del 2006
DDIFO DD / IFO
DDAI DD /AI
Sostenibilidad de la Deuda
SDEU Servicio de la deuda IFOS—gasto operativo—transferencias no etiquetadas y otros
SDEUAI SDEU/Ahorro Interno
SAHO SDEU/IT-GPRI + INV INV representa el gasto de inversión
SPAR SDEU/Ingresos Federales Pago de intereses + amortizaciones de deuda
SIFOS SDEU/IFOS
Resultados
BPRI Balance primario Niveles en millones de pesos del 2006
BFIN Balance financiero Niveles en millones de pesos del 2006
Fuente: García-Romo (2005) y cálculos propios.
La última columna de la tabla prueba la hipótesis sobre la igualdad de las
medias de las variables provenientes de la muestra original y de la muestra sin el
Estado de México y el Distrito Federal. Se muestra evidencia estadística que
permite rechazar la hipótesis nula para la mayor parte de las variables medidas en
niveles y, como sería de esperarse, para una buena parte de las razones financieras
a distintos niveles de confianza. Por esta razón se decide trabajar para el resto del
análisis sin estos dos casos debido al desplazamiento que generan en el
comportamiento general de la muestra y por tener circunstancias fiscales
especiales.
La tabla A.1 en el anexo muestra la matriz de correlaciones entre las
variables y también resulta evidente la asociación lineal existente entre muchas de
ellas en distintos niveles, lo que sugiere reducir la dimensión de la base mediante
componentes principales. La asociación lineal entre las variables explicativas
justifica el análisis multivariado para explicar la variación total de la muestra con un
número significativamente menor de factores como se vera en las siguientes
secciones.
Tabla 2. Escala de Calificaciones Otorgada por FitchRatings.
Escala Definición AAA La más alta calidad crediticia AA+a AA AA-
Muy alta calidad crediticia
A+ A A-
Alta calidad crediticia
BBB+ BBB BBB-
Adecuada calidad crediticia
BB+ BB BB-
Especulativa
B+ B B-
Altamente especulativa
CCC Alto riesgo de incumplimiento CC Muy alto riesgo de incumplimiento C El más alto riesgo de incumplimiento D Incumplimiento E Calificación suspendida
Fuente: Elaborado a partir de información de Fitch Ratings. aLos signos + y – indican la fortaleza o posición relativa al interior de las calificaciones que van de B a AA.
1. Extracción de Factores
Enseguida se obtienen los componentes principales mediante el procedimiento de
maximización descrito en la sección anterior.11 El tipo de matriz que se usa es de
11 Para la estimación de componentes principales y factores se usa el paquete estadístico Minitab versión 15.
correlación lo que permite normalizar las variables y hacer consistentes las
variables en términos de sus varianzas.
La tabla 4 presenta los valores propios (varianza) de los componentes así
como la proporción de la varianza que explica cada componente. De acuerdo al
criterio de Kaiser se sugiere elegir seis componentes con los que podría explicarse
el 82.7% de la varianza.
Tabla 3. Estadística descriptiva de las finanzas públicas estatales 2001-2006.
Variable
Media
Desviación
Estándar
Mínimo
Máximo
Sesgo
Kurtosis J-Ba S-Wilk
b T-test
c
ITd 23,594 18,867 4,180 89,350 1.6200 2.2500 73.12 0.8115 2.58
**
IEGO 0.3990 0.2170 0.0910 1.0300 1.1000 0.4700 24.31 0.8787 0.75
INVB 0.0110 0.0070 0.0000 0.0500 2.4400 9.1400 494.16 0.8039 0.00
INVI 1.6477 1.0050 0.2820 6.1000 1.8100 4.5800 156.76 0.8561 -0.88
INVP 0.1080 0.0550 0.0340 0.3500 2.0600 6.1100 249.74 0.8298 0.14
TRIB 1.8790 0.4980 0.6350 3.5700 0.1500 1.3100 7.14*
0.9657* -1.49
GCR 5,957 7,979 600 39,871 2.8100 8.0200 444.74 0.6217 3.02*
GPRI 23,423 18,395 4,191 80,145 1.5300 1.8300 59.61 0.8153 2.53**
CORP 0.2030 0.0900 0.0400 0.5200 1.3300 2.8600 69.67 0.8967 2.00**
BPRI 171 1,561 -6,136 9,205 1.9200 13.2000 864.44 0.7763 1.98**
BFIN -251 1,466 -8,615 6,456 -1.5100 13.6000 884.91 0.7713 7.48*
SDEU 1,145 2,859 0.0000 23,981 5.0600 33.7600 5729.49 0.4353 2.94*
SAHO 0.325 0.4240 0.0000 2.4900 2.9500 10.5700 676.77 0.6784 1.23
SPAR 0.0830 0.1210 -0.2640 0.7800 1.8400 9.3000 456.78 0.8406 1.69***
DEU 5,480. 10,845 0.0000 45,255 2.7400 6.2200 320.62 0.4913 3.44*
DAH 1.658 1.7060 0.0000 10.3400 2.6400 9.5700 550.20 0.7569 1.23
DPAR 0.4900 0.4090 0.0000 1.7200 0.9500 0.3700 18.00 0.9007 1.97**
DPIB 0.0150 0.0130 0.0000 0.0800 1.8700 6.2100 241.05 0.8643 1.92***
DD 4,584 9,675 0.0000 39,088 2.7100 5.7400 290.87 0.4643 3.52*
DIOD 736 1,714 0.0000 10,319 3.5500 13.4800 1073.49 0.4872 1.90***
DIM 118 190.7 0.0000 902.50 1.9100 3.2000 115.89 0.6808 0.04
IFOS 11,743 14,967 1,463.0 82,853 3.0100 9.3600 573.04 0.6075 2.97*
SIFOS 0.0650 0.070 0.0000 0.3900 2.0300 4.7500 180.48 0.7856 1.64
DIFOS 0.3370 0.253 0.0000 1.2900 1.1400 1.9300 41.10 0.9120 1.75***
AHOIN 2,632 3,329 0.0000 22,333 3.2400 12.8400 954.41 0.6402 2.79*
IEIT 0.0840 0.088 0.0200 0.4600 3.2700 10.9000 748.39 0.5663 2.08**
GOIFO 0.4650 0.128 0.1200 0.7300 -0.5000 -0.1600 5.27*
0.9622* 0.54
GOTNEIFO 0.9690 0.498 0.5930 2.6900 1.9800 2.6800 107.85 0.6235 -0.23
AHOINIFO 0.2380 0.087 0.0000 0.4100 -0.4600 -0.0200 4.26*
0.9652* -0.17
DDIFO 0.2640 0.230 0.0000 1.2800 1.8600 5.4100 197.96 0.8468 2.14**
DDAI 1.2930 1.454 0.0000 9.7400 3.0200 12.4900 886.99 0.7229 1.57
SDEUAI 0.2405 0.2374 0.0000 1.2037 1.5172 2.1990 89.52 0.8365 1.69***
RATING 5.7900 2.2000 1.0000 12.0000 0.3600 1.5100 11.7990 0.9119 0.24 aEstadístico Jarque-Bera (JB) para probar normalidad. bEstadístico Shapiro-Wilk para normalidad. cEstadístico t para la diferencia de medias respecto a la muestra sin Estado de México ni Distrito Federal. dVer tabla 1 para la definición de variables. fMiles de pesos. eEn miles de pesos constantes. *,** y *** Significativo al 1%, 5% y 10% respectivamente.
Una vez identificado el número de componentes principales de acuerdo
también a su sentido económico, se procede a estimar las cargas factoriales y se
muestran las variables que integran a cada uno de factores. Para elegir los pesos
que forman parte del índice en cada factor se identifican las cargas máximas por el
método de rotación Varimax y se ordenan de acuerdo a su importancia relativa.12
La tabla 5 presenta los seis factores y la varianza explicada total que en este caso
asciende a 80.1 por ciento.
Tabla 4. Análisis de Componentes Principales* Componente
1 2 3 4 5 6 7 8
Valor Propio 6.0707 3.7588 2.7054 1.9454 1.6722 1.2151 0.8114 0.6990
Varianza 0.289 0.179 0.129 0.093 0.080 0.058 0.039 0.033
Varianza Acumulada 0.289 0.468 0.597 0.690 0.769 0.827 0.866 0.899 * Más de 20 componentes explican el comportamiento total de la varianza.
Con estos criterios se observa que, con excepción de la variable DIOD, las
variables en niveles dominan al primer factor que se compone de Ingresos Totales,
Ahorro Interno, Ingresos Fiscales Ordinarios, Gasto Corriente y Gasto Primario, y
denota la magnitud financiera del Estado, por lo que este primer factor se
denomina ‘Dimensión Financiera del Estado’. Note que las variables que integran
este componente son todas expresadas en niveles y que entre mayor sea el factor
mayores son los recursos con los que cuenta esta entidad federativa.
El segundo factor esta determinado por las variables de deuda como
proporción de los ingresos fiscales ordinarios, el ahorro interno y las participaciones
federales, así como la deuda total y deuda directa en niveles por lo que a este
componente se le denomina ‘Apalancamiento’. Todas las variables ejercen una
influencia negativa sobre el factor por lo que mayores niveles de deuda se ven
reflejados en la parte negativa de los ejes mientras que menores endeudamientos
relativos se ven reflejados en la parte positiva.
El tercer factor esta compuesto de variables de servicio de la deuda en
niveles y como proporción de los IFOS, las participaciones o el ahorro interno, por
lo que a este factor se le denomina de ‘Sostenibilidad de la Deuda’. Al igual que el
factor de apalancamiento la influencia que ejercen las variables de forma individual
es negativa en todos los casos. Valores por arriba del promedio significan mayor
sostenibilidad mientras que valores menores al promedio indican mayor insolvencia.
Note que los factores uno al tres acumulan casi el 60% de la variación explicada de
la muestra.
12 Se exploraron además rotaciones alternas como Equimax y Quartimax y los resultados son cuantitativa y cualitativamente equivalentes.
El cuarto factor está compuesto de razones financieras asociadas con el
gasto ordinario y el ahorro. Entre mayor sea el gasto ordinario de una entidad
federativa mayor será el efecto sobre el factor indicando también una menor
proporción de ahorro. Posiciones en sentido contrario indican menor gasto ordinario
o en su defecto una mayor proporción de ahorro interno como porcentaje de los
ingresos fiscales ordinarios. En todo caso mientras mayor sea el índice la entidad se
encontrará en una posición relativa mas baja, mientras que un valor del índice
menor indicará mejores posiciones relativas. Este factor se denomina de ‘Gasto
Ordinario’.
Tabla 5. Factores, Cargas Factoriales y Varianzas Variable 1 2 3 4 5 6 Comunalidad
IT 0.944 0.082 -0.035 0.186 -0.039 -0.15 0.957
IFOS 0.936 0.018 -0.001 0.112 0.22 -0.141 0.958
GPRI 0.932 0.074 -0.03 0.196 -0.044 -0.214 0.961
GCR 0.866 0.096 0.004 0.329 0.278 -0.169 0.973
AHOIN 0.846 -0.007 0.048 -0.319 0.215 0.131 0.883
DIOD 0.561 -0.476 0.086 -0.096 0.188 0.198 0.633
DDIFO -0.102 -0.853 -0.247 -0.130 -0.060 0.013 0.820
DPAR -0.044 -0.849 -0.138 -0.193 0.146 0.160 0.826
DDAI -0.182 -0.731 -0.238 0.373 -0.035 -0.218 0.811
DAH -0.115 -0.716 -0.308 0.343 0.150 -0.231 0.814
DEU 0.611 -0.693 -0.097 -0.123 0.230 0.065 0.935
DD 0.592 -0.685 -0.171 -0.119 0.114 -0.027 0.877
SIFOS -0.055 -0.176 -0.904 -0.103 -0.007 0.139 0.882
SAHO 0.003 -0.187 -0.863 0.218 0.064 -0.189 0.867
SDEUAI -0.095 -0.321 -0.852 0.265 0.004 -0.056 0.912
SDEU 0.451 -0.107 -0.807 -0.021 0.104 -0.003 0.877
SPAR -0.039 -0.079 -0.726 -0.138 -0.113 0.091 0.575
IEGO -0.055 -0.145 0.046 -0.834 0.293 -0.082 0.813
AHOINIFO 0.035 0.075 0.02 -0.808 -0.013 0.292 0.745
GOIFO 0.264 0.024 0.048 0.757 0.277 0.015 0.723
GOTNEIFO 0.276 0.031 -0.232 0.433 0.355 -0.327 0.552
TRIB -0.107 -0.024 -0.118 0.014 -0.777 0.072 0.634
CORP 0.361 0.007 0.059 0.497 0.710 0.056 0.889
IEIT 0.246 -0.161 0.076 -0.421 0.704 -0.061 0.768
INVI -0.118 0.05 0.072 -0.189 -0.690 -0.281 0.612
DIM -0.03 -0.326 -0.153 -0.088 0.544 0.015 0.435
BPRI -0.008 0.014 -0.073 -0.175 0.099 0.913 0.88
BFIN -0.093 0.107 -0.043 -0.153 0.083 0.906 0.873
INVP 0.388 0.146 -0.098 -0.237 0.105 -0.710 0.752
Varianza 5.944 4.076 3.877 3.478 3.044 2.821 23.238
% Var 0.205 0.141 0.134 0.120 0.105 0.097 0.801
El quinto factor por su parte se compone de variables que definen la
capacidad de generar recursos como el porcentaje de transferencias federales
colectadas por el estado (TRIB) y el gasto de inversión como proporción de los
ingresos propios (INVI), las dos ejerciendo una influencia negativa. También se
define por variables como gasto corriente como proporción del gasto primario
(CORP) y la deuda adquirida por municipios (DIM). De esta manera, cuando el
factor tenga un valor negativo se deberá a mejores niveles en TRIB o INVI,
mientras que valores positivos estarán asociados con mayor deuda indirecta o
gasto corriente. En términos generales definimos a este factor como ‘Autonomía’.
Finalmente el sexto factor está compuesto por variables que miden los
resultados financieros de las entidades, a saber, el balance primario y el balance
financiero respectivamente por lo que denominamos a este factor ‘resultados’. Las
variables de resultados que componen este factor tienen un impacto positivo sobre
el índice mientras que la variable de inversión (INVP) ejerce una influencia
negativa. Valores negativos del índice por ejemplo indicarían resultados
relativamente menores al promedio o, alternativamente, mayores niveles de
inversión como proporción del gasto primario, o ambos simultáneamente.
Es interesante notar desde este momento la bipolaridad mostrada entre los
índices de gasto ordinario vs. ahorro y resultados vs. inversión, lo que sugiere un
trade off muy específico entre las decisiones que enfrentan los funcionarios públicos
sobre cada una estas variables.
2. Interpretación Geométrica
Con el fin de facilitar la interpretación y apreciar el efecto que tiene la inclusión de
las dos entidades federativas con mayor influencia en el comportamiento estadístico
de la muestra dejamos en un primer término fuera del análisis al Estado de México
y al Distrito Federal. La siguiente subsección examina estos casos con mayor
detalle. De la misma manera, para examinar la consistencia de las calificaciones de
riesgo otorgadas por FitchRatings y ver si entidades con calidad crediticia o
‘condiciones financieras’ similares tienden a agruparse empezamos esta sección
examinando la dispersión de los scores entre los factores bajo estudio.
Dimensión Financiera y Apalancamiento
Es de interés observar el comportamiento general de la muestra en el siguiente
plano (gráfica 1) que asocia la totalidad de las variables en dos factores (la
dimensión y el apalancamiento). Aquellos estados que se encuentran cerca uno del
otro presenta comportamientos similares en cuanto a dimensión y apalancamiento,
mientras aquellos alejados unos de otros tendrían comportamientos distintos. Así
por ejemplo Veracruz, Chihuahua y Puebla entre otros tienden a agruparse en el
primer cuadrante con niveles de apalancamiento bajos y dimensión financiera
mayor que el promedio. En el segundo cuadrante que representa apalancamientos
y dimensiones financieras bajas en relación al promedio de la muestra se
encuentran entidades como Campeche, Aguascalientes, Morelos y algunos años
Colima. Por su parte, en el tercer cuadrante Durango, Hidalgo, Querétaro y
prominentemente Colima en el 2003 presentan características similares, a saber,
dimensión relativamente bajas pero niveles de apalancamiento muy altos. Esta
combinación en el tercer cuadrante define entidades que requieren atención en el
manejo de su deuda debido a que por su dimensión, la capacidad de pago resulta
limitada. Por último, deudas elevadas con dimensiones grandes en el cuarto
cuadrante definen a estados como Nuevo León, Jalisco y en menor medida
Sonora.13
El diagrama de cargas muestra las variables que determinan la ubicación de
las entidades en cada uno de los cuadrantes—ver gráfica 2. Así, las variables que
definen al apalancamiento de Nuevo León son la deuda total, la deuda directa (DD)
y la deuda indirecta contratada por organismos descentralizados (DIOD). Variables
de apalancamiento como ahorro interno (AHOIN), ingresos fiscales ordinarios
(IFOS) e ingresos totales (IT), ayudan a diferenciar el comportamiento de Sonora y
Veracruz con el resto de las entidades federativas—ver gráfica 1 y 2
simultáneamente. De la misma manera, variables de insostenibilidad y
apalancamiento como SPAR, SIFOS, SAHO, DIM, DAH, DDAI, DDIFO y DPAR
ayudan a diferenciar el comportamiento de las entidades en el tercer cuadrante con
el resto de los estados.
La distancia respecto al origen en estos vectores también indica la fuerza
relativa con la que influye una variable en el posicionamiento de una entidad
federativa en particular. Así, entre las variables que definen la posición de Veracruz
y Puebla por ejemplo se encuentran los ingresos fiscales ordinarios, el ahorro
interno y el gasto primario, en menor medida influye la inversión estatal como
proporción del gasto primario.
Esta gráfica 2 también muestra la fuerza de la asociación entre las variables
explicativas. Las variables gasto primario (GPRI), gasto corriente (GCR), ingresos
totales (IT), ingresos fiscales ordinarios (IFOS) y ahorro interno (AHOIN) tienen
una correlación muy alta y positiva. Estas se asocian de manera inversa con la
inversión como proporción de los ingresos estatales (INVI), las variables de
resultados (BFIN y BPRI) entre otras. Existe cierta independencia entre todas estas
variables y las variables del servicio de la deuda.
Dimensión Financiera y Sostenibilidad de la Deuda
El comportamiento de las entidades federativas se encuentra en general ubicado en
condiciones de sostenibilidad de la deuda aunque existen varios casos en
13 Note que los cuadrantes II y IV de este plano definen agrupamientos de estados en donde el nivel de endeudamiento es consistente con su dimensión financiera.
situaciones poco sostenibles como Guerrero y Veracruz en el 2006 y Quintana Roo
en el 2007. El cuadrante I define entidades con dimensión financiera alta y niveles
sostenibles de deuda tales como Puebla, Jalisco y Chihuahua. Estados con
dimensiones más pequeñas pero con niveles sostenibles de deuda son Campeche,
Colima, Aguascalientes, entre otros. En el cuadrante III están entidades que
requieren atención debido a que son economías pequeñas que han experimentado
niveles insostenibles de deuda en algunos periodos como Quintana Roo en 2007,
similares a niveles de servicio de economías mucho más grandes como Guerrero o
Veracruz en 2006 respectivamente.
Gráfica 1: Diagrama de Scores, Dimensión Financiera vs. Apalancamiento.
3210-1-2
2
1
0
-1
-2
-3
Dimensión Financiera
Apalancamiento
2
3
4
5
6
7
8
9
*
RATING-numVer07
Ver06Ver05Ver04
Ver03
Ver02
Ver01
Tab07
Tab06
Tab05
Tab04
Tab03Tab02
Tab01
Son07
Son06Son05Son04
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Son01
SLP07
SLP06SLP05
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Sin01
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QRT07
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Pue07
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Pue05
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Pue02Pue01
Oax07Oax06
Oax05Oax04
Oax03Oax02Oax01
NL06
NL05
NL04
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NL02
NL01
Mor07
Mor06
Mor05
Mor04
Mor03
Mor02
Mor01
Mich07
Mich06
Mich05
Mich04
Mich03
Mich02
Mich01
Jal07
Jal06Jal05Jal04
Jal03
Jal02
Jal01
HGO07
HGO06
HGO05
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HGO03
HGO02
HGO01
Guerr07
Guerr06
Guerr05
Guerr04
Guerr03Guerr02
Guerr01
Dur07
Dur06
Dur05
Dur04
Dur03
Dur02
Dur01
Col07
Col06
Col05
Col04
Col03
Col02
Col01
Coah07
Coah06
Coah05
Coah04
Coah03
Coah02Coah01
Chih07Chih06
Chih05
Chih04
Chih03
Chih02
Chih01
CAMP07
CAMP06CAMP05CAMP04
CAMP03
CAMP02
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BCS07
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BCS03BCS02BCS01
Ags07
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Ags05
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Ags01
Ver07
Ver06Ver05Ver04
Ver03
Ver02
Ver01
Tab07
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Tab03Tab02
Tab01
Son07
Son06Son05Son04
Son03
Son02
Son01
SLP07
SLP06SLP05
SLP04
SLP03
SLP02
SLP01
Sin07
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Sin05Sin04
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QR07
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QRT07
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QRT04
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Pue07
Pue06
Pue05
Pue04
Pue03
Pue02Pue01
Oax07Oax06
Oax05Oax04
Oax03Oax02Oax01
NL06
NL05
NL04
NL03
NL02
NL01
Mor07
Mor06
Mor05
Mor04
Mor03
Mor02
Mor01
Mich07
Mich06
Mich05
Mich04
Mich03
Mich02
Mich01
Jal07
Jal06Jal05Jal04
Jal03
Jal02
Jal01
HGO07
HGO06
HGO05
HGO04
HGO03
HGO02
HGO01
Guerr07
Guerr06
Guerr05
Guerr04
Guerr03Guerr02
Guerr01
Dur07
Dur06
Dur05
Dur04
Dur03
Dur02
Dur01
Col07
Col06
Col05
Col04
Col03
Col02
Col01
Coah07
Coah06
Coah05
Coah04
Coah03
Coah02Coah01
Chih07Chih06
Chih05
Chih04
Chih03
Chih02
Chih01
CAMP07
CAMP06CAMP05CAMP04
CAMP03
CAMP02
CAMP01
BCS07
BCS06BCS05
BCS04
BCS03BCS02BCS01
Ags07
Ags06
Ags05
Ags04
Ags03Ags02
Ags01
En general los cuadrantes I y III corresponden a los casos en que la
dimensión financiera del estado con su nivel de servicio de la deuda son
consistentes, es decir, a mayor dimensión mayor es el pago por servicio de la
deuda y viceversa. El cuadrante II muestra los casos en que un tamaño pequeño se
asocia a niveles de servicio de la deuda menores al promedio, lo que denota cierta
eficiencia o control financiero y el cuadrante IV muestra las entidades con
dimensiones altas y servicios de la deuda altos, lo que por su parte daría cuenta de
una situación de menor eficiencia, descontrol de la deuda o poco margen de
maniobra.
Gráfica 2. Vectores Cargas Factoriales Dimensión Financiera vs. Apalancamiento.
1.00.80.60.40.20.0-0.2
0.00
-0.25
-0.50
-0.75
-1.00
Dimensión Financiera
Apalancamiento
SDEUAI
DDAI
DDIFO
AHOINIFO
GOTNEIFO
GOIFO
IEIT
AHOIN
SIFOS
IFOS
DIM
DIOD
DD
DPAR
DAHDEU
SPAR
SAHO
SDEU
BFIN
BPRI CORP
GPRIGCR
TRIB
INVP
INVI
IEGO
IT
SDEUAI
DDAI
DDIFO
AHOINIFO
GOTNEIFO
GOIFO
IEIT
AHOIN
SIFOS
IFOS
DIM
DIOD
DD
DPAR
DAHDEU
SPAR
SAHO
SDEU
BFIN
BPRI CORP
GPRIGCR
TRIB
INVP
INVI
IEGO
IT
Gráfica 3. Scores Dimensión vs. Sostenibilidad de la Deuda
3210-1-2
2
1
0
-1
-2
-3
-4
-5
Dimensión Financiera
Sostenibilidad de la Deuda
2
3
4
5
6
7
8
9
*
Calificación
Ver07
Ver06
Ver05
Ver04
Ver03
Ver02
Ver01
Tab07
Tab06
Tab05Tab04Tab03
Tab02Tab01
Son07
Son06
Son05
Son04
Son03Son02
Son01
SLP07
SLP06
SLP05
SLP04
SLP03
SLP02
SLP01
Sin07
Sin06
Sin05
Sin04Sin03
Sin02Sin01
QR07
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QR04QR03
QR02
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QRT03
QRT02QRT01
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Pue06Pue05
Pue04
Pue03Pue02
Pue01
Oax07
Oax06
Oax05Oax04
Oax03Oax02Oax01
NL06 NL05NL04
NL03NL02
NL01
Mor07Mor06Mor05
Mor04
Mor03
Mor02
Mor01
Mich07
Mich06Mich05Mich04
Mich03
Mich02
Mich01
Jal07Jal06
Jal05Jal04
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HGO07
HGO06
HGO05HGO04
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Guerr07
Guerr06
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Guerr04
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Dur07Dur06
Dur05
Dur04
Dur03Dur02
Dur01Col07
Col06Col05
Col04
Col03
Col02
Col01
Coah07Coah06
Coah05
Coah04
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Coah02Coah01
Chih07Chih06
Chih05
Chih04
Chih03
Chih02
Chih01CAMP07
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CAMP04CAMP03
CAMP02CAMP01
BCS07
BCS06
BCS05
BCS04
BCS03
BCS02BCS01
Ags07
Ags06
Ags05Ags04
Ags03
Ags02
Ags01
Calificación crediticia
Para examinar mejor el proceso de agrupamiento, las entidades federativas se
clasifican ahora de acuerdo a la calificación crediticia otorgada por FitchRatings.14
Un acercamiento a los dos primeros factores principales muestra que las entidades
que han recibido calificaciones A+ (5) tienden a tener una dimensión alta pero con
menor apalancamiento, mientras que las entidades con calificación A (6) se ubican
en dimensiones menores al promedio y apalancamientos bajos.
Parece haber una tendencia por FitchRatings a otorgar calificaciones más
bajas a entidades con niveles de apalancamiento altos—ver el caso de Durango,
Sonora y Nuevo León entre otros. Esto confirma que para FitchRatings el
apalancamiento caracteriza en buena medida la calificación crediticia de entidades
federativas. No es muy sorprendente por su parte observar que la mayor frecuencia
de calificaciones altas se han otorgado a entidades con dimensión y apalancamiento
bajos.15 De la misma manera, FitchRatings ha otorgado mejores calificaciones de
crédito a entidades que erogan montos bajos por concepto de servicio de la deuda.
Menores calificaciones tienden a concentrarse para economías pequeñas con niveles
de deuda relativamente más insostenibles que el promedio.
Apalancamiento, Inversión y Gasto Ordinario
Un gobierno eficiente debería mostrar una baja asociación entre niveles de deuda y
gasto ordinario. Es decir mayor deuda no debería destinarse a gasto corriente. Tal
es el caso de las entidades localizadas en el cuadrante IV de la gráfica 4 siguiente
quienes además de tener gastos corrientes y apalancamiento altos concentran
también la mayor proporción de calificaciones bajas otorgadas por FitchRatings.
Entidades con niveles de apalancamiento alto, mayor inversión estatal como
porcentaje de los ingresos totales y un menor gasto ordinario se presentan en el
cuadrante III. Sin embargo las calificaciones más altas tienden a otorgarse a
entidades con menores niveles de apalancamiento—ver cuadrante II. Esto es
natural debido a que se muestra entidades que con poco apalancamiento han
logrado invertir mejor sus propios recursos. Entidades como Tabasco, Veracruz y
Puebla reportan niveles de gasto ordinario altos con bajos niveles de
apalancamiento.
14 El número 1 corresponde a la calificación crediticia AAA, la calificación 2 corresponde a AA+ y así sucesivamente hasta llegar a 13 que corresponde a una calificación BBB-. Recuerde el lector que en este análisis se han excluido los casos del DF y el Estado de México que precisamente están en estas dos calificaciones respectivamente. 15 Existen sin embargo algunas inconsistencias. Por ejemplo el Estado de Aguascalientes, aún contando con dimensiones bajas y niveles de apalancamiento altos en 2007 le fue asignada una calificación alta.
Dimensión Financiera vs Resultados
El plano de scores siguiente (gráfica 5) muestra en el eje horizontal la dimensión y
en el vertical muestra ahora los resultados de balance y la inversión como
porcentaje de los ingresos del propio estado. Las cargas factoriales del balance
primario y financiero son positivas en ambos casos. De esta manera Veracruz y
Nuevo León registraron pérdidas en 2002 y 2006, mientras que Nuevo León y
Puebla utilidades en el 2004 respectivamente. En general existe un comportamiento
simétrico entre los casos con resultados positivos y negativos entre las distintas
dimensiones de los estados.
Economías estatales de tamaño relativamente mayor que presentan de
manera consistente resultados positivos son Puebla y Jalisco y en menor medida
Chihuahua y Tabasco. Este comportamiento se explica por el ahorro interno de
acuerdo con la información arrojada por los vectores de cargas.16 Por su parte
algunas economías pequeñas han tenido resultados positivos en los últimos años
como Querétaro, Quintana Roo y Campeche. Resultados positivos en general
parecen determinarse—de acuerdo también al diagrama de cargas no presentado
aquí—por el comportamiento presupuestal. En cuanto a calificación crediticia
parecieran no ser consistentes los estados de Aguascalientes y Colima, sin embargo
su ubicación también puede explicarse por mayores niveles de inversión al igual
que Veracruz.
En resumen, del análisis de los diagramas de dispersión y de los vectores de
cargas factoriales para todas las combinaciones de factores se obtienen entre otras
las siguientes observaciones y relaciones primarias:17
• Insostenibilidad y apalancamiento. El grueso de las observaciones tienden a
concentrarse en el primer cuadrante con bajos niveles de apalancamiento y
niveles sostenibles de servicio de la deuda. El caso de Nuevo León es de interés
al presentar niveles de apalancamiento muy altos pero al mismo tiempo con un
servicio de la deuda menor al promedio. Por su parte Veracruz 2003, Chihuahua
2005 y Puebla 2004 son casos en los que un menor apalancamiento se asocia a
mayores pagos por el servicio de la deuda.
• Insostenibilidad de la Deuda y Resultados. Resultados negativos y un servicio de
la deuda alto pueden indicar entidades con cierto grado de vulnerabilidad, sobre
todo si esta condición se sostiene por varios periodos. Existen pocos estados en
estas circunstancias en el cuadrante III, todos son casos dispersos sin ninguna
16 Para cada combinación de factores existe un diagrama de cargas factoriales que sin embargo no se incluye en el estudio con el fin de mantenerlo parsimonioso. 17 El análisis y las relaciones que se presentan en toda esta sección tienen un carácter exploratorio. La utilidad deriva de las propuestas a nivel de hipótesis que pueden generarse.
tendencia evidente. Al igual que en otros casos mejores calificaciones son dadas
a entidades con niveles bajos del servicio de la deuda.
Gráfica 4. Dispersión entre Gasto Ordinario, Inversión y Apalancamiento
3210-1-2-3
2
1
0
-1
-2
-3
Gasto Ordinario
Apalancamiento
2
3
4
5
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8
9
*
CalificaciónVer07
Ver06Ver05
Ver04
Ver03
Ver02
Ver01
Tab07
Tab06Tab05Tab04
Tab03Tab02
Tab01
Son07
Son06 Son05Son04
Son03
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SLP07
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Sin07
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Pue07
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Pue04
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Pue01
Oax07Oax06
Oax05Oax04
Oax03 Oax02Oax01
NL06
NL05
NL04
NL03
NL02
NL01
Mor07
Mor06
Mor05
Mor04
Mor03
Mor02
Mor01
Mich07
Mich06
Mich05
Mich04
Mich03
Mich02
Mich01
Jal07
Jal06Jal05
Jal04
Jal03
Jal02
Jal01
HGO07
HGO06
HGO05
HGO04
HGO03 HGO02
HGO01
Guerr07
Guerr06
Guerr05
Guerr04
Guerr03
Guerr02
Guerr01
Dur07
Dur06
Dur05
Dur04
Dur03 Dur02
Dur01
Col07
Col06
Col05
Col04
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Col02
Col01
Coah07
Coah06
Coah05Coah04
Coah03
Coah02
Coah01
Chih07Chih06
Chih05
Chih04
Chih03
Chih02
Chih01
CAMP07
CAMP06
CAMP05CAMP04
CAMP03
CAMP02
CAMP01
BCS07
BCS06BCS05
BCS04
BCS03
BCS02BCS01
Ags07
Ags06
Ags05
Ags04
Ags03Ags02
Ags01
Gráfica 5. Dispersión entre Dimensión y Resultados.
3210-1-2
3
2
1
0
-1
-2
-3
-4
-5
Dimensión
Resultados
2
3
4
5
6
7
8
9
*
Calificación
Ver07
Ver06
Ver05
Ver04
Ver03
Ver02
Ver01
Tab07
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Tab05
Tab04
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Tab02
Tab01
Son07 Son06Son05
Son04Son03
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Son01
SLP07
SLP06
SLP05SLP04
SLP03
SLP02
SLP01
Sin07Sin06Sin05Sin04
Sin03
Sin02
Sin01QR07
QR06QR05
QR04QR03QR02
QR01
QRT07QRT06
QRT05
QRT04
QRT03
QRT02
QRT01
Pue07
Pue06
Pue05
Pue04
Pue03
Pue02
Pue01
Oax07
Oax06
Oax05
Oax04
Oax03Oax02
Oax01
NL06
NL05
NL04
NL03
NL02
NL01
Mor07 Mor06
Mor05
Mor04
Mor03
Mor02
Mor01
Mich07
Mich06
Mich05Mich04
Mich03
Mich02
Mich01
Jal07
Jal06
Jal05
Jal04
Jal03
Jal02
Jal01
HGO07HGO06
HGO05
HGO04
HGO03
HGO02HGO01
Guerr07
Guerr06Guerr05
Guerr04
Guerr03Guerr02
Guerr01Dur07
Dur06Dur05
Dur04
Dur03
Dur02 Dur01
Col07Col06Col05
Col04
Col03
Col02Col01
Coah07
Coah06
Coah05
Coah04
Coah03
Coah02
Coah01
Chih07
Chih06
Chih05
Chih04
Chih03Chih02
Chih01
CAMP07
CAMP06
CAMP05
CAMP04
CAMP03CAMP02
CAMP01BCS07
BCS06
BCS05
BCS04BCS03BCS02BCS01
Ags07
Ags06
Ags05
Ags04Ags03
Ags02
Ags01
Casos Estado de México y Distrito Federal: diagnóstico breve
La sección anterior omitió el caso las dos entidades con más peso económico
(y estadístico) a nivel nacional: el Estado de México y el Distrito Federal. Ambas
entidades tienen circunstancias legales, fiscales y/o económicas particulares que
ejercen un impacto significativo en el comportamiento general de la muestra. El
plano siguiente confirma que la diferenciación entre estas entidades y el resto es
también estadística. Analizando los dos factores principales (dimensión y
apalancamiento)18 se muestra que el Estado de México tiene un apalancamiento
alto, en contraste con el Distrito Federal quien tiende a realizar pagos menores al
ubicarse en el primer cuadrante. La ubicación del Estado de México en el cuarto
cuadrante esta influida de manera significativa por las variables de deuda y de
servicio. El análisis estadístico no puede confirmar sin embargo a las variables
financieras responsables por el comportamiento del Distrito Federal en el cuarto
cuadrante, lo que sugiere que son algunas otras características—no modeladas aquí
y tales como el marco regulatorio y fiscal—las que definen su localización.
Gráfica 5. Dimensión Financiera vs Apalancamiento con DF y Edo. de México
543210-1-2
2
1
0
-1
-2
-3
-4
-5
-6
Dimensión
Apalancamiento
11
12
13
*
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Calificación
Ver07
Ver06
Ver05
Ver04
Ver03Ver02
Ver01
Tab07
Tab06
Tab05Tab04Tab03
Tab02Tab01
Son07
Son06
Son05
Son04
Son03Son02
Son01SLP07SLP06SLP05
SLP04
SLP03
SLP02
SLP01
Sin07
Sin06
Sin05
Sin04Sin03
Sin02Sin01
QR07
QR06
QR05
QR04QR03
QR02
QR01
QRT07
QRT06QRT05QRT04
QRT03QRT02QRT01
Pue07
Pue06Pue05
Pue04
Pue03
Pue02Pue01
Oax07Oax06Oax05
Oax04
Oax03Oax02Oax01
NL06
NL05
NL04
NL03NL02NL01
Mor07
Mor06Mor05
Mor04
Mor03
Mor02
Mor01
Mich07
Mich06Mich05
Mich04Mich03
Mich02Mich01
Edmex07
Edmex06Edmex05
Edmex04
Edmex03
Edmex02
Edmex01
Jal07
Jal06Jal05Jal04Jal03
Jal02Jal01
HGO07HGO06
HGO05
HGO04
HGO03
HGO02
HGO01Guerr07
Guerr06
Guerr05Guerr04Guerr03
Guerr02Guerr01
Dur07Dur06
Dur05
Dur04
Dur03Dur02
Dur01
DF07
DF06DF05
DF04
DF03
DF02
DF01
Col07
Col06
Col05Col04
Col03
Col02
Col01
Coah07
Coah06
Coah05Coah04
Coah03Coah02Coah01
Chih07Chih06
Chih05
Chih04Chih03Chih02Chih01CAMP07CAMP06CAMP05
CAMP04CAMP03CAMP02
CAMP01
BCS07BCS06
BCS05
BCS04
BCS03BCS02BCS01
Ags07
Ags06Ags05
Ags04
Ags03
Ags02Ags01
Respecto a la dimensión y otras variables el Estado de México ha generado
de manera continua resultados positivos aunque menores que los obtenidos por el
18 La inclusión de estas entidades no afecta la interpretación de los índices de ninguna manera pero las cargas factoriales e importancia de las variables que integran a los factores tienen algunos cambios. Ver tabla A.2 en el apéndice. Note además que la varianza explicada por las variables sube sin embargo a 94.3 por ciento.
Distrito Federal para los años 2005 y 2006. El Distrito Federal tuvo malos
resultados del 2001 al 2004.
IV. Índices de Dimensión, Sostenibilidad, Apalancamiento y Eficiencia
Con el fin de proporcionar indicadores agregados que midan el desempeño de las
finanzas públicas a nivel estatal, en esta sección se presentan los índices asociados
a cada uno de los factores calculados en este estudio y se usan para ordenar la
posición relativa de los estados respecto a su dimensión, apalancamiento,
sostenibilidad de la deuda, gasto ordinario, autonomía y resultados. Esta sección
comienza con una breve discusión sobre la necesidad de índices financieros
estatales resumidos.
1. Sobre la necesidad de índices financieros estatales.
El alto número de variables financieras con las que cuenta el administrador
público para examinar el desempeño de los estados es abundante. Razones
financieras individuales pueden ser útiles en estos ejercicios pero en ocasiones es la
elección entre un conjunto de variables que miden la misma característica resulta
difícil. Por ejemplo, para medir la sostenibilidad de la deuda la SHCP toma la razón
servicio de la deuda sobre participaciones como aproximación de la capacidad que
tienen los estados para hacer frente a sus obligaciones financieras.19 Sin embargo,
discutiblemente una mejor medida pudiera ser la razón de servicio de la deuda
sobre los ingresos fiscales ordinarios que incluye a los ingresos estatales y otros
ingresos disponibles.
En términos generales, y como resultado de la metodología empleada,
consideramos que el concepto de insostenibilidad de la deuda—para seguir con el
ejemplo—es en realidad una variable latente. Es una variable compuesta por
distintos indicadores de servicio de la deuda que no puede observarse directamente
por una sola variable, sino más bien es el resultado de la combinación de distintas
fuerzas.
Los indicadores aquí elegidos para aproximar la dimensión de los estados, la
el apalancamiento, la sostenibilidad de la deuda y el gasto ordinario, son aquellas
combinaciones de variables que en su conjunto explican para cada uno de estos
factores el mayor porcentaje de la variación en las finanzas públicas estatales. Se
reduce así el trabajo de analizar un vasto número de variables (razones financieras,
niveles, etc.) a solo unos cuantos indicadores, más homogéneos y comparables.
19 Ver Diagnósticos Integrales disponibles en la SHCP
[url: http://www.apartados.hacienda.gob.mx/ucef/index.html] Ultimo acceso Junio 14 de 2008.
Estos indicadores pueden ser de alta relevancia para varios actores. El
funcionario público estatal por ejemplo puede está interesado en saber cuál es su
posición financiera en relación con otras entidades y la evolución de esta a través
del tiempo para tomar decisiones de política fiscal y financiera adecuadas. Para el
regulador por su parte, es de interés saber cuáles son las condiciones que guardan
las entidades federativas en México e identificar posibles casos atípicos que
pudieran ponerlos en riesgo o a todo el sistema financiero subsoberano.
Al respecto es pertinente mencionar que las finanzas públicas estatales en
México han mostrado estabilidad en los últimos años. Esto es resultado en buena
medida de la bonanza derivada del incremento en el precio del petróleo que se ha
traducido en mayores ingresos vía participaciones federales. Es de interés sin
embargo para las autoridades regulatorias monitorear el desempeño financiero de
las entidades federativas en periodos de estrés y en particular cuando esta bonanza
petrolera termine.
Por otro lado es importante apuntar que los indicadores aquí obtenidos
proporcionan información específica sobre características financieras muy
particulares. No se pretende dar medidas alternativas a una calificación crediticia.
Mientras una calificación crediticia indica cuál es la capacidad y disposición que
tienen los estados para hacer frente a sus compromisos financieros, los índices que
aquí se presentan descomponen algunos de los estos elementos en medidas de
desempeño muy concretas.
2. Rankings de Dimensión, Insostenibilidad y Apalancamiento.
Para el cálculo de los índices se toman los scores de los factores descritos en la
segunda sección de este documento. Se obtienen resultados para las entidades
federativas calificadas por FitchRatings en México del 2001 al 2007 y se excluyen
los casos del Estado de México y el Distrito Federal quienes son tratados como
casos especiales. Se presentan enseguida las gráficas asociadas a los últimos tres
años mientras que la tabla 5 presenta los coeficientes factoriales.20
Índice de Dimensión Financiera Estatal
La gráfica 6 siguiente muestra el Índice de Dimensión Financiera Estatal para los
tres últimos años. De acuerdo a este indicador los aparatos financieros más
grandes en los últimos tres años han sido Veracruz, Puebla, Chihuahua y Jalisco.
Veracruz ha pasado de la tercera posición en el 2005 a la segunda para 2006 y
20 Es necesario advertir que las cifras disponibles para el año 2007 tienen aún carácter preliminar. Los datos relativos a la deuda en este año se complementaron con datos provenientes de la SHCP disponibles en la sección de Estadísticas Oportunas de Finanzas Públicas en http://www.apartados.hacienda.gob.mx/estadisticas_oportunas/esp/index.html
2007. Puebla paso de la cuarte posición en el 2005 a la tercera para los últimos dos
años.
Al final del ranking se presentan las economías más pequeñas en términos
de su dimensión financiera. Ahí se encuentran en distintas posiciones durante los
últimos tres años Colima, Baja California Sur, Aguascalientes, Quintana Roo y
Campeche. En el último año Morelos se ubicó en segunda posición solo después de
Colima. De forma interesante Durango, a pesar de ser una entidad con una gran
extensión territorial, presenta niveles de ingresos totales, IFOS y ahorro interno
bajos en relación con otras entidades similares.
Tabla 5: Coeficientes Factoriales sin Estado de México y DF.
Factores
Variable 1 2 3 4 5 6
IT 0.191 0.023 -0.006 0.032 -0.114 0.009
IEGO -0.040 -0.004 -0.009 -0.271 0.140 -0.120
INVI 0.042 -0.039 0.026 -0.064 -0.251 -0.101
INVP 0.032 0.079 -0.059 -0.151 0.053 -0.286
TRIB 0.070 -0.052 -0.014 0.027 -0.311 0.062
GCR 0.136 0.042 0.002 0.070 0.023 -0.006
GPRI 0.185 0.019 -0.003 0.031 -0.113 -0.016
CORP -0.008 0.034 0.022 0.143 0.236 0.050
BPRI 0.038 0.018 -0.036 0.018 0.005 0.340
BFIN 0.021 0.042 -0.038 0.024 0.014 0.335
SDEU 0.076 0.080 -0.241 -0.045 0.005 0.018
SAHO -0.025 0.054 -0.241 0.021 0.038 -0.056
SPAR 0.006 0.064 -0.222 -0.060 -0.030 0.029
DEU 0.105 -0.183 0.052 -0.030 -0.025 0.043
DAH -0.059 -0.180 0.005 0.094 0.031 -0.068
DPAR -0.016 -0.231 0.054 -0.032 0.001 0.045
DD 0.109 -0.179 0.031 -0.037 -0.064 0.012
DIOD 0.108 -0.144 0.084 -0.007 -0.033 0.095
DIM -0.068 -0.038 -0.024 -0.037 0.209 -0.027
IFOS 0.161 0.020 0.003 0.007 -0.011 -0.007
SIFOS -0.008 0.064 -0.268 -0.052 0.010 0.046
AHOIN 0.163 0.016 0.003 -0.102 -0.009 0.060
IEIT -0.028 0.006 0.011 -0.151 0.262 -0.080
GOIFO 0.016 0.000 0.038 0.232 0.065 0.072
GOTNEIFO -0.007 0.057 -0.066 0.087 0.128 -0.094
AHOINIFO 0.034 0.040 -0.036 -0.232 0.002 0.047
DDIFO -0.013 -0.235 0.028 -0.023 -0.069 -0.001
DDAI -0.051 -0.208 0.035 0.113 -0.042 -0.055
SDEUAI -0.032 0.004 -0.218 0.054 0.007 -0.000
Índice de Apalancamiento
La interpretación de este índice (ver gráfica 7) requiere cuidado debido a que las
cargas factoriales que componen al factor son negativas—ver tablas 5 y 6. Así,
mayores valores de endeudamiento se ven reflejados en menores valores para este
índice y viceversa, menores niveles de apalancamiento se reflejan en mayores
valores del índice. En el 2007, los cinco estados menos apalancados fueron
Veracruz, Coahuila, Chihuahua, Campeche y Morelos. Destaca el caso de Coahuila,
entidad que en los últimos tres años se ha mantenido entre los estados con
menores niveles de apalancamiento. Por su parte las entidades que mostraron los
mayores niveles de apalancamiento en el 2007 fueron Aguascalientes, Puebla,
Durango, Hidalgo y Jalisco. Los estados de Durango e Hidalgo se han mantenido
persistentemente entre los cinco estados mas apalancados de los últimos tres años.
También resalta el caso del gobierno Aguascalientes que en este año contrató una
deuda por $2,000 millones de pesos que representa al menos tres veces lo
contratado en 2006. Este endeudamiento en el 2007 es consistente con la última
posición asignada a este estado.
Gráfica 6. Índice de Dimensión Financiera Estatal 2005-2007
Fuente: Cálculos propios en base al análisis de factores.
Índice de Insostenibilidad de la Deuda Estatal
Al igual que con el índice de apalancamiento un valor más bajo de este índice indica
que el servicio de la deuda en niveles y como proporción de los IFOS, del ahorro
fiscal y de las participaciones respectivamente es mayor. Las calificadoras de
crédito penalizan mayores niveles de servicio de deuda de acuerdo al análisis de la
sección anterior por lo que sería deseable para las entidades federativas que se
encuentren en las partes más altas de este factor. Los estados con menores
problemas para hacer frente al servicio de la deuda en 2007 fueron Coahuila,
2005
100.00
96.37
93.07
75.74
63.36
60.96
60.44
57.64
57.11
54.87
49.07
47.79
44.09
42.35
38.38
35.99
35.70
31.73
30.93
26.94
22.87
21.13
0 20 40 60 80 100 120
Jal05
NL05
Ver05
Pue05
Chih05
Tab05
Mich05
Guerr05
Son05
Oax05
Sin05
Coah05
HGO05
SLP05
QRT05
Mor05
Dur05
CAMP05
Ags05
QR05
BCS05
Col05
Valor del Índice
2006
100.00
99.57
81.25
62.91
62.82
57.54
57.11
56.25
55.34
52.21
51.33
47.01
46.55
43.52
36.24
36.22
35.03
32.11
28.53
27.62
19.74
19.54
0 20 40 60 80 100 120
Jal06
Ver06
Pue06
Chih06
Son06
Mich06
Guerr06
Oax06
Tab06
Coah06
Sin06
SLP06
NL06
HGO06
QRT06
Dur06
Mor06
Ags06
CAMP06
QR06
Col06
BCS06
Valor del Índice
2007
100.00
98.10
86.82
66.27
63.31
63.29
62.22
61.27
59.20
58.98
53.68
52.16
52.11
46.26
39.04
38.55
32.89
30.80
30.24
28.32
25.43
22.47
0 20 40 60 80 100 120
Jal07
Ver07
Pue07
Chih07
Mich07
Son07
Guerr07
Oax07
Coah07
Sin07
NL06
Tab07
SLP07
HGO07
Dur07
QRT07
QR07
BCS07
CAMP07
Ags07
Mor07
Col07
Valor del Índice
Campeche, Sinaloa, Tabasco y en primer lugar del ranking, Puebla. De hecho,
Campeche y Coahuila se han mantenido en los primeros lugares en los últimos tres
años.
Los estados con mayores problemas de sostenibilidad de sus deudas en
2007 son Quintana Roo, Baja California Sur, San Luis Potosí y de manera
interesante Aguascalientes que resiente ya los efectos de elevados montos de
endeudamiento. Sonora y Baja California Sur se han mantenido de manera
persistente en los últimos lugares de este índice.
Gráfica 7. Índice de Apalancamiento 2005-2007
Fuente: Cálculos propios en base al análisis de factores.
Es notable la alta variabilidad que presenta este índice año con año para el
conjunto de entidades federativas debido a la naturaleza de las variables que
integran a este factor pero en particular a la variable Servicio de la Deuda. Esta
característica hace que el posicionamiento de las entidades sea poco estable año
con año y entre entidades. Por ejemplo, mientras que en 2006 Veracruz y Guerrero
se ubicaba en los últimos niveles de sostenibilidad, para el 2007 estas entidades se
ubicaron en niveles promedio. En este último año cabe destacar la diferencia de
más de 80 puntos entre los estados de Quintana Roo y Puebla con el resto de las
entidades federativas.
Gasto Corriente vs. Ahorro Interno
2005
100.00
98.99
95.05
94.84
90.15
85.10
82.42
79.94
74.78
73.83
72.39
70.01
69.76
67.11
65.44
63.43
60.04
56.84
52.82
46.96
42.36
20.76
0 20 40 60 80 100 120
Chih05
Tab05
CAMP05
Coah05
Oax05
Ver05
Pue05
Mor05
QRT05
Col05
Ags05
QR05
BCS05
Guerr05
Jal05
Mich05
Son05
Sin05
SLP05
HGO05
Dur05
NL05
Valor del Índice
2006
91.83
90.39
88.93
88.29
79.07
78.57
76.56
75.59
71.74
63.63
63.62
56.29
53.76
53.61
52.09
48.58
42.01
41.04
31.19
28.92
100.00
96.59
0 20 40 60 80 100 120
Coah06
Tab06
NL06
Col06
CAMP06
Chih06
Pue06
Ver06
Guerr06
Mor06
Ags06
QRT06
Oax06
BCS06
Sin06
Mich06
QR06
Jal06
Son06
HGO06
SLP06
Dur06
Valor del Índice
2007
100.00
81.47
80.73
80.47
77.74
76.80
68.81
67.88
66.55
58.99
58.80
56.63
52.06
52.04
51.36
48.81
47.94
40.05
38.73
31.25
28.78
20.95
0 20 40 60 80 100 120
Ver07
Coah07
Chih07
CAMP07
Mor07
QR07
BCS07
QRT07
Oax07
Tab07
NL06
Son07
Mich07
Sin07
Guerr07
Col07
SLP07
Jal07
HGO07
Dur07
Pue07
Ags07
Valor del Índice
Como se observó en la sección anterior el cuarto factor es de naturaleza bipolar.
Incrementos de gasto ordinario o menores niveles de ahorro se ven reflejados en
valores positivos del índice, mientras que valores negativos pueden asociarse a
menor gasto ordinario y/o a mayores niveles de ahorro interno. En cualquier caso,
valores menores caracterizan una situación favorable en la entidad federativa
mientras que valores más altos indican que en el estado en cuestión el gasto
corriente es un componente significativo.
Gráfica 8. (In) Sostenibilidad de la Deuda
Gráfica 9. Índice de Gasto Corriente vs. Ahorro
2005
100.00
95.16
94.62
88.18
87.83
86.75
84.17
80.42
77.77
77.65
77.61
73.82
73.40
71.78
68.56
67.41
57.22
56.69
51.55
40.89
37.87
26.70
0 20 40 60 80 100 120
Pue05
Coah05
NL05
Sin05
Tab05
CAMP05
Jal05
Ags05
QRT05
Col05
HGO05
Guerr05
Mich05
Oax05
Mor05
Ver05
SLP05
Dur05
BCS05
Son05
QR05
Chih05
Valor del Índice
2006
100.00
97.34
95.52
95.18
94.98
93.82
92.82
90.88
90.19
90.05
87.59
87.45
87.42
85.13
83.96
83.34
82.49
79.86
75.86
70.21
25.88
14.23
0 20 40 60 80 100 120
Pue06
NL06
Coah06
CAMP06
Chih06
Oax06
QR06
QRT06
Jal06
Dur06
Ags06
Col06
Mich06
Mor06
SLP06
Tab06
HGO06
BCS06
Son06
Sin06
Guerr06
Ver06
Valor del Índice
2007
100.00
91.47
89.38
89.06
87.70
87.62
87.47
84.75
82.96
82.41
82.08
80.94
80.88
79.99
78.53
78.44
78.09
76.65
75.97
71.89
70.71
14.32
0 20 40 60 80 100 120
Pue07
Tab07
Sin07
CAMP07
Coah07
Chih07
Mich07
QRT07
Ver07
Son07
Guerr07
Jal07
Dur07
Mor07
HGO07
Oax07
NL06
Col07
Ags07
SLP07
BCS07
QR07
Valor del Índice
Así para los últimos tres años observamos que Tabasco fue la entidad
federativa con el mayor gasto ordinario en relación con todas los demás estados y
de acuerdo con su propia situación financiera. Esto puede significar también
menores niveles de ahorro interno en relación con otras entidades federativas.
Durango y Colima son entidades que presentan una tendencia similar.
Por su parte Querétaro, Hidalgo y Baja California Sur se han mantenido en
niveles de gasto corriente bajos y/o niveles de ahorro interno (como proporción de
los ingresos fiscales ordinarios) altos.
Índice de Resultados
Al igual que el índice de gasto ordinario anterior, el impacto de las variables que
componen el índice de resultados presenta bipolaridad. Los coeficientes asociados a
los balances financiero y primario son positivos mientras que el coeficiente de
inversión sobre gasto primario ejerce un impacto negativo sobre este índice. Así
valores altos de este índice se asocian a resultados positivos y/o menores niveles
de inversión, mientras que valores bajos pueden asociarse tanto a resultados
negativos como a mayores niveles de inversión.
Así, en el 2007 el estado de Guerrero presentó efectivamente resultados
positivos y una razón inversión sobre gasto primario de las más bajas en toda la
muestra. A este estado siguen Durango, San Luis Potosí y Oaxaca. Por su parte
entidades deficitarias con niveles de inversión relativamente alto se encuentran en
el otro extremo con Veracruz, Michoacán y Aguascalientes encabezando este polo.
En este último caso es importante observar que aún cuando las entidades son
2005
100.00
97.09
89.11
83.32
83.32
83.04
80.12
74.74
73.67
72.95
72.83
65.60
62.59
57.08
54.10
46.78
42.77
40.27
36.30
34.99
34.86
24.34
0 20 40 60 80 100
Tab05
Ver05
SLP05
Col05
Dur05
Mich05
Pue05
Guerr05
Coah05
Sin05
Oax05
Chih05
Jal05
Son05
Mor05
Ags05
BCS05
CAMP05
QR05
NL05
QRT05
HGO05
Valor del Índice
2006
86.22
73.96
71.61
68.21
66.81
65.39
64.00
62.49
62.18
61.37
57.25
53.64
51.73
49.42
41.21
40.77
40.74
39.20
38.70
28.80
18.99
100.00
0 20 40 60 80 100
Tab06
Col06
Mich06
Ver06
NL06
Dur06
Oax06
SLP06
Sin06
Guerr06
Pue06
Jal06
Coah06
Mor06
Chih06
Son06
Ags06
QR06
CAMP06
BCS06
QRT06
HGO06
Valor del Índice
2007
100.00
71.67
68.68
68.27
65.09
64.24
63.28
59.20
57.24
53.99
52.99
52.63
49.61
48.71
47.84
47.06
42.57
41.32
35.86
28.80
21.84
19.38
0 20 40 60 80 100 120
Tab07
Dur07
Guerr07
Col07
SLP07
Jal07
Oax07
Chih07
NL06
Son07
Pue07
Mor07
Ver07
CAMP07
Coah07
Mich07
Sin07
Ags07
BCS07
HGO07
QR07
QRT07
Valor del Índice
deficitarias son al mismo tiempo estados que han invertido proporciones
importantes de recursos.
Gráfica 10. Índice de Resultados vs. Inversión
Índice de Desempeño Financiero Estatal
El desempeño de las finanzas estatales está caracterizado significativamente por los
factores principales calculados en secciones previas. Resulta natural pensar de
hecho que el desempeño financiero está descrito por alguna función lineal de estos
factores:
I=f(Dimensión, Apalancamiento, Sostenibilidad, G. Ordinario, Resultados) (11)
Este índice captura el desempeño financiero de una entidad federativa para
en periodo de tiempo específico.21 De acuerdo a las variables que componen cada
uno de los factores, vemos que un incremento en el score de dimensión aumenta el
valor del índice. Por su parte un alto apalancamiento significa que el estado en
cuestión tiene un menor nivel de endeudamiento total (recuerde que el impacto
individual de las variables de deuda sobre el factor es negativo). Por tanto entre
mayor sea el score de este índice mejor será la posición relativa del estado. De
manera similar, las variables de servicio de la deuda que componen el factor de
insostenibilidad tienen un impacto individual negativo, por lo que un mayor servicio
21 Se excluye el quinto factor debido a que la interpretación no es consistente.
2005
100.00
90.97
89.18
87.33
83.97
83.13
80.77
75.06
69.91
69.63
67.68
66.63
66.45
66.36
66.19
65.62
63.85
63.84
52.36
45.42
45.05
24.19
0 20 40 60 80 100 120
Guerr05
QRT05
Pue05
Jal05
Dur05
Oax05
Ver05
BCS05
Chih05
Mich05
SLP05
Col05
QR05
Sin05
CAMP05
Tab05
Son05
Mor05
Coah05
Ags05
NL05
HGO05
Valor del Índice
2006
100.00
97.16
92.05
81.24
79.04
77.93
76.27
75.53
72.78
72.17
71.35
70.72
70.35
70.16
65.31
63.43
62.59
61.20
60.19
52.65
38.41
15.78
0 20 40 60 80 100 120
Jal06
Guerr06
Pue06
Dur06
Coah06
Ags06
Col06
Mor06
QR06
Sin06
QRT06
Oax06
Son06
HGO06
BCS06
SLP06
Chih06
CAMP06
Mich06
Tab06
Ver06
NL06
Valor del Índice
2007
100.00
97.27
95.10
94.23
87.29
86.90
86.78
86.20
84.69
84.14
83.93
80.89
80.67
80.29
80.10
77.23
60.53
58.53
50.94
23.07
21.37
19.42
0 20 40 60 80 100 120
Guerr07
Oax07
SLP07
Dur07
Chih07
BCS07
Col07
QR07
Mor07
Sin07
QRT07
Tab07
NL06
HGO07
CAMP07
Son07
Pue07
Coah07
Jal07
Ags07
Mich07
Ver07
Valor del Índice
de la deuda (en niveles y como proporción de los ingresos fiscales ordinarios, el
ahorro o las participaciones), se refleja en índices menores. Entre mayor sea el
score final de este índice mejor será la posición relativa del estado. Por los
argumentos señalados en la presentación del índice un valor mayor del factor gasto
ordinario (en contraposición a la inversión estatal) implica una posición menos
ventajosa relativamente. Finalmente, las variables que componen el índice de
resultados (balance primario y financiero e inversión sobre gasto primario) tienen
impactos contrarios. Debido a que las ponderaciones positivas del índice son
mayores que la ponderación asociada a la inversión esperamos que un incremento
del score indique una mejor posición relativa del estado asociada.
Así, proponemos en este estudio la siguiente relación lineal entre las cinco
variables ponderando por la proporción de varianza explicada por cada uno de los
factores:
D’AIRE= w1 x D + w2 x A + w3 x I + w4 x RE — w5 x GO (12)
donde wi con i=(1,2,3,4,5) son ponderaciones, D= Factor de Dimensión, A= Factor
de Apalancamiento, I=Factor de Insostenibilidad, RE= Factor de Resultados y
GO=Factor de Gasto Corriente. Note que esta relación lineal simple esta diseñada
para que incrementos en cada una de las variables tenga un impacto positivo en el
valor final del índice. Así un score ponderado mayor indica un mejor
posicionamiento relativo del estado en cuestión.
Las variables que componen el factor de dimensión inciden positivamente
sobre el valor final del score. Esto incluye tanto a las variables de ingreso (ingreso
total, ingresos fiscales ordinarios o al incremento en el ahorro interno) como a las
variables gasto corriente o incluso deuda. Estas ultimas variables no son
necesariamente buenos atributos de las finanzas públicas, por el contrario pueden
conllevar características adversas. Por tanto este primer indicador debe
interpretarse con cautela debido a que incrementos de D—el factor con mayor
influencia—podrían deberse por ejemplo a mayor gasto corriente o deuda.
Para evitar este problema, es preferible concentrarnos en un indicador de
desempeño más puro que arroje información condensada sobre el nivel de
endeudamiento, su sostenibilidad, la capacidad de generar resultados positivos
(superávits) y al mismo tiempo con menores valores de gasto ordinario:
AIRE= w1 x A + w2 x I + w3 x RE — w4xGO (13)
Mayores niveles de éste índice representan una mejor posición relativa de la
entidad federativa respecto a otros estados. Para ilustrar, las gráficas siguientes
muestran el cálculo de estos índices para los últimos tres años. En primer término
el índice de desempeño simple para el 2007 (ver ecuación 13 y gráfica 11) muestra
que las cinco entidades que mejor desempeño tuvieron en ese año fueron Quintana
Roo, Campeche, Chihuahua, Morelos y Coahuila mientras que las tres entidades
peor posicionadas fueron Aguascalientes, Jalisco, Quintana Roo, Michoacán y
Durango respectivamente. Estas últimas posiciones no se ven afectadas mucho si
escalamos el índice para tomar en cuenta la dimensión financiera del estado (ver
ecuación y gráfica 12 respectivamente). Sin embargo se observa en posiciones
medias y altas que el ranking de algunos estados varía de manera importante. Con
el índice escalado Veracruz pasa a la primera posición en contraste con la novena
posición con el índice simple. Algo similar pasa con varios estados. Esto es
resultado en principio de la ponderación alta que recibe el primer factor y en
particular a la dinámica importante que han tenido los ingresos propios, pero quizá
también los gastos corrientes. En general sin embargo se observa que la mayoría
de los casos tienen saltos que pudieran clasificarse como normales y consistentes
con su propia dimensión financiera.22
Gráfica 11. Índice de Desempeño Financiero Estatal Simple 2005-2007
22 Recuerde también que los datos para el 2007 son preliminares.
2005
100.00
96.61
92.60
89.26
87.96
85.67
84.16
83.74
82.70
81.97
80.53
77.38
76.86
76.36
76.03
75.28
72.31
71.33
68.63
66.45
61.10
59.89
0 20 40 60 80 100 120
CAMP05
QRT05
Pue05
Coah05
Oax05
Jal05
Tab05
Mor05
Guerr05
Ags05
BCS05
Chih05
Ver05
QR05
Col05
Sin05
HGO05
Mich05
NL05
Son05
Dur05
SLP05
Valor del Índice
2006
100.00
98.71
96.62
95.01
93.88
93.82
91.28
90.33
89.86
88.99
85.73
84.52
84.30
80.18
79.06
77.45
75.52
74.84
73.74
72.88
68.09
44.78
0 20 40 60 80 100 120
Coah06
Pue06
CAMP06
QRT06
Chih06
Ags06
Jal06
QR06
Mor06
HGO06
Oax06
Col06
BCS06
Son06
Dur06
NL06
Mich06
Sin06
Tab06
SLP06
Guerr06
Ver06
Valor del Índice
2007
100.00
95.88
93.67
90.19
89.99
88.80
88.45
85.13
83.13
81.99
81.20
80.35
79.64
75.76
73.79
73.20
72.18
69.80
69.27
67.20
63.79
54.41
0 20 40 60 80 100 120
QR07
CAMP07
Chih07
Mor07
Coah07
Sin07
BCS07
Oax07
Ver07
HGO07
Son07
Guerr07
NL06
Pue07
SLP07
Col07
Tab07
Dur07
Mich07
QRT07
Jal07
Ags07
Valor del Índice
Gráfica 12. Índice de Desempeño Financiero Estatal Escalado 2005-2007
IV. Comentarios finales y conclusiones
Usando técnicas de análisis multivariado este artículo explora la situación de las
finanzas públicas estatales en México para el periodo 2001 a 2007. Se encuentra
que la dinámica de las finanzas públicas de las entidades federativas puede ser
descrita confiablemente por solo seis factores principales que explican más del 90%
de la varianza. Se reduce así el trabajo que hubiera significado el análisis de 34
variables financieras a examinar un factor que mide la dimensión de las finanzas
públicas, a un factor de insostenibilidad de la deuda, un factor de resultados, un
factor de apalancamiento y dos factores finales que miden la inversión del estado.
La base de datos para el cálculo de las razones financieras y posteriormente
los factores proviene de FitchRatings, lo que evita inconsistencias en la información
y permite realizar un análisis acerca de los criterios de la calificadora en la
clasificación de distintas entidades federativas. De esta manera, en el análisis
también se verifica si la calificadora agrupa a los estados con características
similares de acuerdo a su calificación crediticia. En general se encuentra que
entidades federativas con características financieras y estadísticas similares no
coinciden con las calificaciones asignadas por esta calificadora. De hecho, las
calificaciones estatales otorgadas con mayor frecuencia tienden a dispersarse y ser
similares a grupos de entidades diversos.
2005
100.00
94.12
89.47
84.29
80.36
80.14
79.58
79.20
78.05
77.36
75.72
69.36
67.89
67.18
64.02
63.77
62.37
58.99
57.51
54.47
51.34
49.16
0 20 40 60 80 100 120
Jal05
Pue05
Ver05
NL05
Oax05
Tab05
QRT05
CAMP05
Coah05
Guerr05
Chih05
Mich05
Mor05
Sin05
Ags05
Son05
HGO05
BCS05
QR05
Col05
SLP05
Dur05
Valor del Índice
2006
100.00
98.74
85.59
84.26
72.14
72.02
70.03
69.24
69.21
68.77
65.90
62.70
61.50
58.45
58.10
57.65
54.68
53.33
53.17
52.40
52.06
48.96
0 20 40 60 80 100 120
Jal06
Pue06
Coah06
Chih06
QRT06
Oax06
CAMP06
Son06
HGO06
Ags06
Mor06
QR06
Mich06
Tab06
NL06
Sin06
Dur06
SLP06
Guerr06
Col06
BCS06
Ver06
Valor del Índice
2007
100.00
95.53
89.42
89.22
88.99
88.32
86.18
84.38
83.69
82.51
82.22
78.31
77.18
76.14
75.36
73.56
72.68
71.34
63.78
59.69
58.98
46.20
0 20 40 60 80 100 120
Ver07
Chih07
Coah07
QR07
Pue07
Sin07
Oax07
Jal07
Son07
Guerr07
CAMP07
NL06
HGO07
BCS07
Mor07
Mich07
SLP07
Tab07
Dur07
Col07
QRT07
Ags07
Valor del Índice
Se dejan fuera del análisis base los casos del Distrito Federal y Estado de
México. El primero por sus circunstancias fiscales especiales y por su tamaño,
mientras que el segundo por contar con una dimensión que desplaza
significativamente el comportamiento de la muestra. La elección de los factores sin
embargo no se ve afectada por la exclusión de estas observaciones que son
consideradas como casos especiales.
Se realiza un análisis geométrico usando gráficos de cargas factoriales que
asocia el valor de los factores estimados. Esto permite entre otros resultados
detectar entidades federativas con dimensiones y niveles de servicio de deuda
consistentes; y aquellas cuyo tamaño no corresponde a los niveles de servicio de la
deuda que erogan cada año. Son de hecho la dimensión y el servicio de la deuda,
seguidas por variables de apalancamiento, los factores que más influyen en la
configuración de las finanzas públicas de las entidades federativas en México. Existe
en promedio estabilidad en las finanzas públicas estatales en México como se indica
por el factor de resultados en donde se observa simetría entre superávits y déficits.
En general hay una tendencia por FitchRatings a otorgar calificaciones mas
bajas (altas) a entidades con dimensiones pequeñas (altas) y con pagos de servicio
de deuda altos (bajos). De nueva cuenta esto hace suponer que el servicio de la
deuda es para FitchRatings un mal atributo de las entidades federativas. La
calificadora parece premiar aquellos estados con servicios de la deuda bajos y
dimensiones altas, mientras se castiga aquellos estados con servicio de la deuda
altos y dimensiones relativamente menores al promedio.
La contribución más importante de este documento sin embargo es la
creación de índices que capturan y resumen el desempeño financiero de las
entidades federativas en México. Los índices individuales ayudan a jerarquizar las
entidades federativas de acuerdo a su dimensión, insostenibilidad de la deuda,
niveles de apalancamiento y resultados. Estos índices permiten al funcionario
estatal identificar de manera rápida cual es su posición relativa con respecto a otros
estados y tomar decisiones de política para ubicarse en mejores posiciones a
mediano plazo. Para el regulador, los índices permiten identificar casos con alta
volatilidad, de acuerdo a su comportamiento en el tiempo, y monitorear la salud de
las finanzas públicas locales. Se calculan finalmente dos índices agregados. El
primero arroja una medida compuesta lineal entre los indicadores de
apalancamiento, servicio de la deuda y resultados, mientras que la otra incluye el
factor de dimensión cuya función es escalar los resultados. En todo caso estos
indicadores constituyen una medida de desempeño financiero de las finanzas
públicas estatales.
Referencias
Everitt (2005). An R and S-Plus Companion to Multivariate Analysis. London, Springer
FitchRatings, “Análisis de Credito”, Finanzas Públicas de los Estados en México, disponible en [url: www.apartados.hacienda.gob.mx/ucef/index.html] Acceso Julio 2008
Christer A. (2005). Multi and Megavariate Data Analysis. Metrics García-Romo, G., Ibarra-Salazar, J. and Sotres-Cervantes, L. (2005). Determinants
of Mexican State Governments Credit Ratings, Draft Paper, Economics Department, Tecnológico de Monterrey.
Hernandez-Trillo, F. (1997), ‘Es Disciplinado el Mercado Crediticio Estatal Mexicano?, Una Arista para el Nuevo Federalismo’, El Trimestre Económico, Vol. 64, pp. 199-219.
Hernandez-Trillo, F., A. Diaz and R. Gamboa (2002), ‘Determinants and Consequences of Bailing-Out States in Mexico’, Eastern Economic Journal, Vol. 28, pp. 365-380.
Hochman, S. and M. Valadez (2004), Using credit ratings can be an effective means of instilling a culture of creditworthiness. In Subnational Capital Markets in Developing Countries: From Theory to Practice, Ed. Mila, F. The World Bank.
Mardia, KV, Kent, JT, and Bibby, JM (1979) Multivariate Analysis. London. Academic Press.
Secretaría de Hacienda y Crédito Público (SHCP) integra desde el 2003 un “Diagnóstico Integral de la Situación Actual de las Haciendas Públicas Estatales y Municipales” en México. Disponible en [url: http://www.apartados.hacienda.gob.mx/ucef/index.html]
Anexo
Tabla A1. Correlación Lineal entre las variables de finanzas públicas estatales. IT IEGO INVB INVI INVP TRIB GCR GPRI CORP BPRI BFIN SDEU SAHO SPAR DEU DAH DPAR DPIB DD DIOD DIM IFOS SIFOS DIFOS AHOIN IEIT GOIFO GTNIFO AHIFO DDIFO DDAI SDAI PIB PIBP RATINGS
IT 1.00 0.20 -0.13 -0.40 0.26 -0.50 0.92 1.00 0.73 0.34 -0.18 0.72 0.41 0.47 0.86 0.35 0.47 0.42 0.85 0.64 -0.09 0.92 0.42 0.42 0.87 0.60 0.38 0.14 -0.15 0.48 0.39 -0.06 -0.15 0.25 -0.02 IEGO 0.20 1.00 0.04 -0.26 0.29 -0.25 0.34 0.20 0.18 0.06 -0.10 0.25 -0.06 0.15 0.38 0.03 0.40 0.23 0.34 0.50 0.10 0.41 0.03 0.23 0.43 0.72 -0.43 -0.29 0.38 0.19 0.02 -0.02 -0.03 0.77 -0.34 INVB -0.13 0.04 1.00 0.35 0.12 0.15 -0.15 -0.12 -0.15 -0.15 -0.03 -0.16 -0.20 -0.14 -0.20 -0.33 -0.19 0.18 -0.20 -0.14 0.03 -0.14 -0.13 -0.22 -0.12 -0.11 -0.13 0.04 0.11 -0.20 -0.29 0.03 -0.28 -0.12 -0.01 INVI -0.40 -0.26 0.35 1.00 0.02 0.51 -0.43 -0.39 -0.61 -0.23 -0.01 -0.32 -0.23 -0.16 -0.40 -0.29 -0.33 -0.25 -0.38 -0.33 -0.23 -0.42 -0.17 -0.28 -0.38 -0.48 -0.44 -0.17 0.19 -0.21 -0.22 -0.08 -0.06 -0.38 -0.07 INVP 0.26 0.29 0.12 0.02 1.00 -0.11 0.24 0.29 0.14 -0.30 -0.34 0.13 0.19 0.06 0.10 0.08 -0.12 -0.06 0.08 0.18 -0.10 0.25 -0.01 -0.10 0.18 0.30 -0.01 0.44 0.01 -0.08 -0.00 -0.03 -0.13 0.25 -0.38 TRIB -0.50 -0.25 0.15 0.51 -0.11 1.00 -0.64 -0.50 -0.78 -0.20 0.13 -0.48 -0.17 -0.21 -0.59 -0.20 -0.34 -0.21 -0.56 -0.54 -0.18 -0.63 -0.18 -0.25 -0.59 -0.59 -0.26 -0.21 0.11 -0.20 -0.15 -0.04 -0.00 -0.53 0.20GCR 0.92 0.34 -0.15 -0.43 0.24 -0.64 1.00 0.92 0.86 0.25 -0.28 0.78 0.38 0.49 0.93 0.36 0.54 0.38 0.90 0.80 -0.09 0.99 0.40 0.41 0.91 0.81 0.36 0.09 -0.18 0.45 0.39 -0.05 -0.09 0.49 -0.21 GPRI 1.00 0.20 -0.12 -0.39 0.29 -0.50 0.92 1.00 0.73 0.26 -0.25 0.72 0.42 0.47 0.85 0.36 0.46 0.41 0.85 0.63 -0.10 0.91 0.41 0.41 0.85 0.61 0.39 0.16 -0.18 0.47 0.40 -0.06 -0.15 0.25 -0.04 CORP 0.73 0.18 -0.15 -0.61 0.14 -0.78 0.86 0.73 1.00 0.17 -0.23 0.62 0.28 0.32 0.73 0.29 0.41 0.26 0.70 0.69 0.02 0.82 0.27 0.29 0.73 0.75 0.65 0.25 -0.30 0.27 0.28 0.03 -0.04 0.44 -0.22 BPRI 0.34 0.06 -0.15 -0.23 -0.30 -0.20 0.25 0.26 0.17 1.00 0.81 0.23 -0.03 0.16 0.32 -0.05 0.26 0.31 0.32 0.22 0.12 0.31 0.21 0.26 0.55 0.07 -0.05 -0.17 0.31 0.27 0.00 0.02 -0.02 0.08 0.23BFIN -0.18 -0.10 -0.03 -0.01 -0.34 0.13 -0.28 -0.25 -0.23 0.81 1.00 -0.29 -0.33 -0.23 -0.26 -0.35 -0.17 -0.04 -0.28 -0.11 0.10 -0.21 -0.15 -0.14 0.06 -0.31 -0.20 -0.13 0.37 -0.18 -0.34 0.05 0.01 -0.14 0.14SDEU 0.72 0.25 -0.16 -0.32 0.13 -0.48 0.78 0.72 0.62 0.23 -0.29 1.00 0.62 0.76 0.81 0.39 0.58 0.45 0.82 0.54 0.03 0.75 0.73 0.52 0.72 0.59 0.21 -0.01 -0.06 0.57 0.44 -0.00 -0.05 0.33 0.01SAHO 0.41 -0.06 -0.20 -0.23 0.19 -0.17 0.38 0.42 0.28 -0.03 -0.33 0.62 1.00 0.64 0.44 0.70 0.35 0.37 0.47 0.12 0.11 0.34 0.77 0.46 0.25 0.16 0.20 0.28 -0.28 0.52 0.64 0.09 0.02 -0.03 0.20SPAR 0.47 0.15 -0.14 -0.16 0.06 -0.21 0.49 0.47 0.32 0.16 -0.23 0.76 0.64 1.00 0.57 0.34 0.46 0.36 0.59 0.29 -0.01 0.47 0.78 0.46 0.44 0.33 0.09 -0.20 0.00 0.55 0.41 -0.43 -0.05 0.19 0.12DEU 0.86 0.38 -0.20 -0.40 0.10 -0.59 0.93 0.85 0.73 0.32 -0.26 0.81 0.44 0.57 1.00 0.49 0.75 0.56 0.99 0.72 0.05 0.93 0.54 0.66 0.88 0.75 0.21 -0.04 -0.07 0.70 0.55 -0.02 -0.05 0.48 -0.01 DAH 0.35 0.03 -0.33 -0.29 0.08 -0.20 0.36 0.36 0.29 -0.05 -0.35 0.39 0.70 0.34 0.49 1.00 0.57 0.45 0.51 0.22 0.21 0.33 0.43 0.66 0.21 0.23 0.20 0.21 -0.38 0.65 0.95 0.06 0.17 0.06 0.28DPAR 0.47 0.40 -0.19 -0.33 -0.12 -0.34 0.54 0.46 0.41 0.26 -0.17 0.58 0.35 0.46 0.75 0.57 1.00 0.77 0.75 0.48 0.42 0.54 0.57 0.95 0.55 0.51 0.03 -0.13 0.13 0.89 0.62 0.14 -0.00 0.34 0.33DPIB 0.42 0.23 0.18 -0.25 -0.06 -0.21 0.38 0.41 0.26 0.31 -0.04 0.45 0.37 0.36 0.56 0.45 0.77 1.00 0.57 0.22 0.52 0.38 0.55 0.81 0.42 0.26 0.02 0.06 0.17 0.77 0.48 0.20 -0.20 0.09 0.45DD 0.85 0.34 -0.20 -0.38 0.08 -0.56 0.90 0.85 0.70 0.32 -0.28 0.82 0.47 0.59 0.99 0.51 0.75 0.57 1.00 0.63 0.04 0.89 0.56 0.67 0.84 0.70 0.21 -0.05 -0.07 0.74 0.58 -0.04 -0.05 0.42 0.05DIOD 0.64 0.50 -0.14 -0.33 0.18 -0.54 0.80 0.63 0.69 0.22 -0.11 0.54 0.12 0.29 0.72 0.22 0.48 0.22 0.63 1.00 -0.07 0.84 0.17 0.30 0.79 0.85 0.13 -0.06 -0.06 0.21 0.17 -0.03 -0.04 0.65 -0.44 DIM -0.09 0.10 0.03 -0.23 -0.10 -0.18 -0.09 -0.10 0.02 0.12 0.10 0.03 0.11 -0.01 0.05 0.21 0.42 0.52 0.04 -0.07 1.00 -0.09 0.27 0.48 -0.03 -0.02 -0.03 0.21 0.22 0.31 0.14 0.38 0.03 -0.01 0.36IFOS 0.92 0.41 -0.14 -0.42 0.25 -0.63 0.99 0.91 0.82 0.31 -0.21 0.75 0.34 0.47 0.93 0.33 0.54 0.38 0.89 0.84 -0.09 1.00 0.37 0.41 0.94 0.83 0.26 0.06 -0.13 0.44 0.35 -0.05 -0.09 0.54 -0.24 SIFOS 0.42 0.03 -0.13 -0.17 -0.01 -0.18 0.40 0.41 0.27 0.21 -0.15 0.73 0.77 0.78 0.54 0.43 0.57 0.55 0.56 0.17 0.27 0.37 1.00 0.62 0.37 0.20 0.08 0.03 0.05 0.66 0.46 0.18 -0.08 0.02 0.34DIFOS 0.42 0.23 -0.22 -0.28 -0.10 -0.25 0.41 0.41 0.29 0.26 -0.14 0.52 0.46 0.46 0.66 0.66 0.95 0.81 0.67 0.30 0.48 0.41 0.62 1.00 0.42 0.31 0.04 -0.03 0.10 0.95 0.69 0.15 0.01 0.15 0.50AHOIN 0.87 0.43 -0.12 -0.38 0.18 -0.59 0.91 0.85 0.73 0.55 0.06 0.72 0.25 0.44 0.88 0.21 0.55 0.42 0.84 0.79 -0.03 0.94 0.37 0.42 1.00 0.76 0.17 -0.05 0.11 0.44 0.25 -0.03 -0.10 0.52 -0.17 IEIT 0.60 0.72 -0.11 -0.48 0.30 -0.59 0.81 0.61 0.75 0.07 -0.31 0.59 0.16 0.33 0.75 0.23 0.51 0.26 0.70 0.85 -0.02 0.83 0.20 0.31 0.76 1.00 0.13 -0.07 -0.01 0.27 0.22 -0.01 -0.03 0.81 -0.46 GOIFO 0.38 -0.43 -0.13 -0.44 -0.01 -0.26 0.36 0.39 0.65 -0.05 -0.20 0.21 0.20 0.09 0.21 0.20 0.03 0.02 0.21 0.13 -0.03 0.26 0.08 0.04 0.17 0.13 1.00 0.32 -0.53 0.04 0.20 0.01 -0.01 -0.17 0.07GOTNEIFO 0.14 -0.29 0.04 -0.17 0.44 -0.21 0.09 0.16 0.25 -0.17 -0.13 -0.01 0.28 -0.20 -0.04 0.21 -0.13 0.06 -0.05 -0.06 0.21 0.06 0.03 -0.03 -0.05 -0.07 0.32 1.00 -0.38 -0.08 0.08 0.37 -0.05 -0.28 0.04AHOINFO -0.15 0.38 0.11 0.19 0.01 0.11 -0.18 -0.18 -0.30 0.31 0.37 -0.06 -0.28 0.00 -0.07 -0.38 0.13 0.17 -0.07 -0.06 0.22 -0.13 0.05 0.10 0.11 -0.01 -0.53 -0.38 1.00 0.07 -0.35 0.06 -0.18 0.14 -0.00 DDIFO 0.48 0.19 -0.20 -0.21 -0.08 -0.20 0.45 0.47 0.27 0.27 -0.18 0.57 0.52 0.55 0.70 0.65 0.89 0.77 0.74 0.21 0.31 0.44 0.66 0.95 0.44 0.27 0.04 -0.08 0.07 1.00 0.75 0.03 -0.01 0.10 0.50DDAI 0.39 0.02 -0.29 -0.22 -0.00 -0.15 0.39 0.40 0.28 0.00 -0.34 0.44 0.64 0.41 0.55 0.95 0.62 0.48 0.58 0.17 0.14 0.35 0.46 0.69 0.25 0.22 0.20 0.08 -0.35 0.75 1.00 -0.02 0.15 0.04 0.32SDEUAI -0.06 -0.02 0.03 -0.08 -0.03 -0.04 -0.05 -0.06 0.03 0.02 0.05 -0.00 0.09 -0.43 -0.02 0.06 0.14 0.20 -0.04 -0.03 0.38 -0.05 0.18 0.15 -0.03 -0.01 0.01 0.37 0.06 0.03 -0.02 1.00 -0.04 -0.10 0.12PIB -0.15 -0.03 -0.28 -0.06 -0.13 -0.00 -0.09 -0.15 -0.04 -0.02 0.01 -0.05 0.02 -0.05 -0.05 0.17 -0.00 -0.20 -0.05 -0.04 0.03 -0.09 -0.08 0.01 -0.10 -0.03 -0.01 -0.05 -0.18 -0.01 0.15 -0.04 1.00 0.03 0.04PIBPERC 0.25 0.77 -0.12 -0.38 0.25 -0.53 0.49 0.25 0.44 0.08 -0.14 0.33 -0.03 0.19 0.48 0.06 0.34 0.09 0.42 0.65 -0.01 0.54 0.02 0.15 0.52 0.81 -0.17 -0.28 0.14 0.10 0.04 -0.10 0.03 1.00 -0.49 RATINGS -0.02 -0.34 -0.01 -0.07 -0.38 0.20 -0.21 -0.04 -0.22 0.23 0.14 0.01 0.20 0.12 -0.01 0.28 0.33 0.45 0.05 -0.44 0.36 -0.24 0.34 0.50 -0.17 -0.46 0.07 0.04 -0.00 0.50 0.32 0.12 0.04 -0.49 1.00
Tabla A.2. Factores, Cargas Factoriales y Varianzas incluyendo a Distrito Federal y Estado de México
Variable 1 2 3 4 5 6 Communality
IFOS 0.963 0.151 -0.000 -0.054 -0.043 -0.122 0.971
GCR 0.952 0.190 0.067 -0.070 -0.045 -0.145 0.975
AHOIN 0.921 0.164 -0.276 0.020 -0.022 -0.085 0.960
IT 0.921 0.181 -0.044 -0.131 0.007 -0.116 0.914
GPRI 0.919 0.177 0.034 -0.138 0.013 -0.114 0.909
DEU 0.895 0.298 -0.000 -0.193 -0.107 -0.061 0.943
DD 0.870 0.333 0.005 -0.214 -0.107 -0.045 0.928
SDEU 0.666 0.657 0.060 -0.055 -0.061 -0.079 0.892
SIFOS 0.230 0.893 -0.070 -0.231 -0.009 -0.021 0.910
SPAR 0.343 0.868 0.042 -0.001 -0.078 0.010 0.878
SAHO 0.174 0.697 0.133 -0.592 -0.015 -0.121 0.898
BFIN -0.201 -0.145 -0.952 0.143 -0.007 -0.027 0.988
BPRI 0.309 0.100 -0.935 0.034 -0.068 -0.051 0.988
DAH 0.239 0.219 0.148 -0.886 -0.189 -0.086 0.955
INVB -0.067 -0.066 0.063 0.148 0.964 0.155 0.989
INVI -0.300 -0.050 0.075 0.109 0.181 0.923 0.994
Variance 6.8665 2.9035 1.9231 1.3742 1.0405 0.9831 15.0908
Var 0.429 0.181 0.120 0.086 0.06 0.061 0.943
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