Se usa un conjunto de modelos VAR con parámetros cambiantes en el tiempo y volatilidad estocástica (TVP-VAR-SV) para estimar el efecto traspaso del tipo de cambio (ERPT) a precios a través del tiempo para Perú para el período 1995Q2- 2019Q4. De acuerdo con los criterios de selección Bayesiana como la Log Verosimilitud Marginal y el DIC, los modelos con mejor ajuste permiten que la mayoría de los parámetros cambien en el tiempo, destacando el rol cambiante en el tiempo de la varianza de los choques. Los resultados se dividen en dos partes: i) los ERPTs a precios del importador y productor muestran una reducción notable desde fines de la década de los noventa hasta 2008. Sin embargo, post Crisis Financiera Internacional (CFI), en particular a partir de 2014, todos los modelos estimados indican que ambos ERPT tienden a incrementarse notablemente hasta el 2019. Estos hallazgos están en línea con la nueva literatura que emplea modelos TVPVAR- SV y que postula el resurgimiento del ERPT luego de la CFI. El resurgimiento del ERPT se explica por la depreciación de la moneda doméstica como consecuencia de la finalización del Quantitative Easing, caída en los precios de las materias primas y eventos políticos internacionales recientes (Brexit y guerra comercial entre EE.UU. y China); ii) el ERPT a precios del consumidor muestra evidencia de una reducción significativa y sostenida durante toda la muestra. Dicha reducción está acorde con la literatura existente y está sustentada por el contexto de baja inflación (adopción del Esquema de Metas Explícitas de Inflación) y la credibilidad del Banco Central. Los resultados son robustos a un conjunto de análisis de sensibilidad que comprende: cambios en la variable asociada al choque externo como en la actividad económica doméstica, así como cambios en los valores de las priors.

El presente documento detalla la elaboración, estimación y utilización de un modelo denominado “macrosocial” para la economía peruana, que permite simular efectos a nivel microeconómico – específicamente sobre indicadores de pobreza y desigualdad – de distintos escenarios de crecimiento económico y de política económica. La primera parte del informe comprende una revisión de los modelos de este tipo, explicando sus características generales: el uso de modelos de equilibrio general computable desagregados y de procedimientos que relacionan variables de la economía –especialmente del mercado laboral– con indicadores microeconómicos de bienestar de los hogares. La segunda parte explica la construcción de una Matriz de Contabilidad Social, necesaria para implementar el modelo, a partir de la información oficial publicada disponible. Se pone especial atención a las desagregaciones de ramas de actividad, de tipos de hogares (distinguiendo rurales y urbanos) y de trabajadores (diferenciándolos según calificación y asalariamiento). La tercera parte detalla la estructura de un modelo de equilibrio general computable utilizado para modelar tanto las variables a nivel macroeconómico, las variables desagregadas de oferta, demanda y producción por sectores, la demanda e ingresos de factores, los gastos e ingresos de las instituciones (incluyendo hogares, empresas y gobierno) y el funcionamiento del mercado de trabajo. Se explican también el proceso de calibración de los parámetros del modelo y el análisis recursivo o multiperiodo. Asimismo, se detalla el procedimiento de “microsimulaciones” desarrollado para trasladar los resultados del modelo mencionado en indicadores de pobreza y desigualdad mediante simulaciones basadas en los cambios en el mercado laboral usando datos de encuestas del hogares (ENAHO). En la parte final se realizan ejercicios de simulación para escenarios macroeconómicos y de política económica proyectados en el Marco Macroeconómico Multianual (MMM). Se obtiene los valores esperados de variables desagregadas de gastos de los hogares, de empleo y remuneraciones. Posteriormente, a partir de dichos resultados se estima los posibles impactos sobre la tasa de pobreza y la desigualdad por ámbito geográfico.

El presente documento expone mi experiencia laboral como Director de Sistema Financiero y Mercado de Capitales1 del Ministerio de Economía y Finanzas (MEF), encargado, entre otras funciones, del diseño, coordinación, e implementación de políticas e instrumentos para el desarrollo del mercado financiero local. Específicamente, la experiencia laboral expuesta trata acerca de la creación del Programa Reactiva Perú. En general, la importancia del diseño e implementación de políticas públicas radica en la capacidad de estas para atender de manera eficiente las necesidades de la población ante un problema identificado. En ese sentido, el Programa Reactiva Perú se constituyó como una respuesta de política fiscal y monetaria conjunta que evitó el colapso de la cadena de pagos de la economía nacional y la estabilidad del sistema financiero. De esta manera, mi trabajo como Director en el MEF, se centró en el proceso de diseño, implementación y monitoreo de los resultados del Programa Reactiva Perú.

This paper investigates the evolution of the monetary policy in Peru between 1996Q1 and 2016Q4 using a mixture innovation time-varying parameter vector autoregressive model with stochastic volatility (TVP-VAR-SV)model proposed by Koopetal.(2009).The main empirical results are:(i)VARcoe¢cients and volatilities change more gradually than covariance errors overtime;(ii)the volatility of monetary policy shocks is higher during pre-In ation Targeting (IT) regime;(iii)a surprise increase in the interest rate produces GDP growth falls and reduces in ation in the longrun;(iv)the interest rate reacts more quickly against aggregate supply shocks than aggregate demand shocks;(v)monetary policy shocks explain a high percentage of domestic variables during pre-IT regime and then,their contribution decrease during IT-regime.

El continuo crecimiento económico y las reformas estructurales realizadas en el Perú a partir de la década de los noventa, fueron necesarios más no suficientes para lograr un desarrollo económico que permita eliminar las fuertes brechas de condiciones de vida y pobreza entre zonas urbanas y rurales y entre departamentos. Un mayor acceso a infraestructura permitirá mejorar dicha situación, aunque existen fuertes diferencias económicas, sociales y restricciones políticas entre municipalidades. Por ello, el presente trabajo identificó y cuantificó los factores asociados a la ejecución de la inversión pública de los gobiernos locales, por categoría de municipalidad y con énfasis en la infraestructura básica (salud, saneamiento, educación, agropecuario, transporte y electrificación). Usando una estimación de data panel con efectos fijos intra-grupal a nivel de 1834 municipalidades para el periodo 2008-2014, se encontró que de un total de 17 factores propuestos, varios de ellos influyen notablemente en la ejecución del gasto en proyectos de infraestructura básica de los gobiernos locales como: la fuente de financiamiento (recursos ordinarios, recursos propios, FONCOMUN, canon y participaciones), la capacidad formuladora de expedientes técnicos significativos, los recursos humanos profesionales, la participación ciudadana, y las variables electorales (reelección y afiliación al partido nacional del alcalde, concentración del poder en el Concejo Municipal); además los factores tienen efecto diferenciado según tamaño de gobierno local; y el gasto público en infraestructura en dicho periodo no fue orientado hacia los pobres, es decir, no aumentó en mayor medida en las zonas de mayor pobreza. Asimismo, los resultados sugieren un orden de prioridad de atención de política económica: mientras que la formulación de expedientes técnicos “grandes” tiene un efecto notable en los gobiernos locales medianos; en los gobiernos locales más pequeños resulta relevante la participación ciudadana, los recursos humanos (contar con al menos dos profesionales y la asistencia técnica en formulación y ejecución de proyectos) y el internet; complementariamente, en los gobiernos locales de muy bajo canon resulta muy relevante la capacidad formuladora de expedientes técnicos “grandes” y los recursos humanos profesionales. De otro lado, las variables electorales tienen un fuerte efecto, especialmente en las municipalidades medianas. Finalmente, se recomienda seguir estimulando la generación de recursos propios, no sólo para reducir los desequilibrios verticales, sino también para incrementar la rendición de cuentas de los gobiernos locales ante sus ciudadanos. Asimismo, debe fortalecerse los mecanismos de participación ciudadana en la concertación del presupuesto y en la formulación y control de planes económicos locales, especialmente en las jurisdicciones más pequeñas.

Está tesis de maestría intenta integrar elementos de experiencias vinculadas al diseño e implementación de políticas públicas desde puestos de alta dirección en el Ministerio de Economía y Finanzas (MEF) y la Presidencia del Consejo de Ministros (PCM) en el periodo septiembre de 2005 a julio de 2006, como aporte a la discusión de aspectos poco tratados para la gobernanza.

Desde que se estudia la efectividad de la política fiscal, las conclusiones son diversas, de acuerdo al marco temporal en análisis, el país, la situación y el modelo empírico. Por esa razón, nos enfocamos en analizar el Perú durante el proceso de consolidación fiscal y las nuevas reglas para la política fiscal del 2000 al 2019. En este sentido, nuestra investigación usa como modelo teórico uno con las características macroeconómicas para la economía Peruana. Asimismo, el modelo empírico un vector estructural autoregresivo (svar) incluye tres (3) variables fiscales y otras relacionadas al modelo teórico. También, incluimos la variable inversión pública relacionada a la regla de equilibrio fiscal en el Perú. Por esa razón, predecimos que la política fiscal tiene un efecto significativo en la actividad económica, resaltado por la inversión pública. Concluimos que el gasto de inversión tiene un efecto positivo y significativo en la actividad económica, mientras que los ingresos tributarios tienen un efecto menor y no significativo.

Este trabajo tiene por objetivos analizar las principales reglas fiscales implementadas en la economía peruana y evaluarlas en función a indicadores cuantitativos de volatilidad macroeconómica y sostenibilidad fiscal. Con este fin, se realiza un análisis descriptivo de las reglas fiscales implementadas en la economía peruana entre los años 1999 - 2019. Posteriormente, se realiza una simulación contrafactual de las principales reglas fiscales, utilizando el modelo semi-estructural planteado por Ganiko y Montoro (2018). El análisis descriptivo muestra que las reglas fiscales han sido modificadas con frecuencia y su nivel de cumplimiento es bajo. A pesar de ello, los desvíos de la regla, respecto a los límites establecidos legalmente, han sido de una magnitud moderada y por periodos no prolongados de tiempo. Este resultado sugiere que las reglas fiscales no han sido utilizadas como restricciones permanentes a la política fiscal, sino como una guía prudencial de mediano plazo. El análisis contrafactual muestra que la regla de resultado convencional reduce la volatilidad del ratio de deuda pública, pero incrementa la volatilidad de las tasas de crecimiento del PBI y del gasto público. En el otro extremo se encuentra que la regla de resultado estructural y la regla de gasto minimizan la volatilidad del gasto público y la actividad económica, pero aumentan la volatilidad del ratio de deuda. Finalmente, los resultados obtenidos bajo la regla de cumplimiento conjunto (regla convencional con topes al crecimiento del gasto) se sitúan en punto intermedio en términos de volatilidad del producto, actividad económica y deuda pública.

El objetivo de esta investigación es estimar los efectos de la política fiscal sobre la actividad económica en el Perú. Los datos utilizados son trimestrales y cubren el período 2000-2018. Para tal fin, se aplica la metodología VAR estructural propuesta por Blanchard y Perotti (2002), en la cual los choques de gasto público y tributarios son identificados a partir de un modelo semi-estructural que explota la información sobre los rezagos en la implementación de la política fiscal y la elasticidad de las variables fiscales respecto a la actividad económica. Los resultados obtenidos son consistentes con los que existen en la literatura internacional, y muestra que un aumento en el gasto tiene un efecto positivo, significativo y persistente sobre la actividad económica, mientras que una mayor carga impositiva tiene un efecto negativo, poco significativo y temporal sobre la actividad económica. Encontramos también que el impacto del gasto es mayor al de los ingresos tributarios, y dentro de estos, el impacto de gasto de capital predomina frente al gasto corriente. Los resultados obtenidos se mantienen estables bajo cuatro ejercicios de robustez: i) modificación de la elasticidad impuesto PBI, ii) estimacióon para diversas submuestras, iii) uso del PBI no primario en el modelo SVAR y iv) estimación sin promedios móviles.

El siguiente trabajo de investigación pretende analizar el impacto de las condiciones financieras internas, como también el de las expectativas del sector privado, en el nivel de inversión privada en el Perú para el período de 1997 a 2017, a modo de extensión del trabajo titulado “The determinants of private investment in a mining export economy, Peru: 1997-2017”. Esto se debe a que el trabajo anterior nombrado, no llega a determinar de la mejor manera el efecto de estas condiciones financieras en el nivel de inversión, debido a la variable que se emplea como indicador, que fue la tasa de interés interbancaria. Además, se tiene el efecto de las expectativas que está muy ligado con la demanda agregada del presente y con la futura. Dicho efecto, tampoco se vio plasmado en el trabajo base, por lo que en este trabajo se tiene como objetivo determinar las relaciones que tienen estos dos factores en el nivel de inversión, basándonos en los hallazgos y metodología del anterior trabajo. Es así como, a través del uso de las restricciones de largo plazo de la inversión privada, se plantea estimar un modelo SVAR, pero ahora, con la diferencia de que se emplearán como variables representantes de las condiciones financieras del contexto peruano, al nivel de crédito y su costo (tasa de interés), así como también a la demanda agregada y sus proyecciones.