Preámbulo del proyecto.
En el proyecto a continuación presentado se expondrá un análisis sobre el tipo de cambio, un indicador económico sumamente importante tanto en el área financiera, como en la macroeconomia, inclusive en la política además de la vida cotidiana, dado que se trata de una referencia que se usa en el mercado cambiario para conocer el número de unidades de moneda nacional que deben pagarse para obtener una moneda extranjera. Es un indicador usado para la toma de decisiones financiera, como inversiones especulativas, inversión productiva e inversiones comeciales, en el consumo del turismo y en las remesas, se usa también en el pago de la deuda externa, es considerado para la balanza comercial, es decir es usado para entender el panorama macroeconómico y financiero. Es por esto que es estudiado de forma exhaustiva por investigadores del área de las ciencias económicas, así como inversionistas.
Objetivo.
Determinar la significancia que tienen ciertas variables sobre nuestro objeto de estudio; el tipo de cambio Peso por Dolar (MXN/USD).
Métodología usada.
En primer lugar recopilamos algunas variables que consideramos que pueden tener ingerencia en el tipo de cambio en México respecto al dolar como lo son las exportaciones, la entrada de inversión extranjera directa en México, las reservas internacionales, la base monetaria y la tasa de interés de los bonos de la Reserva Federal. Posteriormente realizamos una distribución de variables por medio de series de tiempo para comprender su cambio a lo largo del período 2000-2021, luego de esto llevamos a cabo diagramas de dispersion y términamos con los modelos de regresión lineal simple y múltiple.
Conjunto de datos usado:
Inicialmente cargamos nuestra base de datos en R studio, en este caso utilizamos un archivo externo en formato “xlsx” donde ordenamos por columnas todos nuestros indicadores y sus respectivos valores en un rango temporal que comprende del 2000 al 2020, con una frecuencia anual.
## # A tibble: 23 × 7
## Año `Pesos x Dólar` Entradas de IED Méxic…¹ Expor…² Reser…³ Tasa …⁴ Base …⁵
## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 2000 9.46 16586 1.66e8 3.47e10 5.11 21743.
## 2 2001 9.34 26776 1.58e8 4.21e10 5.03 24601.
## 3 2002 9.66 14745 1.61e8 4.72e10 3.82 25283.
## 4 2003 10.8 10783 1.65e8 5.57e10 4.25 27019.
## 5 2004 11.3 22396 1.88e8 6.21e10 4.22 30511.
## 6 2005 10.9 19736 2.14e8 6.84e10 4.39 35736.
## 7 2006 10.9 19037 2.50e8 8.01e10 4.7 41605.
## 8 2007 10.9 27440 2.72e8 8.07e10 4.04 45324.
## 9 2008 11.1 23683 2.91e8 9.47e10 2.22 41753.
## 10 2009 13.5 12522 2.30e8 8.85e10 3.84 48373.
## # … with 13 more rows, and abbreviated variable names
## # ¹`Entradas de IED México`, ²`Exportaciones en México`,
## # ³`Reservas internacionales en México`, ⁴`Tasa interés USA`,
## # ⁵`Base monetaria Mex`Distribución de variables (serie de tiempo)
Pesos x Dólar
Como podemos ver, el precio del dólar en pesos en el periodo 2000-2020 ha tenido una tendencia general positiva, a excepción de el periodo de turbulencia económica como consecuencia de la crisis de 2008 que cubre un descenso suave hasta 2014. A partir de ahí hay un crecimiento acelerado hasta 2020. Luego viene una caída importante posiblemente debido a la pandemia por covid-19. Por lo que la relación entre el precio del dólar con el tiempo es descrita por los sucesos económicos internacionales e internos derivados del estatus del sector financiero.
Entradas de IED México
Las fluctuaciones de IED a través del tiempo responden a múltiples variables. Generalmente tienen que ver con la percepción de los inversores respecto a aspectos como la seguridad del país, el tipo de cambio, el ambiente político, la estructura tributaria, etc. Podemos observar que hay una fluctuación importante en el tiempo, incluso entre periodos muy cortos, pero manteniendo en general una tendencia positiva.
Exportaciones en México
Las exportaciones han tenido una tendencia positiva muy uniforme conforme al paso del tiempo con muy pocos periodos a la baja y que han sido recuperados con un crecimiento rápido. Las exportaciones obedecen a ciertos aspectos como el tipo de cambio, los ciclos económicos, la inversión, la estructura fiscal, etc.
Reservas internacionales en México
Las reservas internacionales en México han tenido una tendencia positiva durante el periodo comprendido para el análisis, con una tendencia negativa mínima entre 2014 y 2017. A partir de ahí el crecimiento ha sido más lento pero uniforme.
Tasa de interés USA
La tasa de interés de EE. UU. Ha mantenido una tendencia a la baja, pero con múltiples periodos de fluctuación. Cabe mencionar que la tasa de interés es un instrumento de política monetaria y que varía a propósito como un mecanismo para contrarrestar las variaciones en el estado de la economía de cada país. Cuando hay un estancamiento la tasa de interés tiende a bajar para estimular la expansión de la economía y cuando hay un proceso descontrolado expansivo nos ayuda a frenar las consecuencias asociadas como lo es la inflación.
Base monetaria México
La base monetaria en el país ha mantenido una tendencia positiva homogénea con algunos periodos de desaceleramiento y muy pocos periodos con tendencia negativa.
Diagramas de dispersión (scatterplots)
Pesos x Dólar vs Entradas de IED México
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'## Warning: Removed 1 rows containing non-finite values (`stat_smooth()`).## Warning: Removed 1 rows containing missing values (`geom_point()`).
Hay una relación positiva débil entre estas variables, tiene también algunos puntos atípicos que afectan la relación entre las variables, aunque no de una manera tan importante. Esto quiere decir que el tipo de cambio si es una variable que afecta a la IED, pero hay otros aspectos que pueden ser más decisivos a la hora de hacer una inversión en México.
Pesos x Dólar vs Exportaciones en México
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'## Warning: Removed 1 rows containing non-finite values (`stat_smooth()`).## Warning: Removed 1 rows containing missing values (`geom_point()`).
Hay una relación con tendencia positiva fuerte entre las variables, lo
cual nos dice que las exportaciones si son afectadas en gran medida por
las fluctuaciones del tipo de cambio. A mayor precio del dólar, será más
conveniente exportar nuestros productos porque obtendremos mayores
ganancias.
Pesos x Dólar vs Reservas Internacionales en México
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'## Warning: Removed 1 rows containing non-finite values (`stat_smooth()`).## Warning: Removed 1 rows containing missing values (`geom_point()`).
Hay una relación definida con una tendencia positiva, lo cual nos dice
que en efecto hay una relación visible entre las variables. Mientras
mayor sea el precio del dólar, mayor serán nuestras reservas.
Pesos x Dólar vs Tasa Interés USA
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'## Warning: Removed 1 rows containing non-finite values (`stat_smooth()`).## Warning: Removed 1 rows containing missing values (`geom_point()`).
Hay una relación visiblemente definida entre las variables, siguen una
tendencia negativa, lo cual quiere decir que, a mayor precio del dólar,
menor será su tasa.
Pesos x Dólar vs Base monetaria Mex
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'## Warning: Removed 3 rows containing non-finite values (`stat_smooth()`).## Warning: Removed 3 rows containing missing values (`geom_point()`).
Hay una relación definida entre las variables con una tendencia
positiva. Lo cual hace sentido porque muchas de las familias en México
obtienen ingresos de remesas provenientes de EE. UU. Y por lo tanto, al
ser el dólar más caro, habrá más dinero en circulación.
Regresión lineal simple
Pesos x Dólar ~ Entradas de IED México
##
## Call:
## lm(formula = `Pesos x Dólar` ~ `Entradas de IED México`, data = tabla1)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -6.6140 -1.7382 -0.8411 2.8831 6.9086
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 7.081e+00 2.324e+00 3.047 0.00636 **
## `Entradas de IED México` 2.683e-04 8.708e-05 3.082 0.00588 **
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 3.309 on 20 degrees of freedom
## (1 observation deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.322, Adjusted R-squared: 0.2881
## F-statistic: 9.496 on 1 and 20 DF, p-value: 0.005885Al realizar las estimaciones, nuestro modelo de regresión simple que contempla al tipo de cambio respecto a la entrada de inversión extranjera directa en México, notamos que el valor p < 0.05 con lo cual, hay evidencia estadística suficiente para rechazar la hipótesis nula por lo que existe significancia en nuestra variable dependiente. Sin embargo los niveles que arroja nuestro coeficiente de determinación, nos hace inferir que un modelo lineal con intercepto constante, no es el ajuste más adecuado para evaluar el comportamiento de nuestras observaciones.
Pesos x Dólar ~ Exportaciones en México
##
## Call:
## lm(formula = `Pesos x Dólar` ~ `Exportaciones en México`, data = tabla1)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -3.1482 -1.5544 0.0781 1.1854 4.4423
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 4.398e+00 1.426e+00 3.084 0.00586 **
## `Exportaciones en México` 3.033e-08 4.464e-09 6.793 1.32e-06 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 2.059 on 20 degrees of freedom
## (1 observation deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.6977, Adjusted R-squared: 0.6825
## F-statistic: 46.15 on 1 and 20 DF, p-value: 1.321e-06Al realizar las estimaciones con las exportaciones, nuestro modelo arroja un valor significante para nuestra variable independiente, así mismo un modelo lineal es medianamente adecuado para evaluar nuestras observaciones.
Pesos x Dólar ~ Reservas internacionales en México
##
## Call:
## lm(formula = `Pesos x Dólar` ~ `Reservas internacionales en México`,
## data = tabla1)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -4.4113 -1.0528 0.0933 1.6490 3.6218
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 6.813e+00 1.085e+00 6.281 3.93e-06 ***
## `Reservas internacionales en México` 5.831e-11 8.105e-12 7.194 5.77e-07 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 2.121 on 20 degrees of freedom
## (1 observation deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.7213, Adjusted R-squared: 0.7073
## F-statistic: 51.75 on 1 and 20 DF, p-value: 5.773e-07Nuestra siguiente estimación nos arroja aún más significancia, con lo que de igual forma hay evidencia estadística para rechazar la hipótesis nula, y el ajuste del modelo resulta adecuado en buena medida dado nuestro coeficiente de determinación.
Pesos x Dólar ~ Tasa de Interés USA
##
## Call:
## lm(formula = `Pesos x Dólar` ~ `Tasa interés USA`, data = tabla1)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -4.8573 -1.1530 0.1126 2.1256 4.3781
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 21.3263 1.5394 13.854 1.03e-11 ***
## `Tasa interés USA` -2.4051 0.4646 -5.176 4.59e-05 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 2.627 on 20 degrees of freedom
## (1 observation deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.5726, Adjusted R-squared: 0.5512
## F-statistic: 26.79 on 1 and 20 DF, p-value: 4.59e-05De igual forma, la tasa de interés de los bonos de USA resultan tener significancia en nuestro tipo de cambio, por ende la hipótesis nula puede rechazarse.
Pesos x Dólar ~ Base Monetaria en México
##
## Call:
## lm(formula = `Pesos x Dólar` ~ `Base monetaria Mex`, data = tabla1)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.811 -1.027 0.035 0.978 3.256
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 5.936e+00 9.381e-01 6.328 5.79e-06 ***
## `Base monetaria Mex` 1.375e-04 1.646e-05 8.354 1.32e-07 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.566 on 18 degrees of freedom
## (3 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.795, Adjusted R-squared: 0.7836
## F-statistic: 69.79 on 1 and 18 DF, p-value: 1.316e-07La estimación con la variable de la Base monetaria en México resultó ser altamente significativa y la que mejor se ajusta a un modelo lineal según nuestro coeficiente de determinación.
Regresión lineal múltiple
Pesos x Dólar ~ Exportaciones en México + Tasa de interés + Reservas internacionales + Base monetaria de México + Entradas de IED
##
## Call:
## lm(formula = `Pesos x Dólar` ~ `Exportaciones en México` +
## `Reservas internacionales en México` + `Entradas de IED México` +
## `Base monetaria Mex` + `Tasa interés USA` + 0, data = tabla1)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.5793 -1.1162 0.1369 0.9627 3.5347
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## `Exportaciones en México` 4.422e-09 1.833e-08 0.241 0.8126
## `Reservas internacionales en México` -1.406e-12 3.062e-11 -0.046 0.9640
## `Entradas de IED México` -6.467e-05 7.037e-05 -0.919 0.3727
## `Base monetaria Mex` 1.891e-04 8.946e-05 2.113 0.0517 .
## `Tasa interés USA` 1.110e+00 2.911e-01 3.812 0.0017 **
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.701 on 15 degrees of freedom
## (3 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.9883, Adjusted R-squared: 0.9844
## F-statistic: 253.1 on 5 and 15 DF, p-value: 6.266e-14Para nuestro modelo de regresión múltiple, usamos como intercepto un valor “0” para tener un mejor ajuste, de esta manera el coeficiente de correlación es significativamente alto.
Pesos x dólar ~ Base monetaria + tasa de interés USA
##
## Call:
## lm(formula = `Pesos x Dólar` ~ `Base monetaria Mex` + `Tasa interés USA` +
## 0, data = tabla1)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -3.3391 -0.8355 0.1772 1.0670 3.3834
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## `Base monetaria Mex` 0.0001854 0.0000101 18.358 4.20e-13 ***
## `Tasa interés USA` 1.0255204 0.1667374 6.151 8.29e-06 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 1.596 on 18 degrees of freedom
## (3 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.9876, Adjusted R-squared: 0.9862
## F-statistic: 717.7 on 2 and 18 DF, p-value: < 2.2e-16De igual forma con las variables de Tasa de interés de USA y Base monetaria en México. Al colocar nuestro intercepto con valor”0”, el ajuste lineal del modelo resulta bastante favorable para su interpretación.