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los mismos para el caso de Argentina, Brasil, Colombia y Perú es menor, mientras que
Chile, México y Venezuela presentan mayores indicadores.
Un interés particular de este episodio está dado por el hecho que sus consecuencias han
sido muy severas en algunas economías desarrolladas, en tanto el impacto ha resultado
sensiblemente menor en un primer momento en las economías emergentes. Los efectos
disímiles de agrupación de los mercados para los países de la Unión Europea confirman
esta discrepancia. Martinez y Terceño (2012).
Tabla 3. Estadísticos descriptivos
En
a
Media (1), Media (2) Desv. Típ. (1) Desv. Típ. (2) N (1) N (2)
Argentina 1801,314 892,751 1629,319 387,677 1489 924
Brasil 383,506 249,075 218,861 90,866 1489 924
Chile 106,241 173,437 33,942 67,630 1489 924
Colombia 300,269 239,057 126,262 116,177 1489 924
México 174,560 232,596 40,651 91,969 1489 924
Perú 260,123 233,832 113,980 101,498 1489 924
Venezuela 453,531 1154,450 205,346 224,736 1489 924
base
datos
diarios del EMBIG; obtenidos de Datastream
6. Estimaciones de datos de panel
6.1 Análisis general
En esta sección presentamos el resultado empírico de los determinantes explicativos
estimados respecto al EMBIG. Los resultados son robustos a las diversas incorporaciones
de variables y aplicando el principio de parsimonia, se han logrado altos resultados
explicativos.
En la Tabla 4 se presentan todas las regresiones analizadas para obtener una buena
explicación del modelo de determinantes de spreads soberanos considerando el impacto de
la crisis financiera. En la estimación (1) se incluyen todas las variables explicativas
consideradas como posibles determinantes de la evolución del EMBIG. Como se puede
observar, el resultado del modelo obtenido explica el 61% de los spreads soberanos de los
países seleccionados. Sin embargo, al aplicar el principio de parsimonia de los modelos
obtenemos un R 2 similar con un número menor de variables; por lo cual de aquí en adelante
se tomará como regresión básica para analizar el efecto de la crisis la estimación (2). Esta
estimación sólo considera aquellas variables significativas de la estimación (1) como son: el
ratio deuda externa, la inflación, saldo de la cuenta corriente, el ratio términos de
intercambio, las reservas internacionales, el tipo de cambio, y la efectividad del gobierno.
Todas las variables son significativas al 1% y presentan el signo esperado. Por ejemplo,
las variables deuda externa e inflación, representan que ante un aumento del 1% en sus
respectivos coeficientes provocan una variación positiva en los spreads de 3,74% y de
1,04% respectivamente. Por otro lado, observamos que la relación del resto de las variables
consideradas respecto al spread es negativa. Siguiendo el mismo razonamiento, ante un
aumento del 1% en el ratio de cuenta corriente/PIB, observamos que el spread disminuye
un 1,11%. Otro resultado interesante es el efecto de la variable términos de intercambio, la
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