Grupo 5

  1. Contexto

Dado que los retiros anticipados de los fondos de pensiones son una medida sin precedentes, se desconoce a cabalidad las incidencias que tienen estas decisiones en indicadores relevantes de la economía, tales como el IPSA, índice bursátil que agrupa las 30 mayores empresas que cotizan en la Bolsa de Comercio de Santiago, la inflación, medida con las variaciones en el Índice de Precios al Consumidor (IPC) y la rentabilidad de los fondos de las administradoras de pensiones, de las cuales se efectúan los retiros en cuestión.

El impacto del primer, segundo y tercer retiro (con un cuarto retiro en el horizonte, de ser aprobado), es un tema ampliamente estudiado en estos momentos, no solo desde el punto de vista beneficioso, al ser una ayuda directa a miles de familias que han visto sus ingresos mermados por la crisis sanitaria, sino también de su impacto de características destructivas en varios aspectos de la economía del país, siendo este último aspecto el que motiva al grupo a plantearse la interrogante.

La opinión pública se divide en dos grupos principales; uno que señala la necesidad en tiempo real y a corto plazo de los retiros, y otro grupo que, sin desconocer las necesidades inmediatas de las personas, pondera más las consecuencias a largo plazo de los retiros.

La interrogante planteada a continuación es realizada en base al contexto actual que estamos viviendo como país, intentando ver el efecto que dichos retiros pueden tener en las distintas variables económicas internas del país, buscando concluir si esto puede ser beneficioso o no para el desarrollo futuro de Chile. En concreto, nos interesa observar, en la medida de lo posible, la magnitud del impacto de los retiros (desde la fecha en que el proyecto de ley fue aprobado hasta sus implementaciones) en los factores mencionados.

  1. Elección de la pregunta:

¿Cómo los retiros de los fondos de pensiones afectan aspectos relevantes de la economía del país?

  1. Elección de la fuente de datos:

A partir de datos obtenidos de la página web de la Superintendencia de Pensiones, se elaboró una base de datos que incluyera aquellos elementos relevantes a la hora de responder la interrogante planteada. Estos incluyen información mensual por multifondo (A, B, C, D y E), junto con sus rentabilidades reales y un promedio anual que recoge datos desde Septiembre de 2002, fecha de la creación de los multifondos, hasta el mes correspondiente.

Con el objetivo de acotar el enfoque de la investigación y a su vez facilitar el desarrollo de la base, ya que se traspasó cada dato a una planilla de Excel, se decidió no separar la investigación por Administradora de Fondos de Pensiones, sino que concentrar esta en los multifondos, con valores que agrupan las cifras de todas las AFP de nuestro país.

Luego se llevó a cabo un proceso similar tanto con los datos obtenidos desde los sitios web del Instituto Nacional de Estadísticas y el Banco Central, para la base confeccionada con datos del Índice de Precios al Consumidor, donde se incluyó su valor acumulado y real por mes, con base al año 2018 y con los datos obtenidos de diversos sitios de información financiera, como Yahoo Finance y la Bolsa de Santiago, utilizando en una mayor cantidad datos recopilados del sitio del diario económico Expansión, para realizar la base de datos del IPSA, donde se incluyó su valor de cierre mensual, junto con la variación porcentual de éste respecto al mes anterior.

Estas bases nos permitirán cruzar las fechas relacionadas a los retiros de los fondos de pensiones con dos indicadores relevantes de la economía, permitiéndonos decidir si sus impactos son relevantes a la hora de explicar cambios significativos en estas variables, al compararlos también con datos históricos

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library(data.table)
library(ggplot2)
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library(grid)
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library(caret)
library(jtools)
library(scales)

Pensiones <- read_excel("C:/Users/sebas/Desktop/Trabajo final/Pensiones.xlsx")
IPSA <- read_excel("C:/Users/sebas/Desktop/Trabajo final/IPSA.xlsx")
IPC_Base2018 <- read_excel("C://Users/sebas/Desktop/Trabajo final/IPC.xlsx")

Pensiones <- as.data.table(Pensiones)
IPSA <- as.data.table(IPSA)
IPC_Base2018 <- as.data.table(IPC_Base2018)

Pensiones[Mes=="Enero",Mes:="01"]
Pensiones[Mes=="Febrero",Mes:="02"]
Pensiones[Mes=="Marzo",Mes:="03"]
Pensiones[Mes=="Abril",Mes:="04"]
Pensiones[Mes=="Mayo",Mes:="05"]
Pensiones[Mes=="Junio",Mes:="06"]
Pensiones[Mes=="Julio",Mes:="07"]
Pensiones[Mes=="Agosto",Mes:="08"]
Pensiones[Mes=="Septiembre",Mes:="09"]
Pensiones[Mes=="Octubre",Mes:="10"]
Pensiones[Mes=="Noviembre",Mes:="11"]
Pensiones[Mes=="Diciembre",Mes:="12"]
  1. Estadística descriptiva de las variables de interés:

Grafico 1, valor total mensual de los multifondos

ggplot(Pensiones,aes(x=Mes,y=Pensiones$`Valor_$MM`)) +
  geom_bar(stat='identity') +
  labs(title = 'Valor Total Mensual', 
       caption = 'Superintendencia de pensiones, 2019-2021',
       x = 'Mes',y = 'Valor Total') +
  coord_flip() +
  theme_classic()+facet_wrap(facets = "Año")+scale_y_continuous(labels = number_format(suffix = 'MM$',scale =  0.000001))

El 2019 se observan disminuciones en el valor total de de los multifondos, en especial en lo que respecta al primer semestre, para luego retomar niveles normales en los meses finales del año, acabando diciembre con su valor más alto. No es posible relacionar estas variaciones con los retiros, ya que estos aún no eran aprobados como ley, pero si entrará en juego el estallido social" y los inicios de lo que sería la actual crisis sanitaria, situaciones que traerán un alto grado de incertidumbre para la economía. Aún así el repunte en Diciembre da indicios de que estos factores no afectaron en exceso el valor de los multifondos. En 2020, el valor presenta su máximo precisamente en el mes que comienza a regir el primer retiro, disminuyendo progresivamente su valor a partir de agosto, sin repuntar a finales del año. Por último, en 2021, el valor total comienza su ascenso en el primer semestre, a pesar de la aprobación del segundo retiro en diciembre de 2020. Aún así, a comienzos del segundo semestre registra sus peores caídas. Aprobándose el tercer retiro en Abril de 2021, con tanto el primero como el segundo aún vigente, es pertinente concluir que estos tienen una influencia directa en este declive, ya que restan valor a los fondos directamente, al reducir los fondos de los contribuyentes.

Gráfico 2, rentabilidad mensual de cada multifondo, separadas por año

Rent_A <- Pensiones[Fondo=="A"]

ggplot(Rent_A,aes(x=Mes,y=Rent_A$`Rentabilidad_Real%`)) +
  geom_bar(stat='identity') +
  labs(title = 'Rentabilidad Real Mensual Fondo A', 
       caption = 'Superintendencia de Pensiones, 2019-2021',
       x = 'Mes',y = 'Rentabilidad Real') +
  coord_flip() +
  theme_classic()+facet_wrap(facets = "Año")+scale_y_continuous(labels = number_format(suffix =,scale =  0.01))

Teniendo en cuenta que el fondo A es el más volátil, es decir, el fondo más riesgoso para invertir, debido a que está compuesto en mayor parte por activos financieros de renta variable, si nos enfrentamos a un escenario como el que se vivió y el que está viviendo en Chile, con la presencia de crisis, este es el fondo que generará mayores fluctuaciones de rentabilidad. Durante el primer semestre podemos apreciar que las fluctuaciones de la rentabilidad real del fondo varían, pero no es una fluctuación tan grande o que vaya a generar grandes alteraciones, pero a partir del segundo semestre, sobre todo fin de año, vemos como en noviembre se genera el peak en el año, generando cerca de un 8.55% y en diciembre cae a su máximo histórico del año, que fue -4,27% esto puede deberse a la problemática social que enfrentó el país, que logró que la situación económica se viera afectada por lo que claramente tuvo un fatal desenlace en el desempeño de los fondos de pensiones.

Rent_B <- Pensiones[Fondo=="B"]

ggplot(Rent_B,aes(x=Mes,y=Rent_B$`Rentabilidad_Real%`)) +
  geom_bar(stat='identity') +
  labs(title = 'Rentabilidad Real Mensual Fondo B', 
       caption = 'Superintendencia de Pensiones, 2019-2021',
       x = 'Mes',y = 'Rentabilidad Real') +
  coord_flip() +
  theme_classic()+facet_wrap(facets = "Año")+scale_y_continuous(labels = number_format(suffix =,scale =  0.01))

Este fondo, al igual que el A, aunque en menor medida, también presenta una composición mayoritariamente variable en lo que respecta a activos financieros, presentando un alto nivel de riesgo, junto a una mayor rentabilidad esperada. Ante esto, en 2019 presentó rentabilidades estables, oscilando entre porcentajes negativos y positivos sin cambios extremos, presentando su mayor valor en Noviembre. En 2020 este fondo presenta fuertes oscilaciones, notablemente en los meses de marzo, abril y luego noviembre. Cabe destacar el comportamiento que este tiene en los meses siguientes al primer retiro, experimentando una fuerte caída de agosto a septiembre. Por último, luego de experimentar una baja en diciembre, 2021 se presenta como un año de muy baja rentabilidad para este fondo, donde el repunte en enero es rápidamente amortiguado por bajas en el año completo.

Rent_C <- Pensiones[Fondo=="C"]

ggplot(Rent_B,aes(x=Mes,y=Rent_C$`Rentabilidad_Real%`)) +
  geom_bar(stat='identity') +
  labs(title = 'Rentabilidad Real Mensual Fondo C', 
       caption = 'Superintendencia de Pensiones, 2019-2021',
       x = 'Mes',y = 'Rentabilidad Real') +
  coord_flip() +
  theme_classic()+facet_wrap(facets = "Año")+scale_y_continuous(labels = number_format(suffix =,scale =  0.01))

Vemos como el fondo C durante el 2019 tuvo en general un balance positivo, generando un 3,01% de rentabilidad en julio lo cual es bastante positivo para ser un fondo que es intermedio, es decir, que esté en este intervalo representa que el % de inversión en cuanto a la renta variable es similar al que tiene en renta fija. Vemos como hacia final de año esta rentabilidad se fue viendo afectada llegando a ser - en octubre generando la rentabilidad más baja del año con un -1,25%, creemos que esta fuerte baja fue debido al estallido social que presenció Chile. vemos que en noviembre este fondo se recupera considerablemente y vuelve a tener una fuerte baja en diciembre, lo que a modo resumen nos da a entender que fue un año impredecible debido a las fuertes fluctuaciones que presenció siendo que es un fondo “estable” y nos da como impresión cierta incertidumbre hacia los años siguientes. vemos que en 2020 la rentabilidad sufre fuertes variaciones, debido a que se le suma la llegada del covid-19 lo que fue generando incertidumbre, alza de inflación y se tradujo en fuertes fluctuaciones de rentabilidad generando un mínimo en marzo de -10,2% que creemos que fue por la llegada del virus al país y cerrando en noviembre con la más alta de 4,32% que claramente se debió al retiro del 2do 10% de las AFP que desencadenó distintas alteraciones económicas en el país. Durante el 2021 vemos un panorama un poco más estable que en 2020 esto debido a que en cierta manera el país pudo ir adaptándose a los cambios drásticos presentados en el año anterior y 2019., partiendo en enero con una rentabilidad bastante alta de un 3,59% y fluctuando de manera negativa los siguientes meses entre -2,5 y 0,58 por lo que podríamos decir que esté siguiente retiro y la continuidad del virus reflejaron su efecto en lo que fue la rentabilidad del fondo C.

Rent_D <- Pensiones[Fondo=="D"]

ggplot(Rent_A,aes(x=Mes,y=Rent_D$`Rentabilidad_Real%`)) +
  geom_bar(stat='identity') +
  labs(title = 'Rentabilidad Real Mensual Fondo D', 
       caption = 'Superintendencia de Pensiones, 2019-2021',
       x = 'Mes',y = 'Rentabilidad Real') +
  coord_flip() +
  theme_classic()+facet_wrap(facets = "Año")+scale_y_continuous(labels = number_format(suffix =,scale =  0.01))

Siendo el fondo D el uno de los menos riesgosos, con una composición mayoritaria de activos de renta fija, su desempeño en 2019 es estable, con fluctuaciones de bajo cambio porcentual, a excepción de octubre de ese año, atribuible quizás al estallido social. A pesar de esta aparente estabilidad, en 2020 se comportó de manera volátil, en especial durante el primer semestre, para finalmente cerrar el año con una rentabilidad de un 0,39%. En 2021 vuelve a una relativa estabilidad, aunque con rentabilidades negativas, agravadas por la continuación de la crisis sanitaria y, probablemente, con los retiros, situación que deberá ser estudiada con mayor detalle.

Rent_E <- Pensiones[Fondo=="E"]

ggplot(Rent_A,aes(x=Mes,y=Rent_E$`Rentabilidad_Real%`)) +
  geom_bar(stat='identity') +
  labs(title = 'Rentabilidad Real Mensual Fondo E', 
       caption = 'Superintendencia de Pensiones, 2019-2021',
       x = 'Mes',y = 'Rentabilidad Real') +
  coord_flip() +
  theme_classic()+facet_wrap(facets = "Año")+scale_y_continuous(labels = number_format(suffix =,scale =  0.01))

El fondo E, al ser el menos volátil, se observa que en el año 2019 las fluctuaciones que presenta son bastante positivas respecto a los otros fondos. Entre enero y agosto, la rentabilidad real mensual se mantuvo entre 0.84% y 2,33%, sin presentar uns rentabilidad negativa entre esos meses. Aún así, a finales del año, esta rentabilidad, al igual que la de los otros fondos, se vió afectada a tal manera de bajar a -3,26% en octubre, recuperándose en diciembre, cerrando con un 2,71% de rentabilidad, bastante diferente a como cerró ese año el fondo A (-4,27%). El año 2020 fue un año bastante ambiguo ya que a diferencia del 2019 desde enero hasta diciembre hubo variaciones porcentuales bastante altas. Durante el transcurso del año en julio/septiembre nuevamente tuvo una caída puede ser explicada con el inicio del primer retiro, cerrando el año de una manera similar a como empezó, dejando como resultado una rentabilidad igual al 0,54%. El año 2021 es un poco más de lo mismo respecto al 2020, solo que la diferencia es que en este año las fluctuaciones porcentuales resultaron ser más negativas que positivas, mostrando que de los 11 meses que han pasado del año, 8 meses muestran una rentabilidad negativa, lo cual es bastante preocupante y que claramente nos muestra una pérdida importante en los fondos de las personas.

Gráfico 3: variación IPC mensual

IPCG<-ts(IPC_Base2018$IPC_Mensual, start = c(2018, 1), frequency= 12)
autoplot(IPCG, ts.colour = "brown", ts.linetype = "dashed")

Como se aprecia en la serie de tiempo del IPC, previo al estallido social y la pandemia por COVID-19, el valor mensual regía entre los 0,1 y 0,4 puntos, pero en el segundo semestre de 2019 vemos una tendencia al alza, llegando a 0,84 en el mes de octubre, momento que ocurre el estallido social, y luego cayendo dramáticamente hasta los 0,08 en el mes siguiente, para luego subir en 2020, ya en el contexto de un Chile pandémico, donde el IPC sufre cambios drásticos en su comportamiento, debido principalmente a las medidas paliativas en las que se incurrieron para poder sopesar el efecto de la pandemia sobre la economía, incluso presentándose un IPC negativo para los meses entre abril y junio. En julio, mes que es aprobado el primer retiro el IPC vuelve a su valor positivo, pero sin presentar un alza anormal. No es hasta el noveno y décimo mes del año, donde el IPC se dispara a 0,67 y 0,72, respectivamente. En el mes de noviembre, este, sorpresivamente, vuelve a adquirir un valor negativo (-0,14), para luego subir hasta los 0,36 puntos en el mes de diciembre, momento que es aprobado el segundo retiro del 10%. En enero de 2021 el IPC presenta un alza mayor, en 0,75 puntos, pero durante los meses siguientes el IPC mantiene niveles estables, y en el tramo entre abril de 2021 y agosto de 2021, este tiende a la baja, con un pico en julio, subiendo nuevamente en septiembre y octubre; tiempos en los que se evalúa la propuesta de un cuarto retiro, considerado más peligroso para la economía que los tres que le precedieron.

Visto el IPC bajo comportamiento normal, en los tres primeros semestres y luego en pandemia, es factible presumir que entre el período de presentación del proyecto de retiro de fondos y su aprobación, se efectuaban medidas para bajar el IPC, y paliar los efectos negativos que cada retiro supondría en este indicador. Esto se puede deducir, ya que los meses previos a cada retiro, el IPC disminuyó significativamente, pero cada vez en menor medida. Es decir, para el primer retiro se hizo un gran esfuerzo por bajar el IPC en aras de esta medida excepcional, en el segundo fue lo mismo, pero con menor intensidad y en el tercero fue sutil el efecto. Lo cual implica que es una política de corto plazo y no factible de sostener en el tiempo.

  1. Estrategía de resolución:
Pensiones_IPC <- read_excel("C:/Users/sebas/Desktop/Trabajo final/Pensiones+IPSA.xlsx")

f1 <- formula(Pensiones_IPC$IPC_Mensual ~Pensiones_IPC$Mes +Pensiones_IPC$Rentabilidad_Acumulada)

regresión <- lm(formula = f1, data = Pensiones_IPC)

summary(regresión)
## 
## Call:
## lm(formula = f1, data = Pensiones_IPC)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -0.42030 -0.16829 -0.00753  0.11415  0.75302 
## 
## Coefficients:
##                                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
## (Intercept)                           0.288213   0.198360   1.453   0.1610  
## Pensiones_IPC$MesAgosto               0.323548   0.269207   1.202   0.2428  
## Pensiones_IPC$MesDiciembre           -0.070890   0.308612  -0.230   0.8205  
## Pensiones_IPC$MesEnero                0.283016   0.269277   1.051   0.3052  
## Pensiones_IPC$MesFebrero             -0.115698   0.287767  -0.402   0.6917  
## Pensiones_IPC$MesJulio                0.139223   0.271889   0.512   0.6140  
## Pensiones_IPC$MesJunio               -0.222554   0.270339  -0.823   0.4196  
## Pensiones_IPC$MesMarzo                0.021585   0.297886   0.072   0.9429  
## Pensiones_IPC$MesMayo                 0.027963   0.271069   0.103   0.9188  
## Pensiones_IPC$MesNoviembre           -0.195664   0.302550  -0.647   0.5248  
## Pensiones_IPC$MesOctubre              0.695913   0.280552   2.481   0.0217 *
## Pensiones_IPC$MesSeptiembre           0.020595   0.283846   0.073   0.9428  
## Pensiones_IPC$Rentabilidad_Acumulada -0.006973   0.004992  -1.397   0.1770  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.3296 on 21 degrees of freedom
##   (1 observation deleted due to missingness)
## Multiple R-squared:  0.5197, Adjusted R-squared:  0.2453 
## F-statistic: 1.894 on 12 and 21 DF,  p-value: 0.09653
  1. Conclusión:

Como se pudo evidenciar en el análisis investigativo, efectivamente existe una correlación directa entre cada proyecto de retiro anticipado de los fondos de pensiones y el comportamiento de los distintos indicadores económicos. Tanto IPC como IPSA sufrieron variaciones inherentes a la pandemia, sin embargo, fue en torno a la discusión sobre los tres retiros que estos experimentaron variaciones más agudas. En el caso del IPC, este se intentó controlar mediante medidas extraordinarias, sin embargo, estas medidas funcionaron con menos efectividad con cada nuevo retiro. En el caso del IPSA, este indicador supo mantener cierta estabilidad en los primeros dos retiros, experimentando variaciones dentro del dominio normal que comprende un mes de actividad económica, pero sufrió una de las más grandes bajas de los últimos años, llegando a colapsar en casi 9 puntos en valor absoluto al momento de ser implementado el tercer retiro. Ahora bien, en el caso de los fondos de las AFP, estos experimentaron variaciones ambiguas con cada retiro. Se aprecian comportamientos parecidos entre los fondos A, B, e incluso C, por su naturaleza similar, bajando en conjunto para el primer retiro, mientras que los fondos D y E, aumentaban, lo cual se explica en la ponderación sobre activos de renta variable y fija, donde, probablemente, al ser D y E más seguros, estaban protegidos ante la contingencia nacional y experimentaron un pequeño auge por incertidumbre de los otros tres. De todas maneras, para el tercer retiro, el efecto sobre los fondos fue transversal, y todos ellos se vieron afectados de manera negativa, cada uno a su medida. En base a lo señalado previamente, es posible concluir que un cuarto retiro afectaría de manera negativa a todos los fondos por igual, aunque en distintas medidas, además de aumentar desde 1 punto el IPC, y volatilizar aún más el IPSA, acercándose a una variación de un -10%, respaldado esto por los estudios realizados en base a las variables discutidas, las cuales tienen relevancia, situación evidenciada mediante la regresión múltiple realizada, además de la comparación entre datos históricos y los informes realizados por la Superintendencia de Pensiones, respecto a dichos retiros.

Bibliografía

https://www.expansion.com/mercados/cotizaciones/historicos/chileipsa_I.SS.html - Datos IPSA Superintendencia de Pensiones: https://www.spensiones.cl/ Yahoo Finance: https://finance.yahoo.com/ Banco Central: https://www.bcentral.cl/ INE: https://www.ine.cl/