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E S
DE TRABAJO I S d e M A G Í S T E R
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www.economia.puc.cl

TIPO DE CAMBIO, PRECIOS RELATIVOS Y
1 Tesis para optar al grado de Magister en Economía.
EXPORTACIONES 1
Fernando Claro Valdés
Diciembre 2008
1
Comisión Evaluadora: Miguel Fuentes
Luis Felipe Lagos
Fernando Ossa
Salvador Valdés
Rodrigo Vergara

Abstract
This paper analyzes the relation between real exchange rate and bilateral exports from
Chile to the United States using disaggregated data. In the econometric specification it
introduces three relative price effects: (1) the real exchange rate between Chile and the
USA (2) a relative price between Chile and its competitors in the USA market and (3) a
relative price between USA and the potential destinations of Chilean exportations,
motivated by the aggregate bias of using aggregate data and multilateral real exchange rates
for exports analysis. It concludes that different industries have different price elasticities
and the more diversified the export destination matrix, the less is the influence of the real
bilateral exchange rate on exports.
Resumen
Este trabajo analiza la relación entre el tipo de cambio real y las exportaciones bilaterales
de Chile a Estados Unidos usando datos a un nivel desagregado. En la especificación
econométrica se introducen tres precios relativos: (1) el tipo de cambio real entre Chile y
EEUU (2) un precio relativo entre Chile y sus competidores en el mercado de EEUU y (3)
un precio relativo entre Estados Unidos y los posibles mercados de destino para las
exportaciones chilenas, motivado por el sesgo de agregación que se incurre al analizar el
tipo de cambio real multilateral con las exportaciones. Concluye que diferentes industrias
tienen diferentes elasticidades precio y que a mayor diversificación de la matriz de destinos
de exportación menor es el efecto del tipo de cambio real bilateral en las exportaciones
2

ÍNDICE
I. Introducción……………………………………………………………….…Pág.4
II. Tipo de cambio real productividad y competitividad……………………….Pág.5
II.1 Construcción del Tipo de Cambio Real…………….....…Pág.11
III. Revisión de la literatura……………………………………………...……..Pág.15
IV. Modelo y metodología………………………………………………..……Pág.18
V. Datos y consideraciones de especificación…………………………...……Pág.21
VI. Resultados e interpretaciones……………………………………………....Pág.25
VI. 1. Proyecciones fuera de muestra ……………………….………….….Pág.39
VII. Conclusiones………………………………………………………...…....Pág.41
VIII. Referencias…………………………………………………………………Pág.42
3

I. INTRODUCCIÓN
En diferentes dimensiones de la política económica el tipo de cambio ha sido
durante años y continúa siendo protagonista de una serie de discusiones sobre los
beneficios y costos que sería aplicar una u otra alternativa de política concerniente a él. Una
de estas dimensiones trata sobre el comercio internacional, donde la discusión sobre
devaluaciones del tipo de cambio e intervenciones en el mercado del dólar de parte de las
autoridades han sido fuente de grandes discusiones tanto a nivel académico (Edwards 1989)
como de prensa. Este aspecto trata específicamente sobre el efecto del tipo de cambio real
en el sector exportador de un país, lo que en nuestro caso chileno, dada la importancia de
ese sector para la economía chilena y su desarrollo (Ramos 2008), es un aspecto de política
relevante a estudiar 2 .
Este trabajo intentará explicar empíricamente los determinantes de las exportaciones
nacionales en el corto plazo, con la intención específica de estudiar la importancia relativa
del tipo de cambio real entre Chile y otras regiones en comparación a los demás
determinantes. Dado el nivel de detalle de los datos, este trabajo se remitirá a estudiar las
exportaciones de Chile a Estados Unidos, nuestro segundo destino exportador después de
China en la actualidad. Importante es notar que no tratará de explicar la matriz exportadora
de largo plazo de Chile, la que está determinada por las ventajas comparativas que tiene
nuestro país respecto al resto de la economía mundial.
Para analizar la elasticidad precio de corto plazo de las exportaciones nacionales se
hará un análisis desagregado a nivel de industria, debido a que pueden diferir en sus
velocidades de reacción a los precios. Ello puede ocurrir por diferentes motivos, como
diferencias en la duración de los contratos, la condición de “monodestinatarias” que pueda
tener alguna industria (que no le permita desviar exportaciones a lugares más atractivos),
las características propias de cada producto en cuanto a destinario final, perecibilidad, etc.
2 Por ejemplo, en trabajos recientes Rodrik (2008) y Aguirre y Calderón (2005), aunque en un enfoque de
largo plazo, argumentan que el sector transable es de tal importancia en los países en desarrollo que aumentos
del tipo de cambio real necesariamente llevan a un mayor crecimiento económico.
4

Este trabajo presenta un aporte por el nivel de desagregación de exportaciones a
estudiar y el detalle en cuanto al estudio de precios relativos a analizar. Los diferentes
precios que afectan a las exportaciones de Chile a un destino específico, en este caso
EEUU se pueden separar en tres: el precio relativo al mercado de destino, a otros
potenciales destinos y el relativo a nuestros competidores por industria. Comúnmente estos
tres precios afectan al TCR en diferentes direcciones, lo cual sesga los resultados obtenidos
cuando se trabaja con datos agregados y genera elasticidades TCR/exportaciones poco
significativas en los trabajos empíricos.
Este trabajo sigue en la sección II con una revisión y relación entre los conceptos de
tipo de cambio real , competitividad y su construcción, la sección III revisa la literatura que
estudia las exportaciones y sus determinantes, la sección IV muestra el modelo y variables
a considerar como determinantes de la exportaciones, la sección V hace referencia a los
datos con los que se trabaja y consideraciones econométricas, en la sección VI se muestran
los resultados obtenidos e interpretaciones y se concluye el trabajo en la sección VII.
II. TIPO DE CAMBIO REAL , COMPETITIVIDAD Y PRODUCTIVIDAD.
El tipo de cambio real representa el precio relativo entre dos canastas de bienes. Se
define como donde representa el tipo de cambio nominal entre un
país local y extranjero, el nivel del precio en moneda extranjera de una canasta de
bienes del exterior y el nivel del precio de una canasta en el país doméstico.
Así, el TCR es una medida de los precios relativos, expresados en la misma
moneda, entre dos economías 3 que representa bienes nacionales por unidad (canasta) de
bien extranjero, algo que también se puede asociar a la competitividad (De Gregorio 2007).
Esta relación entre el tipo de cambio real y la competitividad no es directa como
veremos más adelante. Pero, si definimos competitividad como la capacidad del sector
3
Si se están considerando solo dos países, uno local y otro extranjero, concepto conocido como TCR
bilateral.
5

transable para vender sus productos en el exterior, un aumento del tipo de cambio real
refleja cuando los productos se están haciendo más caros en el exterior que en el país local
y por lo tanto al sector exportador le es más rentable vender sus productos en el extranjero.
En este caso se puede decir que el sector transable doméstico se está haciendo más
competitivo en relación al sector transable extranjero
Ahora, si la canasta de bienes a comparar consta sólo de bienes transables, no
existen barreras al comercio y se cumple la Paridad del Poder de Compra (PPP) en su
versión absoluta, es decir, los bienes tienen un valor real igual en los dos
países a comparar, y el tipo de cambio real será 1. Sin embargo la evidencia empírica al
respecto nos muestra que la PPP no se cumple en su versión absoluta, pero sí en su versión
débil, una versión menos restrictiva y que se refiere a que en una
perspectiva de largo plazo. En términos econométricos una hipótesis a testear
empíricamente para comprobar la validez de la PPP en su versión débil es si es que estas
variables cointegran 4 y si es que el TCR se comporta como variable estacionaria (Alba y
Papell 2007).
Sin embargo si en las canastas a comparar entre países existen bienes no transables,
la relación entre el TCR y competitividad como está definida en este trabajo necesita de un
análisis más profundo.
En especial, sería apresurado y erróneo concluir que un aumento del TCR es señal
de que el sector transable nacional se está haciendo más competitivo respecto al extranjero,
no considerarse la naturaleza del por qué se produjo dicho aumento. Además, maneras
alternativas de analizar competitividad 5 se basan en la estructura de instituciones y
políticas presentes en un país que permiten lograr el mayor crecimiento económico posible
con los recursos disponibles (Caputo et al. 2008). El Global Competitivness Report (2008)
define competitividad como el conjunto de instituciones, políticas y factores que
determinan el nivel de productividad de un país.
Según esta definición uno de los determinantes de la competitividad es la
productividad. Sabemos que en una economía pequeña y abierta al mundo, con plena
4 Condición necesaria pero no suficiente (Alba y Papell 2007).
5 Que generalmente se usan para los rankings de competitividad entre países.
6

movilidad de capitales y que es tomadora de precios de bienes transables y de precios de
factores móviles internacionalmente como el capital , los aumentos en productividad
en el sector transable hacen más estrecho el mercado laboral en ese sector, lo que hará
aumentar los salarios del sector no transable. Suponiendo además cambios menores 6 en la
productividad del sector no transable, el ajuste se producirá por aumento de precios,
apreciando así el tipo de cambio real. En este caso, aumentos en productividad hacen
apreciarse el tipo de cambio real , pero esto no es signo de menor competitividad, si no todo
lo contrario. Éste es el efecto conocido en la literatura económica como Balassa-
Samuelson.
Más formalmente 7 , si es que se están considerando dos países y a como una
canasta de precios en el país extranjero y en el país local,
donde representa el precio de los bienes no transables y el de los transables, el
tipo de cambio real es:
Donde el supraíndice representa en este caso al país extranjero y los
parámetros y representan la participación del sector no transable en las canastas de
los respectivos países.
Reordenando y asumiendo por simplicidad que , el tipo de cambio real
queda:
6 El supuesto es qye l sector no transable de una economía (cortes de pelo, servicios) no aumenta su
productividad. El avance tecnológico en servicios como el financiero han puesto en cuestión ese supuesto. Sin
embargo suponer que el sector transable tiene una tasa de aumento de la productividad mayor relativo al no
transable es menos restrictivo y sirve aún para explicar el fenómeno de apreciación del TCR.
7 Siguiendo a Obstfeld y Rogoff (1996) y Valdés y Délano(1998)
7

Para ver la evolución del precio de los bienes no transables suponemos que existe
plena movilidad de capitales internacionalmente y entre sectores y que las producciones de
los bienes transables y no transables se dan por las siguientes funciones de producción
Cobb-Douglas :
Donde es un factor de productividad, el capital y en el sector .
Establecemos por simplicidad que:
con
Y en presencia de competencia perfecta, producción con retornos constantes a
escala y maximización de utilidades de parte de las empresas se obtienen las siguientes
condiciones de primer orden:
Donde es la tasa de interés internacional y el salario que equilibra el
mercado doméstico del trabajo.
Dada la maximización de utilidades se obtiene el equilibrio en cada sector:
8

transable:
Al que log-diferenciando se obtiene:
Despejando y usando la siguiente notación y
llegamos a las siguientes ecuaciones para los mercados transable y no
De donde obtenemos:
Así, si suponemos (en el sector no transable, por ejemplo en
peluquerías y servicios, la participación del trabajo en el producto es mayor que en sector
transable) entonces aumentos de productividad en el sector transable tiene un componente
inflacionario, ya que aumenta .
Ahora, recapitulando:
9

Y suponiendo que en el largo plazo se cumple la ley de un solo precio (PPP en
versión absoluta pero solo para los bienes transables), el tipo de cambio real se puede
expresar como:
Y por lo tanto, finalmente , haciendo el mismo análisis precedente podemos llegar a:
Este resultado grafica el hecho de que ceteris paribus el TCR se aprecia por
mejoras de productividad relativa en el sector transable lo que no es un signo de menor
competitividad, sino todo lo contrario (Efecto Balassa-Samuelson). Evidencia para Chile de
que los diferenciales de productividad nacionales afectan el TCR en su equilibrio de largo
plazo se encuentran en Ugarte (2008), Cerda et.al (2003) y Valdés y Délano (1998 op.cit).
Milesi-Ferreti et al. (2008) muestran evidencia significativa del efecto Balassa-Samuelson
trabajando con un panel de países industrializados y en desarrollo.
El hecho de que la relación entre competitividad y el TCR no sea directa no invalida
el uso analítico de este último, pero es por esto muy importante conocer la naturaleza del
shock detrás de un movimiento del TCR para concluir algo respecto a su impacto en la
competitividad según la entendemos en este trabajo.
10

Ahora, si bien estos cambios en productividades son un fenómeno de más largo
plazo, éste trabajo se centra en estudiar las variaciones de corto plazo del tipo de cambio
real.
Tal como muestra Mussa en su seminal trabajo de 1986, la evidencia empírica
confirma el hecho (predicho por algunos modelos teóricos) de que las variaciones de corto
plazo del tipo de cambio real en regímenes con tipo de cambio flexible se dan
principalmente debido a las variaciones del tipo de cambio nominal ante el ajuste lento de
los precios de una economía. Engel (1999) concluye que la mayor parte de la variabilidad
de corto y mediano plazo del tipo de cambio real (bilateral) se debe a variaciones de los
precios relativos de bienes transables entre los dos países a considerar, o sea a las
desviaciones de la ley de un solo precio 8 , lo que se podría explicar por variaciones del tipo
de cambio nominal.
Ahora, ante un aumento del tipo de cambio real se puede argumentar que los
productos se están haciendo más caros en el exterior que en el país local, lo que reflejaría
una mayor competitividad del sector exportador nacional y podría a su vez ser aprovechado
por este último, aumentado su participación en el mercado de destino
Así, este trabajo analizará empíricamente si es que existe un efecto real sobre las
exportaciones de las variaciones de corto plazo del tipo de cambio real dadas
principalmente por las variaciones del tipo de cambio nominal.
II.1. Construcción del Tipo de Cambio Real
Teniendo el TCR definido como:
8 PPP absoluta para los bienes transables.
11

Se debe decidir qué índices de precios usar, lo que dependerá de qué querrá estudiar
el investigador.
Si seguimos de la teoría precedente, donde vemos que los precios pertinentes a
considerar son los de los bienes transables y no transables de la economía, el Índice de
Precios del Consumidor (IPC) parece ser el más apropiado. Su principal ventaja es que es
un índice que computan la mayoría de los países y es de fácil acceso, por eso útil y el más
usado en los trabajos empíricos. Es también un buen representante del conjunto de los
bienes transables y no transables de la economía, sin tener sesgo hacia un tipo de bien en
particular. Entre sus desventajas se puede considerar primero el hecho de que es afectado
por controles de precios y otras políticas de gobierno que hacen tener precios
distorsionados y segundo, que las canastas a veces no son suficientemente comparables
entre países, lo que aleja al TCR de la teoría de la PPP.
Otro índice para medir la competitividad productiva de un país son los costos
laborales unitarios. Países con menores costos laborales unitarios se pueden considerar más
eficientes o productivos y por lo tanto más competitivos. El principal problema de este
índice es que muy pocos países reportan información al respecto e incluso calcularlo
independientemente es muy difícil. Por ejemplo el Fondo Monetario Internacional publica
un TCR basado en los costos laborales unitarios, pero lo hace solo para algunos países de la
OECD ya que no todos tienen la información necesaria. En este sentido de costos de
producción, hay autores que consideran al IPC como un mejor índice porque tiene más
información que los costos laborales unitarios, ya que incluye precio de bienes intermedios
en el proceso productivo (Hinkle y Nsengiyumva 1999).
Otro índice también utilizado es el Índice de Precios al por Mayor (IPM) el cual
tiene una canasta principalmente compuesta por bienes transables 9 . Este índice también
tiene el problema de que no es computado por la mayoría de los países, especialmente los
en desarrollo, por lo que se suele reemplazar por el IPC (Hinkle y Nsengiyumva op.cit). Por
último el deflactor del PIB como índice tiene como gran problema su fuerte sensibilidad
9
Por ejemplo para Chile las ponderaciones corresponden a 0.907 para los transables contra 0.463 del IPC
(Valdés y Délano 1998)
12

ante cambios en los términos de intercambio de los países 10 . Todavía es útil para ser
utilizado en estudios sobre países desarrollados, que tienen un patrón de comercio estable y
con poca variaciones de términos de intercambio.
Ahora, dado que un país no comercia ni compite con un solo otro país, hay que
decidir qué países considerar y cómo ponderarlos para construir un TCR multilateral.
Para medir competitividad del sector exportador, el ideal sería elegir a los países
que compiten con nosotros en exportaciones, pero en la realidad las instituciones
financieras toman en cuenta además otros factores para la construcción del TCR.
Para el caso de Chile, el Banco Central construye el tipo de cambio real multilateral
de la siguiente forma:
Donde corresponde a la ponderación del país dentro del TCR, el tipo
de cambio nominal entre el peso chileno y el dólar; el tipo de cambio nominal entre
el país y Estados Unidos (dólares por moneda extranjera) e el índice de
precios al por mayor del país en moneda extranjera. Queda entonces el producto
representando un índice de precios extranjero expresado en dólares. Así,
variaciones nominales del tipo de cambio moneda/dólar de los otros países, se traducen en
el corto plazo en variaciones de los precios en dólares de los otros países, moviendo así
también el construido por el BCCH.
En el sentido de competitividad de este trabajo, aumentos en el tipo de cambio
nominal peso/dólar y aumentos en los precios en el exterior ceteris paribus harían
depreciarse al y haciendo más competitivo al sector transable de Chile. Por
otro lado aumentos en la paridad moneda extranjera/dólar (sin ajuste de precios) harían
10 Evidencia empírica en De Gregorio y Wolf , 1994.
13

apreciarse al , lo que por este efecto puntual, no necesariamente se traduce en
pérdida de competitividad como veremos más adelante.
Luego, la importancia relativa de cada país se determina según el flujo
comercial que tenga con Chile.
Así el ponderador para el país es:
Donde representa la ponderación del país . Corresponde a las exportaciones
de Chile a ese país más las importaciones de Chile desde el país ,
divididas por el total de exportaciones e importaciones de Chile al mundo.
Este método para pesar a los distintos países tiene el problema de la existencia de
terceros mercados , que consiste en la posibilidad de que un país sea un fuerte competidor
con Chile en exportaciones pero que sin embargo no tenga mayor comercio bilateral con él.
Esto hace omitir o subestimar su consideración dentro del . En la actualidad el
Banco Central de Chile está trabajando para corregir este defecto ( Caputo et al. 2008 ).
Es posible que al estudiar las exportaciones desagregadas se puede construir un
TCR pertinente a cada producto o industria, que considere puntualmente a los países que
compiten con Chile en ella. Justamente lo que este trabajo hará.
Existen además otros aspectos a considerar sobre el Tipo de Cambio Real y cómo
éste afecta a un determinado sector exportador, como por ejemplo una depreciación ceteris
paribus de una moneda extranjera, digamos el Euro, respecto del dólar estadounidense.
Esto afectará a la baja al TCR, lo que supuestamente reflejará una pérdida de
competitividad de los exportadores nacionales que sin embargo, para una industria
específica que tiene a Europa como destinatario principal o potencial puede reflejar
justamente lo contrario. En estudios que trabajan con exportaciones agregadas este efecto
14

es inambiguamente negativo desde el punto de vista de la competitividad según la
entendemos en este trabajo, cuando sin embargo puede ser algo muy positivo , ya que
puede ser que las exportaciones estén principalmente destinadas a Europa.
Estos son los puntos que este trabajo se encargará de analizar empíricamente
durante su desarrollo.
III. REVISIÓN DE LA LITERATURA
Existe una abundante literatura en exportaciones y su relación con el tipo de cambio
que trata de encontrar la elasticidad de las exportaciones respecto al tipo de cambio real.
Otra rama de esta literatura analiza el efecto de la volatilidad 11 del tipo de cambio real y la
incertidumbre a asociado a este fenómeno sobre el comercio. Este último efecto es
negativo según los datos pero no es explicado por la teoría, ya que en diferentes modelos si
el agente representativo tiene suficiente aversión al riesgo, el efecto pasa a ser positivo
(Arize et al. 2000). Importante es diferenciar conceptualmente la volatilidad del TCR de los
movimientos de corto plazo del TCR, siendo este último fenómeno lo que justamente
estudia este trabajo, pero que en una perspectiva de largo plazo se asocia a la volatilidad.
Ahora, el volumen de exportaciones de un país a un destino depende de la demanda
por los bienes nacionales de parte del país destinatario, la cual se puede expresar como
proporcional al PIB de destino. También depende de los precios relativos entre los bienes
domésticos e importados del país de destino expresado en la misma moneda, el TCR.
Así, el modelo de consenso en esta literatura para analizar el comportamiento y
determinantes de las exportaciones agregadas es el siguiente:
11
El análisis sobre la volatilidad del tipo de cambio real tiene un carácter de largo plazo, por lo que en este
trabajo no será tratado.
15

Donde es el nivel de exportaciones real en el periodo , el TCR representa los
precios relativos y el PIB una proxy de actividad en el mercado de destino, encargada de
representar su demanda. Importante es notar que se usa el PIB de destino como proxy de
demanda y no se necesita el PIB mundial, ya que lo que se está intentando explicar son las
exportaciones a un destino específico, no la producción del país exportador.
Caballero y Corbo (1989) fundamentan esta especificación con un modelo
microeconómico basado en una empresa maximizadora de utilidades con una función de
producción con retornos constantes a escala (explicación y desarrollo del modelo en
Anexo 1).
Para el caso de Chile, dado que es un país chico que exporta sus mercancías sin
afectar precios, no existe el problema de simultaneidad presente en los estudios que
trabajan con datos agregados y con países con participaciones de mercado muy grandes.
Suponemos entonces en este trabajo que la variable precio no depende de las cantidades
exportadas por Chile.
El nivel de agregación de los trabajos revisados es muy grande en comparación a lo
que se usará en este trabajo. En la mayoría es un nivel de agregación total, o sea es un
índice del total nacional de exportaciones de un país a un mercado específico sea otro país o
el mundo, sin desagregar a nivel de industria. Las variables utilizadas varían para entre
índices de cantidad tal cual y valores nominales deflactados por índices de precios; para la
fabricación de los varía la utilización de IPE, IPCs e IPMs de los distintos socios
comerciales sin justificar el por qué y sin diferenciar si son importadores, exportadores o
competidores además de algunos trabajos considerar el con la zona de destino (no
con los socios comerciales). Para el no existen mayores diferencias en cuanto a la
construcción de la variable.
Houthakker y Magee (1969) son de los primeros en utilizar esta ecuación
obteniendo elasticidades precio e ingreso importantes y significativas para exportaciones de
EEUU. Chodwury (1993) en un estudio para los países G7 le agrega a esta ecuación un
rezago y la volatilidad del tipo de cambio, ésta última afectando negativamente el nivel de
exportaciones, al igual que lo obtenido por un trabajo de Caballero y Corbo (1989)
16

Reinhart (1995) trabaja con un grupo de países en desarrollo encontrando
elasticidades precio para ella bajas (menores a uno). Bushe et al. (1986) Marquez y
McNeilly (1988) Senhadji y Montenegro (1999), utilizando este mismo modelo para un
gran número de países en desarrollo e industrializados encuentran importante influencia de
los precios relativos en el nivel de exportaciones, los últimos explicando sus diferencias con
Reinhart por el mayor número de países y datos de series de tiempo. Misas Ramírez y Silva
(2001) obtienen un resultado similar para Colombia.
En trabajos para Chile, De Gregorio (1984) encuentra elasticidades precio e ingreso
mundial significativas, pero a diferencia de los otros trabajos, una elasticidad ingreso
menor a la precio. Felicitas (2004) en un trabajo para la industria manufacturera usa
diferentes modelos de rezagos y encuentra que una depreciación del TCR expande la
industria exportadora y una apreciación lo contrario. Las elasticidades de largo plazo que
obtiene son cercanas a 0,7. Entre los trabajos que tienen un enfoque parecido a éste,
Cabezas , Selaive y Becerra (2004) analizan las exportaciones de nuestro país con
diferentes zonas económicas de una forma análoga a la de este trabajo, por lo tanto
interesante para realizar comparaciones futuras. Ellos encuentran una fuerte importancia del
ciclo económico de nuestros importadores para explicar las exportaciones, a diferencia del
TCR, del que incluso obtienen coeficientes no significativos para una zona
(Latinoamérica), lo que podría ser explicado por las deficiencias del TCR como precio
relativo antes mencionadas. Pin Hua (2008) analiza también el comercio bilateral, pero
entre China y 11 diferentes países industrializados. Con nivel de agregación total y con un
panel de datos anuales y siguiendo a Bayoumi (1999) analiza los efectos del los tipo de
cambio real entre China y el país de destino, China y sus competidores en exportaciones y
China y sus mercados alternativos de destino (11 países industrializados). Considerando a
las NIEs y ASEAN 12 como las economías competidoras con China obtiene coeficientes
significativos para el TCR respecto sus competidores, al igual que con el TCR respecto a
los países industrializados de destino de exportaciones. Éstas son justamente las preguntas
principales de este trabajo, pero que serán abordadas a un nivel de menor agregación ya que
pueden existir diferencias entre industrias o productos y sus respuestas a las fluctuaciones
12 NIE: Newly Industrialized Economies (Hong Kong, Corea,Singapur y Taiwan)
ASEAN: Association of Southeast Asian Nations (Indonesia, Malasia, Filipinas y Tailandia)
17

de los diferentes tipos de cambio real. Además, este trabajo tendrá un enfoque de más
corto plazo, ya que no trabajará con datos anuales si no con mensuales.
IV. MODELO Y METODOLOGÍA
Dada esta ecuación de consenso en la literatura, este trabajo critica la omisión de
variables relevantes de precio relativo que son diferentes del TCR bilateral, especialmente
en los estudios que trabajan con exportaciones a zonas de destino determinadas. La
hipótesis es que estas variables omitidas reflejan las diferentes dimensiones de precios
relativos que enfrenta el sector exportador.
Éstos son, primero, los precios que representan la competencia entre el sector
transable y no transable de la economía chilena, precio relativo captado por el tipo de
cambio bilateral con la zona de destino. Segundo, el precio que refleja la competencia de
los otros países exportadores en esa industria y tercero, el precio del mercado de destino
relativo a los mercados alternativos hacia donde se podría desviar la mercancía.
Así, una variable extra a considerar tomaría en cuenta el precio de nuestro país
relativo a nuestros competidores. Considerando la matriz importadora de un producto
específico, es decir los países desde los cuales importa Estados Unidos, se deducen los
competidores en una industria a estudiar. Tomando en cuenta las respectivas
participaciones, tipos de cambio con respecto al dólar, costos extras de impuestos y
transporte se construye la siguiente variable:
18

Donde representa el tipo de cambio expresado en moneda nacional por dólares
del país ; es el índice de precios del consumidor del país , como un reflejo de los
costos de los países competidores; es el precio final percibido por el productor en
Chile del bien ; son, el primero la participación de los impuestos y el
segundo los costos de transporte y seguros en el precio del producto que proviene del país
.
Cabe precisar que vendría siendo el país competidor con Chile en la industria .
Si fuesen más, como de hecho ocurre, se construirá un promedio ponderado según la
participación promedio de ese país en el total las exportaciones (sin incluir a Chile) a
EEUU en la industria .
Se esperará que el efecto de sobre las exportaciones sea positivo, ya que un
aumento de esta variable significa una ventaja competitiva respecto a los otros países
productores y exportadores del mismo producto o industria a Estados Unidos. Así
aumentos en el tipo de cambio nominal pesos/dólar respecto a lo que ocurre con el de los
competidores haría más competitiva a la industria nacional.
Sobre esta misma variable cabe precisar el efecto de , el cual es positivo en
las exportaciones porque representa una preferencia por el bien chileno por sobre el de los
otros países . Es decir un aumento exógeno de en este caso representa un
aumento de la demanda por el bien de Chile, lo que se traduce en una mayor cantidad
exportada. (No es un aumento de precio que produzca un efecto sustitución desfavorable
para las exportaciones chilenas lo que se refiere a la elasticidad precio la demanda - ver
anexo 1 para una más detallada explicación).
La segunda variable a incorporar a la regresión es la que tome en cuenta qué está
pasando en los otros mercados de destino potenciales adonde exportar los productos. Así,
viendo los respectivos tipos de cambio con respecto al peso chileno se puede analizar la
posibilidad de desviar exportaciones a otro destino, por ejemplo en respuesta una
apreciación del peso respecto del dólar, ceteris paribus. La variable a incorporar,
suponiendo por ejemplo que además del mercado de Estados Unidos está sólo el de la zona
, es la siguiente:
19

Donde es el tipo de cambio en pesos chilenos por dólares y es el tipo de
cambio en pesos por moneda de la zona e es el índice de precios del
consumidor en la zona , en este caso el potencial mercado hacia donde exportar. Para
esta variable también se hará un promedio ponderado de los destinos alternativos si es que
existiese más de uno.
Así, por ejemplo ante una depreciación ceteris paribus del dólar respecto del euro
se espera que los exportadores desvíen sus bienes a la Unión Europea debido a la mayor
rentabilidad obtenida en moneda nacional, disminuyendo así la cantidad exportada a
Estados Unidos. ¿Puede ocurrir esto de que monedas se muevan tan diferentemente? La
figura 1 muestra los valores absolutos en Pesos Chilenos del Dólar Estadounidense y Euro.
Figura 1 – Pesos Chilenos por Moneda Extranjera
Como se ve en la figura, ha habido grandes diferencias en cuanto a tendencias e
incluso a qué moneda vale más en pesos chilenos 13 (nótese que no se está tomando en
cuenta el efecto precio).
Así, finalmente la especificación queda:
13 Prensa: en el cuerpo de Economía del diario El Mercurio , el día 8 de Septiembre 2008, apareció una noticia
haciendo alusión justamente al efecto que analizo “ Mercado Europeo gana terreno en envíos de fruta ante
caída del dólar …” luego, En el Diario Financiero, el día 15 de Septiembre 2008 apareció “Forestales
reorientan negocios… golpeados por la crisis subprime y factores internos como la caída del tipo de
cambio… EEUU queda relegado al segundo lugar después de China…”
20

Donde representa la cantidad de exportaciones de Chile a Estados Unidos en el
periodo ; representa el tipo de cambio real bilateral entre Estados Unidos y Chile
; el el producto de Estados Unidos en y y representan las variables
especificadas anteriormente, de las que se esperan obtener los coeficientes ( y ) con
signos positivos.
Cabe destacar la principal diferencia en cuanto a la metodología usada por Pin Hua
(2008). Él usa datos de panel anuales con exportaciones agregadas a un nivel total. En
cambio éste trabajo trabaja con industrias específicas y usar datos de panel significaría
suponer que todas las industrias tienen las mismas elasticidades precio lo que no tiene por
qué ser así. La industria del vino no tiene por qué reaccionar igual ante los precios relativos
que la industria del salmón. Esta última, por ejemplo, al tratarse de bienes perecibles puede
tener menos campo de reacción ante cambio en precios de diferentes mercados.
Es por esto que en este trabajo, al analizar cada industria en particular, se trabaja
con series de tiempo individuales para cada producto.
V. DATOS Y CONSIDERACIONES DE ESPECIFICACIÓN.
Las industrias exportadoras no minerales a Estados Unidos con las que se trabajó
fueron la del Salmón, forestal y vitivinícola. El sector forestal se subdividió en tres
productos, el de madera aserrada, molduras de madera y tableros. El vino se trabajó de
manera separada entre tinto y blanco, esperando una cierta diferenciación entre los
parámetros a obtener por la diferente naturaleza de cada uno y por lo tanto su trato
21

comercial. El vino tinto se puede almacenar , muchas veces agregando valor al producto, no
así el vino blanco, el cual se vende inmediatamente después de ser procesado y almacenarlo
significa nada más que un costo. No se trabajó con el Cobre por ser este demasiado
importante dentro de las exportaciones totales, afectando así al tipo de cambio nominal
pesos/dólar , lo que traería problemas de endogeneidad al modelo.
Se eligieron estas industrias por ser las más importantes dentro de las exportaciones
no minerales a Estados Unidos. Como ejemplo se muestra una tabla correspondiente al año
2007, donde el porcentaje corresponde a los US$ exportados de cada industria a EEUU
respecto del total de US$ de exportaciones no minerales de Chile a Estados Unidos.
Producto
Porcentaje
sobre total
no mineral
Salmón 27%
Uva 18%
Madera Aserrada 7%
Molduras 6%
Vino 6%
Duraznos y
Guindas
4%
Tableros 4%
manzanas y peras 3%
maíz
Fuente: ProChile
3%
Como se ve, las frutas y verduras presentan una industria muy importante, pero no
se pudo trabajar con ellas debido a la fuerte estacionalidad de los datos, con muchos ceros
en los periodos de invierno. Esta limitación es fuerte por ser el modelo de especificación
mensual.
La celulosa no aparece dentro de las principales exportaciones de Chile a Estados
Uniods a pesar de ser uno de los principales productos de exportación de nuestro país. Esto
se debe a que va casi toda a otros mercados como China, quizá debido a que Chile no puede
competir con Canadá en esta industria, el principal abastecedor de celulosa a EEUU.
22

Las cantidades exportadas de cada producto han sido obtenidas desde el United
States International Trade Comission, desde donde también se identifican los competidores,
los precios de los bienes y sus respectivos impuestos y costos de transporte.
Observando las importaciones de Estados Unidos del mismo producto desde
diferentes países se pueden obtener los países competidores con Chile, los cuales se
ponderaron según su participación promedio entre los años 1996 y 2007 en las
importaciones de cada producto por parte de Estados Unidos.
Los tipos de cambio han sido obtenidos del Banco Central de Chile y los potenciales
mercados de destino se deducen desde PROCHILE, base de datos que muestra todas las
exportaciones de Chile especificando cada destino desde el año 2002 a la fecha.
El PIB mensual de Estados Unidos no se encuentra disponible, es por eso que se usó
el índice de actividad industrial (AI) de ese país, obtenido del Banco de la Reserva Federal
de Estados Unidos.
Dada la existencia de raíz unitaria comprobada por los test de Dickey-Fuller
aumentado en las variables de AI y cantidad de exportaciones, se hará un análisis de
cointegración. Si ésta no existe podríamos obtener relaciones espurias de las variables a
estudiar. El periodo a considerar va desde Enero de 1996 hasta Julio de 2008, tratado con
datos mensuales.
Al trabajar con datos mensuales la presencia de rezagos parece ser necesaria en la
especificación, ya que es de esperar que al exportar a un país se rompan ciertos costos de
entrada o de aumento de volumen que hagan más fácil y accesible el mercado para seguir
exportando. Es esperable también que las exportaciones varíen con algún tipo de rezago
ante cambios en los precios relativos, especialmente si se está trabajando con datos
mensuales 14 .
Al haber un rezago de la variable dependiente hay que considerar que la
autocorrelación causa la endogeneidad y se obtienen parámetros sesgados e inconsistentes.
14 La inclusión de rezagos en la literatura revisada es bastante escasa, solo un par de trabajos los usa, y el no
incluirlos no es justificado por el resto (la mayoría).
23

Se usó el estadístico Breusch-Godfrey LM para testear la hipótesis nula de la no
existencia de autocorrelación. La estructura óptima de rezagos se estableció usando como
criterios el obtener un error ruido blanco y luego siguiendo a Greene (2003) se minimizó el
estadístico de Schwarz.
Luego, dada la existencia de variables con raíz unitaria es necesario ver si es que
éstas cointegran. Para esto se sigue a Engle y Granger (1987) y rescatando los residuos de
la regresión se les somete al test de Dickey- Fuller de raíz unitaria pero usando los valores
críticos de la tabla de McKinnon.
Los datos muestran que las variables cointegran, no existiendo por lo tanto
correlación espuria en el modelo y obteniéndose estimadores consistentes.
Las variables fueron desestacionalizadas con el CensusX12.
24

VI. RESULTADOS E INTERPRETACIONES
En la siguiente tabla se muestra un resumen con los principales resultados
obtenidos del análisis empírico. En ésta se muestran sólo los resultados del modelo que
mejor se ajustó a los datos. Para caracterizar los resultados, al haber obtenido un coeficiente
significativo se usó el signo “(+)” si éste era positivo y “(-)” si era negativo. Los cuadros
en blanco quieren decir que no se incorporó esta variable en el modelo y finalmente cuando
la variable se incorporó pero resultó ser no significativa se usó la caracterización “–”.
Salmón
Madera
aserrada
Molduras
Vino
Tinto
Vino
Blanco
Tableros
Vino
agregado
TCR (+) (+) (+) ‐ (+)
AI (+) (+) (+) (+) (+) (+) (+)
Ω ‐ (+) (‐)
Ф (+) (+) (‐)
El detalle, explicación y discusión económica de por qué para algunas industrias se
obtuvo precios significativos y para otras no, se desarrolla a continuación.
25

Salmón
Salmón Salmón (2)
α -0.086364 -0.965470 *
(0.84981) (0.526888)
Q(-1) 0.654704 *** 0.669095 ***
(0.07895) (0.078171)
Q(-2) 0.208836 *** 0.216218 ***
(0.076233) (0.075967)
TCR 0.305599 *** 0.177824 ***
(0.116833) (0.068506)
AI 0.356899 ** 0.415226 **
Ω -0.001525
(0,171860) (0.165109)
(0.049430)
Φ -0.188153
(0.139455)
Observaciones 149
149
R2 0.964845 0.964394
Adjusted R2 0.963359 0.963405
F-statistic 649.5405 975.0624
Prob (F-statistic) 0.000000 0.000000
LM p-value 0.290009 0.213399
*** P < 0.01, ** P < 0.05, * P < 0.10 ; errores estándar entre paréntesis
En esta regresión obtenemos los signos y coeficientes esperados para el AI y el TCR
no así para las variables que aparece con un estimador punto muy chico y significancia
poco importante. La variable que analiza la posibilidad de desviar las exportaciones por
variaciones de los tipos de cambio nominales ( ) tiene muy poca significancia.
El resultado obtenido de que sólo el TCR bilateral sea el precio relativo
estadísticamente significativo puede tener explicación en el hecho de que Estados Unidos
26

es también un gran productor de Salmón, especialmente considerando el estado de Alaska.
Esto se ve potenciado por el hecho de que el principal competidor de Chile en el mercado
de EEUU es Canadá, el que tiene fuertes ventajas de transporte , costo , idioma y cultura
para competir en exportaciones. Esto dos hechos podrían ser causas del importante efecto
de competencia captado por el tipo de cambio real bilateral entre Chile y Estados Unidos.
Porcentaje de participación de competidores en EEUU ‐ Mercado Salmón ‐
Fuente : United States International Trade Comission
Luego, el obtener que las variables que controlan por una posible desviación de las
exportaciones desde EEUU a mercados donde el tipo de cambio nominal favorezca a
exportadores sean no significativas puede tener explicación en la escasa diversificación de
la industria salmonera en cuanto a destinos exportados. Chile exporta principalmente a dos
mercados muy distantes entre sí, EEUU y Japón, acaparando con sólo con ellos cerca del
80% del total exportado, dejando el restante a un gran número de países, ninguno de los
cuales supera el 1% en participación de destino, no permitiendo así una cierta holgura para
desviar las exportaciones de sus destinos originales.
27

Fuente: ProChile
Participaciones de destinos del Salmón Chileno
Otro factor a considerar que puede influir en la poca importancia de la existencia de
potenciales destinos para el Salmón a explotar debido a movimientos de corto plazo de las
monedas relativas es que el Salmón es un bien perecible y por lo tanto difícil de mantener
por mucho tiempo esperando una mejor situación cambiaria para optimizar los envíos.
Luego de obtener la primera estimación se eliminó de a una la variable o
para ver si habían cambios significativos en la que quedaba en la especificación sin
obtenerse mayores cambios a los obtenidos en la primera regresión.
28

Madera Aserrada
Aserrada Aserrada (2) Aserrada (3) Aserrada (4)
α -8.108954 *** -8.142963 *** -7.667867 *** -7.720402 ***
(3.079031) (3.069345) (2.636266) (2.642025)
Q(-1) 0.412704 *** 0.412858 *** 0.414064 *** 0.414052 ***
(0.084732) (0.084645) (0.084318) (0.084256)
Q(-2) 0.261702 *** 0.260546 *** 0.26193 *** 0.260833 ***
(0.085802) (0.085854) (0.085519) (0.085567)
TCR -0.050873 -0.048959
(0.181818) (0.179297)
AI 2.12767 *** 2.136613 *** 2.037887
*** 2.050188 ***
(0.691696) (0.165109) (0.610771) (0.61217)
Ω 0.047495 0.033837 0.035901 0.024547
(0.117937) (0.114202) (0.110058) (0.108661)
Φ 0.389602 * 0.336606 ***
(0.230674) (0.131238)
Φ(‐1) 0.401898 * 0.349596 ***
(0.234858) (0.13546)
Observaciones 148 148 148 149
R2 0.891794 0.891851 0.891734 0.891295
Adjusted R2 0.887189 0.887249 0.887921 0.888275
F-statistic 193.6778 193.7921 233.916 295.1717
Prob (F-statistic) 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
LM p-value 0.089922 0.105923 0.096385 0.099270
*** P < 0.01, ** P < 0.05 , * P < 0.10 ; errores estándar entre paréntesis
Al trabajar con la madera aserrada se obtiene que el TCR bilateral no tiene mayor
importancia estadística en las exportaciones a EEUU, si no que importa más su actividad
económica (AI). Importante es notar que se obtiene significativa la variable que quiere
decir que los exportadores desvían sus envíos al mejorar la condición nominal (por ejemplo
ante precios rígidos) de otras monedas relativas al peso chileno.
29

Analizando la matriz exportadora de esta industria vemos una gran diversificación
en destinos, lo que les da a los exportadores un cierto margen de acción en cuanto a dónde
exportar.
La siguiente figura nos muestra lo diversificada de esta industria en cuanto a
destinos de su producción:
Fuente: ProChile
Participaciones de destinos de la Madera Aserrada Chilena
A esto último también se le puede sumar el hecho de que la madera es un bien que
es de fácil y barato almacenamiento, considerando que no se deteriora ni necesita
atenciones especiales (más que ser regada una vez convertida en listones). Lo que le da a
los exportadores un cierto margen de tiempo para ver mejores opciones de venta a los ya
diversificados destinos consolidados.
Otro punto que puede ser interesante considerar es el hecho que los exportadores
actúen con un cierto rezago al desviar sus exportaciones. Si bien puede ser que en un
mismo mes hagan movimientos es también posible, o incluso quizá más lógico, pensar que
los exportadores tomen esa decisión con cierta anterioridad. Para esto se rezaga la variable
en la regresión (2) , donde se obtiene un estimador punto mayor.
Dado lo chico del estimador punto del TCR bilateral, en las regresiones (3) y (4) se
estima el modelo sin éste, obteniendo una mayor significancia de la variable rezagada.
Algo bastante espereable económicamente. Interesante es notar la alta elasticidad demanda
presente en esta industria, mayor que 2 en todas las especificaciones.
30

Molduras de Madera
molduras molduras (2)
α -0.049988 -0.827072
(1.089032) (1.228999)
Q(-1) 0.435769 *** 0.44662 ***
(0.079398) (0.077759)
Q(-2) 0.038721 0.045455
(0.091253) (0.086325)
Q(-3) 0.215159 *** 0.226132 ***
(0.072467) (0.078483)
TCR 0.421684 *** 0.348359 ***
(0.153561) (0.124168)
AI 0.818433 ** 0.857161 **
(0.385379) (0.42248)
Ω 0.040147
(0.05902)
Φ -0.145014
(0.131088)
Observaciones 147 147
R2 0.907896 0.906671
Adjusted R2 0.903258 0.903385
F-statistic 195.7375 275.899
Prob (F-statistic) 0 0
LM p-value 0.082641 0.066858
*** P < 0.01, ** P < 0.05 , * P < 0.10 ; errores estándar entre paréntesis
Para este ejemplo obtenemos también coeficientes poco significativos en las
variables propuestas por este trabajo a estudiar, lo que en parte puede ser explicado también
31

por la en extrema escasa diversificación de los destinos de exportación de las molduras de
madera. El siguiente gráfico muestra cómo se reparten los destinos:
Fuente: Pro Chile
Participaciones de destinos de Molduras Chilena
EEUU es el destino del 95% de las exportaciones en esta industria, lo que le da razón a los
coeficientes que hacen notar una fuerte dependencia de la economía y situación de ese país.
Vino Tinto
Para la industria del Vino tinto el modelo no pudo explicar ajustadamente las
exportaciones, especialmente por la fuerte volatilidad de las cantidades de vino tinto
exportadas, lo que sugiere una poca importancia de los precios relativos en esta industria.
Interesante es obtener este resultado a pesar de que es una industria con una matriz bien
diversificada de destinos de exportación y con fuertes competidores en Europa.
Estos resultados podrían ser explicados por ser los contratos de exportación en esta
industria de más largo plazo. Las empresas viñateras chilenas entran a través de grandes
distribuidores mayoristas o supermercados minoristas a diferentes mercados, con los que
pactan contratos que implican un compromiso de abastecimiento durante cierto tiempo
(mayor a un mes). Para esto hacen también fuertes campañas de marketing que implican
meses de promociones que por supuesto están ajenas a variar o no dejan margen de acción
ante cambios en precios relativos de corto plazo en el resto de los mercados de destino o
competidores (Arnold, Stevenson y de Royere , 2002).
32

vino.
Vino Tinto
A continuación las tablas obtenidas de las regresiones hechas con la industria del
vino tinto vino tinto (2)
α 7.757312 *** 5.579327 ***
1.460664 0.776058
Q(-1) 0.276685 *** 0.26927 ***
0.075584 0.075598
Q(-2)
TCR 0.494707 *** 0.197552 ***
0.181718 0.073356
AI 0.801808 *** 0.945805 ***
0.192341 0.173087
Ω -0.232977
0.141306
Φ -0.416871
0.246707
Observaciones 150 150
R2 0.556337 0.546385
Adjusted R2 0.540932 0.537064
F-statistic 36.11409 35.86814
Prob (F-statistic)
LM p-value
0.000000 0.000000
0.309521 0.161311
*** P < 0.01, ** P < 0.05 , * P < 0.10 ; errores estándar entre paréntesis
33

Vino Blanco
vino blanco vino blanco (2)
α 9.506919 *** 9.141861 ***
(1.675865) (1.182263)
Q(-1) 0.190737 *** 0.214477 ***
(0.0807) (0.078894)
Q(-2)
TCR 0.124864 0.034676
(0.191614) (0.096975)
AI 0.378264 * 0.339693 *
(0.216413) (0.18818)
Ω -0.06585
(0.053531)
Φ -0.072022
(0.294497)
Observaciones 150 150
R2 0.111179 0.097981
Adjusted R2 0.080317 0.079446
F-statistic 3.602462 5.286362
Prob (F-statistic) 0.004231 0.001728
LM p-value 0.139185 0.185369
*** P < 0.01, ** P < 0.05 , * P < 0.10 ; errores estándar entre paréntesis
34

Como se ve en los siguientes dos gráficos , las industrias tanto de vino tino como blanco
son muy diversificadas en cuanto a destinos de exportación, lo que sugeriría ex ante la
posibilidad de obtener la variable significativa.
Participación destinos de Vino Tinto Participación destinos de Vino Blanco
Fuente: Pro Chile Fuente: Pro Chile
Productos Agregados
Debido a la dificultad de encontrar datos completos a un nivel de desagregación de
10 dígitos HTS 15 , para el cual la información de precios y costos de transporte está
disponible, se trabajó agregando datos a 4 dígitos con la industria de tableros y vino. Ante
el menor detalle de datos disponibles la variable quedó reducida a:
15 Harmonized Tariff Schedule (HTS) es una forma de clasificación de productos usada por Estados Unidos y
universalmente. A más dígitos , mayor es el detalle de desagregación.
35

Donde representa el tipo de cambio nominal pesos/dólar, representa el
nivel de precios en el país y el tipo de cambio nominal de la moneda del país /
dólar.
Nuevamente, si se compite con más países en la industria se construye un promedio
ponderado según la participación de cada mercado en la industria específica a estudiar y se
esperará un signo positivo para los coeficientes obtenidos.
Tableros
tableros
tableros
(2) tableros (3)
α -10.89099 ** -11.27526 ** -11.99008 ***
(4.592287) (4.462473) (4.582074)
Q(-1) 0.558358 *** 0.560354 *** 0.557146 ***
(0.082378) (0.081958) (0.08198)
Q(-2) 0.234718 *** 0.239025 *** 0.237536 ***
TCR 0.060064
(0.085063) (0.084026) (0.083929)
(0.160543)
AI 1.775461 ** 1.772665 ** 1.863468 ***
(0.698937) (0.696792) (0.709283)
Ω 0.401753 * 0.437016 ** 0.444936 **
(0.21981) (0.197979) (0.197634)
Φ 0.587488 0.685753 *
(0.451247) (0.365826)
Φ(‐1) 0.752622 **
36
(0.378507)

Observaciones 149 149 149
R2 0.962394 0.962356 0.962469
Adjusted R2 0.960805 0.96104 0.961157
F-statistic 605.6581 731.1591 733.4398
Prob (F-statistic) 0 0 0
LM p-value 0.163892 0.161839 0.104716
*** P < 0.01, ** P < 0.05 , * P < 0.10 ; errores estándar entre paréntesis
Para la industria de los tableros se obtuvo coeficientes significativos para AI
y . Este último sugiriendo una activa competencia en esta industria con el resto de los
países.
El TCR bilateral obtuvo un estimador punto bastante chico y poco significativo. En
la segunda y tercera regresión se estima el modelo sin éste, obteniendo la variable
coeficientes significativos. Interesante es notar que nuevamente, al igual que en la industria
de madera aserrada, al rezagar esta última variable su significancia y estimador punto
aumentan, algo esperable desde un punto de vista económico.
Como vemos en la siguiente tabla, los destinos de tableros están bien diversificados,
lo que permite a ésta industria capear los efectos del tipo de cambio real bilateral
reubicando las exportaciones ante cambios en precios relativos.
37

Fuente : ProChile
Vino agregado trimestralmente
Participaciones de destinos de exportaciones de Tableros
vino
vino
promedios
desestacionalizado. moviles
α 15.84418 *** 21.566 ***
Q(-1) 0.078858
Q(-2)
(5.860159) (5.443033)
(0.123212)
TCR 1.005731 1.918917 **
(0.832377 (0.861856)
AI 0.822626 *** 1.00647 **
(0.2774) (0.482798)
38

Ω -0.824876 -1.671241 **
(0.662488) (0.71584)
Φ -1.919096 -3.204723 **
(1.228774) (1.220843)
AR(1) 0.603463 ***
(0.14805)
AR(2) 0.07349
(0.138175)
Observaciones 50 47
R2 0.582675 0.805362
Adjusted R2 0.535252 0.776166
F-statistic 12.2867 27.58492
Prob (F-statistic) 0 0
LM p-value 0.258667 0.245528
*** P < 0.01, ** P < 0.05 , * P < 0.10 ; errores estándar entre paréntesis
Para el vino, luego de trabajar con los datos agregados y obtener resultados
parecidos a los de las industrias desagregadas entre tinto y blanco se procedió a hacer un
análisis trimestral para ver si así el modelo podía explicar mejor la evolución de las
exportaciones.
Las variables fueron desestacionalizadas y luego trabajadas con promedios móviles
de 3 periodos sin obtener resultados interesantes para la teoría económica propuesta en este
trabajo. En la regresión con promedios móviles se obtienen coefientes significativos pero
con signo opuesto al esperado, sin poder esto ser explicado por alguna teoría.
La especificación última obedece a la fuerte autocorrelación existente en el modelo
de promedios móviles, la que fue solucionada al especificar con término AR el error.
VI.1. Proyecciones fuera de muestra.
39

Haciendo supuestos sobre las tendencias económicas de los próximos seis meses
podemos hacer una proyección con los parámetros obtenidos para cada industria.
Basándose en la Actualización del Escenario Reciente de Proyecciones (2008) económicas
del Banco Central y en la información actual de la economía Estadounidense, se supone un
crecimiento negativo de la actividad mensual promedio de un 0.25%. Esto se puede
justificar dado que el último trimestre la economía de EEUU creció 0.5% negativamente y
las expectativas del mercado son más pesimistas para el futuro próximo, suponiendo
entonces en este trabajo un trimestre con un crecimiento negativo de 0.75% 16 .
Dado que la inflación nacional se espera negativa o menor durante los próximos
meses, al igual que en EEUU, el TCR bilateral se espera que aumente debido a aumentos
en el tipo de cambio nominal. Dada la anticipación de baja de tasas de política monetaria
por parte del Banco Central de Chile y la correlación positiva dólar/crisis económica, se
esperará que el TCN aumente. Se trabajó con un aumento promedio de 0.20% mensual.
Se espera que las inflaciones del mundo se comporten de similar manera a la baja,
pero dado este aumento esperado del tipo de cambio nominal pesos/dólar se espera que la
relación pesos/dólar aumente más relativo a las otras monedas de mercados de
destino/dólar. Así se esperará que la variable aumente, aunque en menor medida que el
TCR bilateral de Chile con EEUU debido a los movimientos de los otros TCN. Se proyectó
un aumento de 0.1% mensual.
Para la variable se estimó un crecimiento de un 0.05% mensual, algo menor
que la variable .
Importante es notar que estos son supuestos que difícilmente se cumplan a
cabalidad, especialmente dado que sobre el comportamiento del tipo de cambio nominal
poco se puede predecir en el corto plazo.
En el Anexo 2 se muestra el ajuste del modelo y predicciones.
16 Suponiendo que un cambio porcentual simple. No lo hago compuesto por simplicidad y por el poco número
de observaciones, lo que no varía el análisis de fondo.
40

Para la industria del Salmón, de la cual solo se consideró la especificación con el
TCR bilateral y actividad económica, se predijo una baja de 3.8% de las exportaciones en
los próximos 6 meses.
Para la madera aserrada se trabajó con la especificación de la variable rezagada,
ya que se ajustó mejor a los datos. En la especificación (2) se predijo una disminución de
las exportaciones de un 13.6%, y luego, al especificar sin el TCR bilateral la disminución
cayó a 12.7%. Esta fuerte caída en las exportaciones a EEUU se debe a la gran elasticidad
demanda que existe en esta industria, cercana a 2, lo que la hace muy sensible a recesiones
económicas.
Usando al especificación con TCR y AI para las molduras de madera se predijo una
disminución de 2.9% de la cantidad exportada. Una caída algo menor a las anteriores
debido a lo parecidas que son las elasticidades precio y demanda en esta industria y que
dado los supuestos, se compensan bastante.
Para los tableros se encontraron fuertes disminuciones en las predicciones de
cantidades exportadas. En las tres especificaciones las cantidades predichas caen en 17.1%,
18.6% y 20.1% respectivamente, explicadas al igual que la madera aserrada por la alta
elasticidad demanda de esta industria, justamente la variable que más varía con los
supuestos hechos.
Con los vinos no se hizo proyecciones debido al mal ajuste de los datos al modelo
especificado.
VII. CONCLUSIONES
En este trabajo se ha hecho un análisis desagregado del efecto del tipo de cambio
real sobre las exportaciones de Chile notando que existen ciertas falencias en la
construcción del tipo de cambio real multilateral a cargo del Banco Central de Chile.
41

En todas las industrias coincidió la importancia significativa y económica de la
actividad del país de destino (AI) como indicador de demanda, en este caso EEUU. Un
resultado en línea con la extensa literatura en exportaciones.
La variable que mide la competencia en cada industria en particular no obtuvo
coeficientes significativos, con excepción de la industria de los tableros. Esto puede tener
explicación en que esta variable sea más importante en plazos más largos, ya que incluyen
decisiones de producción que toman más tiempo en ejecutarse. Esto último no ocurre con la
variable que toma en cuenta la desviación de los destinos adonde exportar , una desición
que si bien se puede tomar con cierto rezago, no necesita de un largo tiempo para ser
ejercida. Pin Hua (2008) obtiene significativa la variable , diferencia con respecto a este
trabajo que se puede explicar por el hecho de él haber tomado datos anuales, de más largo
plazo.
Se observó además que las industrias difieren marcadamente en sus elasticidades
precio, esto debido a la diferente naturaleza y tipo comercialización de cada producto,
justificando así el no usar un panel de datos para el análisis.
Interesante fue el resultado obtenido de que al tener una matriz diversificada de
destinos hacia donde exportar, el efecto del tipo de cambio real (en nuestro caso bilateral)
sería menor, pudiendo así los exportadores capear mejor los efectos de corto plazo que
tiene el tipo de cambio sobre ellos incluso sin recurrir a los contratos futuros de protección
de monedas, algunas veces muy sofisticados y escasos para ser usados en la industria
exportadora. Importante es notar que las fuertes caídas en exportaciones predichas por el
modelo en los mercados que justamente estaban más diversificados no contradice la
hipótesis de que esto último sea útil para hacer menos sensible a las exportaciones de los
vaivenes del TCR. Ocurre por la fuerte dependencia que existe en estas industrias de la
actividad económica en el destino.
Queda entonces como propuesta de política promover una mejor eficiencia y
mayores recursos para las instituciones encargadas de promocionar e introducir los
42

productos nacionales a diferentes mercados, como ProChile 17 , para diversificar la matriz
de destinos exportados de productos chilenos y hacer menos sensible el sector exportador
nacional a los vaivenes del tipo de cambio.
VIII. REFERENCIAS
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43

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ANEXO 1
46

Caballero y Corbo desarrollan el siguiente modelo extraído literalmente de su
trabajo, con una demanda mundial por exportaciones igual a:
Y una firma representativa con la siguiente función de producción :
Donde y representan las exportaciones demandadas y producidas, y
son los precios de exportación e índice de precios mundiales, es la elasticidad precio de
la demanda, N y K son el trabajo y capital usados en la producción, es la participación
del trabajo en el producto y y son funciones dependientes del tiempo.
firma :
capital:
De la función de producción se puede obtener la función de maximización de la
Donde representa el tipo de cambio real, los salarios reales y
.
Así, reescribiendo a las exportaciones como función de los precios y del stock de
Donde está en función del tiempo y
47
(1)
(2)

Luego , aplicando el análisis sobre la volatilidad del TCR (sobre el capital )
pertinente al trabajo de Caballero y Corbo, y expandiendo con logaritmos la ecuación (2)
se llega a la siguiente ecuación (siguiendo su misma notación):
Donde , nuestra variable de interés, representa el log de . Sobre esta
variable se espera obtener un coeficiente con signo positivo. Así entonces es de esperar una
relación positiva entre las cantidades exportadas y el precio de las exportaciones
[ de Chile.
Esto se cumple dado que Chile no afecta los precios de sus bienes exportados
(analizados en este trabajo), y un aumento de representa un aumento exógeno de la
demanda por ese bien nacional. Así, si aumenta el precio percibido por el productor del
mismo bien en otro país, a un tamaño de mercado constante, la industria nacional chilena
se verá perjudicada debido a la mayor rentabilidad/competitividad del país competidor en
exportaciones, el que aumentará su producción.
Es importante destacar la diferencia entre la relación negativa entre y la cantidad
demandada por exportaciones (efecto sustitución) de la relación positiva entre y la
cantidad ofrecida por la firma. Al ser Chile un país chico, es exógeno y representa un
cambio en la demanda por este bien, por lo tanto un aumento de este precio refleja un
aumento de demanda y se traduce en una mayor cantidad ofrecida por la firma y por lo
tanto un aumento de las exportaciones.
48

chicos
ANEXO 2
Para que la predicción sea buena, el Bias proportion y Variance proportion deben ser
-El Tail Inequlity coeficient va entre 0 y 1. Cuando es 0 el ajuste de la predicción a los datos es
perfecto.
- Bias proportion: dice cuán lejos está la media de los datos predichos de los datos reales. Mientras
menor es mejor. Parte en 0 y puede ser mayor a 1.
-Variance proportion : dice cuán lejos está la varianza de los datos predichos de los datos reales. Al
igual que al anterior, mientras menor es mejor. Parte en 0 y puede ser mayor a 1.
Se ven obtienen buenas proyeccinoes , ya que el mayor Tail Inequlity coeficient observado es 0.12.
Para todos se obtienen Bias proportion cercanos a 0 , lo que habla bien del ajuste de la predicción.
SALMÓN
MADERA ASERRADA (2)
49

MADERA ASERRADA (3)
MOLDURAS
50

TABLEROS (1)
TABLEROS (2)
51

TABLEROS(3)
52