Introducción

El término denominado como “reservas internacionales”, es un compuesto de varios elementos económicos y financieros, principalmente en forma de reservas en moneda extranjera, activos valuados en moneda extranjera, reservas de oro y derechos especiales de giro que son gestionados por los Bancos Centrales de cada nación según el Fondo Monetario Internacional (FMI). A nivel global y de manera general, la importancia de las mismas, de acuerdo al Foro Económico Mundial, radica en su capacidad de mantener el valor y la capacidad adquisitiva de la moneda local, usualmente para mantener el tipo de cambio a un nivel inferior a monedas consideradas “estables” o “fuertes” como el dólar o el euro con el objetivo de abaratar las exportaciones de los países que adoptan estas medidas. Más aún, pueden mantener la competitividad de las empresas locales al garantizar liquidez en caso de crisis.

A nivel de Latino América, En lo que va del año, todos los países de Sudamérica registraron caídas en sus Reservas Internacionales Netas (RIN) con relación a su PIB. De acuerdo a los periódicos esto pudo ser causa de los efectos adversos de la pandemia según cifras de los bancos centrales regionales. Otras fuentes concluyen que la situación actual de las reservas internacionales en la región se rige de acuerdo a las expectativas de un periodo de recesión de las economías sudamericanas, lo que obligaría a estos países a buscar aumentar sus niveles de reservas internacionales, para protegerse de posibles choques externos. Independientemente de la futura tendencia macroeconómica regional, las medidas que se adoptaron varían considerablemente de un país a otro, debido a que cada país se encuentra en circunstancias diferentes.

Para Bolivia, el caso de las reservas internacionales es particular, ya que esta investigación se centra en un punto de aparente escasez de las mismas, el país siempre ha dependido de las divisas extranjeras para la importación de los recursos y activos necesarios para la estabilidad de su economía y de su sistema financiero, además del financiamiento necesario para mantener los subsidios de los combustibles. La tendencia en los últimos años muestra que a partir del 2014 el nivel de las reservas bolivianas sigue una tendencia de reducción que no muestra signos de cambio.

Ante esta situación, se considera necesario indagar las causas de esta tendencia en el nivel de reservas internacionales bolivianas, para así poder contribuir con información pertinente que pueda coadyuvar a la toma informada de decisiones en cuanto a las futuras medidas que se implementarán para regular la situación.

1. Revisión de literatura

El material relevante en cuanto al concepto de las reservas internacionales es muy variado y está repartido en una amplia gama de estudios e investigaciones a nivel nacional e internacional, debido a su naturaleza; la racionalidad de una buena administración de las reservas internacionales está dividida también en enfoques alineados a varias escuelas de pensamiento económico con puntos de vista distintos.

Entre estos estudios encontramos a los autores Aizenman y Lee, que argumenta que las razones por las cuales los países acumulan reservas pueden ser por motivos de precaución o mercantilistas.

En el primer caso, los países prefieren tener liquidez en moneda extranjera, invirtiendo sus reservas en activos líquidos, puesto que, en caso de emergencia, las pueden necesitar con rapidez. Incluso sin tener problemas de financiamiento de largo plazo, pueden enfrentar dificultades de liquidez, por lo que es necesario disponer de reservas, buscando minimizar los riesgos de una crisis en la balanza de pagos ^{(Aizenman, Lee, 2005, P. 6)}.

Sobre el segundo motivo, el mercantilista, las economías pequeñas y abiertas enfatizan en la importancia de evitar desviaciones muy agudas de sus tipos de cambio. Sobre el segundo motivo, el mercantilista, las economías pequeñas y abiertas enfatizan en la importancia de evitar desviaciones muy agudas de sus tipos de cambio ^{(Aizenman, Lee, 2005, P.7)}.

Otros estudios se han enfocado también en situaciones en las que las reservas internacionales se encuentran escasas, circunstancia en la que cobra importancia otro concepto importante, la “demanda agregada”, que es un indicador económico que consiste en una combinación de las variables de:

C = Consumo

I = Inversiones

G = Gasto Público

X = Exportaciones

M = Importaciones

Esta es una idea que apareció por primera vez en 1936 gracias a las investigaciones del economista John Maynard Keynes (1936), y que ha ocasionado varios estudios más, entre los más relevantes para la ocasión se encuentran aquellos que tratan con la temática de una reducción importante en los niveles de la demanda agregada en un país.

Según ^{Santaella (2023)} La reducción de la DA puede generar graves consecuencias económicas, Este tipo de colapso es una situación que se puede generar debido a fallas en todos los factores económicos que juegan un papel determinante dentro de la demanda agregada.

Cuando se genera un colapso en la demanda agregada, se producen, además, una serie de daños notables. Por ejemplo, la inversión del país se detiene, tanto en el sector público, como privado. Lo que genera un estancamiento en la oferta de empleos para los ciudadanos. Al suceder esto se genera una caída aún mayor en la demanda agregada por lo que se crea un círculo vicioso. Este círculo vicioso puede dar pie a una depresión económica. Una vez que se llega a ese punto la nación ha tocado fondo, económicamente hablando. En circunstancias similares a esta, podemos referirnos a la teoría keynesiana en busca de guías para revertir la situación mediante la intervención gubernamental.

El último concepto relevante antes de la metodología propia es el del Banco Central, específicamente el Banco Central de Bolivia (BCB). Según ^{Heakal (2023)}, Los bancos centrales suelen ser catalogados con la denominación de “prestamista de último recurso”, ya que una de sus principales funciones es la de proveer a la economía nacional con fondos en caso de falta de liquidez en los bancos comerciales.

Sin embargo, las funciones más importantes que desempeña son las de controlar la política monetaria del país. Es decir, se encarga de regular las tasas de interés para controlar los niveles de inflación y estabilizar el crecimiento económico. La organización Santander (2023) también defiende el papel de los bancos centrales en la supervisión del mercado interbancario, para asegurar que las diferentes leyes financieras sean respetadas al monitorear el uso correcto de los sistemas de pago nacionales; y en la producción de estudios y reportes (de gran utilidad para los gobiernos o entidades privadas).

2. Metodología

La metodología de la investigación consiste en un análisis estadístico de correlación múltiple para analizar la relación entre las variables de la demanda agregada boliviana (variables dependientes) y el nivel de las reservas internacionales netas (variable independiente) en el periodo de estudio (1980-2021) ya que los datos que lo comprenden eran comprobables y de conocimiento público al momento de realizar la investigación. El uso del modelo de regresión múltiple propuesto debe resultar en una ecuación de la forma Y ≈ β0 + β1x + β2x2 + ··· + βkxk mediante el uso de las variables ya mencionadas. La veracidad y significancia de la regresión deben comprobarse mediante coeficientes utilizados para describir las relaciones entre las variables, comúnmente denominados “correlaciones” o “coeficientes de correlación”. Para esta investigación en particular, es conveniente considerar los siguientes estadísticos descriptivos y de correlación:

la correlación múltiple es el coeficiente que medirá la intensidad en una escala de -1 a 1 entre la variable dependiente y las variables independientes. Mientras más alta sea, mejor se adecua el modelo al fenómeno que se pretende analizar ^{(Salmerón,2012)}.

Es útil para representar qué proporción de varianza de la variable dependiente (RIN) puede demostrarse por las variables independientes. En otras palabras, el coeficiente de correlación ayuda a explicar la fortaleza de la relación, mientras que el r2 responderá a cómo el grado de la varianza de una variable explica la varianza de otra variable analizada junto con esta ^(BYJU,2024).

Si bien el estadístico del R2 es el más utilizado, consta de desventajas importantes, especialmente en el caso de emplear el modelo de regresión lineal múltiple debido al problema de la utilización de una mayor cantidad de variables independientes. Esto puede ocasionar un incremento engañoso en el coeficiente del R2, cuya naturaleza hace que aumente a medida que más variables sean agregadas al modelo.

Para solucionar este problema, el estadístico R2 ajustado se adecúa a un modelo con varias variables independientes, ya que su valor disminuye cuando una variable no incrementa la fiabilidad del modelo de forma adecuada ^{(Frost, 2017)}.

La heterocedasticidad se refiere a un desafío común en los modelos de regresión lineal, donde las variaciones en los errores o perturbaciones no se mantienen constantes a lo largo de todas las observaciones en la muestra. En otras palabras, los modelos de regresión manifiestan heterocedasticidad cuando la información utilizada sea heterogénea y con varianzas diferentes. De esta manera, si la varianza de los errores es permanente, se confirma la heterocedasticidad y que la muestra que se ha utilizado en el estudio es demasiado homogénea como para dar resultados satisfactorios a la investigación ^{(Romero,2024)}.

La prueba de Breusch-Pagan es una herramienta crucial para detectar la heteroscedasticidad, una condición en la cual la variabilidad de una variable es desigual a lo largo del rango de valores de otra variable que la predice. Nombrada en honor a Trevor Breusch y Adrian Pagan, quienes la presentaron en su artículo de 1979 titulado “A Simple Test for Heteroskedasticity and Random Coefficient Variation”, esta prueba se ha establecido como un elemento esencial en el análisis econométrico, especialmente en los modelos de regresión.

Para efectuar la prueba lo más sencillo es realizar una regresión de los errores al cuadrado frente a las variables explicativas. Si los datos son homoscedásticos, el coeficiente de determinación R² debería ser igual a 0. Si no se rechaza la hipótesis nula (H0), podemos concluir que la heteroscedasticidad, si está presente, no sigue la forma funcional utilizada ^{(Valtule, 2024)}.

La estadística de Durbin-Watson se emplea para examinar la presencia de autocorrelación en modelos de regresión. La autocorrelación se refiere a la correlación entre los errores en un modelo de regresión, manifestándose cuando los residuos del modelo no son independientes entre sí. La estadística de Durbin-Watson es una medida de prueba que oscila entre 0 y 4, donde un valor de 2 indica ausencia de autocorrelación. Valores por debajo de 2 sugieren autocorrelación positiva, mientras que valores por encima de 2 indican autocorrelación negativa ^{(FasterCapital, 2024)}.

Cada elemento anterior es necesario para llegar a las conclusiones finales. Es decir, las interpretaciones de la ecuación de la regresión y de aquellos estadísticos que probarán que el modelo es fiable. A continuación, se expondrán 2 tablas con la información relevante para el análisis de regresión, conteniendo la demanda agregada boliviana y el nivel de reservas internacionales netas en el periodo de estudio.

3. Resultados de la investigación

Para llevar a cabo el análisis de las variables de la demanda agregada y las reservas internacionales netas, se utilizó el software estadístico SPSS debido a su especialización en operaciones de índole estadística y por su capacidad de cálculo de los parámetros previamente mencionados para tener una idea más clara de los resultados.

Modelo de Regresión Múltiple

Debido a que el modelo de regresión múltiple está diseñado para determinar las relaciones estadísticas entre una variable dependiente y varias variables independientes, es especialmente útil para una investigación de esta naturaleza, ya que el modelo podrá calcular estas tomando en cuenta la información obtenida referente a la demanda agregada y a las reservas internacionales netas, especificadas en el capítulo anterior.

Coeficiente de Correlación Múltiple

En este caso, los elementos de correlación múltiple demostrarán el grado de relación que tendrán las reservas internacionales y las demás variables independientes en una escala de -1 a 1 según la siguiente tabla:

Como puede apreciarse, la correlación más alta es la de las exportaciones (89,1%), seguido de las importaciones (87,9%), el consumo de la población (80,3%), las inversiones privadas (80,1%) y finalmente el gasto público (75,6%).

Estadístico “R”

En primer lugar, se debe considerar a “R” como una medición de la calidad de la predicción de la variable dependiente. Es decir, de las reservas internacionales netas ^{(Laerd, 2018)}. Un nivel de 0.924 para “R” indicará un nivel satisfactorio de calidad de predicción estadística.

R²

A diferencia del estadístico “R” el R cuadrado se diferencia de este último explica la variabilidad del modelo en términos porcentuales. En otras palabras, indicará el grado en que la variabilidad observada en las variables puede ser explicadas por el modelo estadístico, cuanto más aproximado sea a 1, más exacto será ^{(Taylor, 2024)}.

En este caso, el modelo demuestra tener un coeficiente R² de 0.854, lo cual demuestra que las variaciones entre los elementos que componen la demanda agregada, pueden ser explicados en un 85.4% por los movimientos de la variable dependiente, las reservas internacionales netas.

R² Ajustado

El R² ajustado, como su nombre lo indica; es una corrección del R² en modelos lineales. Agregar variables independientes a un modelo de esta naturaleza hará que el coeficiente “R²” incremente incluso si la variable independiente no es significativa, el coeficiente “R²” no puede disminuir a diferencia del R² ajustado, que solo podrá incrementar si las mismas variables independientes son lo suficientemente significativa como para afectar a la variable dependiente. En las circunstancias de la investigación, es más conveniente tomar en cuenta el R² ajustado para probar la efectividad del modelo debido a que se utilizan variables independientes significativas para el modelo de regresión ^{(Bhalla, 2014)}

Según el resumen, el R² ajustado tiene un valor de 0.833, de 83.3%. Este resultado ajustado demuestra que el R² original, siendo mayor que su ajuste (el R² original tiene un valor de 0.854); demuestran la existencia de un sesgo que ha sido corregido por el ajuste estadístico. Aun así, un R² ajustado de 0.833 sigue siendo significativo para explicar el modelo.

Prueba de Heterocedasticidad

En el modelo resultante del software SPSS, las pruebas de heterocedasticidad deben realizarse a partir de pruebas estadísticas y gráficas para evaluar correctamente el fenómeno y determinar la ausencia o la presencia de heterocedasticidad en la regresión. Es decir, probar que la dispersión de errores de la varianza del modelo sea constante.

La forma del gráfico en forma de abanico demuestra que el modelo presenta evidencia de heterocedasticidad. La prueba de Breusch Pagan obtuvo un resultado en el P-Valor de 0.049 frente al P valor de 0.05. Por lo tanto, se puede rechazar la hipótesis nula por muy poco, demostrando que hay suficiente evidencia para afirmar que existe heterocedasticidad en el modelo.

Prueba de Significación Conjunta “F”

La prueba F de significancia global en regresión se utiliza para determinar si su modelo de regresión lineal ajusta mejor un conjunto de datos en comparación con un modelo que no incluye variables predictoras. Consta de 2 opciones de hipótesis para su evaluación:

Aceptar la hipótesis alternativa del modelo implica que el modelo de regresión es más adecuado que aquel en el que no existan variables predictoras y que es representado por la hipótesis nula H₀. Sólo se aceptará la hipótesis alternativa si el valor “p” del análisis de varianza del modelo es menor que el nivel de significancia “f” ^{(Bobbit, 2019)}.

Como puede apreciarse, el p valor de la columna “sig.” Por “significancia” es menor que el valor f (41.967). Por lo tanto, se puede asumir que este modelo de regresión múltiple se ajusta mejor al fenómeno estudiado que otro modelo sin los predictores que conforman la demanda agregada: Exportaciones, importaciones, gasto gobierno, inversiones y gasto hogares.

Coeficiente Durbin Watson

Como ya se vio en la sección anterior, el estadístico de Durbin-Watson (DW) es una prueba que verifica la autocorrelación en los residuos de un modelo estadístico o de regresión. Este estadístico siempre tendrá un valor entre 0 y 4. Un valor de 2.0 sugiere que no hay autocorrelación en los residuos del modelo. Los valores menores a 2 indican autocorrelación positiva, mientras que los valores entre 2 y 4 indican autocorrelación negativa ^{(Kenton, 2023)}.

En el software SPSS, el estadístico de Durbin-Watson está incluido en el resumen del modelo:

Debido a que el estadístico tiene un valor cercano a 0 de 0.617, se asume una correlación positiva en los residuos del modelo de regresión múltiple. Esta circunstancia podría sesgar la interpretación del modelo, por lo que será necesario remover la multicolinealidad entre las variables de manera que el estadístico tenga un valor más adecuado en el rango de 1.5 a 2.5.

Correlaciones de las variables del Modelo

Una vez concluida la interpretación de los estadísticos descriptivos, corresponde tratar con la relación entre las variables para continuar con la investigación. Esto se hará para complementar el significado de cada uno de los parámetros previo a realizar el análisis económico, que aplicado a esta investigación; consistirá en relacionar los parámetros que conforman la demanda agregada, sus resultados en el modelo y la manera en que distintas teorías económicas pueden explicar su comportamiento.

Como ocurre en todo modelo de regresión múltiple, debe realizarse una tabla que indique el nivel de correlación (expresado en forma de porcentaje o de 0 a 1) entre la variable dependiente y las variables independientes. En este caso en particular, la tabla muestra las correlaciones entre las reservas internacionales y cada uno de los componentes de la ecuación de la demanda agregada como las variables independientes, resultando en la siguiente tabla:

La ecuación del modelo de regresión múltiple

De acuerdo a los resultados del modelo de regresión, la ecuación debe formularse según los coeficientes no estandarizados y de la siguiente manera:

ReservasInternacionales=25.250.062+0.34*G−0.29*C+0.38*I+0.42*X+0.004*M

La fórmula contiene todos los elementos de la demanda agregada y podrá predecir los movimientos de las reservas internacionales al introducir los valores correspondientes a las variables de la fórmula.

Análisis de las Correlaciones

Una vez calculada la ecuación de regresión múltiple, es necesario brindar un análisis de las correlaciones de manera directa, con el objetivo de identificar patrones o tendencias que puedan explicar las causas del declive del nivel de reservas internacionales netas de Bolivia.

Parámetro de la variable Gasto de Gobierno (G)

Este parámetro tiene un signo positivo en el modelo ya que, según la teoría keynesiana, el gobierno puede invertir en políticas fiscales para incrementar la demanda agregada. Sin embargo, esto puede desmentirse por el sesgo de heterocedasticidad que puede resultar en conclusiones erróneas. Para visualizar el verdadero fenómeno del efecto del gasto público en las reservas internacionales es conveniente referenciar la siguiente figura:

Como puede observarse, el gasto público ha experimentado un incremento importante a partir del año 2005 y siguió en aumento hasta el 2021. Sin embargo, el nivel de reservas experimentó un incremento paulatino sólo hasta el año 2015, para verse reducido posteriormente, situación que desmentiría la correlación positiva del modelo de regresión múltiple, la relación más adecuada a la realidad actual está en el periodo 2015-2021.

En esta regresión, y con un coeficiente r cuadrado de 83%, se observa una relación indirecta con un coeficiente de relación de -95%. Es decir, que el deterioro de las reservas puede explicarse en su mayoría por el excesivo gasto público actual, pero no quiere decir que el elemento G de la demanda agregada sea siempre nocivo para la economía, ya que el aumento del gasto público a partir del 2005 resultó en un incremento de las RIN hasta el 2015, apoyado por una balanza comercial positiva y los altos precios de las exportaciones bolivianas en materia de hidrocarburos.

4.4.1.2 Parámetro de la variable Gasto Hogares (C)

En cuanto a este parámetro, el gasto de los hogares representa el consumo, conocido por estar estrechamente relacionado con un aumento en la demanda agregada. En cuanto a las reservas internacionales, estas experimentarán una disminución debido a que el consumo genera gastos que suelen ser en forma de moneda extranjera debido a la gran dependencia de los países como Bolivia de bienes importados en el extranjero. Sin embargo, la gráfica muestra una gran dispersión en los errores que causan un r cuadrado significativamente bajo, por lo que podría decirse que el consumo no tiene una estrecha relación con los movimientos de las RIN.

Parámetro de la variable Inversiones (I)

Las inversiones representan todas aquellas inversiones de las empresas destinadas a incrementar su capacidad productiva y a apoyar aquello que producen. En otras palabras, las inversiones pueden referirse al capital utilizado para financiar activos, equipamiento, materia prima, etc. Exceptuando bienes no terminados ^{(Kenton, 2023)}.

En el modelo, su relación con las reservas internacionales es directa ya que una mayor producción de las empresas significa un aumento en la actividad comercial internacional, lo cual tiene la capacidad de aumentar el nivel de reservas ^{(Pettinger, 2017)}.

De manera individual, sin embargo, se observa una nula relación entre este parámetro y las reservas internacionales. Dando por hecho que las inversiones no serán el vehículo adecuado para implementar políticas correctivas frente a la escasez de reservas.

4.4.1.4 Parámetro de la variable Exportaciones (X)

Las exportaciones tienen una relación directa con el nivel de reservas internacionales de un país. Debido a que uno de sus principales usos es el de proveer una cobertura contra la devaluación monetaria, las economías optarán por aumentar sus exportaciones para inyectar mayores cantidades de moneda extranjera en sus sistemas financieros. En este contexto, se puede afirmar que mientras mayores sean las exportaciones de un país hacia el extranjero, mayores serán las reservas internacionales en la economía, siempre y cuando no exista un déficit en la balanza comercial.

En el gráfico de relación individual, si bien en el periodo de estudio total la relación es directa en cierta magnitud, en el último cuartil no hay razón aparente para afirmar que en el caso boliviano las exportaciones sean determinantes en el nivel de reservas. Teóricamente las exportaciones son la manera principal en la que un país obtiene reservas internacionales, las cifras estables y de poco crecimiento en las exportaciones demostrarían un deterioro en la demanda de producto bolivianos en el exterior, aunque en el modelo original esta variable sea la que tuvo mayor correlación con respecto a las RIN. En todo caso, también se observa un r cuadrado de 79% utilizando todos los periodos de estudio, por lo que la implementación de políticas que fortalezcan el sector exportador será la vía de acción más coherente como salida de la crisis.

4.4.1.5 Parámetro de la variable Importaciones (I)

En el modelo utilizado para la investigación, la relación entre las reservas internacionales netas y las importaciones es positiva. Generalmente, una balanza comercial negativa se traduce en una menor cantidad de reservas internacionales, ya que estas se utilizan para cubrir el exceso de importaciones resultante. El hecho de que en el modelo la relación sea directa se debe a los registros positivos de la balanza comercial en el periodo de investigación, especialmente en el periodo 2004 - 2014, con un exceso importante de saldo que se ha transmitido al modelo de regresión múltiple.

En la relación individual, se observa poca significancia entre las fluctuaciones de las RIN y las importaciones en el último cuartil, con un r cuadrado de apenas 0.28 El déficit de la balanza comercial de los últimos años pudo haber estancado las importaciones.

Conclusiones

Para finalizar, concluiremos en que el modelo revela las correlaciones entre las variables que conforman la demanda agregada y la fluctuación de las reservas internacionales netas (RIN). Además, se consideró oportuno dividir los datos del periodo 1980-2021 en cuartiles para poder hacer un análisis más detallado y acorde a la realidad, especialmente en el último periodo, con resultados que demuestran que la mayor incidencia en las reservas se da en las variables de exportación y gasto público.

Los patrones y correlaciones más relevantes son los de las variables de las exportaciones y el gasto público. En cuanto a las exportaciones, el modelo de regresión completo del periodo 1980-2021 resulta en una correlación estadísticamente significativa de las exportaciones de casi el 90% dando razón a muchas de los principios económicos que se han citado en el trabajo.

Sin embargo, la regresión de la variable de gasto público resulta positiva en el modelo de regresión del periodo 1980-2021 (consecuencia de los sesgos de multicolinealidad y heterocedasticidad), circunstancia que ha sido resuelta mediante la división por cuartiles; como resultado, la variable de gasto público experimenta una caída lo suficientemente pronunciada en el cuartil 2015-2021 como para tener un coeficiente de correlación de -95% con un coeficiente r cuadrado de más del 80%, verificando la gran incidencia que ha tenido el excesivo gasto público de las últimas gestiones en la paulatina disminución de las reservas.

Ante esta coyuntura difícil, las medidas más adecuadas según las variables más relevantes avaladas por el modelo de regresión deben lidiar con el gasto público y promover las exportaciones para el ingreso de divisas que permitirán engrosar las reservas internacionales. Será necesaria la implementación de una política de austeridad, con el objetivo de reducir el gasto público cuanto sea posible. Además, se recomienda también esfuerzos y otras acciones para fortalecer la balanza comercial a largo plazo.