Publicaciones

Este artículo estudia reglas fi scales sencillas para estabilizar la deuda pública frente a perturbaciones de demanda asimétricas para un país perteneciente a una unión monetaria. Comparamos reglas que ajustan los impuestos con otras que ajustan el gasto público. Aunque podría parecer imposible ajustar rápida y fl exiblemente el gasto público, por razones institucionales o de información, describimos una manera concreta de hacerlo: determinar los salarios públicos y las transferencias sociales en una unidad de cuenta alternativa, y delegar la valoración de este numerario a una autoridad fi scal independiente.
Para estudiar estas reglas fi scales, construimos un modelo dinámico y estocástico de equilibrio general de una economía pequeña y abierta en una unión monetaria, con rigideces nominales y emparejamiento aleatorio en el mercado laboral. Utilizando el modelo, comparamos las fl uctuaciones de la economía bajo varias reglas fi scales que conllevan la misma reducción en la desviación estándar de la deuda pública. Según nuestras simulaciones, en comparación con reglas basadas en ajustes impositivos, una regla que estabiliza el presupuesto a base de ajustar los salarios públicos y las transferencias reduce las fl uctuaciones del consumo, del empleo, y de los salarios reales después de impuestos en los sectores privado y público. De esta manera, acerca la economía de mercado a la solución que escogería un planifi cador social.

Este trabajo utiliza información desagregada de los balances de las entidades bancarias españolas desde 1995 hasta 2009 para estimar el efecto del crecimiento del capital bancario sobre la evolución del crédito a empresas, distinguiéndose entre el efecto de cambios efectivos y anticipados en el capital. Con el fin de aislar el efecto de factores asociados a la oferta de crédito, se utilizan los cambios en el capital bancario que están vinculados a la exposición histórica de cada entidad al sector de promoción inmobiliaria (aproximada por el promedio de la exposición e el período 1995-1997) así como a su interacción con el precio de la vivienda en las provincias en las que operan las entidades bancarias. Con el fin de acomodar la heterogeneidad en la solvencia de la demanda de crédito, se incluyen en las especificaciones efectos fijos de industria y año. Los resultados sugieren, en primer lugar, que las entidades tradicionalmente más expuestas al sector de promoción inmobiliaria experimentaron en 2009 un menor crecimiento de su capital y, después de 2008, un mayor crecimiento de la tasa de morosidad. En segundo lugar, estas entidades redujeron su oferta de crédito a sectores no relacionados con la construcción, si bien la magnitud de dicha reducción fue limitada. Los resultados sugieren que las entidades que experimentaron disminuciones en su capital -o que lo aumentaron en menor medida que lo exigido por los mercados financieros- contrajeron su oferta de crédito, aunque de forma modesta. La pequeña magnitud del efecto puede deberse a la debilidad de la demanda de crédito durante la recesión.

Examinamos las propiedades en pequeña muestra de modelos dinámicos factoriales de pequeña escala frente a modelos de dimensiones grandes. Nuestro análisis de Montecarlo revela que los modelos de pequeña escala se ajustan mejor en la estimación de los factores y predicen mejor cuando existen altos niveles de correlación entre los errores idiosincráticos de la series que pertenecen a la misma categoría económica, cuando existe una sobrerrepresentación de una determinada categoría y, especialmente, cuando existe alta persistencia del factor común o de los errores idiosincráticos. Usando un panel de 147 indicadores económicos para EEUU, que se clasifican en 13 categorías, mostramos que un modelo dinámico de pequeña escala con una sola serie por categoría da mejor resultado en predicción que usar todos los indicadores.

Se propone un modelo econométrico basado en fundamentales para el cambio semanal del tipo de cambio del euro frente al dólar con la característica diferencial de mezclar variables con diferentes frecuencias. El modelo obtiene buenas predicciones en la muestra, y, lo que es más importante, mejoras en predicción fuera de la muestra a horizontes entre una semana y un mes. Específicamente, obtenemos mejoras estadísticamente significativas frente al difícil de batir paseo aleatorio, usando las medidas tradicionales basadas en error de predicción cuadrático medio a todos los horizontes. Las ganancias son mayores cuando utilizamos la métrica basada en la dirección del cambio, que tiene más sentido económico en un modelo como este. Con esta medida, nuestro modelo predice los movimientos alcistas y bajistas del tipo de cambio mucho mejor que un modelo basado en igual probabilidad de bajadas y subidas.

En este trabajo analizamos cómo la información proveniente de varios indicadores económicos puede utilizarse en un modelo de factores dinámicos con estructura de cadenas de Markov para identificar puntos de giro del ciclo económico. Primero comparamos cómo un modelo con una completa especificación no lineal (una sola etapa) predice los puntos de giro en comparación con un modelo donde se estima un modelo de factores dinámicos lineal y luego se computan las probabilidades de cambio de régimen usando un modelo estándar univariante al factor (dos etapas). Segundo, analizamos el hecho de incrementar nuestro conjunto de información y de dónde proviene la ganancia de incrementar el número de las variables consideradas en el modelo. Nuestros resultados sugieren que, pese a que estimar el modelo en un solo paso es mejor que estimarlo en varias etapas, la ganancia marginal disminuye cuanto mejor sean los indicadores utilizados y más variables se utilicen en la estimación del signo no lineal. Usando las cuatro series que constituyen el índice coincidente de Stock y Watson, ilustramos este resultado para la economía de EEUU.

Este artículo combina un modelo de elección discreta para la demanda de acceso residencial a la red telefónica local y un modelo de regulación óptima de precios para estimar los pesos que los reguladores estatales asocian al bienestar de consumidores con distintos niveles de renta y localización geográfica. En media, no se encuentra evidencia de un sesgo a favor de los consumidores rurales, pero sí de que el peso asociado al bienestar de los consumidores de renta baja puede variar como una función de las proporciones de población rural y en situación de pobreza, así como de las características políticas del regulador. También mido las consecuencias en el bienestar social de la desviación con respecto al criterio de maximización del bienestar de los consumidores y de desconectar precios y costes.