ISSN 0798 1015

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Vol. 38 (Nº 31) Año 2017. Pág. 4

Procesos de Itô económicamente ponderados para la medición del impacto potencial del Brexit sobre los tipos de cambio

Economically weighted Itô processes for measuring the potential impact of Brexit on exchange rates

Gabriel Alberto AGUDELO Torres 1; Luis Ceferino FRANCO Arbeláez 2; Luis Eduardo FRANCO Ceballos 3; Nora GAVIRA Durón 4

Recibido: 17/01/2017 • Aprobado: 12/02/2017


Contenido

1. Introducción

2. El modelo propuesto

3. Consecuencias del Brexit

4. Conclusiones

Anexo 1

Referencias


RESUMEN:

En este artículo se presenta un modelo para estimar las implicaciones económicas que tendría la salida del Reino Unido de la Unión Europea. Aplicando procesos de Itô económicamente ponderados combinados se modela la dinámica estocástica del precio del dólar estadounidense sujeto a las diferentes fuerzas que afectan su precio relativo con otras monedas en diferentes mercados regionales. Los países que se utilizan como muestra para modelar el precio relativo del dólar con respecto de monedas locales son: Australia, Canadá, República Checa, Dinamarca, China (Hong Kong), Japón, México, Noruega, Polonia, Rusia, Singapur, Sudáfrica, Suecia, Suiza, Turquía, Reino Unido y pertenecientes a la Zona Euro. Para el cálculo de la matriz de ponderaciones se utiliza la distancia económica (no geográfica) entre las regiones, y como indicador de la relación entre cada pareja de regiones se considera el flujo comercial entre ellas. Se concluye que ante una disminución del 20% en el flujo comercial entre el Reino Unido y la Zona Euro y un aumento del 15% entre el primero y sus socios más cercanos, Noruega y Suiza, contrario a lo esperado, el precio del euro y de la libra esterlina no sufrirían gran variación (entre 2% y 3% en un periodo de cuatro años).
Palabras clave: Procesos de Itô, tipo de cambio, modelado estocástico, econometría espacial.

ABSTRACT:

In this article a model is presented in order to estimate the economic repercussions of an exit of the United Kingdom from the European Union. Through the application of Itô's economically weighted processes combined, the stochastic dynamic of the price of the American dollar is modeled, subject to the different forces that affect its price, in comparison to other currencies in different regional markets. The countries used as samples to model the relative price of the dollar in comparison to local currencies are: Australia, Canada, Czech Republic, Denmark, China (Hong Kong), Japan, Mexico, Norway, Poland, Russia, Singapore, South Africa, Sweden, Switzerland, Turkey, the United Kingdom and those belonging to the Eurozone. For the calculation of the weighted matrix, the economic distance (not geographic) among the regions is used, and as an indicator of the relation between each pair of regions, the trade flow between them is considered. It is concluded that in case of a 20% decrease in the flow of trade between the United Kingdom and the Eurozone and a 15% increase between the former and its closest partners, Norway and Switzerland, contrary to expectations, the price of the euro and the British Pound would not suffer great variation (between 2% and 3% in a four year period.)
Keywords: Itô´s processes, exchange rate, stochastic modeling, spatial econometrics.

1. Introducción

En 1957 la República Federal de Alemania, Bélgica, Francia, Italia, Luxemburgo y los Países Bajos forman la Comunidad Económica Europea (CEE). El 1 de enero de 1973 se anexa el Reino Unido, junto con Dinamarca e Irlanda (EUR-Lex, 2016). En la década de los 80 del siglo pasado se fueron integrando más países, hasta que en 1992 se promulgó del Tratado de la Unión Europea. Este tratado marcaba la pauta para la creación de una moneda única (Euro) e indicaba las condiciones para que los países miembros pudieran adoptarla (EUR-Lex, 2016). El 1 de enero de 1999, el euro fue adoptado como la moneda de 11 de los 13 países miembros de la Unión; el 1 de enero de 2002 los billetes y monedas de 13 de los 15 países que formaban la Unión Europea fueron reemplazados por Euros (Banco Central Europeo, 2016), mientras que Dinamarca y el Reino Unido optaron por la cláusula de “exclusión voluntaria” contemplada en el Tratado (UE, 2010) y decidieron continuar con su moneda local. A partir del 1 de julio de 2013, la Unión Europea está formadas por 28 países.

El término Brexit se genera de la abreviatura de Britain (Gran Bretaña) y exit (salida), significa la salida del Reino Unido de la Unión Europea (UE), y fue adoptado de la iniciativa de la posible salida de Grecia de la UE en 2012 (Grexit). Desde que David Cameron (primer ministro Inglés hasta junio de 2016), prometió en su campaña política de 2013, la realización de un referéndum para que la población decidiera si permanecían o salían de la UE (Brexit), diversas investigaciones indican que la salida tendría repercusiones importantes para el Reino Unido y el resto del mundo, y afirman que durante décadas el nivel económico del Reino Unido se verá afectado debido a que la Unión Europea es su mayor socio comercial y su salida de la UE bajará el comercio, así como la inversión extranjera directa (IED), y se presentará una caída en la inmigración; y esto puede conducir a niveles de vida más bajos para los nacidos en el Reino Unido, ya que los inmigrantes ayudan a reducir el déficit. (Breinlich, y otros, 2016).

De ser materializado el Brexit traería como consecuencia un gran impacto en términos de pérdida del bienestar de los Británicos y en la caída de la inversión extranjera directa (Boulanger & Philippidis, 2015), (Weiler, 2015); según Barrett, Bergin, FitzGerald,  Lambert, McCoy, Morgenroth  y Studnicka (2015) la salida de Reino Unido de la UE afectará negativamente la economía de Irlanda, ya que es su principal socio comercial. Möller & Oliver (2014) analizan las posibles consecuencias del Brexit para los países miembros de la UE, de forma individual, Europa en general y otros países, como Estados Unidos y Japón. En general todos los países de la UE perderían ingresos importantes después del Brexit y además se impactarían los mercados financieros de todo el mundo.

Sin embargo, el 23 de junio de 2016 se llevó acabo dicho referéndum y los resultados arrojaron que se llevaría a cabo el Brexit, con base en el Artículo 50 de la Versión Consolidada del Tratado de la Unión Europea, el cual indica que: “1. Todo Estado miembro podrá decidir, de conformidad con sus normas constitucionales, retirarse de la Unión” (DOUE, 2012). Posterior a su aprobación, David Cameron, anunció su renuncia, lo que resulta un duro golpe para las 28 naciones que forman la UE y generó incertidumbre sobre el comercio y la inversión entre los países miembros, y conmocionó a los mercados financieros; varios diarios internacionales sugieren que Londres dejará de ser la capital europea del dinero y grandes capitales emigrarán a ciudades como New York, Frankfurt o París, donde inversiones inmobiliarias (Lash, 2016) y de seguros encontrarán nuevos mercados (Howell, 2016); prueba de ello son las noticias del 6 de septiembre de 2016 sobre la caída del sector inmobiliario en Londres a partir de la consulta Brexit (Wallace, 2016). El 13 de julio de 2016 la ministra Theresa May, asumió el cargo de primera ministra del Reino Unido, con la promesa de dirigir las negociaciones para la salida del Reino Unido de la UE.

Por otra parte, diversas investigaciones dedicadas a estudiar la dinámica estocástica de precios de activos financieros en una región o mercado en particular, suponen que dichos precios se comportan de acuerdo con un proceso de Itô. Los trabajos seminales de este enfoque son, por supuesto, Black y Scholes (1973), Merton (1973), Vasicek (1977), y Cox Ingersoll y Ross (1985a) y (1985b). Otros trabajos que generalizan los procesos de Itô se encuentran en Grinols y Turnovsky (1993), Schmedders (1998) y Venegas (2001), (2006a) y (2006b), entre otros.

Al considerar un activo que se negocia en  regiones diferentes y que en cada región está sujeto a diferentes fuerzas que afectan su precio, su modelación también debería tomar en cuenta que los diferentes mercados regionales podrían estar o no interrelacionados. Incorporar estos aspectos en la modelación del precio del activo financiero no sólo indica una sofisticación teórica, sino también representa un aspecto relevante que agrega mayor realismo al modelado y permite la simulación de su dinámica ante cambios en la forma en que se relacionan las regiones.

Por otro lado, la estadística espacial permite analizar los efectos regionales en la modelación de las variables; véanse, al respecto, Morán (1948), Geary (1954), Paelinck y Klaasen (1979). En ese sentido la econometría espacial se puede considerar como un complemento natural de la modelación estocástica del activo financiero con el fin de incorporar en su dinámica el hecho que pueda ser negociado en distintos mercados, y que ellos puedan estar interrelacionados o no.

En la modelación de activos financieros y su efecto espacial en las regiones vecinas se puede considerar el estudio de Ali y Kestens (2006) que analiza la relación y el contagio entre crisis cambiarias y sus determinantes, utilizando regresiones geográficamente ponderadas (GWR por sus siglas en inglés). Además, Ali y Lebreton (2013) estudian la difusión espacial de los ataques especulativos durante la caída del sistema de Bretton Woods. Sin embargo, estos autores no incluyen procesos de Itô en la modelación del precio del activo financiero. En este artículo se presenta un proceso estocástico de Itô para modelar el precio de un activo financiero que es negociado en diferentes mercados con potenciales correlaciones económicas, incorporadas en el modelo mediante técnicas de econometría espacial. Para ello se considera un activo financiero negociado en diversos mercados regionales y cuyos precios se suponen influenciados por condiciones internas de cada región, pero también por condiciones externas de las demás regiones. Es así como el precio del activo, además de estar afectado por la oferta y la demanda internas, estará influenciado por las condiciones de mercado en las regiones cercanas en términos económicos.

En este artículo el activo en cuestión es una divisa, el dólar estadounidense, y su precio relativo se modelará con respecto de la moneda de cada uno de los siguientes países: Australia, Canadá, República Checa, Dinamarca, China (Hong Kong), Japón, México, Noruega, Polonia, Rusia, Singapur, Sudáfrica, Suecia, Suiza, Turquía, Reino Unido y los países correspondientes a la Zona Euro tenidos en cuenta como un único país. Para modelar el precio de dólar estadounidense, sujeto a las diferentes fuerzas que afectan su precio relativo con otras monedas en diferentes mercados regionales que están interrelacionados, se utilizan los procesos de Itô económicamente ponderados combinados con la econometría espacial. Para el cálculo de la matriz de ponderaciones se emplea la distancia euclidiana entre las regiones analizadas, y como indicador de la relación entre cada pareja de regiones se utiliza la balanza comercial entre ellas (flujo comercial) medidas en miles de dólares; siendo el flujo comercial la variable que define la posición relativa de cada región.

Este artículo está organizado de la siguiente manera: en la Sección 2 se presenta la metodología, en la cual se desarrolla el modelo, se realiza la estimación de los parámetros y el cálculo de las ponderaciones económicas; luego, en la Sección 3, se considera el precio del dólar estadounidense con respecto de la moneda local de 17 regiones y se desarrolla una simulación de los efectos que un nuevo orden comercial produciría entre los países analizados; por último, en la Sección 4 se presentan algunas conclusiones.

2. El modelo propuesto

A continuación, el precio de un activo particular se denota como . El proceso de Itô que describe su evolución a través del tiempo está dado por:

2.1. Estimación de los parámetros

2.2. Estimación de ponderaciones

2.3. Ecuación diferencial estocástica estimada

3. Consecuencias del Brexit

Para ilustrar el efecto cambiario en las economías analizadas provocado por la decisión de los electores en el Reino Unido en cuanto a su salida en la Unión Europea, se considera el precio del dólar estadounidense con respecto de la moneda de cada uno de los siguientes países: Australia, Canadá, República Checa, Dinamarca, China (Hong Kong), Japón, México, Noruega, Polonia, Rusia, Singapur, Sudáfrica, Suecia, Suiza, Turquía, Reino Unido y los países correspondientes a la Zona Euro tenidos en cuenta como un único país.

Los datos que se utilizan fueron tomados desde el 27 de junio de 2013 hasta el 27 de julio de 2016 y obtenidos de World Integrated Trade Solution, software desarrollado por el Banco Mundial en colaboración con la Conferencia de las Naciones Unidas sobre Comercio y Desarrollo (UNCTAD por sus siglas en inglés). Los parámetros de la ecuación diferencial que describe el comportamiento del activo en cada región fueron estimados, a partir de la serie de precios diarios, de la siguiente manera: la tendencia fue calculada como el promedio de los rendimientos diarios durante los últimos 3 años y la volatilidad como la desviación estándar de dichos rendimientos. En la Tabla 1 se muestran los resultados de las estimaciones.

 

Tabla 1
Promedio y desviación estándar de las rentabilidades diarias del precio del dólar estadounidense
en términos de la moneda local de cada uno de las regiones consideradas
.

Prom. Rent.

Desv. Est. Rent.

Australia

0,03%

0,67%

Canada

0,03%

0,51%

Czech Republic

0,03%

0,62%

Denmark

0,02%

0,56%

Hong Kong, China

0,00%

0,03%

Japan

0,01%

0,60%

Mexico

0,05%

0,69%

Norway

0,05%

0,73%

Poland

0,03%

0,68%

Russian Federation

0,10%

1,51%

Singapore

0,01%

0,35%

South Africa

0,05%

0,94%

Sweden

0,03%

0,63%

Switzerland

0,01%

0,79%

Turkey

0,06%

0,76%

United Kingdom

0,02%

0,60%

Zona Euro

0,02%

0,56%

Fuente: Cálculos propios a partir de información de Forex Capital Markets.

Para el cálculo de la matriz de ponderaciones se utilizó la distancia euclidiana entre las regiones analizadas, y como indicador de la relación entre cada pareja de regiones la diferencia de las exportaciones y las importaciones entre ellas (flujo comercial) medidas en miles de dólares. Los datos se detallan en el Anexo 1. Al utilizar sólo el flujo comercial como la variable que define la posición relativa de cada región, el vector  será entonces de dimensión ph, el cual es representado en forma de columnas la Tabla 2.

Tabla 2
Vectores (columnas) que definen la posición relativa de cada región analizada.

Australia

Canada

Czech Republic

Denmark

Hong Kong, China

Japan

Australia

0,0000

6,0504

2,2211

1,4886

-4,0426

-0,0455

Canada

6,0504

0,0000

9,7900

31,3519

-12,5554

-0,6763

Czech Republic

2,2211

9,7900

0,0000

-1,3475

1,4605

2,6978

Denmark

1,4886

31,3519

-1,3475

0,0000

-1,8835

-0,7084

Hong Kong, China

-4,0426

-12,5554

1,4605

-1,8835

0,0000

0,0302

Japan

-0,0455

-0,6763

2,6978

-0,7084

0,0302

0,0000

Mexico

2,2136

1,6728

-1,0354

-3,2323

1,9464

-0,0697

Norway

4,4536

-1,2291

-1,5972

-1,9409

9,1579

-2,3288

Poland

4,1822

1,1431

0,1581

1,1689

3,1639

-0,4899

Russian Federation

-2,1151

-2,7523

-2,1648

1,0522

1,7144

0,1314

Singapore

0,1209

-2,7811

5,7805

-4,5512

0,0270

-0,2964

South Africa

-4,0414

20,0606

-2,7284

-5,8790

0,9417

1,7189

Sweden

0,9054

1,4875

-1,0243

-0,9013

-1,8404

1,7040

Switzerland

0,5017

0,3811

-1,1818

8,6270

0,0442

0,2959

Turkey

-42,5405

-3,8698

-0,6898

10,4823

3,7875

-0,3565

United Kingdom

0,3445

-0,2065

-0,2254

-0,5673

0,1384

-0,2771

Zona Euro

0,6005

0,7707

-0,5619

1,2562

0,8912

3,3503

 

Mexico

Norway

Poland

Russian Federation

Singapore

South Africa

Australia

2,2136

4,4536

4,1822

-2,1151

0,1209

-4,0414

Canada

1,6728

-1,2291

1,1431

-2,7523

-2,7811

20,0606

Czech Republic

-1,0354

-1,5972

0,1581

-2,1648

5,7805

-2,7284

Denmark

-3,2323

-1,9409

1,1689

1,0522

-4,5512

-5,8790

Hong Kong, China

1,9464

9,1579

3,1639

1,7144

0,0270

0,9417

Japan

-0,0697

-2,3288

-0,4899

0,1314

-0,2964

1,7189

Mexico

0,0000

-11,4757

8,5348

2,5200

-2,0621

-2,5716

Norway

-11,4757

0,0000

3,1635

7,9914

-0,9347

-196,1169

Poland

8,5348

3,1635

0,0000

0,1762

-4,8331

-2,2035

Russian Federation

2,5200

7,9914

0,1762

0,0000

-0,2112

-8,1181

Singapore

-2,0621

-0,9347

-4,8331

-0,2112

0,0000

-1,1873

South Africa

-2,5716

-196,1169

-2,2035

-8,1181

-1,1873

0,0000

Sweden

1,8332

0,3592

-1,9327

-0,3517

1,8106

1,5952

Switzerland

-3,8951

2,1440

2,5103

1,3167

0,1669

-0,6758

Turkey

-1,9357

-4,9139

-1,5426

-0,0595

14,8666

-2,3290

United Kingdom

-5,1648

-0,0627

-0,1447

-0,3562

0,2213

-0,3942

Zona Euro

0,8470

-0,6392

0,5422

-0,3610

1,7121

1,8138

 

Sweden

Switzerland

Turkey

United Kingdom

Zona Euro

Australia

0,9054

0,5017

-42,5405

0,3445

0,6005

Canada

1,4875

0,3811

-3,8698

-0,2065

0,7707

Czech Republic

-1,0243

-1,1818

-0,6898

-0,2254

-0,5619

Denmark

-0,9013

8,6270

10,4823

-0,5673

1,2562

Hong Kong, China

-1,8404

0,0442

3,7875

0,1384

0,8912

Japan

1,7040

0,2959

-0,3565

-0,2771

3,3503

Mexico

1,8332

-3,8951

-1,9357

-5,1648

0,8470

Norway

0,3592

2,1440

-4,9139

-0,0627

-0,6392

Poland

-1,9327

2,5103

-1,5426

-0,1447

0,5422

Russian Federation

-0,3517

1,3167

-0,0595

-0,3562

-0,3610

Singapore

1,8106

0,1669

14,8666

0,2213

1,7121

South Africa

1,5952

-0,6758

-2,3290

-0,3942

1,8138

Sweden

0,0000

-8,1260

-2,5254

-0,2680

0,5578

Switzerland

-8,1260

0,0000

0,3095

0,0365

0,3435

Turkey

-2,5254

0,3095

0,0000

-0,1764

0,6563

United Kingdom

-0,2680

0,0365

-0,1764

0,0000

0,1135

Zona Euro

0,5578

0,3435

0,6563

0,1135

0,0000

Fuente: Cálculos propios.

A partir de la posición relativa de cada región es posible calcular la distancia euclidiana entre ellas, la cual se muestra en la Tabla 3, y estimar las coordenadas respectivas mostradas en la Gráfica 1.

Tabla 3
Distancia euclidiana entre las regiones analizadas.

Australia

Canada

Czech Republic

Denmark

Hong Kong, China

Japan

Australia

-

36,6

4,9

2,2

16,3

0,0

Canada

36,6

-

14,7

20,8

101,9

37,2

Czech Republic

4,9

14,7

-

0,5

39,2

5,1

Denmark

2,2

20,8

0,5

-

30,6

2,4

Hong Kong, China

16,3

101,9

39,2

30,6

-

16,0

Japan

0,0

37,2

5,1

2,4

16,0

-

Mexico

4,9

14,7

0,0

0,5

39,1

5,1

Norway

19,8

2,5

5,0

8,8

72,2

20,2

Poland

17,5

3,5

3,8

7,3

67,6

17,9

Russian Federation

4,5

66,7

18,8

13,0

3,7

4,3

Singapore

0,0

35,2

4,4

1,9

17,3

0,0

South Africa

16,3

101,8

39,2

30,6

0,0

16,0

Sweden

0,8

26,5

1,7

0,3

24,5

0,9

Switzerland

0,3

30,8

3,0

1,0

20,7

0,3

Turkey

1.809,7

2.361,1

2.003,6

1.938,6

1.482,1

1.805,8

United Kingdom

0,1

32,6

3,5

1,3

19,2

0,2

Zona Euro

0,4

29,7

2,6

0,8

21,6

0,4

 

Mexico

Norway

Poland

Russian Federation

Singapore

South Africa

Australia

4,9

19,8

17,5

4,5

0,0

16,3

Canada

14,7

2,5

3,5

66,7

35,2

101,8

Czech Republic

0,0

5,0

3,8

18,8

4,4

39,2

Denmark

0,5

8,8

7,3

13,0

1,9

30,6

Hong Kong, China

39,1

72,2

67,6

3,7

17,3

0,0

Japan

5,1

20,2

17,9

4,3

0,0

16,0

Mexico

-

5,0

3,9

18,7

4,4

39,1

Norway

5,0

-

0,1

43,1

18,8

72,2

Poland

3,9

0,1

-

39,7

16,5

67,6

Russian Federation

18,7

43,1

39,7

-

5,0

3,7

Singapore

4,4

18,8

16,5

5,0

-

17,3

South Africa

39,1

72,2

67,6

3,7

17,3

-

Sweden

1,7

12,6

10,7

9,1

0,6

24,5

Switzerland

2,9

15,6

13,5

6,8

0,1

20,6

Turkey

2.002,9

2.208,4

2.183,0

1.634,2

1.820,0

1.482,2

United Kingdom

3,5

16,9

14,7

6,0

0,0

19,2

Zona Euro

2,6

14,8

12,8

7,4

0,2

21,5

 

Sweden

Switzerland

Turkey

United Kingdom

Zona Euro

Australia

0,8

0,3

1.809,7

0,1

0,4

Canada

26,5

30,8

2.361,1

32,6

29,7

Czech Republic

1,7

3,0

2.003,6

3,5

2,6

Denmark

0,3

1,0

1.938,6

1,3

0,8

Hong Kong, China

24,5

20,7

1.482,1

19,2

21,6

Japan

0,9

0,3

1.805,8

0,2

0,4

Mexico

1,7

2,9

2.002,9

3,5

2,6

Norway

12,6

15,6

2.208,4

16,9

14,8

Poland

10,7

13,5

2.183,0

14,7

12,8

Russian Federation

9,1

6,8

1.634,2

6,0

7,4

Singapore

0,6

0,1

1.820,0

0,0

0,2

South Africa

24,5

20,6

1.482,2

19,2

21,5

Sweden

-

0,2

1.887,5

0,3

0,1

Switzerland

0,2

-

1.852,6

0,0

0,0

Turkey

1.887,5

1.852,6

-

1.839,1

1.861,1

United Kingdom

0,3

0,0

1.839,1

-

0,1

Zona Euro

0,1

0,0

1.861,1

0,1

-

Fuente: Cálculos propios.

Gráfica 1. Coordenadas y posición relativa de las regiones analizadas.

Fuente: Cálculos propios realizados mediante análisis factorial.

 

Tabla 4
Precios del dólar estadounidense expresados en términos de la
moneda local en cada región al 27 de julio de 2016.

Australia

1,3329

Canada

1,3188

Czech Republic

24,599

Denmark

6,771

Hong Kong, China

7,7571

Japan

104,66

Mexico

18,7755

Norway

8,568

Poland

3,9722

Russian Federation

65,9448

Singapore

1,3586

South Africa

14,355

Sweden

8,6595

Switzerland

0,9924

Turkey

3,0453

United Kingdom

0,7615

Zona Euro

0,9101

Fuente: Cálculos propios.

De acuerdo con los precios de la divisa estadounidense presentados en la Tabla 4 y el cálculo de los parámetros de tendencia y volatilidad, las matrices del modelo serán:

Los estimadores de encontrados indican la parte del cambio promedio en el precio del dólar estadounidense en cada región, que es explicada por el precio de ese activo en las regiones vecinas en términos económicos. Los estimadores de  indican la parte de la desviación estándar del cambio que explican dichas regiones.

El ancho de banda óptimo para la regresión económicamente ponderada que explica la variabilidad en la tendencia y en la volatilidad es 165,3. Los errores estimados para cada región se presentan en la Tabla 5.

Tabla 5
Errores estimados para cada región.

Región

µ estimado

ν estimado

Australia

-0,001221451

-0,001118979

Canada

-0,001222648

-0,003583121

Czech Republic

-0,002729845

-0,054036392

Denmark

-0,001936932

-0,017927371

Hong Kong, China

-0,003827447

-0,062160687

Japan

-0,025564701

-0,255717615

Mexico

0,001584831

-0,027920746

Norway

-7,66483E-05

-0,008456891

Poland

-0,001511134

-0,005341221

Russian Federation

0,041942146

0,443605976

Singapore

-0,001494613

-0,005499805

South Africa

0,001147789

0,015492559

Sweden

-0,001221075

-0,017010853

Switzerland

-0,001401547

0,00070398

Turkey

0

0

United Kingdom

-0,001261224

-0,000636968

Zona Euro

-0,001259735

-0,0013463

Fuente: Cálculos propios.

En la Gráfica 2 se muestra una simulación para el precio de la divisa estadounidense (base 1000) en términos de la moneda local de cada una de las regiones de la muestra.

Gráfica 2.
Simulación del precio de la divisa estadounidense (base 1.000) en términos de la moneda local.

Fuente: Cálculos propios a partir de información de Forex Capital Markets.

Para establecer una comparación entre el escenario inicial y uno simulado, se supuso que la salida del Reino Unido de la Unión Europea supondrá una disminución del 20% en el flujo comercial entre ese país y la Zona Euro; así mismo, se supuso que el comercio con Noruega y Suiza se incrementará en un 15%, pues como se detalla en Perrett (2016), Noruega le proveería al Reino Unido acceso libre de tarifas al mercado único europeo y Suiza, aunque no comercia con dicho mercado, tiene múltiples tratados de libre comercio con países de la Unión Europea. Posteriormente se realizaron 10.000 simulaciones, extrayendo al final el precio promedio de la divisa estadounidense en cada uno de los países. La repercusión que se tendría en el precio de la divisa estadounidense en cada una de las regiones se muestra en la Gráfica 3.

Gráfica 3. Resultado de la simulación del precio del dólar estadounidense en términos de la moneda local.

Fuente: Cálculos propios a partir de información de Forex Capital Markets.

Los resultados presentados en la Gráfica 3 muestran que la variación supuesta en el flujo comercial del Reino Unido, supondría en un período de cuatro años una apreciación de las monedas locales de los países considerados en la muestra, con respecto a su comportamiento sin Brexit, especialmente del rublo (12,15%) y el dólar australiano (10,72%). Contrario a lo esperado, el euro y la libra esterlina no sufrirían gran variación ante ese escenario (apreciación del 2,03% y 2,51% respectivamente).

4. Conclusiones

Se consideró una divisa negociada en 17 mercados, cuyo precio en cada uno de ellos es modelado por medio de un Proceso de Itô que incluye la posible interrelación entre los precios, modelada mediante econometría espacial, donde la distancia entre las regiones se mide en términos económicos y financieros y no geográficos. Al poder analizar de forma integrada la dinámica del precio del activo en cada región, es posible simular el comportamiento del activo en cada región y los efectos que un cambio en los precios o en las relaciones económicas de una región en particular tendría sobre las demás.

Las regiones que se utiliza como muestra para modelar el precio relativo del dólar con respecto de monedas locales son: Australia, Canadá, República Checa, Dinamarca, China (Hong Kong), Japón, México, Noruega, Polonia, Rusia, Singapur, Sudáfrica, Suecia, Suiza, Turquía, Reino Unido y la Zona Euro.

Los hallazgos empíricos muestran que una disminución del 20% en el flujo comercial entre el Reino Unido y la Zona Euro y un aumento del 15% entre el primero y sus socios más cercanos, Noruega y Suiza, supondría en un período de cuatro años, en comparación con su comportamiento sin Brexit, una apreciación de las monedas locales de los países considerados en la muestra, especialmente del rublo (12,15%) y el dólar australiano (10,72%). Contrario a lo esperado, el euro y la libra esterlina no sufrirían gran variación ante ese escenario (apreciación del 2,03% y 2,51%, respectivamente).

Investigaciones futuras sobre el tema pueden tratar sobre la distancia económica óptima que debe existir entre un país o región y sus vecinos de tal forma que se minimice el efecto sobre el precio de un activo en particular ante un choque externo, tal como el supuesto en la Sección 3. Estas investigaciones pueden ayudar a calcular los efectos colaterales de imponer sanciones económicas a un país, determinar el sistema de compensaciones a países aliados como lo propone Coase (1960) en el contexto empresarial, o incluso aportar elementos para determinar la relación costo – beneficio de estas medidas.

Anexo 1

En la Tabla 6 se relaciona el valor del flujo comercial que tuvieron los siguientes países en el año 2015: Australia, Canadá, República Checa, Dinamarca, China (Hong Kong), Japón, México, Noruega, Polonia, Rusia, Singapur, Sudáfrica, Suecia, Suiza, Turquía, Reino Unido y los países correspondientes a la zona euro considerados como un único país. Los valores se encuentran expresados en millones de dólares estadounidenses y corresponden a la balanza comercial entre los países de la muestra.

Tabla 6
Flujo comercial entre las regiones.

Australia

Canada

Czech Republic

Denmark

Hong Kong, China

Japan

Australia

-

165.279

450.225

671.752

-                   247.363

- 21.989.542

Canada

165.279

-

102.145

31.896

-                      79.647

-   1.478.711

Czech Republic

450.225

102.145

-

-    742.136

684.697

370.668

Denmark

671.752

31.896

-              742.136

-

-                   530.937

-   1.411.705

Hong Kong, China

-      247.363

-       79.647

684.697

-    530.937

-

33.128.615

Japan

- 21.989.542

- 1.478.711

370.668

- 1.411.705

33.128.615

-

Mexico

451.750

597.792

-              965.819

-    309.376

513.770

- 14.351.286

Norway

224.537

-    813.575

-              626.100

-    515.222

109.195

-      429.412

Poland

239.109

874.843

6.325.563

855.526

316.064

-   2.041.293

Russian Federation

-      472.801

-    363.338

-              461.935

950.421

583.283

7.607.795

Singapore

8.270.782

-    359.568

172.994

-    219.721

37.025.678

-   3.373.841

South Africa

-      247.438

49.849

-              366.515

-    170.098

1.061.901

581.766

Sweden

1.104.543

672.279

-              976.309

- 1.109.471

-                   543.371

586.865

Switzerland

1.993.335

2.623.850

-              846.135

115.915

22.622.452

3.378.960

Turkey

-         23.507

-    258.408

-           1.449.702

95.399

264.023

-   2.805.441

United Kingdom

2.902.950

- 4.843.435

-           4.436.195

- 1.762.807

7.225.847

-   3.609.150

Zona Euro

1.665.287

1.297.520

-           1.779.664

796.021

1.122.106

298.480

 

Mexico

Norway

Poland

Russian Federation

Singapore

South Africa

Australia

        451.750

        224.537

      239.109

-                       472.801

    8.270.782

-        247.438

Canada

        597.792

-      813.575

      874.843

-                       363.338

-      359.568

            49.849

Czech Republic

-      965.819

-      626.100

  6.325.563

-                       461.935

        172.994

-        366.515

Denmark

-      309.376

-      515.222

      855.526

                        950.421

-      219.721

-        170.098

Hong Kong, China

        513.770

        109.195

      316.064

                        583.283

  37.025.678

      1.061.901

Japan

- 14.351.286

-      429.412

- 2.041.293

                     7.607.795

-   3.373.841

         581.766

Mexico

                     -

-         87.141

      117.168

                        396.822

-      484.952

-        388.857

Norway

-         87.141

                     -

      316.110

                        125.135

-   1.069.810

-             5.099

Poland

        117.168

        316.110

                   -

                     5.673.827

-      206.907

-        453.831

Russian Federation

        396.822

        125.135

  5.673.827

                                      -

-   4.735.091

-        123.182

Singapore

-      484.952

-   1.069.810

-    206.907

-                   4.735.091

                     -

-        842.238

South Africa

-      388.857

-           5.099

-    453.831

-                       123.182

-      842.238

                       -

Sweden

        545.486

    2.784.241

-    517.409

-                   2.843.018

        552.309

         626.897

Switzerland

-      256.734

        466.408

      398.364

                        759.467

    5.992.110

-     1.479.689

Turkey

-      516.616

-      203.505

-    648.262

-                 16.810.342

          67.265

-        429.374

United Kingdom

-      193.619

- 13.867.575

- 6.909.669

-                   2.807.781

    4.519.458

-     2.536.536

Zona Euro

    1.180.614

-   1.564.437

  1.844.221

-                   2.770.236

        584.093

         551.320

 

Sweden

Switzerland

Turkey

United Kingdom

Zona Euro

Australia

  1.104.543

     1.993.335

-         23.507

              2.902.950

    1.665.287

Canada

      672.279

     2.623.850

-      258.408

-             4.843.435

    1.297.520

Czech Republic

-    976.309

-       846.135

-   1.449.702

-             4.436.195

-   1.779.664

Denmark

- 1.109.471

         115.915

          95.399

-             1.762.807

        796.021

Hong Kong, China

-    543.371

   22.622.452

        264.023

              7.225.847

    1.122.106

Japan

      586.865

     3.378.960

-   2.805.441

-             3.609.150

        298.480

Mexico

      545.486

-       256.734

-      516.616

-                193.619

    1.180.614

Norway

  2.784.241

         466.408

-      203.505

-           13.867.575

-   1.564.437

Poland

-    517.409

         398.364

-      648.262

-             6.909.669

    1.844.221

Russian Federation

- 2.843.018

         759.467

- 16.810.342

-             2.807.781

-   2.770.236

Singapore

      552.309

     5.992.110

          67.265

              4.519.458

        584.093

South Africa

      626.897

-    1.479.689

-      429.374

-             2.536.536

        551.320

Sweden

                   -

-       123.062

-      395.981

-             3.730.793

    1.792.641

Switzerland

-    123.062

                      -

    3.231.203

            23.796.202

    2.911.228

Turkey

-    395.981

     3.231.203

                     -

-             5.669.207

    1.523.635

United Kingdom

- 3.730.793

   23.796.202

-   5.669.207

                               -

  11.017.046

Zona Euro

  1.792.641

     2.911.228

    1.523.635

            11.017.046

                     -

Fuente: The World Bank y United Nations Conference on Trade and Development (UNCTAD).

 

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1. Instituto Tecnológico Metropolitano, Medellín, Colombia. Email: albertoagudelo@itm.edu.co

2. Instituto Tecnológico Metropolitano, Medellín, Colombia. Email: luisfranco@itm.edu.co

3. Instituto Tecnológico Metropolitano, Medellín, Colombia. Email: luisefranco@itm.edu.co

4. Universidad de las Américas Puebla, Cholula, México. Email: nora.gavira@udlap.mx


Revista ESPACIOS. ISSN 0798 1015
Vol. 38 (Nº 31) Año 2017

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