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.

La crisis fi nanciera del 2008 en los Estados Unidos de América impulsó a que los economistas se enfocaran en sus determinantes y políticas (Crotty, 2009) para salir de ella. A partir de este esfuerzo, las ideas y el trabajo de (Minsky, 1982) surgieron nuevamente. Steven Keen en (Keen, 1995) presenta un modelo que cristaliza estas ideas en un sistema de ecuaciones diferenciales donde la participación de la deuda es una de las variables e indicadores de una posible crisis. Este modelo es una extensión del modelo en (Goodwin, 1967) donde se añade el sector financiero. El Perú no está exento de una crisis fi nanciera y uno de los motivos es que es un país dependiente del precio del cobre que a su vez depende de grandes economías como China y los Estados Unidos de América que se encuentran en competencia comercial constante. El apalancamiento desmedido de la deuda privada durante un periodo de prosperidad económica debido a la apreciación del sector minero seguido de una caída signi ficante del precio del cobre puede ser un esbozo de la confi guración de una crisis fi nanciera en Perú. La contribución del presente documento es la calibración de los modelos de Goodwin y Keen para Perú durante el periodo de 1991 al 2014 y la obtención de políticas económicas de control para la estabilización de la economía peruana en caso haya un crisis prevista. Nos apoyamos en el análisis de estabilidad de (Costa Lima, 2013) y en las técnicas de control no lineal presentadas y desarrolladas en (Gray, 1995) e (Isidori, 2002). Uno de los resultados obtenidos para el caso particular en el que la participación laboral y el ratio de empleo son altos es que la fuerza laboral total debe aumentar, mientras que la productividad laboral y la tasa de interés real deben disminuir. La disminución de la productividad laboral puede parecer contra intuitivo, pero se traduce en mayor tasa de empleo mientras que el producto es no creciente. Los resultados no son generales y dependen del punto inicial de la economía, pero ayudan a guiar las políticas de desarrollo económico.

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.

This thesis analyzes issues related to natural resources, corruption, human development, economic growth, prices of minerals and fiscal fluctuations. It is composed of two studies. The first one analyzes the effects of corruption on economic growth, human development and natural resources in Latin American and Nordic countries using a Bayesian panel VAR model. The results reveal some relevant contrasts between both groups of countries: (i) in Latin America there is support for the sand the wheels hypothesis in Bolivia and Chile, support for the grease the wheels hypothesis in Colombia and no significant impact of corruption on growth in Brazil and Peru. By contrast, the response of growth to shocks in corruption is significantly negative in most of periods in all Nordic countries; (ii) corruption negatively affects human development in all countries from both regions; (iii) corruption tends to spur natural resources sector in Latin American countries, especially in Brazil, Colombia and Peru. By contrast, corruption is detrimental for the activity of natural resources sector in all Nordic countries. Furthermore, results for the full sample, Latin American and Nordic countries are obtained from two alternative approaches, namely, a Panel Error Correction VAR model and an Asymmetric Panel VAR model. The second study analyzes the evolution of the effects of fluctuations in mineral commodity prices on fiscal variables, especially those associated with fiscal revenues, in Peru by means of VAR models with time-varying parameters and stochastic volatility (TVP-VAR-SV). Different alternative specifications are compared using the marginal likelihood and the deviance information criterion. It is found that an increase of 1% in the growth of mineral commodity prices generates increases of around 1.5% and 2.5% in the growth of taxes from mining and mining canon, respectively, thus reflecting a remarkable sensitivity of these variables to external shocks. In turn, these responses are increasingly more pronounced until reaching a peak around 2009 and then decrease, which is in line with the dynamics of the commodities boom. In the variance decomposition, the importance of shocks in mineral commodity prices in explaining fluctuations in taxes from mining and mining canon increases in line with the increasing tendency of mineral prices until the Great Recession, where shocks in mineral commodity prices explain between 40% and 50% of fluctuations in taxes from mining and mining canon, and then it is reduced. This shows the importance of allowing time-varying parameters and stochastic volatility in contrast with a standard VAR.