Determinantes del Tipo de Cambio Real Efectivo de Uruguay: Un Enfoque desde el Modelo Mundell-Fleming

1. Introducción

Este estudio investiga los determinantes del Tipo de Cambio Real Efectivo (TCR) de corto plazo de Uruguay utilizando un marco ampliado de Mundell-Fleming. Uruguay representa un caso de estudio convincente como una economía pequeña y abierta con un régimen de tipo de cambio flotante, que ha navegado por una turbulencia económica regional significativa, particularmente la crisis financiera de 2002 vinculada a Argentina. La investigación aborda un vacío en la literatura al analizar sistemáticamente cómo variables macroeconómicas clave—específicamente la tasa de préstamo de EE.UU. (USLR), la oferta monetaria doméstica (M2), la inflación (IPC) y la tasa de interés mundial (WIR)—impactan las fluctuaciones del TCR. Comprender estas dinámicas es crucial para formular respuestas de política monetaria y fiscal efectivas ante la volatilidad del tipo de cambio.

2. Revisión de la Literatura

El artículo se sitúa dentro del extenso cuerpo de trabajo sobre el modelo Mundell-Fleming, una piedra angular de la macroeconomía de economía abierta. Señala que, si bien el modelo ha sido extendido y probado en varios contextos, los hallazgos pueden diferir según las estructuras económicas y los regímenes de política. La revisión destaca estudios relevantes sobre las respuestas de política a los shocks de flujos de capital en mercados emergentes, citando intervenciones como las operaciones esterilizadas de divisas. Hace referencia a trabajos específicos sobre la combinación de políticas de Uruguay, incluido el enfoque de activos y pasivos, que se ha argumentado que mejora el funcionamiento del mercado cambiario. Esto establece el contexto teórico y empírico para la investigación actual.

3. Metodología y Datos

El análisis emplea un modelo de regresión lineal para estimar la relación entre el TCR de Uruguay y las variables independientes seleccionadas (USLR, M2, IPC, WIR). Para abordar problemas potenciales comunes en los datos económicos de series de tiempo, como la autocorrelación y la heterocedasticidad, el modelo utiliza errores estándar de Newey-West, que proporcionan estimaciones consistentes incluso en presencia de estos problemas. El período y las fuentes de datos, aunque no se detallan exhaustivamente en el extracto proporcionado, típicamente involucrarían datos de series de tiempo trimestrales o mensuales de fuentes como el Banco Central del Uruguay, la Reserva Federal e instituciones financieras internacionales.

4. Resultados Empíricos y Análisis

Los hallazgos empíricos clave son claros y se alinean con las predicciones centrales del modelo Mundell-Fleming para un régimen de tipo de cambio flotante:

• Tasa de Préstamo de EE.UU. (USLR): Un aumento conduce a una depreciación del TCR de Uruguay. Esto es consistente con las presiones de salida de capitales, ya que las tasas más altas en EE.UU. atraen inversiones lejos de Uruguay.
• Oferta Monetaria Doméstica (M2): Una política monetaria expansiva (aumento de M2) se asocia con la depreciación del TCR, en línea con la predicción del modelo de tasas de interés más bajas y salidas de capital.
• Inflación (IPC): Una mayor inflación doméstica erosiona la competitividad, lo que lleva a la depreciación del TCR.
• Tasa de Interés Mundial (WIR): Se encontró que no tiene un impacto estadísticamente significativo en el TCR de Uruguay en esta especificación del modelo.

Los resultados subrayan la sensibilidad del tipo de cambio de Uruguay a la política monetaria de EE.UU. y a las condiciones macroeconómicas domésticas.

5. Conclusión y Recomendaciones de Política

El estudio concluye que el modelo Mundell-Fleming proporciona un marco válido para comprender los movimientos del TCR de corto plazo en Uruguay. Con base en los hallazgos, los autores ofrecen asesoramiento de política específico para las autoridades uruguayas que enfrentan presiones de depreciación del Peso:

1. Ajustar la Política Monetaria: Para contrarrestar las presiones inflacionarias y apoyar la moneda.
2. Controlar la Inflación: Un objetivo principal para mantener la competitividad externa.
3. Ajustar las Estrategias Fiscales: Medidas complementarias para apoyar el ajuste monetario.
4. Impulsar las Exportaciones: Mejorar la balanza comercial para generar entradas de divisas y apoyar el TCR.

6. Análisis Original y Revisión Crítica

7. Marco Técnico y Especificación del Modelo

El modelo econométrico central se especifica como una regresión lineal:

$\text{TCR}_t = \beta_0 + \beta_1 \text{USLR}_t + \beta_2 \text{M2}_t + \beta_3 \text{IPC}_t + \beta_4 \text{WIR}_t + \epsilon_t$

Donde:

• $\text{TCR}_t$: Índice del Tipo de Cambio Real Efectivo para Uruguay en el momento $t$.
• $\text{USLR}_t$: Tasa de préstamo de los Estados Unidos.
• $\text{M2}_t$: Oferta monetaria amplia de Uruguay.
• $\text{IPC}_t$: Índice de Precios al Consumidor para Uruguay (medida de inflación).
• $\text{WIR}_t$: Un proxy para la tasa de interés global (por ejemplo, el rendimiento del Tesoro de EE.UU. o un índice de tasa global).
• $\epsilon_t$: El término de error, que se supone potencialmente heterocedástico y autocorrelacionado.

Se espera que los parámetros ($\beta_1, \beta_2, \beta_3$) sean negativos, lo que indica una depreciación del TCR tras un aumento en estas variables. Se utiliza el estimador de matriz de covarianza de Newey-West para calcular errores estándar robustos, corrigiendo la autocorrelación hasta un retraso especificado $m$: $\hat{\Omega}_{NW} = \hat{\Gamma}_0 + \sum_{j=1}^{m} w(j, m) (\hat{\Gamma}_j + \hat{\Gamma}_j')$, donde $\hat{\Gamma}_j$ es la matriz de autocovarianza muestral en el retraso $j$.

8. Resultados Experimentales e Interpretación

Los resultados reportados se pueden resumir conceptualmente en la siguiente tabla:

Implicación del Gráfico: Un gráfico hipotético de series de tiempo probablemente mostraría que el índice TCR de Uruguay se mueve inversamente a la USLR y al IPC doméstico. Los períodos de aumento de las tasas en EE.UU. (por ejemplo, 2004-2006, 2016-2018) coincidirían con una presión a la baja sobre el TCR, mientras que los períodos de alta inflación doméstica exacerbarían esta tendencia. El gráfico demostraría visualmente el alto poder explicativo de estas dos variables, con la línea de la WIR mostrando poca co-movimiento.

9. Marco Analítico: Aplicación de un Caso de Estudio

Caso: Análisis de una Potencial Depreciación del Peso en 2024

Escenario: La Reserva Federal de EE.UU. señala una postura más agresiva debido a una inflación persistente, lo que lleva a los mercados a anticipar un aumento de 100 puntos básicos en la USLR durante el próximo año. Simultáneamente, el crecimiento de la oferta monetaria doméstica de Uruguay se mantiene por encima del objetivo, y la inflación del IPC está en 8% (por encima del rango objetivo del banco central).

Aplicación del Modelo:

1. Entrada de Variables: USLR ↑, M2 ↑, IPC ↑, WIR (se asume estable).
2. Predicción del Modelo: Los tres impulsores significativos apuntan hacia la depreciación del TCR. El efecto combinado sería fuertemente negativo para el valor real del Peso.
3. Simulación de Política:
   • Línea Base (Sin Cambio de Política): El modelo predice una depreciación significativa del TCR, empeorando los costos de importación y potencialmente alimentando una mayor inflación.
   • Respuesta de Política 1 (Ajustar la Política Monetaria): El banco central sube agresivamente las tasas de interés, reduciendo el crecimiento de M2. Esto compensaría parcialmente el efecto de la USLR, moderando la depreciación predicha.
   • Respuesta de Política 2 (Consolidación Fiscal): El gobierno reduce su déficit, disminuyendo la demanda agregada y la presión inflacionaria (IPC ↓). Esto mitigaría aún más las presiones de depreciación.

Este caso demuestra cómo el modelo sirve como un marco cuantitativo para realizar pruebas de estrés de las opciones de política ante shocks externos.

10. Aplicaciones Futuras y Direcciones de Investigación

El marco establecido aquí puede extenderse en varias direcciones impactantes:

• Modelos No Lineales y de Cambio de Régimen: Incorporar efectos de umbral o modelos de cambio de Markov para dar cuenta de diferentes regímenes de política monetaria o períodos de crisis versus tranquilos, similar a los enfoques utilizados en el estudio de las crisis financieras asiáticas.
• Incorporación de Canales Financieros: Agregar variables para la aversión al riesgo global (por ejemplo, el índice VIX), los diferenciales de crédito soberano o los datos de flujos de capital para capturar mejor el canal financiero de la determinación del tipo de cambio, como se destaca en la literatura sobre el "Ciclo Financiero Global".
• Aumento con Aprendizaje Automático: Usar el modelo lineal como línea base y comparar su desempeño predictivo con técnicas de aprendizaje automático (por ejemplo, Bosques Aleatorios, Gradient Boosting) que pueden capturar interacciones complejas y no lineales entre un conjunto más grande de determinantes potenciales.
• Análisis Comparativo Regional: Aplicar el mismo modelo a otras economías pequeñas y abiertas en América Latina (por ejemplo, Paraguay, Perú) para identificar impulsores comunes e idiosincrasias específicas de cada país, construyendo un kit de herramientas de evaluación de riesgo regional.
• Integración de Reglas de Política: Incrustar las relaciones estimadas dentro de un modelo simple de equilibrio general estocástico dinámico (DSGE) para Uruguay para simular los efectos a mediano plazo de diferentes reglas de política monetaria en la estabilidad del tipo de cambio.

11. Referencias

1. Al Faisal, M. A., & Islam, D. (Año). [Trabajo relevante sobre capacidad de absorción de shocks]. Journal of International Economics.
2. Bucacos, E., et al. (Año). Intervención esterilizada y enfoque de activos y pasivos en Uruguay. Documento de Trabajo del Banco Central del Uruguay.
3. Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL). (2023). Estudio Económico de América Latina y el Caribe 2023.
4. Hayashi, F. (2000). Econometría. Princeton University Press.
5. Fondo Monetario Internacional (FMI). (2022). Informe Anual sobre Acuerdos y Restricciones Cambiarias (AREAER).
6. Mundell, R. A. (1963). Capital mobility and stabilization policy under fixed and flexible exchange rates. Canadian Journal of Economics and Political Science.
7. Rey, H. (2015). Dilemma not trilemma: The global financial cycle and monetary policy independence. NBER Working Paper No. 21162.
8. Banco de Pagos Internacionales (BIS). (2019). Informe Económico Anual - Capítulo III: El dólar, el crédito bancario y la estabilidad financiera global.