terminos de intercambio cepal.pdf

5/19/2018 Terminos de intercambio CEPAL.pdf

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Comisin Econmica para

Amrica Latina y el Caribe

JOSE ANTONIO OCAMPO

Secretario Ejecutivo

REYNALDO BAJRAJ

Secretario Ejecutivo Adjunto


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LC/G. 2200-P Abril 2003

Publicacin de las Naciones Unidas

ISSN versin impresa 0252 0257

ISSN versin electrnica 1682 0908 / ISBN 92-1-322146-0

La Secretara de la Comisin Econmica para Amrica Latina y el Caribe prepara la REVISTADELA CEPAL. Lasopiniones expresadas en los artculos firmados son las de los autores y no reflejan necesariamente los puntos devista de la organizacin. Las denominaciones empleadas y la forma en que aparecen presentados los datos noimplican, de parte de la Secretara, juicio alguno sobre la condicin jurdica de pases, territorios, ciudades ozonas, o de sus autoridades, ni respecto de la delimitacin de sus fronteras o lmites.

La Revista de la CEPALse publica en espaol e ingls tres veces al ao.El valor de la suscripcin anual para el ao 2003 es de 30 dlares la versin en espaol y de 35 dlares laversin en ingls. El precio del ejemplar suelto en uno u otro idioma es de 15 dlares, ms gastos de envo.La suscripcin por dos aos (2003-2004) vale 50 dlares la versin espaola y 60 dlares la versin inglesa.El formulario de suscripcin se encuentra inmediatamente antes de las Publicaciones recientes de la CEPAL.

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Copyright Naciones Unidas 2003Todos los derechos estn reservados

Impreso en Santiago de Chile


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NUMERO 79

ABRIL 2003

SANTIAGO DE CHILE

OSCAR ALTIMIR

Dir ec to r

C E P A L

comisin

econmica

para

amrica latina

y el caribe

R e v i s t a

de la


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Notas explicativasEn los cuadros de la presente publicacin se han empleado

los siguientes signos

Tres puntos indican que los datos faltan o no constan por separado.

La raya indica que la cantidad es nula o despreciable.

Un espacio en blanco en un cuadro indica que el concepto de que se trata no es aplicable.

Un signo menos indica dficit o disminucin, salvo que se especifique otra cosa.

. El punto se usa para separar los decimales.

/ La raya inclinada indica un ao agrcola o fiscal, p. ej., 2001/2002

- El guin puesto entre cifras que expresan aos, p. ej., 2001-2002, indica que se trata de todoel perodo considerado, ambos aos inclusive.

Salvo indicacin contraria, la palabra toneladasse refiere a toneladas mtricas, y la palabra d-

lares, a dlares de los Estados Unidos. Las tasas anuales de crecimiento o variacin corresponden atasas anuales compuestas. Debido a que a veces se redondean las cifras, los datos parciales y losporcentajes presentados en los cuadros no siempre suman el total correspondiente.

Orientaciones para los colaboradoresde la Revista de la CEPAL

La Direccin de la Revista tiene inters permanente en estimular la publicacin de artculos queanalicen el desarrollo econmico y social de Amrica Latina y el Caribe. Con este propsito enmente y con el objeto de facilitar la presentacin, consideracin y publicacin de los trabajos, hapreparado la informacin y orientaciones siguientes que pueden servir de gua a los futuros colabo-radores.

El envo de un artculo supone el compromiso por parte del autor de no someterlo simult-neamente a la consideracin de otras publicaciones peridicas.

Los trabajos deben enviarse en su original espaol, francs, ingls o portugus, y serntraducidos al idioma que corresponda por los servicios de la CEPAL.

Se deber acompaar un extracto del artculo (de alrededor de 150 palabras), en que sesinteticen sus propsitos y conclusiones principales. Este extracto ser publicado en la pgina depresentacin de la CEPAL en la Internet.

La extensin total de los trabajos incluyendo extracto, notas y bibliografa, si la hubiereno deber exceder de 10 000 palabras, pero tambin se considerarn artculos ms breves.

El artculo deber enviarse con una copia, acompaado de un disquete en Word paraWindows 95 98, aRevista de la CEPAL,Casilla 179-D, Santiago de Chile; de no haber disquete, seruega enviar dos ejemplares en papel. Tambin puede enviarse por correo electrnico a: [email protected].

Los cuadros, grficos, ecuaciones y otros elementos insertados en el texto de los artculos

debern venir en programa Word (excluido Picture), o en programa Excel. Toda colaboracin deber venir precedida de una hoja en la que aparezca claramente, ademsdel ttulo del trabajo, el nombre del autor, su afiliacin institucional, nacionalidad, direccin, fax,telfono y correo electrnico.

Se recomienda limitar las notas a las estrictamente necesarias. Asimismo, se recomienda restringir el nmero de cuadros y grficos al indispensable, evitan-

do su redundancia con el texto. En el caso de los grficos, stos deben ser confeccionados teniendoen cuenta que se publicarn en blanco y negro. Finalmente, deber indicarse la ubicacin en el textode cuadros y grficos, pero incluirlos separadamente al final.

Recomendacin especial merece la bibliografa, que no debe extenderse innecesariamente. Sesolicita consignar con exactitud, en cada caso, toda la informacin necesaria (nombre del o losautores, ttulo completo y subttulo cuando corresponda, editor, ciudad, mes y ao de publicaciny si se trata de una serie, indicar el ttulo y el nmero del volumen o la parte correspondiente, etc.).

La Direccin de la Revista se reserva el derecho de encargar la revisin y los cambioseditoriales que requieran los artculos, incluyendo los ttulos de stos.

Los autores recibirn una suscripcin anual de cortesa, ms 30 separatas de su artculo enespaol y 30 en ingls, cuando aparezca la publicacin en uno y otro idioma.


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R E V I S T A D E L A C E P A L 7 9

A B R I L 2 0 0 3

S U M A R I O

Los trminos de intercambio de los productos bsicos en el siglo XX 7Jos Antonio Ocampo y Mara ngela Parra

Persistencia de las modalidades de especializacin exportadora deAmrica Central 37Klaus Lindegaard y Leiner Vargas

Micro, pequeas y medianas empresas en Amrica Latina 53Emilio Zevallos V.

Responsabilidad en la gestin de los programas gubernamentalesde fomento de las pequeas y medianas empresas 71Mario Castillo y Roy C. Nelson

La CEPAL, las empresas transnacionales y la bsqueda de unaestrategia de desarrollo latinoamericana 85Daniel Kerner

Respuestas de poltica a los problemas de pobreza y desigualdaden el mundo en desarrollo 101Albert Berry

Ampliacin de la cobertura de los sistemas de pensiones

en Amrica Latina 117Luis Felipe Jimnez y Jssica Cuadros

La reforma del sistema de pensiones en Europa en el deceniode 1990: lecciones para Amrica Latina 133Louise Fox y Edward Palmer

El impacto de la crisis argentina en el bienestar de los hogares 151Ariel Fiszbein, Paula Ins Giovagnoli e Isidro Adriz

Los determinantes del reciente ingreso de bancos extranjeros a Brasil 169Luiz Fernando Rodrigues de Paula

La Revista en Internet 189

Publicaciones recientes de la CEPAL 191


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R E V I S T A D E L A C E P A L 7 9 A B R I L 2 0 0 3

LOS TERMINOS DE INTERCAMBIO DE LOS PRODUCTOS BASICOS EN EL SIGLO XX JOSE ANTONIO OCAMPO Y MARIA ANGELA PARRA

7

A B R I L 2 0 0 3

Los trminos deintercambio de losproductos bsicos

en el siglo XX

Jos Antonio OcampoSecretario Ejecutivo

de la CEPAL

[email protected]

Mara ngela ParraAsesora del Secretario Ejecutivo

de la CEPAL

[email protected]

Este artculo examina la evolucin de los trminos de inter-

cambio entre productos bsicos y manufacturas en los aos

1900 a 2000. Un anlisis estadstico de las series de precios

relativos de 24 productos bsicos y ocho ndices muestra que

hubo un deterioro marcado de los trminos de intercambio de

trueque a lo largo del siglo XX, pero que este deterioro no fue

continuo, ni tampoco homogneo entre productos. Segn se

muestra aqu, las profundas transformaciones que enfrent la

economa mundial alrededor de 1920 y de 1980 se tradujeron

en un deterioro escalonado, que se reflej a largo plazo en una

cada cercana al 1% anual de los ndices agregados de los pre-

cios relativos de las materias primas.

R E V I S T A D E L A C E P A L 7 9


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IIntroduccin

Este artculo examina la evolucin de los trminos deintercambio internacionales de los productos bsicos ala luz de la evidencia emprica reciente. El anlisis sedivide en nueve secciones. La seccin II resume sucin-tamente los fundamentos tericos de lo que se conocecomo la hiptesis de Prebisch-Singer. La seccin IIIpresenta de la manera ms simple posible la evidenciaen torno a la evolucin de los precios relativos (o tr-minos de intercambio de trueque) de los productos b-sicos frente a las manufacturas. La seccin IV analizala estructura autorregresiva de las series, para luego, enla V, evaluar la posible existencia de cambios estructu-rales. La seccin VI considera, a partir del anlisis delas dos secciones precedentes, la dinmica de las series.La seccin VII retoma la evolucin de las series esta-

cionarias y revela la existencia de dos cambios sustan-ciales, en 1921 y 1979. La seccin VIII examina breve-mente la persistencia de las perturbaciones (shocks) enel corto y mediano plazo. Por ltimo, en la seccin IXse presenta una interpretacin de los resultados.

El anlisis emprico utiliza las series de preciosde veinticuatro productos bsicos, siete ndices cons-truidos por Grilli y Yang (1988) actualizados hastael ao 2000 empleando la metodologa original de es-tos autores, para as poder incluir en el anlisis el con-

junto del siglo pasado y, como ndice alternativo, elndice de precios de productos bsicos (commodities) in-dustriales de la revista The Economist. En la seccin IIIse vern en detalle los productos analizados y la com-posicin de los ndices.

IILa hiptesis Prebisch-Singer

La tesis sobre la tendencia al deterioro de los trminosde intercambio1 de los pases en desarrollo fue formu-lada paralelamente por Sir Hans Singer y por RalPrebisch2 a principios de la dcada de 1950, en granmedida para explicar los resultados de investigacionesempricas realizadas por el Departamento de AsuntosEconmicos y Sociales de las Naciones Unidas que co-rroboraban dicha tendencia.3 En su formulacin origi-nal, esta tesis combinaba dos hiptesis diferentes, aun-que ciertamente complementarias, que tuvieron conposterioridad un desarrollo terico paralelo en la lite-

ratura econmica: por una parte, el efecto negativo dela inelasticidad-ingreso de la demanda de materias pri-mas sobre los trminos de intercambio de los pasesen vas de desarrollo y, por otra, las asimetras en elfuncionamiento de los mercados laborales del centroy de la periferia de la economa mundial. La dife-rencia conceptual fundamental entre estas dos hipte-sis surge de que, mientras en el primer caso la presinhacia el deterioro de los precios reales de los produc-tos bsicos se genera a travs de los mercados de bie-nes, es decir, de los trminos de intercambio de true-

que, en la segunda opera a travs de los mercados defactores y, por ende, de los trminos de intercambiofactoriales y slo indirectamente, por los efectos en loscostos de produccin, sobre los trminos de intercam-bio de trueque. Una segunda diferencia es que, comoresultado de lo anterior, mientras la primera hiptesisse aplica exclusivamente a los productos bsicos (o, engeneral, a productos que enfrentan una baja elastici-dad-ingreso de la demanda), la segunda afecta a todoslos bienes o servicios producidos en los pases en de-sarrollo, cualesquiera sean sus caractersticas o su de-

manda final.

Este ensayo fue elaborado como documento de base para el in-forme Globalizacin y Desarrollo(CEPAL, 2002). Los autores agra-decen los comentarios de Oscar Altimir, Andr Hoffman, RaimundoSoto y Daniel Titelman, as como la colaboracin de Claudia deCamino y Jaime Contador en la elaboracin de los datos: agrade-cen tambin a Paul Cashin y John Cuddington la gentileza de habercompartido con ellos sus bases de datos al respecto.1 Vanse las distintas acepciones del trmino en Scandizzo yDiakosawas (1987).2Vase Singer (1950) y Prebisch (1950).3La pertinencia de los datos utilizados y su confiabilidad han sidodebatidas a fondo. Al respecto vase en particular Scandizzo yDiakosawas (1987).


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La primera hiptesis parta de la conocida obser-vacin segn la cual el crecimiento econmico tiende agenerar cambios en la estructura productiva a lo largodel tiempo y, en particular, una tendencia a la disminu-cin del tamao relativo del sector primario. Como se

sabe ampliamente, este cambio estructural est vincu-lado no slo con las caractersticas de las demandasfinales (especialmente la baja elasticidad-ingreso de lademanda de alimentos), sino tambin con que una parteimportante del cambio tecnolgico en las manufactu-ras est asociado a la reduccin de los costos de lasmaterias primas o a la produccin de materiales sint-ticos. Estas variaciones en la estructura productiva tie-nen repercusiones importantes a nivel mundial, si ladivisin internacional del trabajo implica que los pa-ses en desarrollo se especializan en la produccin de

materias primas y los pases industrializados en manu-facturas. En este contexto, los primeros debern cre-cer con ms lentitud o, alternativamente, los exceden-tes de bienes primarios que producen tendern a pre-sionar a la baja sus precios relativos en el mbito in-ternacional.4

La segunda hiptesis fue formulada por ambosautores pero quizs en forma ms clara por Singercomo una distribucin desigual de los frutos del pro-greso tcnico: mientras en el caso de las manufacturasesos frutos benefician a los productores, que se apro-pian de ellos a travs de mayores ingresos, en el casode los productos bsicos se traducen en menores pre-cios. Esta asimetra resulta del funcionamiento tanto delos mercados de bienes (mayor poder de mercado parafijar los precios en las manufacturas) como de losmercados laborales (mayor organizacin de los traba-

jadores industriales). Sin embargo, a nivel internacio-nal tambin refleja los problemas de la divisin inter-nacional del trabajo. Aqu la formulacin ms precisafue la de Prebisch. En su visin, la menor demanda delargo plazo de materias primas hace que los exceden-tes relativos de mano de obra desplazados de las acti-

vidades primarias tiendan a concentrarse en los pasesen desarrollo, los que a su vez tropiezan con mayoresdificultades para emplear dichos excedentes en nuevos

sectores productivos. Entre esas dificultades se encuen-tran las restricciones de carcter poltico a la migra-cin hacia los pases industrializados y los obstculosa la industrializacin tarda de los pases en desarro-llo, asociados en la hiptesis de Prebisch a las gran-

des disparidades tcnicas y de disponibilidad de capi-tal entre los pases del centro y de la periferia. Deesta manera, se generan excedentes relativos de manode obra que se traducen en un deterioro de los salariosrelativos de los trabajadores de los pases en desarro-llo y, por ende, de los trminos de intercambio de es-tos pases.5

La historia de la controversia acerca de los tr-minos de intercambio en los pases en desarrollo sepuede escribir en gran medida en torno a la evolucinde estas dos hiptesis.6 As, la bibliografa neoclsica

y keynesiana de los aos cincuenta y sesenta concen-tr su atencin en la primera de ellas. En la formula-cin de Johnson (1954), la menor elasticidad-ingresode la demanda de materias primas debe reflejarse enmenor crecimiento econmico de los pases que seespecializan en dichos productos o en una tendenciaal deterioro de sus precios. Aunque este efecto depen-de nicamente de la elasticidad-ingreso, la magnituddel deterioro ser mayor cuanto menor sea la elastici-dad-precio de la demanda de materias primas. Cabedestacar, sin embargo, que este tipo de modelo es in-capaz de generar asimetras en la transmisin del pro-greso tcnico, es decir, de validar la segunda hiptesisPrebisch-Singer.

En un modelo neoclsico de comercio (Heckscher-Ohlin), cualquier factor que aumente la oferta de unbien tender a traducirse en una baja de sus precios re-lativos. As, en pases o regiones suficientemente gran-des como para afectar los precios internacionales, elcambio tecnolgico de las industrias de exportacin sever reflejado en un deterioro de los trminos de inter-cambio. Por el contrario, el cambio tecnolgico en in-dustrias de sustitucin de importaciones tendr el efec-

to contrario, ya que generar una transferencia de re-cursos productivos hacia dichos sectores, reduciendo la

4Las presiones que favorecen la desigualdad de los ritmos de cre-cimiento sern ms grandes si las externalidades originadas por laproduccin (la generacin de multiplicadores de demanda y lasexternalidades asociadas al progreso tcnico, en particular) sonmayores en la produccin industrial. ste fue tambin uno de loselementos esenciales de la tesis de ambos autores, pero no serobjeto de atencin aqu. Vase una interesante evaluacin empricareciente sobre este tema, para el perodo 1870-1940, en Hadass yWilliamson (2001).

5En la visin de Prebisch (1950) esta asimetra se haca evidentesobre todo durante las fases descendentes del ciclo econmico. As,los trabajadores de los pases del centro no slo eran capaces deelevar sus ingresos durante las fases de auge, sino tambin de de-fenderlos durante las recesiones cclicas de la economa mundial.En cambio, frente a los excedentes y, por ende, frente al deteriorocclico pronunciado de los precios de las materias primas, los tra-bajadores de la periferia eran incapaces de evitar la cada de susingresos durante las crisis.6Al respecto vase Ocampo (1986 y 1991).


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oferta de exportaciones e induciendo de esta manera unamejora de los trminos de intercambio.

A diferencia de este tipo de razonamiento, el an-lisis del intercambio desigual se concentr, desdefines de los aos sesenta, en las asimetras del funcio-

namiento de los mercados laborales. Las visiones msacabadas surgen de los modelos elaborados por Findlay(1980 y 1981) y Taylor (1983, cap. 10) a comienzosdel decenio de 1980.7 En ambos casos se modela unaeconoma en que el Norte determina el ritmo delcrecimiento mundial, al cual se ajusta el Sur. El ele-mento esencial del modelo es, sin embargo, el reco-nocimiento de las asimetras entre las estructuras eco-nmicas de ambas regiones. As, el Norte tiene unaestructura econmica neoclsica en el modelo deFindlay y una keynesiana (o, ms precisamente,kaleckiana) en el de Taylor, en tanto que el Sur fun-ciona en ambos casos como una economa de exceden-tes de mano de obra, siguiendo las formulaciones deLewis. Estas asimetras generan una dinmica que si-gue en forma rigurosa la segunda hiptesis Prebisch-Singer: es decir, a largo plazo el Norte se apropia en-teramente de los frutos de su propio cambio tcnico,en tanto que las mejoras en la productividad del Surse ven reflejadas en un deterioro equivalente de sustrminos de intercambio de trueque (es decir, el cam-

bio tcnico se exporta). Esto es reflejo de los efec-tos asimtricos del cambio tecnolgico sobre los sala-rios reales: mientras en el Norte dichos salarios se ele-van en magnitud equivalente a los aumentos de la pro-ductividad, los salarios reales del Sur no se ven afec-

tados por dicho cambio. El efecto correspondienteopera a travs de los costos de produccin y es por elloindependiente de la naturaleza de los bienes produci-dos o de su demanda.8

En las dos ltimas dcadas, la literatura empricasobre este tema se ha enriquecido enormemen-te,9 gracias a la existencia de datos ms confiables y anuevas metodologas estadsticas, ms rigurosas, parael anlisis de series de tiempo. En las secciones si-guientes se utilizan estas metodologas para examinarla validez de una tesis que ha cumplido ya medio si-glo de existencia. Cabe agregar que, debido a la dis-ponibilidad de los datos, la evaluacin emprica serefiere esencialmente a los trminos de intercambio detrueque. Sin embargo, la cuantiosa literatura recientesobre convergencia o divergencia internacional delos salarios y los ingresos per cpita puede considerarseen cierto sentido como un aporte a la dilucidacin dela segunda hiptesis mencionada: aqulla que gira entorno a la tendencia de los trminos de intercambiofactoriales.10

IIIAnlisis preliminar de la tendencia de los

precios reales de los productos bsicos

La informacin bsica utilizada en este trabajo es elconjunto de veinticuatro series de precios de produc-tos bsicos11 y siete ndices elaborados originalmentepor Grilli y Yang (1988) para el perodo 1900-1986, y

actualizados hasta el ao 2000 para as poder incluir

en el anlisis el siglo pasado en su conjunto.12 Eldeflactor que se usa para calcular los precios reales esel ndice del valor unitario de las manufacturas (MUV)de las Naciones Unidas.13 Como alternativa se emplea

7 Vase tambin una comparacin de stos y otros modelos enOcampo (1986).8Por ello, a diferencia de lo que argumentan Hadass y Williamson(2001), es lgico modelar este efecto bajo el supuesto de elasticida-des-ingreso equivalentes (unitarias) para los bienes que producenambas regiones.9Vase, entre otros, Cuddington y Urza (1989), Powell (1991), Ardeniy Wright (1992), Cuddington (1992), Cuddington y Wei (1998),Bleaney y Greenaway (1993), Len y Soto (1995a y 1995b), Cashiny McDermott (2002) y Cuddington, Ludema y Jayasuriya (2002).10Vase una sntesis de las conclusiones de este debate y algunosclculos adicionales en CEPAL(2002, cap. 3).

11Los productos son: seis metales (aluminio, cobre, estao, plata,plomo y zinc), siete materias primas no alimentarias (aceite de pal-ma, algodn, caucho, cuero, lana, madera y yute), siete alimentos(arroz, azcar, banano, carne de cordero, carne de res, maz y tri-go), tres bebidas (cacao, caf y t) y el tabaco. Estas series fueronobtenidas gracias a la gentileza de John Cuddington, de la Univer-sidad de Georgetown.12Los ndices desde 1986 hasta el 2000 y la metodologa de actua-lizacin se presentan en el apndice A.13 Este ndice refleja el valor unitario de las exportaciones demanufacturas de pases industrializados; fue tomado de Grilli y Yang(1988) y actualizado posteriormente con la serie elaborada por laDivisin de Estadstica del Departamento de Asuntos Econmicosy Sociales de las Naciones Unidas.


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el ndice de precios de productos bsicos industrialesde The Economistentre 1880 y 1999.14 Para este lti-mo, se usa como deflactor el ndice de precios de lasexportaciones de Gran Bretaa15 entre 1880 y 1900, yel MUVpara el perodo posterior. En la seccin A del

grfico 1 se muestran los ndices totales de precios deGrilli y Yang y en el recuadro 1 se explica la nomen-clatura utilizada en el resto del artculo.

Pese a las diferencias entre las series, que surgende las diversas ponderaciones de los productos en lasexportaciones, y a la variabilidad cclica de cada serie,se observa una ntida y pronunciada cada de largo pla-zo en los precios reales. En su conjunto, la disminucinacumulada es cuantiosa: al ao 2000 las materias pri-mas haban perdido entre 50% y 60% del valor relati-vo que tenan frente a las manufacturas hasta la dca-

da de 1920. Este resultado ha sido corroborado por di-ferentes autores.16 Cashin y McDermott (2002), porejemplo, encuentran una tendencia negativa y sin quie-bres de 1.3% por ao durante 140 aos,17 que curiosa-mente interpretan como muy pequea frente a la va-riabilidad de la serie, pese a que implica una disminu-cin acumulada de 75% a lo largo del perodo queanalizaron.

Esta cada es una caracterstica del siglo XX y nodel siglo XIX. De hecho, en forma consistente con lasobservaciones recientes de Hadass y Williamson(2001), las series muestran ms bien una mejora de losprecios reales de las materias primas a fines del sigloXIX y comienzos del siglo XX.18 Estos autores hansealado, adems, que la fuerte reduccin de los cos-tos de transporte martimo de aquellos aos gener unbeneficio para todos los pases, que se reflej en unamejora de los trminos de intercambio si los preciosse miden en un mismo lugar (es decir, si se comparan

precios de exportacin fob con precios de importacincif).

Por otra parte, es importante anotar que la cadano se ha manifestado como una disminucin continuade los precios, sino ms bien como un deterioro escalo-

nado, con escalones que parecen haber alterado el ni-vel de los precios en forma permanente. La seccin Bdel grfico 1 reproduce la serie GYCPIy pone de relie-ve estos posibles escalones. Llama la atencin el he-cho de que las mayores disminuciones de preciossucedieron, pero con un rezago a las dos grandesdesaceleraciones en los ritmos de crecimiento de largoplazo de las economas industrializadas: la de la prime-ra guerra mundial y la de 1973, respectivamente (va-se al respecto Maddison, 1995).

Estas observaciones sugieren que, ms que exa-

minar si hubo o no un deterioro de largo plazo de lostrminos de intercambio de trueque de las materiasprimas en el siglo XX, interesa analizar la dinmicaparticular que ha caracterizado tal cada, as como lasdiferencias en el comportamiento de los distintos pro-ductos. La tesis de Prebisch-Singer se ha asociado tra-dicionalmente lo que quizs es incorrecto19 a unatendencia secular o continua. En este trabajo se abor-da la hiptesis de que el deterioro se dio de maneraescalonada, y para ello se hace un anlisis detallado delcomportamiento tanto de los ndices de precios agre-gados como de los precios de los distintos productos.

Una primera visin se resume en el cuadro 1, quepresenta las tasas de crecimiento medio anual de lasseries para las dos fases de mayor deterioro y para elperodo en su conjunto, as como un clculo de laprdida de valor relativo entre los ltimos y los pri-meros cinco aos del siglo XX. Como puede verse, elcomportamiento de los distintos productos fue bastan-te heterogneo. Sin embargo, independientemente dela ponderacin utilizada, todos los ndices bajaron enpromedio 0.8% por ao, debido a la cada del valorrelativo de los alimentos, que fue particularmente agu-

da en los decenios de 1920 y 1980. Mientras los bie-nes no alimentarios perdieron alrededor de 15% de supoder adquisitivo a lo largo del siglo, los alimentosperdieron la mitad de l. Los nicos productos bsi-cos que aumentaron considerablemente su valor rela-tivo en el siglo en su conjunto fueron las carnes de resy de cordero, la madera y el tabaco.

14Esta serie incluye los precios de seis metales (aluminio, cobre,nquel, zinc, estao y plomo) y de nueve productos bsicos no

alimentarios (algodn, madera, cuero, caucho, lana, aceite de pal-ma, aceite de coco, soja y aceite de soja). Fue obtenida gracias a lagentileza de Paul Cashin, del Departamento de Estudios del FondoMonetario Internacional (FMI).15Esto debido a la ausencia de datos alternativos y a la importanciade Gran Bretaa en el comercio mundial a finales del siglo XIX. Elndice es el Great Britain Index of Export Prices, de A.G. Silverman.16Por ejemplo, vase en Ocampo (1991) un resumen de los estu-dios existentes sobre el tema hasta la dcada de 1980.17 Estos autores utilizan la serie de precios de productos bsicosindustriales de The Economistentre 1862 y 1999 y la transformanen serie de precios relativos, utilizando como deflactor el PIBde losEstados Unidos.18Adems, estudios parciales (a nivel de pas) indican que los pre-cios de las materias primas aumentaron en trminos reales a lo lar-go del siglo XIX.

19Cuddington, Ludema y Jayasuriya (2002) sealan que la hipte-sis de Prebisch y Singer no postulaba que la tendencia de largoplazo se mantena constante a lo largo del tiempo, sino solamenteque era negativa.


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B. GYCPI

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1900 1920 1940 1960 1980 2000

GRAFICO 1

Indices de precios de productos bsicos no petroleros(1900 = 100)

A. Indices totales

The Economist

150

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1880 1900 1920 1940 1960 1980 2000

Fuente: Grilli y Yang (1988) y clculos de los autores.


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Recuadro 1NOMENCLATURA

Siguiendo la nomenclatura utilizada por Grilli y Yang, consideraremos siete ndices de precios en dlares (cuatro

ndices agregados y tres subndices) para los productos bsicos transados internacionalmente:

GYCPI: Indice total ponderado por la participacin de cada producto en las exportaciones totales en 1977-1979.De ste se obtienen tres subndices: alimentos, no alimentos y metales.

GYCPI: Indice total ponderado por la participacin de los pases en desarrollo en las exportaciones de produc-tos bsicos de 1981. (El ndice original utilizaba ponderaciones para 1977-1979, que al no estar disponiblesfueron reemplazadas por las de 1981).

GYCPI: Indice total ponderado por la participacin de los productos bsicos en las exportaciones mundialesdel ao en curso.

GYCPI: Slo difiere de GYCPI en que incluye el precio del petrleo.

CUADRO 1

Precios e ndices de productos bsicos deflactados por el ndicede valor unitario de las manufacturas (MUV) de las Naciones Unidas(Tasas de crecimiento medio anual)

1920-1930 1980-1990 1900-2000 1900/1904 -1996/2000Anual Acumulado

ProductosAceite de palma -2.3 -2.8 -0.3 0.0 -1.3Algodn -3.0 -6.1 -1.0 -1.1 -66.0Aluminio 1.8 2.8 -1.1 -1.3 -71.7Arroz 3.7 -6.9 -1.3 -1.2 -66.9

Azcar -16.8 -10.5 -1.3 -1.1 -65.4Banano 5.8 0.1 0.0 -0.1 -7.5Cacao -0.7 -9.5 -1.3 -1.0 -61.8Caf 0.4 -8.3 -0.1 0.4 45.3Carne de res -0.2 -6.6 1.0 0.9 134.6Caucho -9.5 -7.6 -2.8 -2.8 -93.4Cobre 1.4 -1.1 -0.7 -0.6 -46.0Cordero -0.1 -3.9 1.6 1.7 399.3Cuero -4.7 1.3 -0.8 -1.1 -63.6Estao 0.1 -10.2 0.1 0.2 15.4Lana -3.1 -5.5 -1.2 -0.4 -7.6Madera -2.2 -1.5 1.1 -1.5 208.1Maz -1.2 -5.3 -0.8 1.2 -61.9Plata -5.3 -16.2 -0.3 -1.0 -23.8Plomo 0.7 -4.2 -0.8 -0.3 -48.0Tabaco -2.7 -0.4 0.8 -0.7 100.4T 7.6 -4.0 -0.7 0.7 -56.2Trigo -4.5 -3.1 -0.6 -0.9 -46.4Yute -0.9 0.6 -0.4 -0.7 -30.4Zinc -0.9 4.7 0.3 0.1 5.9

IndicesGYCPI -3.9 -4.4 -0.7 -0.7 -47.8GYCPI -3.7 -4.2 -0.8 -0.8 -55.4GYCPI -4.9 -6.5 -0.9 -1.0 -60.2GYCPI -5.1 -6.1 -0.4 -0.7 -49.3Alimentos -5.2 -7.8 -0.8 -0.7 -49.8No alimentos 1.2 5.1 0.0 -0.2 -14.6Metales 5.5 0.9 -0.1 -0.1 -7.1

The Economist -3.4 -2.5 -1.0 -1.0 -60.1

Fuente: Clculos de los autores basados en Grilli y Yang (1988) y en datos de las Naciones Unidas y The Economist.


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El anlisis que sigue aborda la estructura din-mica de cada una de las series. Aunque es claro quedurante el siglo XX la mayora de los productos b-sicos sufri una cada importante en su capacidad decompra, ni la magnitud de esta cada acumulada ni

las tasas de crecimiento medio anuales permiten in-ferir el comportamiento de largo plazo de las series.20

Para poder entender este comportamiento es funda-

mental saber cmo responden las series ante pertur-baciones y, en particular, si tienen o no un compo-nente estocstico. Es importante evaluar tambin laposibilidad de que las series presenten cambios es-tructurales para poder utilizar toda la informacin

recopilada con el fin de modelar de la manera mscompleta posible el comportamiento de cada una deellas.

IVDinmica autorregresiva de las series

Es conveniente diferenciar dos tipos de procesos auto-rregresivos de las series que pueden dar lugar a ten-dencias estadsticas cuyas dinmicas son diferentes:una tendencia determinstica (TD) si las series son es-tacionarias en varianza, y una tendencia estocstica(TE), si presentan propiedades de no estacionariedad envarianza.21

Un modelo con tendencia determinstica (TD) si-gue la dinmica:

[1] Log P t= Tt+ ARMA(p,q)et

donde Ttes una variable de tendencia, etes una per-turbacin aleatoria independiente e idnticamente dis-tribuida y el parmetro es la tendencia (tasaexponencial de crecimiento), que puede ser estimadamediante procedimientos economtricos tradicionales(mnimos cuadrados ordinarios). El trmino ARMA22 parael residuo elimina la posibilidad de una mala especifi-cacin causada por autocorrelaciones de las series deun orden mayor. En este modelo, la serie Ptno es es-tacionaria (a menos que =0), pero las fluctuacionesde Ptalrededor de su tendencia determinstica son es-tacionarias (no hay evidencia de raz unitaria). En estemodelo, la nica informacin requerida para predecir

la evolucin de largo plazo del precio es la tasa decrecimiento medio de la variable , ya que las pertur-baciones, siendo totalmente transitorias, no afectan lospronsticos de largo plazo.

Por su parte, un modelo con tendencia estocsticao estacionario en diferencias (TE) sigue la dinmica:

[2] Log Pt= + ARMA(p, q) t

donde es el operador de primeras diferencias y esla tasa de crecimiento medio de la variable. La presen-cia de una variable aleatoria independiente e idnti-

camente distribuida t 23 inducir un comportamientoestocstico en el nivel de precios. Este modelo seraapropiado si se encontrara que la serie tiene una razunitaria. Por lo tanto, en este caso, adems de unaposible tendencia determinstica (), las perturbacionespueden tener efectos permanentes en el nivel de pre-cios de los productos bsicos. Si es estadsticamentesignificativo, tendremos un proceso de raz unitaria conderiva (drift).

Aplicando esta lgica al GYCPI, en Cuddington,Ludema y Jayasuriya (2002) se seala que la posibili-dad de encontrar una tendencia estadsticamente sig-nificativa depende de manera crtica de las conclusio-nes que deriven de un anlisis de raz unitaria. Enparticular, estos autores muestran que si se concluyeraque el ndice sigue un proceso TD, la tendencia serasignificativa y del orden de -0.3% al ao. Por otra par-te, si se concluyera que sigue un proceso TE, dada la granvarianza de la serie en diferencias, no se podra recha-

20Como se seala en Cuddington, Ludema y Jayasuriya (2002), laeconometra moderna de series de tiempo nos ha enseado que espotencialmente errneo determinar la existencia de una tendenciade largo plazo mediante la inspeccin visual de las series o la es-timacin de modelos logartmicos lineales simples.21Vase, entre otros, Len y Soto (1995a) y Cuddington, Ludemay Jayasuriya (2002).22Combinacin de un proceso autorregresivo que indica que el valorde hoy depende de los valores de la variable en el pasado (AR) y deun proceso de media mvil en el que el valor de la variable depen-de de los errores del pasado (MA).

23Es importante recalcar que mientras etes un choque aleatorio queno afecta la tendencia de la serie,tes una variable aleatoria cuyapresencia induce un comportamiento estocstico en la tendencia.


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zar la hiptesis nula de que la tasa de crecimiento esigual a cero.

Como primer paso para determinar cul sera elmodelo ms apropiado para cada una de las seriesanalizadas, se someti la hiptesis de raz unitaria tanto

a pruebas de Dickey-Fuller aumentadas (DFA) como apruebas no paramtricas de Phillips-Perron. Los resul-tados se presentan en detalle en el apndice B. Comose ve, al utilizar las pruebas DFAno se puede rechazarla hiptesis nula de no estacionariedad (existencia deraz unitaria) para siete de los ocho ndices y para 18de los 24 productos. Por su parte, segn las pruebasde Phillips-Perron, esto sucede para dos ndices y 14productos.24

Tales resultados distan de ser concluyentes y, dadasu incidencia en la probabilidad de obtener o no una

tendencia estadsticamente significativa, se hace nece-sario profundizar ms en el tema. Adems, en algunosestudios se ha encontrado que estas dos pruebas tien-den errneamente a no rechazar la hiptesis nula de queexiste raz unitaria, en especial si la serie presentacambios estructurales.25 Por otra parte, si se trabaja conmuestras finitas y las perturbaciones se disipan demanera lenta, el nmero de observaciones independien-tes del proceso puede ser realmente pequeo y, en estecontexto, la estimacin de modelos TDpodra generarestimaciones ms confiables de los parmetros (Leny Soto, 1995b). En el caso que nos ocupa, varios au-tores han probado la existencia de cambios estructura-les o inestabilidad en los parmetros.26 Adicionalmente,nuestra muestra es finita y desconocemos la velocidadcon que las perturbaciones se disipan.

Por estas razones, es necesario emplear un mto-do alternativo que permita caracterizar la persistenciade las perturbaciones en la estructura de las series. Si

la persistencia es grande, la serie puede ser considera-da no estacionaria, dado que las perturbaciones seconvierten en un componente cuasi permanente de laserie. Por el contrario, si las perturbaciones se disipanrpidamente, el comportamiento de la serie sera esta-

cionario en el tiempo. sta es, en realidad, una pruebano paramtrica para determinar la existencia de una razunitaria.

Para llevar a cabo esta prueba, siguiendo a Leny Soto (1995a y 1995b), se estima de forma recursivala razn entre la varianza de las innovaciones y lavarianza de la serie. Este estimador, que se conoce comoVky cuya interpretacin figura en el recuadro 2, per-mite ver perodo a perodo (recursivamente) si una per-turbacin cambia la variabilidad de la serie de maneratransitoria o permanente.27 Adems, permite calificar

la respuesta de los trminos de intercambio de truequesegn el patrn de disipacin que los caracteriza (va-se al respecto la seccin VIII).

Los resultados de esta estimacin se presentan enel grfico 2.28 En l las lneas gruesas muestran laevolucin del estimador Vk perodo a perodo, y laspunteadas, su intervalo de confianza al 95%. Si a lo

24Basndose en los mismos datos, Cuddington (1992) muestra que12 de los 24 productos pueden ser modelados como procesos noestacionarios para el perodo 1900-1983. Los resultados coinciden

con los que presenta el apndice B, con excepciones importantes.En el perodo 1900-2000, los precios del caf, el plomo y el estaoexhiben caractersticas de no estacionariedad, que no estaban pre-sentes en los resultados de Cuddington, utilizados tambin por Leny Soto (1995a). Mientras tanto, los del yute y el caucho son consi-derados por estos autores como no estacionarios, siguiendo los re-sultados de la prueba de Dickey-Fuller, y en este trabajo son con-siderados como estacionarios ya que lo son segn la prueba dePhillips-Perron al 90% de confianza. Sin embargo, si consideramoscomo significancia mnima un 95% de confianza, como lo hicieronlos autores mencionados, los precios del yute, el caucho y el arroz,as como el ndice de ponderaciones variables, seran no estaciona-rios.25Len y Soto (1995a y 1995b) y Perron (1989).26 Vase en particular Cuddington, Ludema y Jayasuriya (2002).En este tema se profundizar en la seccin siguiente.

Recuadro 2INTERPRETACINDELESTIMADORVK

La interpretacin de la razn de varianzascomo medida de la importancia del compo-nente permanente es la siguiente: Si una se-rie Ytsigue un proceso TD, entonces ningunainnovacin tiene un efecto permanente, esdecir, el componente permanente ser nulo.De esta manera, en el largo plazo la varianzade las innovaciones y el estimador Vk ten-dern a 0. Si Ytsigue un camino aleatorio,entonces la innovacin es totalmente captu-rada por el componente permanente, de talmanera que la varianza de las innovaciones

tiende a ser igual a la varianza de la serie yla razn de varianzas toma el valor de 1.Finalmente, en un proceso intermedio comoTE, el valor de Vk se encontrar entre 0 y 1.

27Vase Cochrane (1988). Una explicacin detallada de este proce-dimiento se presenta en Len y Soto (1995b).28 Para calcular este estimador utilizamos el programa preparadopor Paco Goerlich para RATS(regression analysistime series), quese basa en cochrane2.src (Cochrane, 1988) y est disponible enwww.estima.com.


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GRAFICO 2

Estimaciones recursivas de persistencia (VK)(Eje vertical: VK; eje horizontal: tiempo)

(contina en la pgina siguiente)

ACEITE DE PALMA ALGODN ALUMINIO

ARROZ AZCAR BANANO

CACAO CAF CARNE DE RES

CAUCHO COBRE CORDERO

CUERO ESTAO YUTE


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Grfico 2(continuacin)

Fuente: Elaboracin de los autores.

LANA MADERA MAZ

PLATA PLOMO TABACO

T TRIGO ZINC

GYCPI GYCPI' GYCPI"

GYCPI'" ALIMENTOS NO ALIMENTOS

METALES THE ECONOMIST


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largo del perodo dicho estimador (o su intervalo deconfianza) tiende a 1, la serie muestra una alta persis-tencia ante las perturbaciones y, por lo tanto, la serieanalizada no es estacionaria.29 Como se ve en dichogrfico, de acuerdo con este razonamiento se confir-

ma la hiptesis de no estacionariedad para los preciosde seis productos: el algodn, el aluminio, el banano,el cacao, la plata y el tabaco. En el caso del t y la lana,este estimador no es concluyente y, por lo tanto, se optapor considerar que las series no son estacionarias, comolo sugieren las pruebas anteriores. Por el contrario, paralos precios de los dems productos y para los ndi-

ces30 se puede rechazar la hiptesis nula de que Vktiende a 1 y concluir que no presentan caractersticasde no estacionariedad.31

Pese a que el anlisis llevado a cabo hasta ahorasugerira la conveniencia de estimar el modelo TEpara

ocho productos (el algodn, el aluminio, el banano, elcacao, la lana, la plata, el tabaco y el t), y el modeloTDpara el resto de los productos y para todos los ndi-ces, nuestra hiptesis fundamental es que el deteriorode los ndices de precios se dio de manera escalonada,lo que sugerira la presencia de cambios estructuralesen las series.32 Este tema se aborda a continuacin.

29 La construccin del estimador (Len y Soto, 1995a y 1995b)hace que los valores iniciales sean cercanos a 1, pero lo importantees su convergencia o divergencia frente a Vk=1.30Las pruebas estndares generaban entonces conclusiones sesgadas

para el caf, la carne de res, el cobre, el estao, el plomo y losndices de alimentos y metales.31Si se comparan estos resultados con los de Len y Soto (1995a),se encuentran algunas diferencias. Mientras para dichos autores losprecios del cacao, la plata y el t son estacionarios en el perodo1900-1992, segn nuestras estimaciones para el perodo 1900-2000no lo son.32Cuddington, Ludema y Jayasuriya (2002) sealan que, con inde-pendencia de que se escoja la especificacin TDo TE, hay evidenciade que uno o ms quiebres en los parmetros o su inestabilidadpueden ser un problema.33En Cuddington, Ludema y Jayasuriya (2002) se presenta un in-teresante recuento de los diversos trabajos al respecto.34La hiptesis nula es que los errores de pronstico correspondena un modelo sin cambio estructural. Si el valorpes menor a 0.01,se rechaza la hiptesis nula con un 99% de confianza.

VQuiebres estructurales

El primer paso en esta direccin es el anlisis de laposible presencia de cambios estructurales en las se-ries cuyo modelo ms probable es TD.33 Siguiendo aCuddington, Ludema y Jayasuriya (2002), calculamosen primer lugar los residuos recursivos y los interva-los de confianza para la hiptesis de que tales residuosprovienen de la misma distribucin que la del modeloestimado. Asimismo, mostramos las probabilidades

(valoresp) para una prueba de pronsticos deNpasosrespecto de cada muestra posible.34 Los resultados sepresentan en el apndice C. Como puede verse all,para ocho productos (el aceite de palma, el azcar, lacarne de res, el caucho, el cordero, el cuero, la made-ra y el plomo) estas pruebas sugieren la presencia de

un cambio estructural alrededor de 1920. Lo mismosucede con todos los ndices totales y el subndice dealimentos. Por su parte, cinco productos y un ndice(el aceite de palma, el caf, el estao, el plomo y elyute, y el GYCPI) evidencian un cambio estructuralalrededor de 1980. Finalmente, el arroz, el azcar, lamadera y el ndice de The Economist muestran uncambio alrededor de 1970.

Con el fin de confirmar la existencia de estos cam-bios, se utiliza una de las pruebas de Perron(1997)35 que busca de manera endgena el momentoen que ocurre un cambio estructural (recuadro 3).

En Cuddington, Ludema y Jayasuriya (2002) sepresentan cuatro crticas a esta metodologa y se pro-pone un algoritmo alternativo. La primera crtica apun-ta a que se trata de una prueba cuya hiptesis nula esla existencia de una raz unitaria, condicionada a lapresencia de un cambio estructural en una fecha des-conocida, y no una prueba de cambio estructural en smisma. La segunda es que permite slo un cambioestructural, aunque no hay razn a prioripara pensarque no puede haber ms. La tercera es su debilidadimplcita de permitir el cambio estructural en la hip-tesis alternativa, pero no en la hiptesis nula. Y lacuarta es que al aplicarla se supone que se conoceapriori el tipo de cambio estructural. Pese a estas crti-cas, en el presente trabajo decidimos utilizar esta prue-

35Esta metodologa fue programada para RATSpor G. Colletaz y F.Serranito, del Laboratoire dconomie dOrlans, y est disponibleen la siguiente direccin: www.estima.com.


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ba, dada su sencillez y la disponibilidad del algoritmorespectivo.

Puesto que no tenemos una forma estructural apriori para cada una de las variables, y que ademsqueremos evitar la ltima crtica mencionada, estima-mos los tres modelos y aplicamos la prueba a todosellos. Los resultados para todas las variables, que sepresentan en el apndice D, son consistentes con losresultados del estimador Vk para seis de los ocho pro-ductos que segn este ltimo no son estacionarios (elalgodn, el banano, el cacao, la plata, el tabaco y elt),36 ya que no es posible rechazar para ellos la hip-tesis de raz unitaria al 95% de confianza.

Por su parte, ocho productos y el GYCPI no pre-sentan evidencia de cambio estructuralsegn esta prue-ba, pero tampoco de raz unitaria conforme al estima-dor Vk (caf, carne de res, cobre, cordero, estao,madera, maz y yute). Sin embargo, es importante te-

ner en cuenta que, para la mayora de dichosproductos,37 este resultado no es consistente con el delejercicio de residuos recursivos (en la seccin VII sevolver a considerar el caso de estos productos).

Finalmente, para ocho productos se puede recha-

zar al 95% de confianza la hiptesis nula de raz uni-taria, con respecto a la hiptesis alternativa de cambioestructural. Estos son el aceite de palma, el arroz, elazcar, el caucho, el cuero, el plomo, el trigo y el zinc.Lo mismo sucede para todos los ndices, a excepcindel que incluye el petrleo (GYCPI). Estos resultadosson consistentes con los del anlisis de residuosrecursivos, excepto para el trigo, el zinc y el GYCPI.Es claro, sin embargo, que la presencia de un cambioestructural no excluye la posibilidad de uno o mscambios adicionales. Esta posibilidad se examina en la

seccin VII.En el cuadro 2 se reproducen los resultados paraestos ocho productos y para los siete ndices que mues-tran cambio estructural segn la prueba de Perron.Tales resultados pueden parecer confusos a primeravista y no seran concluyentes si se estuviera buscan-do un ao preciso para el cambio estructural. Una ter-cera parte de los cambios se da entre 1910 y 1930 yms de otra tercera parte se da entre 1970 y 1990.Aunque cualquier intervalo ser arbitrario, es intere-sante observar que en 1915-1925 se detectan nuevecambios estadsticamente significativos, otros doce en1973-1983 y finalmente otros ocho en 1941-1951. Enestos tres intervalos se sitan entonces dos terceraspartes de los cambios detectados. Con esta evidenciay teniendo en cuenta sobre todo que dichos intervalosrecogen precisamente los tres momentos de ruptura enla historia econmica mundial (las dos guerras mundia-les y el fin de la edad de oro de crecimiento de laseconomas industrializadas),38 procedemos a estimar losmodelos TD y TEen la prxima seccin. El hecho deque aparecen cambios en ms de un perodo no se ten-dr en cuenta, sin embargo, hasta la seccin VII.39

Recuadro 3PRUEBADEPERRON

Esta prueba sita el cambio en el momento

en que se minimiza el estadstico t para eva-luar la hiptesis nula de existencia de razunitaria. Se estima conforme a tres modelosposibles. El primero permite slo un cambioen el intercepto, que ocurre gradualmente.Este es el modelo del outlier (observacinfuera de serie) innovativo (IO1). En el segun-do modelo se permite un cambio tanto delintercepto como de la pendiente. Este es elmodelo del outlier innovativo con cambio detendencia (IO2). En el tercer modelo se per-mite un cambio en la pendiente, sin discon-

tinuidad en la funcin de tendencia. Este esel modelo del outlier aditivo (AO).

36Esto no sucede con el aluminio y la lana.37Exceptuados el cobre y el maz.38Ver Maddison (1995) y CEPAL(2002).

39En particular, se considerarn los casos que evidencian ms deun cambio estructural segn la prueba de residuos recursivos (elaceite de palma, el azcar, el plomo y el GYCPI).


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Antes de continuar conviene resumir los resultadosobtenidos hasta ahora: Podemos estimar la tendencia de los precios del

caf, la carne de res, el cobre, el cordero, el esta-

o, la madera, el maz, el yute, y tambin el ndi-ce que incluye petrleo ( GYCPI), conforme a unmodelo de tendencia determinstica (TD) y usan-do las tcnicas economtricas tradicionales.40

Debemos estimar la tendencia de los precios del al-godn, el aluminio, el banano, el cacao, la lana, laplata, el t y el tabaco de acuerdo a un modelo TE.41

CUADRO 2

Momentos de cambio estructural frente a hiptesis nula de raz unitariaa

Outlierinnovativo Outlierinnovativo OutlieraditivoIntercepto Intercepto y Tendencia

tendencia

IO1 IO2 AO 1900-2000 1900-2000 1900-2000Raz unitaria Raz unitaria Raz unitaria

ProductosAceite de palma 1917 ** 1983 *** 1991 **Arroz 1988 1971 ** 1975 **Azcar 1979 ** 1979 1983Caucho 1915 ** 1934 ** 1926 *Cuero 1950 ** 1916 ** 1905 **Plomo 1978 * 1945 ** 1973 **Trigo 1941 *** 1928 ** 1910 ***Zinc 1920 *** 1920 * 1928 ***

Indices

GYCPI 1944 ** 1944 * 1978 *GYCPI 1948 ** 1971 ** 1929GYCPI 1983 ** 1970 1978 **Metales 1915 ** 1951 * 1940 **Alimentos 1983 ** 1984 1977 *No alimentos 1948 ** 1938 ** 1929 *

The Economist 1915 *** 1915 *** 1920 ***

Fuente:Clculos de los autores.

a *, ** y *** indican significancia estadstica al 90%, 95% y 99% de confianza, respectivamente.

VIEstimacin de la dinmica de los precios

reales de productos bsicos

Debemos considerar la presencia de un cambioestructural para los dems ndices y para el acei-te de palma, el arroz, el azcar, el caucho, el cue-ro, el plomo, el trigo y el zinc.

En esta seccin se estimarn estos modelos conel fin de determinar si hay una tendencia estadsticasignificativa para las series que siguen un proceso detendencia determinstica, si hay una deriva en aqu-llas cuyo proceso es de tendencia estocstica y, final-mente, cul es el efecto de los cambios estructuralesen las dems series. La seccin VII considerar, en-

40En la seccin VII se reconsiderarn los casos del caf, la carnede res, el cordero, el estao, la madera y el yute, dado que las dospruebas presentadas no son consistentes y por lo tanto no se puededescartar la existencia de uno o ms cambios estructurales.

41Es interesante ver que cinco de estos productos (el algodn, elaluminio, el cacao, la lana y el t) estn entre los que presentan lasmayores cadas, segn indica el cuadro 1. Esto ser tenido en cuenta alanalizar ms adelante los resultados de la estimacin del modelo TE.


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tre otros temas, la existencia de ms de un cambioestructural y reestimar, por lo tanto, los modelos detodas aquellas variables que evidencian por lo menos

un cambio estructural conforme a cualquiera de laspruebas.

El cuadro 3 muestra los resultados para el mode-lo TDestimado por el mtodo de mnimos cuadradosordinarios (MCO), aadiendo el ARMArequerido para quelos residuos no afecten la tendencia de la serie. Seobserva que el caf, el cobre y el estao no presentanuna tendencia determinstica estadsticamente signifi-cativa. Por su parte, las carnes de res y de cordero y lamadera han tenido una tendencia positiva y superior a1% anual. Finalmente, el maz, el yute y el ndice agre-gado que incluye petrleo (GYCPI) muestran una ten-

dencia constante al deterioro. Como era de esperarse,un modelo simple como ste no captura completamentela dinmica de las series.

En el cuadro 4 se presentan los resultados para lasocho variables que exhiben caractersticas de noestacionariedad. Dada su gran variabilidad, no es ex-trao que ninguna de las derivas sea estadsticamentesignificativa.42 Sin embargo, todas tienen signo nega-tivo, salvo en el caso del tabaco. Si se comparan estosresultados con los del cuadro 1, se observa que loscinco productos que presentan una deriva43 cercana a

CUADRO 3

Estimaciones de las variables que siguen un proceso detendencia determinstica (TD)a/b

(Variables reales en logaritmos)

C (%) AR(1) MA(1) MA(2) MA(4) R2

Caf 3.68 *** 0.21 0.81 *** 0.67Carne de res 2.93 *** 1.46 ** 0.86 *** 0.88Cobre 4.71 *** -0.25 0.84 *** 0.72Cordero 2.86 *** 1.66 *** 0.81 *** 0.31 *** 0.89Estao 3.64 *** 0.32 0.86 *** 0.76Madera 3.64 *** 1.02 *** 0.77 *** 0.87Maz 5.57 *** -1.29 *** 0.70 *** 0.79Yute 5.40 *** -1.07 ** 0.91 *** -0.42 *** 0.72

GYCPI 5.08 *** -0.72 *** 0.60 *** 0.44 *** 0.81

Fuente: Clculos de los autores.

a C= constante; = tendencia; AR(i) = elemento autorregresivo de orden i; MA(j) = elemento de media mvil de orden j; R2= coeficiente

de determinacin.b *, ** y *** indican significancia estadstica al 90%, 95% y 99% de confianza, respectivamente.

CUADRO 4

Estimaciones del modelo de tendencia estocstica (TE)a/b

(Diferencias de las variables reales en logaritmos)

C(%) AR(2) MA(1) MA(2) MA(3) MA(4) R2

Algodn -1.13 -0.28 *** -0.19 * 0.14Aluminio -1.10 0.28 *** -0.20 ** 0.13Banano -0.01 -0.21 ** 0.03Cacao -1.20 -0.33 *** 0.11Lana -1.40 -0.41 *** 0.13

Plata -0.26 -0.26 ** 0.07Tabaco 0.77 -0.27 *** 0.08T -0.82 -0.24 ** 0.06

Fuente:Clculos de los autores.

a C= constante; = tendencia; AR(i) = elemento autorregresivo de orden i; MA(j) = elemento de media mvil de orden j; R2= coeficientede determinacin.

b *, ** y *** indican significancia estadstica al 90%, 95% y 99% de confianza, respectivamente.

42Cuddington, Ludema y Jayasuriya (2002) llegan a la misma con-clusin si utilizan el modelo TEpara la serie GYCPI.43No significativa estadsticamente.


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-1%, acumulan una cada cercana a 60% entre 1900-1904 y 1996-2000. Por lo tanto, para estos preciosclaramente las perturbaciones negativas han sido msfrecuentes que las positivas y la conclusin es que elloshan sufrido un significativo deterioro.

Finalmente, en el cuadro 5 se observan los resul-tados obtenidos al estimar los tres modelos considera-

dos por Perron (vase el recuadro 3). Dicho cuadro seorganiza teniendo en cuenta que se da un cambio es-tructural en el momento Tb. Por lo tanto, se muestranlos valores tanto del intercepto como de la tendenciaantes y despus de ocurrido el cambio estructural.44

De acuerdo con estos resultados, la tendencia delprecio relativo del aceite de palma, el arroz, el azcar,45

CUADRO 5

Precios de productos: Estimaciones del modelo de tendenciadeterminstica (TD), con cambios estructuralesa/b

Intercepto Tendencia

[1900, Tb] [Tb, 2000] C [1900, Tb] [Tb, 2000] (%) AR(1) MA(1) R2

Aceite depalma

IO1, 1917c 4.96 *** 5.09 *** -0.72 *** 0.52 *** 0.37 *** 0.66AO, 1991 4.90 *** -0.46 ** -3.40 0.55 *** 0.37 *** 0.65

ArrozIO2, 1971 4.98 *** -0.08 -4.02 *** 0.47 *** 0.54 *** 0.86AO, 1975 5.05 *** -0.33 * -5.27 *** 0.47 *** 0.51 *** 0.87

AzcarIO1, 1979 5.25 *** 4.99 *** -0.72 ** 0.38 *** 0.46 *** 0.64

CauchoIO1, 1915 6.32 *** 6.83 *** -2.40 *** 0.74 *** 0.92IO2, 1934 5.87 *** -3.00 *** -1.46 0.88 *** 0.91AO, 1926 6.24 *** -3.33 *** -4.29 *** 0.87 *** 0.24 ** 0.92

CueroIO1, 1950 5.21 *** 5.14 *** -1.09 *** 0.57 *** 0.72IO2, 1916 5.07 *** 0.22 -1.24 *** 0.56 *** 0.73AO, 1905 5.19 *** -4.23 -1.21 *** 0.56 *** 0.72

PlomoIO1, 1978 4.75 *** 4.84 *** -0.91 * 0.86 *** 0.76IO2, 1945 4.50 *** -0.10 -1.21 *** 0.79 *** 0.77AO, 1973 4.42 *** 0.05 -2.99 *** 0.67 *** 0.79

Trigod

IO1, 1941 5.37 *** 5.40 *** -0.92 *** 0.38 *** 0.62 *** 0.81IO2, 1928 5.20 *** -0.01 -1.02 *** 0.35 *** 0.65 *** 0.81AO, 1910 5.31 *** -0.95 -0.91 *** 0.34 *** 0.66 *** 0.81

ZincIO1, 1920 4.72 *** 4.35 *** 0.39 *** 0.55 *** 0.46IO2, 1920 4.46 *** 2.66 *** 0.32 *** 0.53 *** 0.47


a Tb = fecha del cambio estructural; C= constante; = tendencia; AR(i) = elemento autorregresivo de orden i; MA(j) = elemento de mediamvil de orden j; R2= coeficiente de determinacin.

b * , ** y *** indican significancia estadstica al 90%, 95% y 99% de confianza, respectivamente.c La definicin de los modelos IO1, IO2 y AO se presenta en el recuadro 3.d La estructura del error de las ecuaciones muestra una mala especificacin, ya que se requieren ARMAde un orden superior a 2 para corregir

la autocorrelacin, y el coeficiente de AR(1) es mayor que uno.

44Por ejemplo, antes de 1917 el intercepto para el caso del aceitede palma era de 4.96, y luego era de 5.09. La tendencia, por suparte, era de -0.72% al considerar ese quiebre. Luego de 1991 la

tendencia tambin cambi, pasando de -0.46% a -3.4% por ao,mientras el intercepto se mantuvo en 4.90.45Esta variable enfrent una cada importante en 1979.


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el caucho, el cuero, el plomo y el trigo ha sido sistem-ticamente negativa.46 Por su parte, el precio relativo delzinc ha exhibido una tendencia sistemticamente po-sitiva, pero enfrent una cada importante en 1920. Sise observa el valor de puede concluirse que la ten-dencia ha sido constante y negativaslo en el caso delazcar. En los otros casos, oculta el hecho de queen algunos productos el arroz, el cuero, el plomo yel trigo la tendencia no era significativa antes delcambio estructural y en otros el aceite de palma yel caucho (IO2) perdi significacin estadstica lue-go de ese cambio.

En el cuadro 6 se presenta un anlisis similar paralos ndices de precios agregados no petroleros. Puedeverse que todos tienen una tendencia sistemtica ne-gativa. Sin embargo, para el GYCPI, el GYCPI y el subn-dice de alimentos, sta no era significativa antes delcambio estructural. Adems, llama la atencin el au-mento proporcional exhibido por el deterioro del GYCPIy de los subndices de metales y de productos noalimentarios luego de cada cambio estructural.

Debido a la escasez de informacin de largo pla-zo sobre productividad, costos de transporte y cambiosen la calidad de los bienes que fuese comparable conlas series de precios analizadas, es difcil incorporar estasvariables en los ejercicios estadsticos. En todo caso, lasseries de productividad existentes para los pases de la

Organizacin de Cooperacin y Desarrollo Econmicos

CUADRO 6

Indices de precios: Estimaciones del modelo TD, con cambios estructuralesa/b

Intercepto Tendencia

[1900, Tb] [Tb, 2000] C [1900, Tb] [Tb, 2000] . (%) AR(1) MA(1) R2

GYCPI

IO1, 1944 5.05 *** 5.11 *** -0.81 *** 0.71 *** 0.83IO2, 1944 4.85 *** -0.17 -1.02 *** 0.68 *** 0.25 * 0.83AO, 1978 4.81 *** -0.19 -2.94 *** 0.70 *** 0.22 * 0.83

GYCPIIO1, 1948 5.17 *** 5.32 *** -1.01 *** 0.41 *** 0.41 *** 0.86IO2, 1971 4.94 *** -0.34 ** -2.54 *** 0.57 *** 0.34 *** 0.85

GYCPIIO1, 1983 5.16 *** 4.88 *** -0.72 *** 0.58 *** 0.30 ** 0.89AO, 1978 4.94 *** -0.20 -4.42 *** 0.67 *** 0.27 ** 0.88

MetalesIO1, 1915 4.79 *** 5.14 *** -0.80 ** 0.85 *** 0.30 *** 0.86IO2, 1951 4.85 *** -0.39 * -0.94 ** 0.79 *** 0.36 *** 0.85AO, 1940 4.89 *** -0.56 * -0.86 ** 0.80 *** 0.42 *** 0.85

AlimentosIO1, 1983 4.89 *** 4.54 *** -0.46 ** 0.72 *** 0.83AO, 1977 4.76 *** -0.14 -3.94 *** 0.51 *** 0.35 ** 0.84

No alimentosIO1, 1948 5.20 *** 5.32 *** -1.10 *** 0.52 *** 0.32 ** 0.86IO2, 1938 5.01 *** -0.60 ** -1.30 *** 0.62 *** 0.35 *** 0.86AO, 1929 4.94 *** 0.34 -0.95 *** 0.64 *** 0.31 ** 0.86

The EconomistIO1, 1915 6.75 *** 7.04 *** -1.33 *** 0.67 *** 0.91IO2, 1915 6.82 *** -1.58 ** -1.26 *** 0.72 *** 0.90

AO, 1920 6.75 *** -0.13 -1.27 *** 0.28 * 0.53 *** 0.91

Fuente:Clculos propios.

a Tb = fecha del cambio estructural; C= constante; =tendencia;AR(i)= elemento autorregresivo de orden i; MA(j) = elemento de mediamvil de orden j; R2= coeficiente de determinacin

b *, ** y *** indican significancia estadstica al 90%, 95% y 99% de confianza, respectivamente. La definicin de los modelos IO1, IO2y AO se presenta en el recuadro 3.

46Se considera solamente aquellos segmentos en los que la tenden-cia es estadsticamente significativa.


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(OCDE) indican que hubo un quiebre en la tendencia dela productividad laboral relativa vinculada a los bienesagrcolas y a las manufacturas en el decenio de 1950:mientras hasta entonces la productividad manufactureraaument ms rpidamente que la agrcola, lo contrarioaconteci de ah en adelante (Bairoch, 1989; Madisson,1991). Sin embargo, ese quiebre estructural no se re-fleja en los resultados estadsticos analizados anterior-mente. Ms an, la diferencia de largo plazo en favorde la productividad agrcola que estos datos indicanayudara a explicar a lo sumo un deterioro relativamen-te marginal de los trminos de intercambio agrcolas(en torno al 0.2% por ao). No existen series compa-rables para el mundo en desarrollo y, de haberlas, es-taran distorsionadas por las variaciones del subempleorural caracterstico de los pases en desarrollo a lo lar-

go del siglo XX.Por su parte, las series de productividad por hec-

trea para siete productos agrcolas estimadas porScandizzo y Diakosawas (1987) y actualizadas condatos de la Organizacin de las Naciones Unidas parala Agricultura y la Alimentacin (FAO), indican quedichas productividades aumentaron a ritmos anualescercanos al 1% a lo largo del siglo XX, con una ex-cepcin notoria, la del caf, cuya productividad se ele-v slo un 0.2% anual entre 1910-1914 y 1995-1999.Adems, el ritmo de aumento de la productividad se

aceler entre los decenios de 1960 y 1980 en tres pro-ductos que fueron afectados por la revolucin verde(arroz, maz y trigo). La inclusin de estas series deproductividad en los ejercicios estadsticos no cambia,sin embargo, las conclusiones sobre las tendencias delos precios reales a largo plazo y, de hecho, su efectosobre los precios reales parece ser slo parcial y no siem-pre significativo en trminos estadsticos. Hay tal vezdos excepciones a esta regla. Por una parte, la ausenciade una tendencia adversa de largo plazo en los preciosdel caf est quizs asociada a los reducidos aumen-tos de su productividad. Por otra, el quiebre estructu-ral en los precios reales del arroz a comienzos deldecenio de 1970 puede estar vinculado con la revolu-

cin verde (pero no as en los casos del maz y el tri-go, que no muestran dicho quiebre).

En resumen, el caf, el cobre y el estao no pre-sentan una tendencia determinstica que sea estadsti-camente significativa. Asimismo, el algodn, el alu-minio, el banano, el cacao, la lana, la plata, el tabacoy el t muestran una deriva que no es estadsticamentesignificativa. Sin embargo todos, exceptuando la platay el tabaco, exhiben un deterioro acumulado cercanoa 60%. Por su parte, las carnes de res y de cordero yla madera han tenido una tendencia determinsticapositiva. De igual manera, la tendencia del zinc hasido sistemticamente positiva. Finalmente, el maz,el yute y el ndice agregado GYCPI muestran unatendencia constante al deterioro, mientras la tenden-cia del precio relativo del aceite de palma, el arroz,

el azcar, el caucho, el cuero, el plomo y el trigo yde todos los dems ndices agregados ha sidosistemticamente negativa. De esta manera, cuatroproductos tienen tendencia positiva; once productosno muestran tendencia o deriva estadsticamente sig-nificativa, pero en cinco de ellos la cada acumuladaes cercana a 60%, lo que indica un fuerte predomi-nio de perturbaciones negativas; por ltimo, nueveproductos tienen una tendencia al deterioro, ya sea es-calonada o continua. En el agregado prevalecen lasmaterias primas con tendencias o perturbaciones ne-

gativas y, por ende, todos los ndices tiendensistemticamente al deterioro.Los escasos datos existentes no permiten, en ge-

neral, derivar conclusiones firmes sobre los efectos delos cambios de la productividad relativa de la agricul-tura sobre la tendencia de largo plazo, o sobre los quie-bres a lo largo del siglo XX de los trminos de inter-cambio de dichos productos y, menos an, sobre sustrminos de intercambio factoriales. Tal como seala-mos en la seccin III, la literatura sobre convergenciao divergencia de los salarios relativos y el ingreso percpita resulta ms relevante para analizar la validez delo que denominamos la segunda hiptesis Prebisch-Singer.


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La estimacin de los modelos de la seccin anterior,basada en la metodologa de Perron (1997), permiteafirmar que en el caso de ocho productos y de siete delos ocho ndices se dio por lo menos un cambio estruc-tural en la tendencia de los precios a lo largo del sigloXX. Tambin confirma que estos cambios tendieron adeteriorar los trminos de intercambio de los produc-tos bsicos. Se encuentra as un sustento para nuestrahiptesis fundamental, segn la cual el deterioro dedichos precios se produjo en forma escalonada. Des-afortunadamente, la metodologa utilizada hasta ahoraslo admite un cambio estructural.47 Esto hace que anquede espacio para que otro posible escaln se ocul-te tras las estimaciones estadsticas. Esto es lo quesugieren los resultados del anlisis de residuos recur-sivos y el hecho de que los cambios se siten alrede-dor de ms de un perodo (vase la seccin V).

Aunque no lo podemos establecer con cabal rigoreconomtrico, los resultados anteriores y la propia his-toria econmica permiten concluir que los mayorescambios se concentraron en torno a 1920 y 1980; estosugiere que ellos fueron, respectivamente, un efecto

rezagado de las fuertes desaceleraciones experimenta-das por la economa mundial a partir de la primeraguerra mundial y de la primera crisis petrolera deldecenio de 1970 que marc el fin de la edad de orode las economas industrializadas (Madisson, 2001).Ms precisamente, en el anlisis economtrico quesigue suponemos que los quiebres tuvieron lugar entorno a 1921 y 1979, coincidiendo en el primer casocon la fuerte crisis internacional que sigui a la pri-mera guerra mundial, cuyo efecto sobre los precios delas materias primas es bien conocido, y en el segundo,con los efectos de la poltica monetaria que adoptaronlas autoridades econmicas de los Estados Unidos parafrenar la inflacin. Tambin realizamos ejercicios es-tadsticos para determinar si hubo un cambio estructu-ral de las series al fin de la segunda guerra mundial opoco despus (en torno a la guerra de Corea). Los re-

sultados no indicaron un quiebre estadsticamente sig-nificativo entonces y, por tal motivo, no se da cuentade ellos en este trabajo.

Los resultados y hechos histricos descritos jus-tifican, por lo tanto, un ltimo ejercicio economtricoen el que se reestiman todos los modelos,48 salvo losque presentan una tendencia estocstica, suponiendocambios estructurales en 1921 y 1979. En el cuadro 7se muestran las estimaciones correspondientes y en elgrfico 3 se presentan los resultados para los ndices,sin incluir en este ltimo caso la dinmica ARMAde losresiduos, con el fin de observar ms claramente losquiebres y las desviaciones de los precios con relacina las tendencias estimadas.

De estos ejercicios se concluye que los alimentosse encarecieron de manera considerable hasta la pri-mera guerra mundial, mientras los metales perdanvalor. Visto en trminos de productos especficos, latendencia ascendente slo caracteriz a unos pocosproductos (particularmente aceite de palma, cuero,madera y maz) y slo en un caso (caucho) se presen-t el patrn opuesto.

En 1921 todos los ndices agregados de Grilli yYang experimentan una cada brusca y de gran mag-nitud (entre el 44% y el 52%, de acuerdo con el ndi-ce agregado utilizado), de la que no se recuperan enlas dcadas posteriores. Visto en trminos de gruposde productos, la nica excepcin a esta regla son losmetales. Por su parte, la cada es estadsticamente sig-nificativa para 11 de 16 productos, aunque en magnitu-des variables. Es interesante observar que a esta cadasigue un largo perodo (1922-1979) en el cual los ndi-ces agregados de precios no muestran una tendenciaestadsticamente significativa. Tal resultado se debe amovimientos en sentido opuesto de los distintos precios.

Finalmente, a diferencia de lo sucedido en 1921,en 1979 no hay una cada brusca de los precios sinoms bien un quiebre en su tendencia, que a partir de

47 En Cuddington, Ludema y Jayasuriya (2002) se entregan losresultados de un modelo que permite considerar ms de un cambioestructural para la serie GYCPI. Sin embargo, no fue posible aplicar-lo a gran escala a todas las series incluidas en nuestro anlisis, dadala complejidad economtrica de tal modelo.

48 En las secciones anteriores se presentan justificaciones parareestimar todas las series de precios estacionarios, exceptuados losdel cobre y el maz. Estos dos ltimos se han incorporado con el finde redondear el anlisis, incluyendo todas las series estacionarias.Las variables no estacionarias no pueden ser estimadas mediantemtodos tradicionales pues, como ya se vio, podran generar resul-tados espurios.

VIIVarios cambios estructurales


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CUADRO 7

Estimacin de las series estacionarias con cambiosestructurales en 1921 y 1979a

C t021 c21 t2279 c79 t8000 AR(1) AR(2) AR(4) MA(1) MA(2) MA(4)

ProductosAceite de palma 4.67 3.20 ** -0.53 *** -0.41 -0.27 * 1.12 0.82 0.27Arroz 5.28 -1.86 0.12 -0.42 * -0.31 ** -3.13 *** 0.91 0.26Azcar 5.20 2.58 -1.04 *** 0.34 -0.33 -2.01 -0.48 1.39 0.63Caf 3.14 3.74 -0.41 1.39 ** -0.11 -4.11 ** 0.73Carne de res 3.03 0.72 -0.18 2.49 *** 0.32 -4.28 ** 0.80Caucho 7.38 -6.62 *** -0.67 ** -1.06 *** -0.33 * -2.00 1.62 -0.74 -1.00Cobre 5.03 -1.38 -0.42 *** 0.85 *** -0.10 -2.22 ** 0.81 0.33Cordero 2.66 3.23 -0.16 1.84 ** 0.34 -1.46 0.79 0.36Cuerob 4.82 3.29 *** -0.63 *** -1.10 *** 0.37 ** -3.58 *** 0.52Estao 3.50 1.17 -0.36 * 1.64 *** 0.09 -5.01 *** 0.67Madera 3.16 5.22 *** -0.41 *** 1.08 *** -0.00 0.76 0.70Maz 4.90 3.30 *** -0.44 *** -0.54 *** -0.20 -3.73 0.55Plomo 4.35 1.11 -0.28 * 0.22 0.14 -5.60 *** 0.76Trigo 5.08 1.72 * -0.31 ** -0.66 *** -0.03 -1.78 ** 0.35 -0.26 0.52Yute 4.57 2.66 * -0.28 0.19 -0.32 * -2.90 ** 0.31 0.51Zinc 4.65 0.81 -0.42 *** 0.59 ** -0.03 -0.32 0.69 0.21

IndicesGYCPI 4.91 1.24 ** -0.49 *** -0.08 -0.06 -1.94 *** 0.82 0.29GYCPI 5.06 0.67 -0.44 *** -0.18 -0.02 -2.15 *** 0.80 0.25GYCPI 4.95 1.84 ** -0.48 *** -0.29 * -0.06 -3.35 *** 0.85 0.29GYCPI 4.86 2.10 ** -0.52 *** -0.30 0.17 -3.09 *** 0.98 0.38Metales 5.46 -2.82 ** -0.19 -0.21 0.12 -1.66 * 0.59 0.41Alimentos 4.57 3.05 *** -0.60 *** 0.09 -0.11 -3.61 *** 0.37 0.51No alimentos 5.11 0.45 -0.44 *** -0.33 * -0.01 -2.19 *** 0.82 0.30

The Economist 6.47 2.12 *** -0.20 ** -1.17 *** -0.02 -2.06 *** 0.67

Fuente: Clculos propios.

a C= constante; = tendencia; AR(i ) = elemento autorregresivo de orden i; MA(j) = elemento de media mvil de orden j; R2= coeficientede determinacin.

b No converge.

entonces se torna fuertemente negativa (bajas anualesde entre 2% y 3% en los distintos subndices). Esta ten-dencia es notoria en los alimentos y menos marcadaen los metales; es, adems, negativa para 14 de los 16productos incluidos en el cuadro 7, aunque estadstica-

mente significativa slo para nueve. Un anlisis msdetallado podra indicar que la cada se concentra enla dcada de 1980,49 en cuyo caso sera un fenmenoms parecido al que tuvo lugar en 1921, aunque msgradual en el tiempo.

Por ltimo, cabe resaltar que el ndice de TheEconomistacusa igualmente una dinmica escalonada,aunque diferente a la de los ndices de Grilli y Yang.En particular, en aqul el ajuste de 1921 es ms redu-cido (20%), pero hay una fuerte tendencia negativa y

estadsticamente significativa (1.2% anual) en el pero-do 1922-1979, que se acelera a partir de 1979. As,como se ve en el grfico 3, dicho ndice muestra unatendencia mucho ms secular al deterioro a partir dela dcada de 1920.

Los ejercicios estadsticos parecen indicar, por lotanto, que la cada de los precios reales de los produc-tos bsicos a lo largo del siglo XX fue el producto dedos grandes quiebres estructurales, que se situaron entorno a 1921 y 1979. El primero de estos quiebres semanifest como una cada brusca de los precios de unasola vez y el segundo como un cambio en la tenden-cia de los precios.

Para completar este panorama, en la siguienteseccin analizaremos brevemente la velocidad de re-versin a la media de las series ante perturbaciones de

corto plazo. Si esa reversin fuera lenta, las perturba-ciones de corto plazo afectaran de manera prolonga-da el desempeo de las economas.

49Vase en Maizels (1999) un anlisis de la evolucin de los pre-cios de las materias primas en esa dcada.


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VIIIVariabilidad y perturbaciones de

corto y mediano plazo

El estimador Vk, utilizado en la seccin IV para de-terminar la persistencia de largo plazo de las innova-ciones, es til tambin si se quiere analizar la reaccinde las series ante perturbaciones en el corto y media-

no plazo, evitando las metodologas que dependen dela estimacin de parmetros que le asignan demasiadaimportancia a caractersticas dinmicas de corto pla-zo. La velocidad a la cual el estimador tiende a cero

GRAFICO 3

Estimacin de los ndices agregados de precios considerandovarios cambios estructurales

GYCPI GYCPI GYCPI

GYCPI Metales Alimentos

No alimentos The Economist

___ Residual .....Real - - - - Estimado

Fuente: Elaboracin de los autores.


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CUADRO 8

Estimacin del proceso de reversin a la media(Valor del estadstico Vk)

Aos 1 2 3 4 5 10 15 28

ProductosAceite de palma 1.05 0.90 0.77 0.71 0.61 0.39 0.29 0.16Arroz 1.15 1.02 0.88 0.74 0.66 0.48 0.33 0.25Azcar 0.98 0.75 0.65 0.55 0.45 0.36 0.27 0.13Caf 0.98 0.82 0.77 0.75 0.71 0.61 0.46 0.23Carne de res 1.04 0.97 0.97 0.99 0.96 0.79 0.70 0.47Caucho 1.07 1.03 0.95 0.87 0.80 0.43 0.40 0.35Cobre 1.04 0.97 0.89 0.78 0.67 0.45 0.49 0.54Cordero 1.01 0.89 0.82 0.92 0.94 0.90 0.70 0.41Cuero 0.86 0.66 0.58 0.49 0.40 0.24 0.24 0.10Estao 1.00 1.01 0.93 0.88 0.80 0.63 0.58 0.34Lana 0.93 0.69 0.58 0.49 0.43 0.33 0.37 0.41Madera 1.06 0.97 0.96 0.93 0.89 0.56 0.40 0.17Maz 0.94 0.74 0.64 0.50 0.40 0.28 0.27 0.16Plomo 0.98 0.98 0.89 0.77 0.67 0.40 0.44 0.37

Trigo 1.13 1.05 0.98 0.81 0.65 0.33 0.35 0.12Yute 0.97 0.74 0.69 0.60 0.50 0.30 0.37 0.33Zinc 0.98 0.80 0.67 0.60 0.53 0.26 0.23 0.14

IndicesGYCPI 1.02 0.87 0.74 0.63 0.57 0.36 0.40 0.21GYCPI 1.01 0.79 0.66 0.58 0.50 0.30 0.34 0.20GYCPI 1.02 0.85 0.73 0.64 0.58 0.46 0.49 0.22GYCPI 1.10 0.95 0.86 0.76 0.70 0.54 0.49 0.16Metales 1.18 1.11 1.02 0.94 0.84 0.49 0.44 0.39Alimentos 1.01 0.85 0.77 0.68 0.62 0.50 0.52 0.23No alimentos 1.03 0.86 0.74 0.61 0.52 0.37 0.36 0.22The Economist 1.01 0.76 0.59 0.48 0.40 0.29 0.25 0.13


muestra de qu manera se disipa una perturbacin. Si-guiendo la metodologa de Len y Soto (1995b), en elcuadro 8 se muestra la evolucin de este estimador paraaquellas variables que no presentan caractersticas deno estacionariedad.

Se observa que nueve productos exhiben un pro-ceso significativo de reversin a la media dentro de losprimeros cinco aos despus de producida la pertur-bacin. En los primeros cuatro aos la perturbacin se

ha disipado un 40% en seis casos (azcar, cuero, yute,lana, maz y zinc), y un 25% en tres casos (aceite depalma, arroz y caf). Segn los mismos parmetrostodos los ndices, salvo el que incluye el petrleo y elde precios de metales, presentan una alta velocidad de

regreso a la media. Luego de esta reversin inicial, elproceso contina ms lentamente, de manera que pa-sados ms de 25 aos slo nueve productos han regre-sado a su equilibrio de largo plazo (Vk < 0.26).

Mirando estos resultados desde el punto de vistamacroeconmico, pese a la relativa velocidad de rever-sin a la media los efectos de una perturbacin se man-tienen por ms de un ao y, por lo tanto, tienen con-secuencias en el corto y en el mediano plazo. Esto

indica que el uso de fondos de estabilizacin es via-ble, pero que es necesario modificar los precios dereferencia que utilizan dichos fondos en funcin de losprecios de mercado, para evitar grandes prdidas fis-cales asociadas a su manejo.


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IXConclusiones

APENDICE A

Metodologa de actualizacin de los ndices de precios

Los precios de los 24 productos individuales utilizados porGrilli y Yang (1988) fueron proporcionados gentilmente porJohn Cuddington y actualizados desde 1987 por la CEPAL, apartir de cifras de la Conferencia de las Naciones Unidas so-bre Comercio y Desarrollo (UNCTAD), el Fondo Monetario In-ternacional (FMI), el Banco Mundial y la Organizacin dePases Exportadores de Petrleo (OPEP). Sobre la base de estasseries se actualizaron los ndices de precios (cuatro ndicesagregados y tres subndices) presentados por Grilli y Yang(1988).

El primero de los ndices agregados (GYCPI) es un n-dice de precios cuyas ponderaciones corresponden a la par-ticipacin de cada producto bsico en las exportacionesmundiales en 1977-1979. Estas ponderaciones fueron pu-blicadas por Cuddington y Wei (1998) y con ellas se ac-tualiz este ndice hasta el 2000. El segundo ndice (GYCPI)estaba ponderado por la participacin de los pases en de-sarrollo en las exportaciones de los productos bsicos en1977-1979. Como no se dispone de las ponderaciones ori-ginales, se construyeron otras para 1981 con datos de

Segn los resultados economtricos obtenidos en estetrabajo, no hay evidencia de que exista una tendenciasecular o continua al deterioro de los trminos de in-tercambio. No por esto es menos cierto, sin embargo,que los precios relativos de las materias primas se de-terioraron en forma notoria a lo largo del siglo XX. Di-versas pruebas permiten establecer que ha habido unacada, ya sea escalonada o continua, de los precios denueve productos y de todos los ndices. Por su parte,ocho productos presentan raz unitaria y una altavolatilidad y no sorprende, por lo tanto, que su deriva,pese a ser negativa para todos menos uno, no seaestadsticamente significativa. Sin embargo, la cadaacumulada por cinco de esos productos es de cerca de60%, lo que significa que las perturbaciones negativashan predominado ampliamente sobre las positivas. Fi-nalmente, cuatro productos presentan una tendencia alalza y otros tres no tienen una tendencia determins-tica significativa.

COMTRADE,50 y se recalcul el ndice para todo el siglo. Enel apndice A, grfico A.1, se presenta la serie original yla nueva serie, en trminos reales. Las diferencias se con-centran en el perodo anterior a 1950. Sin embargo las ten-dencias son similares, excepto en el perodo de la primeraguerra mundial, cuando las nuevas ponderaciones amplanel repunte del ndice de precios.

Los otros dos ndices agregados de Grilli y Yang(GYCPI y GYCPI) tienen ponderaciones variables segn laparticipacin de los productos bsicos en las exportacionesmundiales de cada ao. Lo que hace distintos estos dos ndi-ces es que el segundo incluye el petrleo. Para actualizarambos se utilizaron ponderaciones variables correspondien-tes al ao en curso, calculadas por la CEPALcon datos de COM-TRADE. En el cuadro A.1 se muestran las series resultantes.

Puesto que todos los ndices no petroleros eviden-cian cambio estructural, se utiliza aqu tanto la infor-macin que se obtuvo por las pruebas realizadas comoel conocimiento del acontecer histrico para afirmarque el primer cambio de esa ndole el primer esca-ln hacia abajo parece haberse producido alrededorde 1920, y se relaciona con los grandes cambios quela primera guerra mundial gener en la economa mun-dial. El segundo cambio estructural parece haberse dadoalrededor de 1980, tras la desaceleracin experimenta-da por la economa mundial a partir de 1973. El anli-sis economtrico confirma de diferentes maneras la pre-sencia de estos escalones. Mientras en el primer casohubo un ajuste de una vez y de magnitud significativaen los precios de los productos bsicos, en el segundohubo un quiebre adverso en la tendencia de los precios.Antes de la primera guerra mundial, la tendencia de stosfue ms positiva y no hay evidencia clara de una ten-dencia significativa entre las dcadas de 1920 y 1970.

50Base de datos estadsticos de comercio exterior, dependiente dela Divisin de Estadstica del Departamento de Asuntos Econmi-cos y Sociales de las Naciones Unidas.


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CUADRO A. 1

Actualizacin de los ndices de precios de Grilli y Yang (1988)a

(1977-1979 = 100)

Subndices de GYCPIGYCPI GYCPI GYCPI GYCPI Alimentos No alimentos Metales

1986 88.36 98.42 90.79 93.76 75.78 102.58 134.421987 93.61 107.56 92.56 81.28 90.54 124.55 180.991988 118.92 142.86 117.15 114.38 91.50 128.97 178.081989 123.29 143.19 116.13 120.54 86.67 125.89 157.211990 120.81 131.66 108.60 132.39 83.97 106.87 128.751991 109.78 115.15 96.77 118.55 84.44 107.25 129.281992 113.93 115.63 95.79 110.09 82.80 102.75 111.691993 109.25 111.43 91.96 102.60 102.04 131.04 133.961994 138.01 133.97 108.45 109.15 105.53 146.73 157.421995 149.71 149.57 117.79 118.84 108.12 128.56 141.00

1996 141.99 140.56 108.81 121.87 107.14 119.68 141.691997 133.75 133.36 107.57 118.27 93.35 98.84 120.371998 112.35 109.70 90.82 92.25 81.77 98.06 118.001999 107.01 102.46 85.61 101.53 75.03 105.75 126.192000 105.57 109.50 90.87 138.72 73.10 103.67 120.80

Fuente: Grilli y Yang (1988) y clculos de la CEPALbasados en datos de las Naciones Unidas.

a GYCPI: Indice de precios en dlares de 24 productos bsicos no petroleros transados internacionalmente, ponderado por la participacinde cada producto en las exportaciones totales en 1977-1979.GYCPI: Indice de precios en dlares de 24 productos bsicos no petroleros transados internacionalmente, ponderado por la participacinde los pases en desarrollo en las exportaciones de productos bsicos en 1981.GYCPI: Indice de precios en dlares de 24 productos bsicos no petroleros transados internacionalmente, ponderado por la participacinde los productos bsicos en

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