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CAPÍTULO CUARTO

Contrastación empírica de la demandade importaciones de frutos cítricos

4.1. UN MODELO ESTRUCTURAL DINÁMICO

Como se desprende de la discusión teórica del capítulo 3, nuestrointerés en modelizar la demanda de importaciones no sólo es predictivosino en buena parte explicativo. De algún modo el interés por estimarlos parámetros estructurales de la demanda de importaciones obligan aque no hayamos acudido a un enfoque de "predicción sin teoría", quetampoco resulta viable dada la cortedad de las muestras de datos histó-ricos disponibles. La escasez de datos nos ha inducido a adoptar unmarco teórico "a priori" sobre el comportamiento de los importadores,el cual contribuye a acotaz la realidad. Ahora bien, una vez reconocidaesta "deuda" con la teoria económica, vamos a intentaz que las restric-ciones a priori no sean más de las necesarias. Ello nos ha llevado a uncompromiso entre número de variables explicativas y complejidad dela estructura dinámica, que constituyen la esencia de los modelos final-mente estimados. En esto queremos introducir en nuestro modeloestructural algunos rasgos de la filosofía del análisis de series tempora-les, en la línea defendida por Raymond y Uriel (1987).

4.2. ESPECIFICACIÓN DINÁMICA

En el capítulo anterior postulamos el modelo teórico a contrastaren su forma estática. Ahora bien, la conveniencia de prevenir regresio-nes espurias y de disminuir el riesgo de correlación serial entre los resi-duos de las regresiones obliga a la búsqueda de modelos dinámicosmenos restrictivos. En esto seguimos el enfoque propuesto por Sazgan(1964) y seguido entre otros por Mizon y Hendry ( 1980).

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Es verdad que con muestras cortas no resulta eficiente la estima-ción de estructuras dinámicas muy complejas, con una estructura deretardos amplia. No obstante, como mal menor, se incluyen los retardosde primer orden, lo cual amplía considerablemente el espectro deestructuras dinámicas a contrastar.

La mayoría de las aplicaciones del modelo AIDS han sido estáti-cas, aunque existen algunos trabajos que lo utilizan según un enfoquedinámico (Eales y Unneverh, 1988; Blanciforti y Green, 1986). La levecomplejidad que incorporamos en el modelo al incluir los retardos deprimer orden presenta la gran ventaja de posibilitaz un procedimientóde contrastación sucesiva desde un modelo general dinámico a otro res-tringido. El trabajo de Hendry et al. (1984) ilustra cómo un modeloautorregresivo y de retardos redistribuidos de orden (1,1), es decir, mássimple que el presentado en este trabajo, ya comprende nueve tipos deestructura dinámica como casos especiales 45.

Si introducimos un operador de retardos S2, la ecuación de lasegunda etapa del modelo, en la que se determina la participación decada país i en el mercado, quedaría expresada de la siguiente forma:

(1-mS2)w; = c^ + (zo,+Z^;S2)1nP^ + (Sp^+81^52)1nP^ + (/30;+./31iS2)In(F^P) (1)

Con la introducción de retardos tanto e q la vaziable dependientecomo en las explicativas, se puede asumir ^ que la ecuación estocásticaen diferencias posee perturbaciones del tipo de ruido blanco. Comoresultado, la utilización en la estimación de los parámetros del métodode MCO será totalmente eficiente. '

Un posible problema que puede presentarse con la utilización deretardos de las variables explicativas es la multicolinearidad entre losretardos de una determinada variable. Una posible solución que evitaeste tipo de problemas es la transformación de las ecuaciones en nive-les en ecuaciones en diferencias, estando ambos tipos de ecuacionesanidados. Nótese que, al estar ambos modelos anidados, en el ladoderecho de la ecuación de regresión no desaparecen los valores "enniveles" de las variables retardadas. Con ello, se evitan de entrada pro-blemas de indeterminación del equilibrio dinámico de largo plazo queocurrirían si la ecuación sólo incluyese variables en diferencias cuyarelación podría ser considerada como conjuntamente estacionaria. Al

d5 Este tipo de modelos también pueden verse en RnvMOtvD y URtEt. (1987).°^ L.oRD (1985).

s8

mismo tiempo, esta solución evita además el problema de correlacionesespurias que se asocian con regresiones con variables en niveles °'. Detodos modos, este planteamiento no impide que, en ciertos casos, elproceso de aceptación de restricciones cero/uno sobre los parámetrosde la ecuación, conduzca a ecuaciones en primeras diferencias, quecarecen de solución de equilibrio a largo plazo.

El modelo dinámico planteado constituye un punto de referenciapara la búsqueda de simplificaciones admisibles. Adviértase, en estesentido, que las anteriores ecuaciones de participación constituyen unmodelo más general que otros planteados en la literatura. Así, en laaplicación de Molina (1993) a la demanda de productos alimenticios, ladinamicidad se incorpora mediante la inclusión de la variable endógenaretardada en el lado derecho de las ecuaciones del sistema, si bien seintroduce también una tendencia temporal 48. En el caso del comerciointernacional, el enfoque "market share", seguido por Fontes et al.(1990) expresa las participaciones como una función de los precioscorrientes y de la participación del año anterior. Ello supone la imposi-ción, en la ecuación anterior, de las restricciones tioi = S0^ = 6oí+Blt = 0,lo cual implica homotecia de los flujos comerciales. Así, pues, connuestro enfoque proponemos un marco de análisis coherente con elcomportamiento dinámico de los importadores, pero a la vez suscepti-ble de simplificación 49.

4.3. ESPECIFICACIÓN DINÁMICA DE LA PRIMERA ETAPA

La especificación de las ecuaciones de la primera etapa se basa enla ecuación (19) del capítulo anterior. La variable endógena para cadabien 50 es el gasto total real en importaciones realizado por la RFA, esdecir, el valor corriente de las importaciones deflactado mediante un

" HENDRY (1980).

`8 La idea es "captar la influencia de la evolución en los gustos de los consumi-dores sobre los bienes" (Molina, 1993, pág. 336). Sin embargo, nótese que los coe-^ficientes de las variables Ln (E/P) precisamente deben capturar este efecto, por loque hemos excluido la tendencia temporal del modelo.

a9 TiabajOS cOiT10 BLANCIFORTI y GREEN (1983), EALES y UNNEVERTH (19óó),MEGROS y DONATOS (1989) Utilizan eSWCtuiaS dinámicas en el AIDS.

50 Como se indica en el capítulo introduĉtorio, se han seleccionado cuatro pro-ductos: naranjas importadas entre el 16 de octubre y el 31 de marzo; naranjasimportadas entre el 1 de abril y el 15 de octubre; clementinas y mandarinas. Esteúltimo producto incluye [odos aquellos pequeños frutos que no pertenecen a varie-dades de clemen[inas.

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índice de precios del consumo alemán. En el lado derecho de las ecua-ciones de regresión incluiremos:

a) Un índice de Stone de los precios de importación del bien encuestión 51.

b) Un índice de precios percibidos por los productores alemanes defrutas, para medir la posible sustituibilidad o complementariedad entrecada grupo de cítricos importados y la producción doméstica de frutas.

c) Un índice de Stone de los precios de importación de otros tiposde cítricos que puedan jugar como sustitutivos o complementarios delbien analizado 5z; y

d) Un índice de volumen del consumo final nacional alemán, querefleja la influencia del crecimiento de la economía del país importadoren las importaciones.

También en la primera etapa imprimimos dinamicidad a través dela utilización de las distintas variables citadas 53, expresadas tanto enniveles como en diferencias, adoptando para ello retardos de primerorden. Una vez más, nuestra intención es partir de modelos sobrepara-metrizados para después intentar aceptar simplificaciones "admisibles".Sin embargo, los tamaños muestrales son tan cortos ( 16 años) que sólose incorporan las variables desfasadas de primer orden, además de susvalores corrientes. El proceso posterior de contrastación de hipótesisrelativas a los coeficientes permite llegar a un buen número de estruc-turas dinámicas como casos especiales del modelo general.

El modelo general que se contrasta es el siguiente:

Ln(E/P) = ap + f.fplnP +./3^1nP_^+ µolnG + µ11nG_I + nplnPs +^^1nPs_^+ 6p1nPz + 6^1nPz_I + 2pInY+ i^1nY ^+ a^ln(E/P)_^ (2)

donde:

(E/P) y(E/P)_t son los valores corriente y retardado un período delgasto real en las importaciones del bien analizado (naranjas de invier-no, naranjas de verano, clementinas o mandarinas).

LnP y 1nP_1 son los índices de Stone de los precios de importaciónde los productos analizados en cada modelo importados por Alemania

51 Es decir, el índice construido por la fórmula (17) del capítulo 3.52 Dentro de este grupo de variables se encuentran las importaciones realizadas en

el mismo período de productos como las clementinas o el concentrado de zumo denaranja.

53 Los valores de dichas variables se encuentran recogidos en el anejo número 1.

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en el período corriente y con un retardo de primer orden, respecti-vamente. Y e Y-1 son los índices de volumen del consumo final alemán,actual y retardado en un año, respectivamente.

G y G_^ son los índices de precios percibidos por los productoresde frutas domésticos (alemanes), tanto en el período comente como enel retardado.

LnPz y LnPz_^ son los valores corriente y retrasado un período delíndice de Stone de precios del producto concentrado de zumo de naran-ja importado por Alemania. Esta variable se incluye inicialmente en elmodelo contrastado para cualquiera de los cuatro cítricos considerados,ya que su consumo se encuentra extendido a lo largo de todo el año.

LnPs y LnPs_^ son índices de Stone de precios (corriente y retarda-do un período) de las importaciones realizadas por Alemania de otroscítricos que pueden actuar como sustitutivos o complementarios delbien analizado. Los productos elegidos como posibles sustitutivos seescogieron en función de la época del año en que su consumo se solapacon el del cítrico analizado. Así, las clementinas se consideran comoposible sustitutivo de las naranjas de invierno, y viceversa. Las manda-rinas actúan como posible sustitutivo de las importaciones de clementi-nas, y viceversa.

4.4. RESPUESTAS "TRANSITORIAS" EN LA ECUACIÓNDE LA PRIMERA ETAPA

En cuanto a la ecuación de la primera etapa, resulta convenienteespecificarla de modo que sea posible la contrastación de una razónconstante a largo plazo entre el gasto real y el indicador del consumofinal agregado. Esto es posible mediante la inclusión, en la estructuradinámica del modelo, de un mecanismo de corrección de errores ^, elcual viene representado por una variable compleja que indica la dife-rencia entre los neperianos del gasto real (ln(E/P)) y el consumo finalagregado (In(Y)). Por tanto, el mecanismo de corrección de errores per-mite asociar el comportamiento de variables a corto plazo con su com-portamiento a largo plazo. Esta asociación sé basa en la premisa de quelos movimientos en las variables se relacionan de forma predecible conla discrepancia entre estados observables y de equilibrio. De esta mane-

^° Snr_.n^oN (1982).

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ra este mecanismo se aplica en nuestro caso para rectificar cualquierdesequilibrio previo existente entre el consumo doméstico y las impor-taciones:

OL,n(E/P) = aa + f.fp^lnP + (/3p+Jf^)1nP_^ + µ^1nG + (µp+µ^)1nG_^+zpcllnPs +(zo+z^)1nPs_I+ ^^1nPz + (^p+rñ^)1nPz_l + O^1nY +

(Op+ O^+al-1)1nY ^ + (a^-1) (ln(E/P)_^ - 1nY ^) . (3)

El término (ln(E/P)-1nY) permite considerar la corrección implica-da en la desviación del gasto en importaciones frente al consumodoméstico. Una disminución en el valor del ratio combinada con uncoeficiente (a^-1) negativo implica una corrección positiva para elperíodo siguiente, mientras que un valor positivo en el ratio da lugar aun ajuste a la baja del gasto de importaciones, aproximándose de estaforma a la senda estacionaria de largo plazo. Si el coeficiente fueranulo, se aceptaría la hipótesis de que, a largo plazo, la proporción delconsumo agregado destinada a los distintos cítricos se mantiene cons-tante en la "cesta" alemana.

Los modelos contrastados estadísticamente corresponden a lasecuaciones (2) y(3), a las cuales se les ha añadido el término de error.EI planteamiento de modelos suficientemente generales ofrece la posi-bilidad de contrastar diferentes hipótesis sobre los coeficientes delmodelo y su significado económico.

Por otro lado, resulta conveniente que el proceso de éstimacióncontemple los posibles problemas de simultaneidad que pueden surgirde la posible endogeneidad de los precios en la ecuación de la primeraetapa. Para tratar este problema se recurrió al empleo de variables ins-trumentales como las tasas de crecimiento del PIB en los países de laOCDE y las producciones físicas mundiales de los distintos grupos deproducto, variables ambas que se presume podrían estar correlaciona-das con las tendencias de los precios internacionales, pero incorrelacio-nadas con los términos de error de la ecuación.

4.5. PAÍSES Y REGIONES

La selección de países o regiones suministradoras de cítricos al mer-cado alemán se ha basado no sólo en la magnitud de su participación enlas importaciones globales, sino también en su posible interdependenciacon las exportaciones españolas. Así, es claro que los principales compe-tidores del Mediterráneo, como Marruecos, Israel, e incluso Italia, debían

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ser considerados en el estudio. En el caso de mandarinas y clementinas,se produce una hegemonía de España en el mercado alemán, seguidabastante de lejos por Marruecos e Israel. Ello nos llevó a desestimar paraambos cítricos otros posibles países proveedores cuya cuota de mercadoes muy reducida. En cambio, en las naranjas de verano y de invierno elmercado alemán está más repartido entre un mayor número de oferentes,por lo que en estos casos se han considerado ocho regiones paza naranjasde verano 55 y seis para naranjas de inviemo 56

4.6. DATOS

Las variables fundamentales del estudio se han obtenido de distintasfuentes estadísticas de la Comunidad Económica Europea. Así, las "TablasAnaliticas de Comercio Exterior" proporcionan las importaciones hortoftutí-colas por país proveedor y tipo de bien, clasificado a seis dígitos según laNomendatura Combinada de la CE. De esta fuente pueden obtenerse losdatos de valores y volúmenes importados por lugar de origen en cada período.

Como ya se ha señalado en repetidas ocasiones, la muestra dedatos a consideraz se restringe al período 1975-1990. No se han podidoemplear series más largas, ya que, paza este tipo de productos se obser-va, en la mencionada fuente, un hueco con falta de información sobrevolumen de las importaciones alemanas entre •los años 1970 y 1974.Debido a la longitud de las series, no cabe duda que la evaluación delos resultados requiere ciertas dosis de cautela. Sin embazgo, a pesaz deque la dinamicidad introducida en las especificaciones reduce los gra-dos de libertad del modelo, más adelante se verá que el número deregresores se reduce apreciablemente como consecuencia del procesode contrastación de restricciones.

Los precios de importación son valores unitarios CIF de las impor-taciones 57. Estos han sido transformados a mazcos mediante la aplica-

ss Italia, España, Marruecos, Sudáfrica, lsrael, Brasil+ Argentina, Chipre y restodel mundo.

^ Italia, España, Marruecos, Sudáfrica, Israel y resto del mundo.57 El mecanismo que se sigue para recabar información en cuanto a precios y

cantidades importadas para el EUROSTAT se basa en lo que se denominan preciosestadísticos, que se especificaban en los documentos de aduanas denominadosDUEs. Este tipo de precios pueden presentar problemas debido a que se basan en labuena fe de aquellos que los reportan. Además, no tienen en cuenta las variacionesde precios que se producen una vez la mercancía se encuentra en el país de destino,observándose en ciertos casos significativas oscilaciones entre el precio declazadoen aduana y el precio final conseguido por la mercancía en el mercado de destino.

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ción de las tasas de cambio entre Ecu y el marco alemán 58, y luego hansido deflactados por el deflactor del consumo final alemán. Desdeluego, la utilización de valores unitarios de importación depende de laestructura porcentual de las partidas importadas en cada período, y sólosi éstas permanecen constantes en el tiempo, la evolución del valor uni-tario representa la evolución real de los precios. No obstante, ante laescasez de alternativas, hemos optado por usar valores unitarios, debidoa que éstos eran la única "proxy" del precio incluido en un sistema dedatos que incluyese de modo coherente a todas las importaciones alema-nas de cítricos, distribuidas por país proveedor. De todos modos, debenotarse que el uso de valores unitarios es una práctica extendida en losestudios de comercio internacional y que no resulta tan problemáticacuando el estudio se restringe a grupos de productos relativamentehomogéneos, como ocurre en nuestro caso dentro cada país proveedor.

Además de los datos de importación (valores y precios), las ecuacionesde demanda de la primera etapa utilizan datos sobre precios de bienes sustitu-tivos o complementarios, además de otras variables domésticas. Aparte de losposibles productos importados sustitutivos, cuya fuente es la misma mencio-nada anteriormente, se tomó el índice de precios percibidos por los producto-res de fiutas de la RFA, cuya fuente es la misma que en casos anteriores.

Otras variables "domésticas" son:

a) El índice de "índice de consumo final alemán", que mide elnivel de consumo agregado interno del país en cuestión (nivel de acti-vidad económica); y

b) El deflactor del consumo final utilizado a su vez como deflactordel consumo iinal y de los precios de importación, para expresar estasvariables en términos reales. Ambas variables se encuentran recogidasen la Base de Datos SEC de EUROSTAT.

Otras variables que serán utilizadas como instrumentos en la esti-mación por mínimos cuadrados bietápicos (posible problema de endo-geneidad de los precios) son los índices de consumo agregado de lospaíses de la OCDE 59, la producción de naranjas del hemisferio norte, laproducción de naranjas del hemisferio sur y la producción mundial declementinas (Anuarios de Producción Agrícola Mundial de la FAO).

En el anejo correspondiente a cada producto se presentan las seriestemporales correspondientes a las transformaciones de las variables uti-lizadas en cada uno de los modelos.

5e Base SEC de EUROSTAT.59 Informe del Banco Mundial. Varios años.

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4.7. ESTIMACIÓN DE LA PRIMERA ETAPA

La cortedad de la muestra utilizada, así como la decisión de incorpo-rar dinamicidad en la especificación, han condicionado también el méto-do empleado en el proceso de estimación. En cuanto a la primera etapa,se asume que el término de error de las ecuaciones de demanda presentauna esperanza nula y no se encuentra serialmente correlacionado. Portanto, para cada fruto cítrico la ecuación de la primera etapa se estimaseparadamente, utilizando el método de estimación por MínimosCuadrados Ordinarios. No obstante, se procedió a descartar la presenciade cotrelación serial de primer orden mediante diversos métodos, comoel estadístico "h" de Durbin, el test de McNown y Hunter 60, o la simpleobservación directa de los correlogramas de los residuos.

Son, por tanto, cuatro las ecuaciones estimadas para la primeraetapa. Siguiendo la tradición de la London School of Economics delproceso de generación de datos 61, a lo largo de esta tesis se ha preten-dido el obtener un modelo econométrico que nos permita identificarqué variables resultan de interés a la hora de explicar la demanda deimportaciones de cítricos del mercado alemán. Luego se ha procedidoa buscar simplificaciones admisibles del modelo 6z. Partiendo de unmodelo general sobreparametrizado, se contrastan diversas restriccio-nes lineales mediante la aplicación de un test "F" 63. Una vez obteni-do un modelo que se considere "aceptable" mediante los test "F" o"t" ^`. EI paso del modelo general al restringido se ha realizado

b0 Como es sabido, el test "h" de DuReuv sólo presenta una validez asintótica. EItes[ de McNowN y HuNTER parece funcionar bien con muestras cortas, como losugieren algunos experimentos Monte Carlo (KENNEDY, 1985, p. l25).

61 K. CUTHBERTSON (1992).bZ La eliminación de variables irrelevantes mejora la eficiencia estadística de los

coeficientes del resto de variables (PvNDYCic y RustNFELD, 1981).61 SegÚn RAYMOND y URIEL (1987), en muestras pequeñas se recomienda el con-

traste de la "F", resultando preferible al de WnLD o al de la Razón de verosimilitud.También admiten como adecuado el test "t" en la contrastación de hipótesis sobre lasignificatividad de los coeficientes del modelo, cuando el modelo de partida estásobrepazametrizado.

" Hay un problema en la aplicación de este tipo de test en simplificaciones sucesi-vas de los modelos, en estos casos al contrastar una por una las hipótesis nulas de la sig-nificatividad de los estimadores de los cceficientes del modelo, con un nivel de signifi-catividad a del 5%, el nivel global de significatividad ya no es a sino que aumenta, así,si se contrastan de forma sucesiva 4 hipótesis nulas, el nuevo nivel de significación es 1-(1-a)', y si el a inicial era del QOS, el a global es de 0,14. También ocurre que las "t"fmales resulten "infladas" artificialmente y no podrán ser objeto de contraste. Para evitaresto, RnvMOND y URm. sugieren la realización de un único test para el paso del modelogeneral al restringido, siempre que el modelo final tenga significado económico.

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mediante la exclusión de variables que no resultaban significativasal 5%. Una vez elegido el modelo final se ha llevado a cabo untest "F" directo, de paso del modelo general (con todas las varia-bles) al restringido, para comprobar que el conjunto de hipótesisincorporadas no supone un rechazo del modelo general. Los resul-tados de los modelos finalmente adoptados se muestran en lastablas 4.1 a 4.4.

TABLA 4.1

Primera etapa de las naranjas de verano.Estimación de corto plazo

^L,n(E/P) MODELORESTRINGIDO

MOD. VARIABLESINSTRUMENTALES

R'= 0,7751 R^ 0,7751D-W= 1,9225 D-W= 1,914h de D= 0,18 g.1.= 12g.1.= 12F= 2,61<F(7,5)

CTE 2,1508 2,12(2,21) (2>71)

O1nP -1,1144 -1,13(-4,63) (-5,6)

ln(E/P)-1 -1nC-1 -0,31 -0,31(-2,24) (-2,76)

Ln(E/P): Gasto total en importaciones del producto realizado por Alemania.C: Constante.Ln(E/P)1: Gasto total en importaciones retardado un período.LnP: Indice de Stone de precios del producto.LnPl:Indice de Stone de precios del producto retardado un período.LnC: Indice en volumen del consumo final alemán.LnCI: Indice en volumen del consumo final alemán retardado un período.LnPc: Indice de Stone del precio de las clementinas.LnPa: Indice de precios percibidos por los productores de frutas alemanes.LnPal: Indice de precios percibidos por los productores de frutas alemanes retarda-

do un período.LnPzl : Indice de Stone del precio del concentrado de zumo retrasado un período.LOCDE: P.LB. de los países de la OCDE.NORT: Producción de cítricos en el hemisferio norte.* Los datos entre paréntesis son las "t" de Student.Variables instrumentales: LEP1 STONEI LVOL1 LVOL LPPAFI LOCDE.

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TABLA 4.2

Primera etapa de las naranjas de invierno.Estimación de corto plazo

^ln(E/P) MODELORESTRINGIDO


R2= 0,9459 R^= 0,9409D-W= 2,25 D-W= 2,43h de D= 0,9007 g.1.= 10g.1.= 10F= 0,00<F(5,5)

CTE 17,19 20,65(3,79) (3,19)

41nP -0,87 -0,99(-7,08) (-6,86)

InP-1 -1,31 -1,64(-3,18) (-3,31)

1nC-1 -2,37 -2,91(-3,32) (-3,17)

ln(E/P)-1 -1nC-1 -1,5 -1,82(-3,52) (-3,32)

Ln(E/P): Gasto total en importaciones del producto realizado por Alemania.C: Constante.Ln(E/P)1: Gasto total en importaciones retardado un período.LnP: Indice de Stone de precios del producto.LnPI: Indice de Stone de precios del producto retazdado un período.LnC: Indice en volumen del consumo final alemán.LnCI: Indice en volumen del consumo final alemán retazdado un período.LnPc: Indice de Stone del precio de las clementinas.LnPa: Indice de precios percibidos por los productores de frutas alemanes.LnPal: Indice de precios percibidos por los productores de frutas alemanes retarda-

do un período.LnPzl: Indice de Stone del precio del concentrado de zumo retrasado un período.LOCDE: PIB de los países de la OCDE.NORT: Prodacción de cítricos en el hemisferio norte.* Los datos entre paréntesis son las "t" de Student.Variables instrumentales: C LEP1 STONEI LVOL1 LVOL STONCI LPPAFICTOT LOCDE NORT.

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TABLA 4.3

Primera etapa de las clementinas.Estimación de corto plazo

^Ln(E/P) MODELORESTRINGIDO


RZ= 0,518 RZ= 0,4942D-W= 1,9631 D-W= 2,018h de D= 0,28 g.1.= 11g.1.= 11F= 0,83<F(6,5)

CTE -5,16 -5,17(-1,96) (-2,78)

d1nC 5,3 6,92(2,07) (2,89)

1nC-1 2,85 2,84(2,83) (3,66)

ln(E/P)-1 -1nC-1 -1,09 -1,08(-3,32) (-4,18)

Ln(E/P): Gasto total en importaciones del producto realizado por Alemania.C: Constante.Ln(E/P)1: Gasto total en importaciones retazdado un período.LnP: Indice de Stone de precios del producto.LnPL• Indice de Stone de precios del producto retardado un período.LnC: Indice en volumen del consumo final alemán.LnCL• Indice en volumen del consumo final alemán retazdado un período.LnPc: Indice de Stone del precio de las clementinas.LnPa: Indice de precios percibidos por los productores de frutas alemanes.LnPaL Indice de precios percibidos por los productores de frutas alemanes retarda-

do un período.LnPzl: Indice de Stone del precio del concentrado de zumo retrasado un período.LOCDE: P.LB. de los países de la OCDE.NORT: Producción de cítricos en el hemisferio norte.* Los datos entre paréntesis son las "t" de Student.Variables instrumentales: C Ln(E/P)1 LnPI LnC LnPn LnPal LOCDE NORT

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TABLA 4.4

Primera etapa de las mandarinas.Estimación de corto plazo

^Ln(E/P) MODELORESTRINGIDO


R2= 0,6005 RZ= 0,4942D-W= 2,39 D-W= 2,018h de D= no def. g.l.= 11g.1.= 11F= 0,32<F(67,5)

CTE 7,89 9,98(3,24) (2,97)

OInPc 0,84 0,87(3,36) (3,97)

inPc-1 1,13 1,43(3,2) (2,94)

ln(E/P)-1 -1nC-1 0,43 -0,54(-2,90) (-2,91)

Ln(E/P): Gasto total en importaciones del producto realizado por Alemania.C: Constante.Ln(E/P)1: Gasto total en importaciones retardado un período.LnP: Indice de Stone de precios del producto.LnPL• Indice de Stone de precios del producto retardado un período.LnC: Indice en volumen del consumo final alemán.LnC 1: Indice en volumen del consumo final alemán re[azdado un período.LnPc: Indice de Stone del precio de las clementinas.LnPa: Indice de precios percibidos por los productores de frutas alemanes.LnPaL Indice de precios percibidos por los productores de frutas alemanes retarda-

do un período.LnPzl: Indice de Stone del precio del concentrado de zumo retrasado un período.LOCDE: P.LB. de los países de la OCDE.NORT: Producción de cítricos en el hemisferio nor[e.* Los datos entre pazén[esis son las "t" de Student.

Variables instrumentales: C LEPI STONEI LVOL LPPAF LPPAFI LOCDENORT

Para una visión más profunda de los contrastes, test realizados ypasos de los modelos generales a los restringidos, tanto de la prime-ra etapa del modelo como en la contrastació q de las hipótesis deArmington o de la segunda etapa, éstos se encuentran recogidos

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ampliamente en los anejos dos al seis de la tesis origen de estelibro.

En cuanto a las variables explicativas, han de ser, por lo menosdébilmente exógenas con respecto a la variable a explicar. Aunqueconsideramos a la antigua RFA como "país pequeño", lo cual noresulta descabellado en el contexto europeo, conviene contrastar laexogeneidad de las variables explicativas, principalmente el precio.Para ello, hemos recurrido al empleo de MCB, que presupone la utili-zación de variables que actúen como instrumentos en la estimacióq

de los parámetros de las variables seleccionadas. La identificación delos instrumentos se realiza utilizando el criterio de correlación con lasvariables originales, pero no con las perturbaciones. De todas formas,no es fácil el encontrar variables con estas características tan claras,dejándose en manos del analista la elección suponiéndole la ayuda dela teoría económica. Así se trata de seleccionar como instrumentos,variables exógenas que posiblemente entrarían en un modelo oferta-demanda más general que el contrastado. En nuestro caso se conside-raron como instrumentos, además de los valores retrasados de lasvariables precio, los valores corriente y desfasado del consumo finaldeflactado. Además, como se ha comentado anteriormente se inclu-yeron:

- La tasa de crecimiento del gasto en consumo final agregado realde los países de la OCDE como un indicador subyacente a la "demandamundial".

- Las• producciones de naranjas de los hemisferios Norte y Sur(para los respectivos modelos de naranjas de invierno y verano) y laproducción mundial de clementinas (para los modelos de clementinas ymandarinas). Tales producciones se toman como "proxys" de "ofertamundial".

Como puede comprobarse en las tablas 4.1 a 4.4, los resultados delos modelos MCO y MCB no son sensiblemente dispares y, en amboscasos, los distintos test de bondad estadística denotan su admisibilidad.Ahora bien, teniendo en cuenta que el tamaño muestral es reducido,parece aconsejable la utilización de los resultados de MCO 65

^ RnYtvtotvn y U2tst. (1987). La utilización de métodos de estimación alternati-vos al de los MCO, que reduzcan el sesgo, en muestras de tamaño reducido, puedenprovocar un incremento mayor en la varianza, compensándose de esta manera ladisminución del sesgo.

70

4.8. CONTRASTACIÓN DE LAS HIPÓTESIS DE ARMINGTON

El problema con el modelo de Armington es que no está anidadoen las ecuaciones del modelo AIDS, por lo que no es posible realizaz apartir de este último una contrastación directa de las hipótesis deArmington. ^Estamos, pues, apostando por el modelo AIDS a paztir deun rechazo a ciegas del modelo de Armington? Afortunadamente, losdatos disponibles son suficientes como para acometer la estimación deun modelo doble-logarítmico que represente los flujos comerciales, yque sí permite la obtención del modelo de Armington a partir de laimposición de restricciones lineales. El problema del modelo doble-logarítmico, como se vió en el capítulo anterior, es que no puedenimponerse en el mismo restricciones teóricas deseables (como lamisma condición de aditividad). Por tanto, el rechazo de las hipótesisde Armington no implica que el modelo correcto sea el doble-logarít-mico, el cual será empleado simplemente para el fin descrito de con-trastación de las mencionadas hipótesis.

La especificación doble-logarítmica, de acuerdo con la ecuación(10) del capítulo anterior representa las importaciones m;^ del productoi procedentes del orígen j:

Ln m;^ = a; +^, f.3yln(p;^P;) + z;ln(EfP;)

donde E; es el gasto total en importaciones del bien i este grupo y P; esun índice de Stone de los precios de las importaciones de este grupo deproductos.

Para imprimir cierta dinamicidad a esta ecuación, podemos incluirla variable dependiente retrasada un período en el lado derecho de laecuación:

Ln m;^ = a; + Ln m;^i+^,^f;^ln(p;^P;) + z;ln(E1P;)

A partir de este modelo general, al cual se le añade la perturbaciónaleatoria, se contrastan diversas restricciones lineales. Una opción siem-pre deseable es la de plantear modelos multiecuacionales, a estimarmediante el método SURE ("Seemingly unrelated regression equations")diseñado por Zellner (Pindyck y Rubinfeld, 1980), que es apropiadocuando puede existir correlación entre las perturbaciones de cada ecua-ción de flujo comercial. Para cada bien hemos construido un sistema detres ecuaciones que incluye a España, a su principal competidor en cadacaso, y al "Resto del Mundo". E1sí, el competidor en nazanjas de invierno

71

y clementinas es Marruecos; en mandarinas, la región Marruecos +Israel; por último, en naranjas de verano hemos elegido a Sudáfrica.

TABLA 4.5

Modelo doble logarítmico para naranjas de verano

ModelogeneralEspañaLn Mi

Modelorestring.EspañaLn Mi

Modelogeneral

SudáfricaLn Mi

Modelorestring.Sudáfrica

Ln Mi

Modelogeneral

Rest. Mund.Ln Mi

Modelorestring.

Rest. Mund.Ln Mi

C -0,337 -1,0958 -7,822 -10,95 -1,157 -3,6603(-0,078) (-0,407) (-1,576) (-3,59) (-0,286) (-1,462)

Ln(PUPM) 1,066 1,064 -0,101 -Q108 0,0039(27,61) (59,22) (-2,452) (-4,131) (0,113)

Ln(PJ/PM) -0,011 0,482 0,627 -0,121(-Q,073) (2,811) (6,056) (-Q,853)

Ln(Pk/PM) -0,700 -0,66 -0,067 0,4343 0,4863(-5,034) (-6,013) (-0,400) (3,241) (5,2904)

Ln(F/PM) 0,635 0,6628 1,247 1,3956 0,7213 0,850(2,36) (3,364) (4,134) (0,2412) (2,692) (4,539)

Ln(Mil) 0,062 0,057 0,0526 0,053(3,36) (5,37) (0,3179) (0,406)

F 0,222 0,506 0,326g.l. 9 10 9 1 I 9 12 -D-W 1,07 0,951 1,54 1,289 1,11 0,993R' 0,992 0,992 0,626 0,582 0,6364 0,597RSS 0,1459 Q 1495 Q 1184 0,1991 0,1470 0,1630Max. Ver. 53,79 58,0218,46<12,59

Mi: Cantidad importada del país i.(PUPM): Relación entre el precio del producto importado de España y un índice deStone de precios del producto.Ln(PJ/PM):Relación entre el precio del producto importado de Sudáfrica y un índi-ce de Stone de precios del producto.Ln(Pk/PM):Relación entre el precio del producto importado del Resto del Mundo yun índice de Stone de precios del producto.(E/PM): Relación entre el gasto total en importaciones del producto y un índice deStone de precios del producto.Mi 1: Cantidad impoRada del producto en el período anterior procedente del país i.

72

Los resultados de las estimaciones SURE para los modelos genera-les y restringidos (que contienen sólo las restricciones admisibles) sepresentan en las tablas 4.5 a 4.8. Se ha utilizado el test de la razón deverosimilitud para contrastar las restricciones sobre los parámetros^.

TABLA 4.6

Modelo doble togarítmico para naranjas de invierno



Modelogeneral

SudáfricaLn Mi

Modelorestring.

SudáfricaLn Mi

Modelogeneral

Rest. Mund.Ln Mi

Modelorestring.

Rest. Mund.Ln Mi

C -9,465 -8,8805 12,615 14,1433 9,9501 13,3993(-0,915) (-2,658) (0,656) (5,198) (0,774) (9,4238)

Ln(PUPM) 0,178 0,1205 -0,4837 -Q,6153 -Q,1416(1,656) (1,702) (-2,125) (-3,757) (-1,059)

Ln(PJ/PM) -0,0566 0,4849 0,4573 0,0580(-0,349) (2,096) (2,207) (0,345)

Ln(Pk/PM) 0,035 -0,2071 0,0053 -0,1380(0,0200) (-0,590) (0,020) (-1,047)

Ln(EIPM) 1,425 1,5289 0,0791 O,1188(2,851) (6,313) (0,0794) (O,172)

Ln(Mil) 0,111 0,0047 0,1225(0,689) (0,0260) (0,554)

F 0,809 0,2304 0,2057g.l. 9 12 9 12 9 13D-W 2,524 1,8327 2,518 2,2934 1,7024 1,1783Rz 0,6967 0,6147 0,6537 0,6210 Q2144 Q0645RSS Q1105 0,1403 0,3685 0,3968 Q,1969 Q2344Max. Vec 37,0824 38,84813,53<18,31

Mi: Cantidad importada del país i.(PUPM): Relación entre el precio del producto importado de España y un índice deStone de precios del producto.Ln(PJ/PM):Relación entre el precio del producto importado de Sudáfrica y un índi-ce de Stone de precios del producto.Ln(Pk/PM):Relación entre el precio del producto importado del Resto del Mundo yun índice de Stone de precios del producto.(E/PM): Relación entre el gasto total en importaciones del producto y un índice deStone de precios del producto.Mi 1: Cantidad importada del producto en el período anterior procedente del país i.

^ EI test de la razón de verosimili[ud relaciona la función de verosimilítud delmodelo general con la del restringido mediante la expresión: -2[LnL(A') - LnL (9)] ,-X'k^onde L(9) es la función de verosimilitud del modelo general y L(0') es lafunción de verosimilitud del modelo restringido y k es el número de restriccionesque se presentan en el paso de un modelo al otro.

73

Este test presenta propiedades deseables de insesgamiento y con-sistencia y resulta de utilidad en la contrastación de hipótesis en el casode modelos estimados mediante el uso de sistema de ecuaciones apa-rentemente incorrelacionadas 67.

TABLA 4.7

Modelo doble logarítmico para clementinas

Modelo Modelo Modelo Modelo Modelo Modelogeneral restring. general restring. general restring.España España Sudáfrica Sudáfrica Rest. Mund. Rest. Mund.Ln Mi Ln Mi Ln Mi Ln Mi Ln Mi Ln Mi

C -1,1131 2,9645 0,8237 3,2206 -2,5680 -2,5058(0,539) (9,346) (0,4156) (3,099) (-1,462) (-2,837)

Ln(PI/PM) 0,7626 0,7912 -0,3179 -0,2255 -0,4247 -0,4339(7,466) (27,223) (-3,518) (-5,602) (-6,877) (-7,521)

Ln(PJ/PM) 0,0632 1,0524 0,9891 0,0061(0,641) (11,58) (13,533) (0,0912)

Ln(Pk/PM) -0,0324 -0,0723 0,8058 0,7891(-0,665) (-1,559) (24,749) (25,097)

Ln(FJPM) Q1594 0,3104 0,7972 0,8018(0,797) (1,607) (4,736) (6,192)

Ln(Mil) -0,0053 -0,0280 -0,0212(-0,051) (-0,624) (-0,585)

F 0,1632 0,617 0,1507g. I. 9 13 9 12 9 11D-W 2,0364 2,2381 2,0614 2,3336 2,2001 2,0999R' 0,9815 0,9802 0,9752 0,9702 0,9894 0,9887RSS 0,0579 0,0621 0,0554 0,0668 0,0269 0,0287Max. Ver. 71,9815 69,90894,145<16,9

Mi: Cantidad importada del país i.(PUPM): Relación entre el precio del producto importado de España y un índice deStone de precios del producto.Ln(PJ/PM): Relación entre el precio del producto importado de Sudáfrica y un índi-ce de Stone de precios del producto.Ln(Pk/PM): Relación entre el precio del producto importado del Resto del Mundo yun índice de Stone de precios del producto.(E/PM): Relación entre el gasto total en importaciones del producto y un índice deStone de precios del producto.Mil: Cantidad importada del producto en el período anterior procedente del país i.

b' Su utilización está justificada en el caso de ecuaciones de demanda -nuestrocaso- en las cuales una perturbación en la demanda de otros bienes (producto proce-dente de otros países productores). Esta técnica es debida a Zst.t.NEx (1962), y sebasa en la estimación del sistema de ecuaciones como una única y"gran" regresiónque aumenta la eficiencia de la estimación.

74

TABLA 4.8

Modelo doble logarítmico para mandarinas



Modelogeneral

SudáfricaLn Mi

Modelorestring.

SudáfricaLn Mi

Modelogeneral

Rest. Mund.Ln Mi

Modelorestring.

Res1. Mund.Ln Mi

C -0,0132 -1,6996 -5,509 -6,3490 -2,8726 -3,8683(-0,0096) (-1,1386) (-2,611) (-4,349) (-1,162) (-1,838)

Ln(PI/PM) 0,2325 0,4403 0,0104(1,2720) (1,066) (Q0280)

Ln(PJ/PM) 0,0469 0,8260 0,8232 -0,0183(1,5060) (16,918) (23,779) (-0,319)

Ln(Pk/PM) -0,1580 -0,1454 0,6971 0,8663 0,9457(-2,470) (-1,147) (5,478) (6,146) (13,561)

Ln(FJPM) 1,2090 1,1430 0,3983 0,3439 0,4424(4,9854) (10,715) (1,366) (1,099) (2,819)

Ln(Mil) -0,3402 -O,I168 0,0897(-1,411) (-1,677) (0,638)

F 2,856 0,4912 0,0935

g.l. 9 13 9 12 9 12D-W 2,873 1,9627 1,6294 1,1237 1,1496 1,0380R^ 2,873 0,8844 0,9784 0,9748 0,9238 0,9214RSS 0,0557 0,1264 0,1539 0,1791 Q2150 0,2217Max. Ver. 45,4825 37,819515,34<18,3

Mi: Cantidad importada del país i.(PUPM): Relación entre el precio del producto importado de España y un índice deStone de precios del producto.Ln(PJ/PM): Relación entre el precio del producto importado de Sudáfrica y un índi-ce de Stone de precios del producto.Ln(PWPM): Relación entre el precio del producto importado del Resto del Mundo yun índice de Stone de precios del producto.(E/PM): Relación entre el gasto total en importaciones del producto y un índice deStone de precios del producto.Mi 1: Cantidad importada del producto en el período anterior procedente del país i.

De las doce ecuaciones de flujo, en ninguno de los modelos res-tringidos, considerados individualmente, se aceptan todas las hipóte-sis de Armington. Así, por ejemplo, en seis ecuaciones se retienenlos coeficientes de la variable precio correspondiente a oiros lugaresde origen, no cumpliéndose la hipótesis B•y=0 para todo i distinto dej. Sólo en el caso de las naranjas de invierno se aceptaría la hipótesis

75

^;= 1(impuesta conjuntamente para las tres ecuaciones), lo queimplicaría admitir la homotecia de los flujos comerciales con respec-to al gasto total en importaciones (véase tabla 4.9). No obstante, paraeste último bien se contrastó la tesis de igualdad de los parámetrosde la variable precio (I3;i = R^^ para todos los países i y j) y no resultóaceptada (tabla 4.9).

TABLA 4.9

Contrastación de las hipótesis de Armington

Test: -2^,-^xZrHo: Ri = 1 b' i

NARANJAS DE VERANO 38,80 > 21.0 rechazaNARANJAS DE INVIERNO 13,70 < 21.0 acepta*CLEMENTINAS 116,44 > 21.0 rechazaMANDARINAS 30,22 > 21.0 rechaza

* Se realiza un test de igualdad de las y; t= 3,28 > t12; por tanto se rechaza la hipó-tesis nula de igualdad de parámetros.

Estos resultados implican que el enfoque restrictivo de Anningtonno resulta apropiado para el análisis del comercio alemán de frutoscítricos, aunque algunos de sus supuestos pudieran ser ^ aceptados deforma individual en algún caso. ,

Algunos de los modelos estimados presentaron problemas de auto-correlación, especialmente el de naranjas de invierno. Esta presenciapodría interpretarse como evidencia de errores de especificación. Noobstante, las correcciones de autocorrelación realizadas no modificaronsensiblemente nuestras conclusiones ^.

68 Recientemente, YANC y Koo (1993) han publicado un intento de genera-lización del modelo de Armington que supera la restricción de homotecia.Queda para futuros desarrollos de la presente investigación el análisis compa-rativo de nuestro modelo, basado en el enfoque AIDS y la mencionada genera-lización.

69 Las variables del sistema (Xr) se sustituyen por sus transformaciones delprimer orden x^ - r X^_^, donde r es el parámetro de autocorrelación (véaseBERNDT y SAVIN, 1975).

76

4.9. ESTIMACIÓN DE LAS ECUACIONESDE PARTICIPACIÓN

Volviendo a la contrastación de las ecuaciones de participación ysituados de nuevo en el enfoque AIDS, una opción siempre deseable esla de plantear modelos multiecuacionales, a estimar mediante el méto-do SURE ("Seemingly unrelated regression equations"), que es apro-piado cuando puede existir correlación entre las perturbaciones de cadaecuación de participación.

Para cada bien se ha construido un sistema de tres ecuaciones departicipación cada uno, que en realidad se reduce a dos debido a que lacondición de aditividad permite la estimación automática de la terceraecuación. Hemos considerado siempre a España como país oferente,cuya posición en el mercado alemán es un objetivo fundamental denuestro análisis. La segunda ecuación representa el flujo comercial delprincipal competidor de España: como hicimos en el apartado 4.7,hemos tomado a Marruecos, en el caso de naranjas de invierno y cle-mentinas; a Sudáfrica, en el caso de las naranjas de verano, y a laregión compuesta por Marruecos e Israel, en el caso de las mandarinas.La tercera ecuación representa la posición competitiva de la regiónresidual "Resto del Mundo", cuya deiinición es, por supuesto, distintaen cada producto.

Aun cuando el método de SURE sea el más recomendable, e q elcaso de las naranjas (verano e invierno) nos encontramos con el proble-ma de que el mercado además está más fragmentado que en el caso delas mandarinas y clementinas, donde España y Marruecos ocupan unaposición de casi monopolio. El número de competidores representati-vos es de cinco, en las naranjas de invierno (además de España yMarruecos, se trata de Italia, Sudáfrica e Israel); y de siete, en lasnaranjas de verano (Italia, España, Marruecos, Israel, Sudáfrica,Brasil+Argentina y Chipre). En estos bienes, el número de países ofe-rentes es tan elevado que la estimación de un sistema completomediante el método SURE no ayudará mucho en el cálculo de las cuo-tas de los países proveedores más representativos, ya que se eliminarí-an totalmente los grados de libertad.

Por ello, en el caso de las naranjas se optó, además de la estima-ción SURE descrita anteriormente, por plantear un sistema de modelosbiecuacionales, uno para cada país. Ello, en realidad conduce, mediantela imposición "a priori" de la restricción de aditividad, al mismo núme-ro de modelos uniecuacionales, uno por país oferente. En los modelos

77

uniecuacionales, cada ecuación, una por país oferente, define un mini-sistema AIDS, de modo que habrá tantos sistemas como países sumi-nistradores consideremos 70. La aproximación lineal del índice de pre-cios AIDS posibilita el enfoque uniecuacional adoptado. En estoscasos, en lugaz de tomar como vaziables explicativas el logaritmo delos precios del producto importado de cada país, se toma el precio delpaís proveedor objeto de análisis y un índice de Stone de los precios deimportación del resto de países competidores, como un exponente delprecio de los sustitutos o complementarios.

Otro problema de la segunda etapa del modelo es el de la posibleendogeneidad de la variable dependiente "gasto total en importacio-nes", que puede ser función de los precios de importación. Para supe-rarlo se optó, en el mazco del modelo bietápico especificado anterior-mente, por introducir como váriable explicativa una variableinstrumental definida como el valor estimado del gasto total real enimportaciones registrado por la RFA, dado por la ecuación de la prime-ra etapa del modelo.

En resumen, en la segunda etapa del modelo se han estimadoveintidós ecuaciones, cuya distribución según productos ha sido lasiguiente: En el caso de las naranjas de verano, se han contrastado dosecuaciones independientes mediante el método SURE y ocho mediantemínimos cuadrados ordinarios (MCO). Para el grupo de productos pre-sentado bajo la denominación de "naranjas de invierno" se ha realizadootro tanto, es decir, mediante el uso de la estimación SURE se han con-trastado dos ecuaciones independientes y mediante MCO seis modelosuniecuacionales independientes, una por cada país oferente. En el casode las clementinas y las mandarinas, la estimación se ha abordado utili-zando únicamente el método de sistema de ecuaciones apazentementeincorrelacionadas, con lo que tenemos cuatro ecuaciones independien-tes más, dos por tipo de bien.

Los resultados de las estimaciones, con los contrastes estadísticoscorrespondientes, se recogen en las tablas 4.10 a 4.15. Para cada paísde origen se muestran los resultados del modelo general en el que seincluyen todas las variables explicativas de la segunda etapa (ecuación18 del capítulo 3). Junto a ellos, se muestran los parámetros estimadosdel modelo restringido, una vez eliminados los parámetros que no

'0 En los modelos uniecuacionales de naranjas, se ha añadido una región "restodel mundo" que recoge a los exportadores no considerados individualmente.

78

resultaban significativos a15 por 100. También se muestran los resulta-dos del test F de paso del modelo general al restringido y, en el caso, delas estimaciones SURE, del correspondiente test de la razón de verosi-militud. Según estos contrastes, en todos los casos, resultan admisibleslas simplificaciones sobre los parámetros realizadas. Por otro lado,nuestros resultados se basan en los modelos simplificados, con la ideade desprendernos de variables independientes redundantes sin renun-ciar apreciablemente a la capacidad predictiva ".

Aunque ya nos referiremos en el próximo capítulo a los resultadosde las estimaciones, cabe avanzaz que sólo en una de las ecuaciones departicipación se acepta la hipótesis de pazámetros de valor nulo para lavariable logaritmo de gasto real ln (E/P) y ln (E/P)-1. Es decir, los flu-jos comerciales no suelen ser homotéticos con respecto a las variacio-nes del gasto real. No obstante, en nueve de las ecuaciones, la restric-ción se acepta para la variable ln(E1P)_l, pero no paza dln(E/P)_t, loque implica homotecia a largo plazo, aunque no a corto.

En cuanto a la influencia de la variable precio y refiriéndonos alprecio del propio país cuyo flujo comercial se analiza, en doce ecuacio-nes se admite la hipótesis de que el coeficiente de la variable precio ysu retardada son nulos; y en cuatro más se admite que el coeficiente dela variable precio retardada es nula, aunque no lo sea su correspondien-te en diferencias. Ello significa que, en la mayoría de las ecuaciones deflujo comercial, el precio de importación no parece tener muchainfluencia en las cuotas de mercado de los países oferentes al mercadoalemán. Ello, desde luego, no quiere decir que el la demanda no res-ponda al precio, como veremos en el próximo capítulo, pero sí que sugrado de respuesta es limitado en estos productos.

Además de las variables incluidas en las estimaciones finales, se hacontrastado con anterioridad la introducción de variables ficticias(dummy) que pudieran recoger los cambios estructurales que se pudie-ran haber producido a lo largo del período analizado. En concreto, seintrodujo una variable ficticia que recogiera la influencia de la adhesiónde España y Portugal a la Comunidad Europea en 1986. En todos loscasos se ha rechazado la hipótesis de que un cambio estructural de estanaturaleza haya influido en el comportamiento de las importacionesalemanas de este tipo de cítricos, lo cual no resulta descabellado debido

" En definitiva, desprendemos de la "garbage" a la que hace referenciaGtuL[CttFS (1974), tan frecuente en los análisis de series temporales.

79

a que hasta finalizado el período estudiado, el sector de cítricos españolno resultó plenamente integrado en la Comunidad.

Por otro lado, el enfoque planteado en dos etapas requiere el cum-plimiento de las hipótesis de separabilidad débil entre cada producto yotros posibles productos que no se incluyen en la segunda etapa. Así,una de las consecuencias de la separabilidad entre grupos de productoes que las ecuaciones de participación en cada producto contienen úni-camente los precios de los flujos pertenecientes al mismo grupo.Aunque Winters (]984) propone un test exhaustivo de esta hipótesispara cada una de las ecuaciones de participación, no lo hemos conside-rado necesario debido a que, en la primera etapa del modelo, las varia-bles correspondientes al precio de los posibles productos sustitutivosno fueron retenidas en casi ninguno de los casos estudiados, excepto enmandarinas.

En cuanto a los posibles problemas de autocorrelación, como ya seha comentado en otro epígrafe de este capítulo, el test de Durbin-Watson no es aplicable en el caso en que aparezca como variable expli-cativa el retardo de la variable dependiente. Como sustituto de este tipode test se ha calculado la h de Durbin 7z, aunque sólo está definida enseis de las veintidós ecuaciones contrastadas, aparte de que su validezes sólo asintótica. De todas formas, la observación de los correlogra-mas no detectó problemas serios de correlación serial de primer ordenentre los residuos de las regresiones estimadas.

'Z h=(l.l/2cn (T/(1-Tv))12, donde d es el DuRBttv-WnTSOtv, T el número deobservaciones y v es el error estandard de la estimación del parámetro correspon-diente al desfase de la variable dependiente.

80

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Ó1

TABLA 4.11

Segunda etapa naranjas de verano. Estimación por SURE corto plazo

DSHI ESPAÑARESTO DEL

SUDAFRICA MUNDO

Variables gral. restr. gral. restr. gral. restr.

CONSTANTE 0,66 Q,63 Q,085 0,18 C(0,69) (0,90) (0,08) (0,26) 0,19

O1,NPI -0,065 Q,037 PRECK(-0,45) (0,25) 0,07

LNPI1 -0,035 -0,019 PRECKI(-0,24) (-0,14) 0,06

O1.NPK -0,089 -0,069 0,029 JSTONE(-1,02) (-3,89) (0,33) -0,24

LNPKI -0,47 -0,49 0,36 0,36 JSTONE(-3,38) (-7,11) (2,68) (6,13) -0,08

N.NPJ 0,22 0,24 0,013 LEPFIT(4,07) (32,34) (0,23) -0,02

LNP]I 0,38 0,41 -0,076 -0,09 LEPFITI(3,35) (7,28) (-0,71) (-3,24) 0,03

OI,N(E/P) 0,05 0,11 -0,031 -0,09 SHII(0,45) (2,27) (-0,26) (-1,86) -0,24

LN(E/P)1 -0,14 -0,13 0,13 0,12 SHKI(-1,47) (-1,97) (1,40) (1,95) -0,20

SHI1 -1,32 -1,24(-8,6) (-8,85)

SHKI -1,25 -1,2(-7,75) (7,81)

R^ 0,976 0,974 0,797 0,78D-W 2,30 2,62 2,43 2,65h DE DURBIN NO DEF. NO DEF.F F(4,4)= F(4,4)=^=7,6g<xgo,os 0,08 0,06

*Los datos entre paréntesis son las "t" de Student.Definición de las variables:Variables dependientes:^ SHI, 4SHKCONSTANTE: intercepto^L,NPI: diferencia entre precio corriente y retardado de EspañaLNPI1: precio retardado un periodo de España4LNPK: diferencia entre precio corriente y retardado de MarruecosLNPK1: precio retazdado un periodo de MarruecosOLNPJ: diferencia en[re precio con-iente y retardade del Resto del MundoLNPJ1: precio retazdado del resto del mundoOLN(E/P): diferencia entre el gasto total en importaciones corriente y retazdadoLN(E/P)1: gasto total en importaciones retardado un periodoSHI1: particpación de España en el total de importaciones alemanas retardada un períodoSHK 1: participación de Sudafrica en el mercado alemán retardada un período.

* Los resultados para el resto del mundo se presentan en niveles.

82

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83

TABLA 4.13

Segunda etapa naranjas de invierno. Estimación por SURE corto plazo

4SHI ESPAÑARESTO DEL

SUDAFRICA MUNDO'


CONSTANTE -1,24 -0,99 0,61 0,13 C(-3,12) (-2,98) (1,42) (I,II) 1,86

^L,NPI 0,17 0,18 -0,08 -0,08 PRECI(6,54) (8,53) (-3,17) (-5,72) -0,09

LNPI I Q I 1 0,11 -Q,07 -0,07 PRECI I(3,50) (4,29) (-2,32) (-3,5) 0,06

D[.NPK -0,08 -0,083 0,1 0,09 PRECK(-1Q7) (-11,01) (11,97) (14,3) -Q,OI

LNPKII -0,12 -0,11 0,11 0,10 PRECKI(-7,62) (-7,93) (6,8) (8,12) 0,02

^I.NP] 0,16 0,15 0,03 0,04 JSTONE(11,32) (14,46) (2,87) (3,52) -0,19

LNPJ1 0,01 0,01 JSTONEI(0,69) (1,00) 0,19

DI,N(E/P) 0,24 0,25 0,003 LEPFIT(9,49) (11,9) (0,13) -0,25

LN(E/P)1 0,10 0,083 -0,03 LEPFITI(3,07) (3,06) (0,81) 0,17

SHI1 -0,21 -0,13 SHII(-2,42) (-2,83) -Q87

SHKI -0,24 -0,17 SHKI(-2,61) (-2,4) -0,83

Rz 0,99 0,99 Q95 0,95D-W 2,02 1,96 2,71 2,63H DE DURBIN 0,1 I -8,3F F(3,4)= F(3,4)=^2,7<^o,os 0,37 0,08

Los datos entre paréntesis son las "t" de Student.Definición de las variables:Variables dependientes:4 SHI, OSHKCONSTANTE: interceptoN.NPI: diferencia entre precio corriente y retardado de EspañaLNPI1: precio retardado un periodo de España^L,NPK: diferencia entre precio corriente y retardado de MarruecosLNPKI: precio retardado un periodo de MarruecosOLNPJ: diferencia entre precio corriente y retardade del Resto del MundoLNPJ 1: precio retardado del resto del mundo^LN(E/P): diferencia entre el gasto total en importaciones corriente y retardadoLN(E/P)1: gasto total en importaciones retardado un periodoSHI1: particpación de España en el total de importaciones alemanas retardada un periodoSHKI: participación de Sudafrica en el mercado alemán retardada un período.* Los resultados pare el resto del mundo se presentan en diferencias.

84

TABLA 4.I4

Segunda etapa clementinas. Estimación por SURE corto plazo

OSHI ESPAÑARESTO DEL

SUDAFRICA MUNDO'


CONSTANTE -6,09 -3,31 5,62 3,07 C(-3,49) (-3,37) (3,08) (2,80) 1,24

HOMI -0,40 0,36(-1,22) (1,36)

HOMI1 -Q52 0,60(-1,14) (1,54)

HOMJ -0,02 -0,04(-0,10) (-0,19)

HOMJ 1 -0,16 -0,01(-0,41) (-0,22)

N.N(EIP) -0,26 0,12(-1,21) (0,69)

LN(E/P)I 0,57 0,33 -0,45 -0,25 LEPFITI(3,66) (3,59) (-3,07) (-2,78) -0,08

SHI1 -1,04 -0,77 SHII(-4,53) (-4,33) -0,23

SHJI -0,92 -0,66 SH]I(-3,97) (-3,60) -0,34

R^ 0,47 0,33 0,37 0,24D-W 1,99 1,73 2,17 2,07h DE DURBIN NO DEF. NO DEF.F F(5,6)= F(5,6)=1r8,36<Xtoo,os 0,297 0,269

Los datos entre paréntesis son las "t" de Student.Definición de las variables:Variables dependientes:^ SHI, ^SHKCONSTANTE: interceptoOL.NPI: diferencia entre precio corriente y retardado de EspañaLNPI1: precio retardado un periodo de España^LNPK: diferencia entre precio corriente y retardado de MarruecosLNPKI: precio retardado un periodo de MarruecosOI,NPJ: diferencia entre precio corriente y retardade del Resto del MundoLNPJ1: precio retardado del resto del mundo^LN(E/P): diferencia entre el gasto total en importaciones corriente y retardadoLN(E1P)1: gasto total en importaciones retardado un periodoSHI1: particpación de España en el total de importaciones alemanas retardada un periodoSHK1: participación de Sudafrica en el mercado alemán re[ardada un periodo.HOMI: LNPI - LNPKHOMI1: LNPI1 - LNPK1HOMJ: LNPJ - LNPKHOMJ 1: LNPJ 1- LNPK 1* La ecuación para el Resto del mundo se presenta en niveles.

85

TABLA 4.15

Segunda etapa mandarinas. Estimación por SURE corto plazo

^SHI ESPAÑARESTO DEL

MARRUECOS+ISRAEL MUNDO'


CONSTANTE -2,72 -0,83 -1,25 0,04 C(-2,66) (-4,85) (-3,60) -5,14 1,79

Î.NPI -0,13 -0,05 -0,04 LEPFTT(-2,35) (-2,18) (-1,88) 0,16

LNPI1 -0,31 0,01 LEPFITI(-3,54) -0,35 -0,27

D[.NPK -0,05 0,01 0,03 PRECII(-1,68) -0,68 -2,53 0,08

LNPK 1 0,05 -0,12 PRECJ 1-1,12 (-5,38) -0,07

OI.NPJ -0,01 -0,02 PRECK(-0,29) (-1,04) -0,03

LNPJI Q04 -0,02 PRECKI-1,5 (-1,96) -Q03

HOMI1 -0,19 0,06 SHKI(-7,56) -4,73 -I

HOMKI 0,13 -0,07 SHII

OI.N(E/P) 0,05-9,02

_0,12 (_0,^6)-0,38

LN(E/P)1 0,21 0,11 ( 0,05)(-6,74)

-3,94 -5,43 -4,01SHI1 -0,91

624-0,62

SHKI)(- . (-3,89)

0,03-0,27

R' 0,91 0,89 0,97 0,93D-W 2,07 2,59 2,46 1,76h DE DURBIlV NO DEF. NO DEF,F F(5,4)= F(5,4)=7^20,6<xioo^^ 0,17 1,6

Los da[os entre paréntesis son las "t" de Student.Definición de las variables:Variables dependientes:^ SHI, ^SHKCONSTANTE: interceptoOLNPI: diferencia entre precio corriente y retazdado de EspañaLNPI1: precio retardado un periodo de EspañaOLNPK: diferencia entre precô corriente y retardado de MarruecosLNPK 1: precio retardado un periodo de Martuecos4LNPJ: diferencia entre precô corriente y retardade del Resto del MundoLNPJ1: precio retardado del resto del mundo^LN(E/P): diferencia entre el gasto total en importaciones corriente y retardadoLN(E/P)1: gasto total en importaciones retardado un periodoSHIl : particpación de España en el total de importaciones alemanas retardada un períodoSHK1: participación de Sudafrica en el mercado alemán retardada un periodo.HOMI: LNPI - LNPK . HOMI1: LNPI1 - LNPK1 .HOMJ: LNPJ - LNPK . HOMJ1: LNPJ1 - LNPK1* La ecuación paza el Res[o del mundo se presenta en niveles.

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capÍtulo cuarto contrastación empírica de la demanda de ...€¦ · el proceso posterior de...

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