El modelo ya fue utilizado para simular el escenario de un choque externo equivalente a un 25% de la crisis post-Lehman Brothers para medir los efectos sobre el nivel de actividad, la inflación y la tasa de interés. El valor para la Argentina.

Por Gustavo Fiuma

En la última reunión del Comité de Política Monetaria del Banco Central de Brasil (Copom), en la que la tasa de interés de referencia Selic fue reducida en 50 puntos básicos, el Comité enfatizó, por primera vez, las simulaciones del modelo SAMBA en su decisión de política monetaria.

El modelo fue utilizado para simular el escenario alternativo de un choque externo equivalente a un 25% de la crisis post-Lehman Brothers, esto es, para medir cuales serían los efectos sobre el nivel de actividad, la inflación y la propia tasa de interés, además de otras variables.

En buena medida en base a ese escenario, más allá de la desaceleración de la actividad que se ha observado en los últimos meses en la economía brasileña, es que el Copom ha conducido su estrategia de \”ajustes moderados de la tasa de interés\”.

A raíz de esto es que los analistas se han zambullido un poco más en este nuevo modelo para vislumbrar los próximos pasos del ente monetario en su afán por no perder la batalla contra la inflación y sostener un tipo de cambio competitivo, lo que para los intereses argentinos ahora se ha transformado en una variable clave y en un tema de Estado.

Por eso resulta interesante conocer un poco más sobre esta \”nueva arma\” que la presidenta Dilma Rousseff, a través del Banco Central, tiene en su cartuchera para defenderse de la crisis internacional. Entender este modelo quizás ayude a los analistas locales a comprender mejor los cambios de las estrategias brasileñas y su probable impacto sobre la economía argentina.

Para empezar vale explicar que SAMBA es la sigla de \”Stochastic Analytical Model with a Bayesian Approach\”. El \”estocástico\” viene del hecho de que el modelo considera que existen algunos choques que alcanzan a la economía de forma sorpresiva y que no se sabe exactamente como se comportarán las variables en el futuro, pero sí trabaja con escenarios probables. El \”bayesiano\” refleja el método estadístico empleado, el más usado para estimar modelos de esta clase, a pesar de no ser el único.

El modelo SAMBA es semejante a otros usados por investigadores y bancos centrales, pero busca tener en cuenta particularidades de la economía brasileña. Es una adaptación de modelos del tipo DSGE o \”Dynamic Stochastic General Equilibrium\”, como se los conoce. Esta clase de modelos tiene una larga historia, con orígenes a finales de la década del \’70, desarrollados en la década del \’80 y en auge a comienzos de la  década actual.

El trabajo de los ganadores del premio Nobel de Economía de este año está por detrás del desarrollo de estos modelos. Diversos bancos centrales poseen un modelo (o más) del tipo DSGE, como en el caso del Reino Unido, Canadá, Chile, Perú, la Eurozona (Banco Central Europeo), Noruega, Suecia y Estados Unidos, además de instituciones multilaterales, como el FMI. Cada una de estas instituciones crea estructuras que considera que describen mejor sus economías.

Los DSGE son modelos macroeconómicos, es decir, tienen por objetivo de estudio a las variables como el PBI, el consumo de las familias, el gasto estatal, la inflación minorista, el tipo de cambio, etcétera. Estos son dinámicos, o sea, describen el comportamiento de la economía a largo plazo, y consideran el equilibrio general una vez que intentan capturar la reacción completa de la economía. Por ejemplo, si el tipo de cambio se deprecia debido a una crisis externa, la inflación sube y eso lleva a un aumento de la tasa de interés que, a su vez, resulta en alguna ligera apreciación del tipo de cambio. El objetivo es investigar el efecto total de esa cadena de reacciones.

Y a pesar de no estar en la sigla, tienen en cuenta que los agentes económicos poseen expectativas racionales, esto es, el comportamiento hoy de los consumidores o empresas depende de lo que ellos esperan para el futuro y esas previsiones están basadas en el entendimiento de cómo funciona la economía.

Para los amantes de estos modelos sus principales virtudes son: (1) están basados en microfundamentos, es decir, la forma como las decisiones de consumidores, empresas y gobiernos se toman es obtenida no postulando una regla arbitraria, sino a partir de una maximización de objetivos. De esta forma, les permitirán averiguar de forma adecuada los impactos de los cambios de la política económica; (2) tienen en cuenta que el comportamiento de los agentes hoy depende de lo que ellos esperan para el futuro y que esas expectativas son formadas racionalmente; (3) consiguen describir bien el comportamiento efectivamente observado de las economías.

Es por estas virtudes que una amplia mayoría de las tesis de doctorado en Economía y demás estudios académicos macroeconómicos utiliza, actualmente, estas herramientas.

Para los críticos, las principales deficiencias son: (1) la microfundamentación sería una falsa apariencia, una vez que existen varias hipótesis arbitrarias y que muchas veces es hecha una \”ingeniería al revés\” (se parte de la ecuación que describe un comportamiento que se observa en los datos económicos y entonces el investigador busca una teoría para microfundamentar eso); (2) la hipótesis de expectativas racionales es incorrecta; (3) a pesar de ser denominados dinámicos estos modelos consideran que la economía apenas se mueve por cuenta de choques. La principal pregunta que se quiere responder, porque las economías tienen subas y bajas, no puede ser respondida.

Parece más adecuado llamar a estos modelos de \”propagadores de choques\”, porque en el fondo es eso lo que consiguen responder. Sirven para averiguar cuáles pueden ser las consecuencias de una crisis externa, pero no son hechos para prever si una crisis va a ocurrir (claro que aún no hay modelo para eso).

Existen también los más críticos, que llegan al punto de considerar que los DGSE tienen buena parte de la culpa por la crisis de 2008. De todos modos, ciertamente llevará a otra crisis que el Banco Central de Brasil (BACEN) o cualquier otra entidad usen un DSGE. Es apenas un excelente instrumento para intentar la captura de cómo funciona la economía, hacer simulaciones de políticas alternativas y, con cuidado, hacer proyecciones.

Los modelos DSGE son particularmente adecuados para analizar ciclos de política monetaria. Es preciso señalar, con todo, que su desempeño no es muy superior a los modelos estructurales de pequeño tamaño (como los tradicionalmente empleados por el BACEN) o a los modelos de vectores autoregresivos (los llamados VAR\’s). Todavía existe una importante controversia académica y profesional sobre eso. De hecho, los bancos centrales acostumbran combinar todos esos modelos en sus evaluaciones. Además, es evidente, junto con muchos otros análisis cuantitativos y cualitativos.

El modelo SAMBA viene siendo desarrollado por el equipo del BACEN desde hace algunos años (en 2008 una versión ya había sido publicada). En un trabajo reciente muy bien desarrollado, publicado en abril de este año, fue presentada una versión bastante detallada del modelo, que inclusive permitió que algunos analistas la reprodujeran.

Éste trae cinco particularidades para adaptarlo a la economía brasileña: (1) una regla fiscal para describir la política de superávit primario; (2) tratamiento por separado de los precios administrados; (3) financiamiento externo del comercio exterior; (4) importación de bienes utilizados para la producción de bienes diferenciados; (5) grupo de los consumidores que consume toda la renta disponible (el objetivo es capturar el comportamiento del consumo de las franjas de renta baja).

El modelo utilizado para estimar los parámetros y realizar simulaciones se constituye por un conjunto de ecuaciones que describen los indicadores económicos en función de valores pasados y de la expectativa para las variables del modelo. Lo interesante de esta clase de modelos es que las expectativas son obtenidas dentro del propio modelo: básicamente la expectativa de los agentes debe ser tal que, salvo eventos inesperados, esta corresponda a la trayectoria que ocurrirá.

Existen diversas ecuaciones familiares a los modelos de pequeño tamaño tradicionalmente utilizados. El tipo de cambio sigue a la ecuación de la paridad para la tasa de interés (por ejemplo, la evolución del tipo de cambio depende del diferencial -\”spread\”- de tasas interna y externa); el riesgo-país es función de la volatilidad de la bolsa externa (o VIX) y del pasivo externo líquido; el consumo depende de la tasa real de interés ajustada por una variable proxy de \”spread\” de crédito; la inversión depende del retorno del capital; los salarios dependen de la productividad y de la inflación; la inflación corriente depende de la expectativa de inflación y de una medida de la brecha del PBI (el costo marginal de producción); los precios administrados dependen de la inflación pasada y del tipo de cambio; las exportaciones dependen del PBI global (aproximado por las importaciones mundiales); existe una regla de Taylor para la tasa de interés nominal (depende del desvío de la expectativa de inflación en relación a la meta y del crecimiento del PBI); el superávit primario depende de la meta de largo plazo y del nivel actual de la deuda (o sea, períodos de aumento de la deuda llevan a un aumento del primario).

Para finalizar, existe un conjunto de choques (variables aleatorias) que captura eventos no incorporados al modelo. En total, son 61 ecuaciones, 24 variables observables, diversas variables no-observables y 26 choques. Son 119 parámetros, 37 de los cuales son calibrados (su valor numérico es definido \”a priori\” en base a otros estudios de la literatura económica) y 82 son estimados.

El modelo permite responder a diferentes preguntas como, por ejemplo, cuál es el impacto sobre la trayectoria de crecimiento del consumo de un aumento de la tasa de interés o el impacto de una contracción del comercio mundial sobre el PBI doméstico. También sirve para hacer proyecciones y simulaciones en base a hipótesis sobre los choques que pueden alcanzar a la economía. Aunque no fue construido para anticipar una crisis externa, puede ser usado para, a partir de una hipótesis considerada, simular la reacción de la economía a posibles choques externos. Fue eso lo que el Copom hizo en su última reunión, definiendo como hipótesis que la crisis actual representaría un choque equivalente a 25% del choque post-Lehman (2008) para las variables externas y simulando su impacto sobre el PBI, la inflación, la tasa de interés, el tipo de cambio etc. Un ejemplo de un resultado del modelo es el impacto de una suba de la tasa de interés sobre el PBI y la inflación que, según estimaciones privadas, un incremento de un punto porcentual en la tasa Selic implica sobre el crecimiento trimestral del PBI una caída al cabo de tres trimestres de más de 1,1 puntos. O que el impacto de un aumento del VIX (volatilidad de Wall Street) de 10 puntos sobre el PBI brasileño es mucho menor y, al cabo de tres trimestres, es nula.

Claro que hay algunas limitaciones en estos análisis, como el hecho de que Brasil dispone de una serie bastante corta de datos, solamente desde 1999, para estimar un modelo bastante complejo. Pero al margen de esto, es posible considerar diferentes niveles para la tasa de interés neutra (que no es estimada en el modelo, debiendo ser establecida \”a priori\”). La ecuación de paridad de tasas para describir el comportamiento del tipo de cambio también tiene reconocida una baja capacidad predictiva. Naturalmente, es posible que el BACEN ya haya realizado modificaciones en relación a la última versión publicada del modelo. En rigor, los modelos DSGE también no pueden ser usados para simular choques muy grandes, pues consideran que la economía está en torno de un nivel de crecimiento \”normal\”.

Para los analistas el modelo SAMBA es un gran instrumento adicional para el análisis de la política monetaria, un desarrollo que coloca al BACEN en la frontera de la tecnología usada por otras entidades colegas y que permite mayor flexibilidad en las evaluaciones cuantitativas en relación a los modelos tradicionales. Sin embargo, advierten que esto no significa el abandono de los modelos tradicionales y, más importante aún, de la evaluación cuantitativa y cualitativa de un amplio conjunto de variables y escenarios para la conducción de la política monetaria.