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“AÑO DEL CENTENARIO DE MACHU PICCHU PARA EL MUNDO”

UNIVERSIDAD NACIONAL DE PIURA

FACULTAD DE ECONOMÍA

“ESTIMACIÓN DE LA DEMANDA POR DINERO. Serie Trimestral 2000: I 2010: IV”

CURSO : TEORÍA MONETARIA

DOCENTE : Econ. JOSÉ ORDINOLA BOYER

ALUMNO : VIERA NIMA LUIS ALBERTO

PIURA – PERU2011

ESTIMACIÓN DE LA DEMANDA POR DINERO: Serie Trimestral 2000: I 2010: IV

ESQUEMA DE CONTENIDO.

1.- Introducción.

2.- Marco teórico.

3.- Análisis de la información.

4.- Estimación del modelo.

5.- Análisis de resultados.

6.- Conclusiones.

7.- Bibliografía.

2


1.- INTRODUCCIÓN.

En la presente investigación tiene por objetivo realizar un estudio econométrico donde

tendremos en cuenta como variable dependiente a la demanda por dinero, y como

variables independientes la inflación, el PBI, y la tasa de interés nominal, tratada a una

serie trimestral que abarca que un periodo que parte desde 2000: 01 hasta 2010: 04.

Con un total de 44 observaciones Sin embargo lo importante es saber que hay detrás

de la demanda por dinero, por ello es importante realizar el presente estudio.

A manera de introducción tenemos que todos los individuos necesitan dinero para

realizar diferentes actividades como la compra de bienes y servicios, sin embargo para

llevar a cabo esta transacción necesitan tener dinero, pero veces con el avance

tecnológico muchos personas no cargan mucho efectivo en su bolsillo pero si tienen

tarjetas de creidito o debito que permiten convertirlo rápidamente en efectivo.

Pero no solamente los individuo utilizan dinero para el motivo transacción según

Keynes, también se utiliza para la especulación, que se refiere básicamente a la tasa

de interés al que está expuesto dicho activo.

Vale mencionar que la versión más simple que conocemos de la demanda por dinero

es la teoría cuantitativa del dinero, postula que la demanda por dinero real (M/P) es

una fracción constante del producto. Si bien sabemos que los individuos necesitan

demandar dinero por diferentes motivos, el más importante es el de realizar

transacción, cuanto más liquido es el dinero es mejor para realizar cualquier actividad

Así tenemos por ejemplo que en chile estimar una función de dinero es un ejercicio

eficaz por varios motivos, en primer lugar, una buena estimación de la demanda de

dinero es importante en un banco central, porque asegura una mejor administración de

la liquidez de la economía, de tal forma que sea coherente con la política monetaria1

2.- MARCO TEÓRICO.

1 Jorge Restrepo L. “Demanda de dinero para transacciones en chile. Vol. 5, Nº3 2002”

3


En el presente capítulo trataremos de realizar una revisión empírica sobre estudios

que se han realizado teniendo en cuenta la demanda por dinero en diferentes países.

Pero antes de ello vale hacer una clara definición lo que es en si la demanda por

dinero.

Según Keynes (1993, cap.18) la demanda por dinero consiste en identificar y

posteriormente, modelar tres motivos que inducen a los individuos a mantener saldos

monetarios: La realización de transacciones que se deriva de la necesidad que tiene

los individuos de cubrir la brecha que se produce entre los ingresos generados y los

gastos planeados, la precaución frente a eventos impredecibles se enfatiza en el

deseo de las personas de mantener dinero para hacer frente a gastos no planeados o

inesperados y por último la especulación financiera este motivo recoge el efecto de

la incertidumbre acerca de la evolución de las variables macroeconómicas sobre las

tendencias del dinero2.

Un concepto relacionado con la demanda de dinero es la velocidad y está definida

como una medida de circulación del dinero en la economía. Este concepto viene de la

Teoría Cuantitativa del Dinero, la cual fue desarrollada bajo el marco de equilibrio

clásico y surgieron dos expresiones equivalentes. La primera se denomino “ecuación

de cambio” y está asociada a Fisher (1991) y la segunda se denomino “Aproximación

de Cambridge” desarrollada por Pigou (1917)3

Así también tenemos al modelo de inventarios de Boumol4, es un modelo muy

tradicional sobre la demanda de dinero, que nos ayudara a entender a profundidad

que es lo que hay detrás de esta función. El modelo comienza su análisis poniendo un

ejemplo muy sencillo de la realidad, supone que el dinero lo demanda el publico el cual

recibe un pago mensual directamente en su cuenta de ahorro en el banco Y. este

activo financiero recibe un monto nominal por i, cada vez que el individuo mueve

realiza algún retiro incurre en un costo Z, suponiendo que el individuo realiza n retiros

por una cierta cantidad R, cada vez que este operación el monto deja de percibir

i . Y2n

Por lo que el costo total de demandar dinero seria

CT=n∗Z+i Y2n

Donde realizando

las operación pertinentes y derivando con respecto a N ya que lo que queremos es 2Mies y Soto. Demanda por dinero: teoría, evidencia y resultados pg. 83 Extraído de Sandra Patricia Rondero Jaramillo: tesis estimación de la demanda de dinero. Análisis para el caso colombiano (1994-2006) pg.9 4 Extraído del libro de Gregorio Pág. 350

4


minimizar el número de veces que vamos a retirar dinero y la ecuación queda

expresado de la siguiente ,manera:

M d=P√ zy2i Por lo que esta demanda cumple con la propiedad de que no tiene

ilusión monetaria, que significa que para el público no es lo mismo que baje M, a que

suba P.

Cuando hablamos de la demanda de dinero nos referimos fundamentalmente a la

demanda de saldos reales. La que a su vez implica que los agentes económicos

posean dinero por su poder adquisitivo y no por las cantidades. Así también tenemos

que la demanda de dinero dependerá de los retornos esperados por otros activos; la

riqueza, al obtener ingresos extras puede causar un incremento moderado en la

demanda de dinero. En otro escenario tenemos que la liquidez de otros activos tiene

un relación inversa con la demanda de dinero, ya que entre más liquidas sean otras

inversiones, menor será la necesidad de mantener dinero.

Así tenemos a Velásquez y Zuluaga (2005) Toman como idea principal la posible

presencia de economías de escala en la demanda de dinero para las firmas

colombianas, utilizando diferentes especificaciones de modelos ya sean dinámicos y

estáticos de datos de panel, dado que el costo de manejar efectivo difiere a través de

los agentes económicos de acuerdo a su sofisticación financiera, al costo de

oportunidad de no tener liquidez y a la dificultad para accederlo al mercado de

capitales. Las variables que se utilizaron en el modelo fueron. Como variables

independientes el dinero, construida con la suma de bancos, remesas en tránsito,

cuentas de ahorro y fondos. Para la producción se utilizo como Proxy los ingresos

operacionales.

Soto y Tapia (2000), chile. Plasmaron una estimación de la demanda de dinero para

chile que abarco un periodo de 1993: 3 a 2000: 2 utilizando el promedio trimestral de

los saldos de M1 deflactados por el IPC, el PBI real como variable que representa el

volumen de transacción de la economía. El costo alternativo domestico del dinero

representado por la tasa de captación nominal a 90 días. Utilizando un modelo de

Cointegración Estacional, encuentran un coeficiente de elasticidad de ingreso del 0,96,

una elasticidad con respecto a la tasa de interés doméstica del -0,12 y -1,51 para la

tasa de interés externa

5


Por otro lado tenemos a Gómez González (1999), Colombia. Presenta los resultados

de la estimación de la demanda por base monetaria “dinero de alto poder expansivo”

en Colombia, introduciendo la relación entre depósitos sujetos a encaje y el efectivo

como proxy de la variable cambio tecnológico en el sistema financiero. El autor

muestra que hay tres vectores de cointegracion, uno de los cuales puede interpretarse

como la demanda por base monetaria, y que al comprobarse que esta es homogénea

de grado uno en precios e ingresos, la función de demanda por base monetaria puede

ser interpretado en el sentido de la teoría cuantitativa del dinero.

Después de aplicar pruebas de exogeneidad, encuentra que la elasticidad de la base

monetaria ajustada con respecto al ingreso es de 1 y la elasticidad de la base

monetaria con respecto a la tasa de interés y de la innovación financiera es de -0,77 y

de -0,55 respectivamente.

Aznar Grasa, Antonio y Pozo, Eduardo (1998), Parte de un modelo teórico de la

determinación de la demanda de activos fundamentalmente en el enfoque de

demanda de dinero por motivos transacción, se basa en supuestos como la existencia

de incertidumbre relativa a los gastos de consumo de los agentes económicos y la

posibilidad de convertir en cualquier momento determinados activos en dinero si bien

incurriendo en unos determinado costes asociados a tal conversión. Luego cita un

modelo en la que utiliza como punto de partida para la formulación de un modelo de

determinación de los tipos de interés, la tasa de inflación esperada y de la deuda

pública sobre los tipos reales de interés.

A este respecto los resultados obtenidos bajo los supuestos mencionados son. Que la

tasa de inflación esperada sobre los tipos reales puede ser positiva, negativa o nula,

si bien ante un aumento en la citada expectativa de inflación los activos cuya

conversión en dinero sea más costosa experimentarán un mayor incremento en su tipo

de interés real que aquéllos que puedan convertirse fácilmente en dinero.

Así también tenemos que ante una sustitución de impuestos por deuda pública el tipo

de interés por la deuda disminuirá, resultando indeterminada la modificación en el tipo

de interés del capital. Por último argumenta que la utilización de más de un activo

alternativo al dinero se revela crucial en la mayoría de las conclusiones obtenidas. Una

primera sugerencia sería, por tanto, tener esto en cuenta cuando se trate de contrastar

empíricamente tanto el comportamiento de las demandas de activos como el de los

tipos de interés

6


Así también tenemos a Joaquín Maudos (1995). Toma por objetivo el efecto o las

consecuencias que las nuevas tecnologías de transacción han tenido en la demanda

de dinero en España, utilizando para ello datos relativos a cajeros automáticos y

tarjetas de plástico. Para ello, se estiman ecuaciones de demanda de distintos

agregados monetarios teniendo en cuenta el efecto que las nuevas tecnologías de

transacción han tenido en el grado de liquidez de los activos que forman los agregados

monetarios. En concreto, se construyen agregados ponderados Divisa corregidos por

el efecto de dichas innovaciones.

3.- ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN.

LA INFLACION5

En el año 2000, la tasa de inflación acumulada ascendió a 3,7%, tasa similar a la del

año previo, siendo ambas las más bajas en los últimos 40 años. Con este resultado se

consiguió además el objetivo del Programa Monetario Anual de lograr que la inflación

se ubique en el rango de 3,5 a 4,0%

La medida de tendencia general de los precios al consumidor, denominada tasa de

inflación subyacente, bajó de 4,6 % en 1999 a 3,2 % en el 2000. Esta última tasa es

menor a la correspondiente al resultado oficial (3,7%), debido al impacto del

incremento del precio internacional de los combustibles en el mercado local.

En el 2001 la tasa de inflación, medida por el incremento porcentual del Índice de

Precios al Consumidor (IPC) de Lima Metropolitana, fue negativa en 0,13%, resultado

que no se presentaba desde 1939. Esta evolución se explica fundamentalmente por la

reducción del precio de venta de los combustibles en 13,1%, servicios públicos en

2,7% y alimentos con precios afectados por variaciones en su oferta en 1,2%

Entre 2002 y 2005 la inflación promedio anual fue 2,2%, en un contexto de crecimiento

sostenido del producto con estabilidad de precios. Cabe resaltar que una situación de

inflación en estos niveles con un crecimiento sostenido del PBI per cápita no se

presentaba desde la década de los sesenta.

Desde marzo de 2010 la tasa de inflación se ubica en el rango meta con una tasa de

2,08 % a diciembre de 2010 y 2,2 % a febrero de 20116.

5 Fuente: memorias BCRP6 Fuente: memorias del BCRP

7


PRODUCTO BRUTO INTERNO. (PBI)

Según el banco central el crecimiento de la demanda interna (PBI per cápita) en el

periodo 2001-2010 fue el más alto de los últimos 60 años y este crecimiento estuvo

acompañado por el incremento del empleo. Así podemos apreciar en el grafico

Así tenemos en otro grafico la evolución histórica del PBI desde el 2008 hasta enero

del 2011, con un 10% de crecimiento. La recuperación como observamos ha sido

rápida.

8

FUENTE: BCRP


TASA DE INTERÉS NOMINAL.

El Banco Central modifica su posición de política monetaria mediante ajustes en sus

tasas de interés de referencia para las operaciones con la banca tanto pasivas (depósitos overnight) como activas (compras directas de títulos valores y

créditos de regulación monetarias) estas tasas de interés determinan un corredor de

referencia para la tasa de interés del mercado interbancario en soles

Una mayor estabilidad de la tasa de interés interbancaria en soles permite una mejor

comunicación de la política monetaria y facilita la formación del resto de las tasas de

interés en moneda nacional para diferentes tipos de operaciones (créditos, sobregiros,

redescuentos, depósitos, emisión de títulos valores, entre otros) y plazos.

La tendencia decreciente de las tasas de interés activas en moneda nacional del

sistema bancario continuó en 2003. Así, la tasa de interés para préstamos comerciales

descendió de 11,9 % en diciembre de 2002 a 8,9 % en diciembre de 2003. En el

mismo período, la tasa de los créditos para microempresas disminuyó de 55,9 %a 52,2

%y para préstamos de consumo de 45,2 % a 40,9%7.

7 Disponible en: http://www.bcrp.gob.pe/docs/Publicaciones/Memoria/2003/Memoria-BCRP-2003-5.pdf

9

http://www.bcrp.gob.pe/docs/Publicaciones/Memoria/2003/Memoria-BCRP-2003-5.pdf


La adopción del esquema de Metas Explícitas de Inflación ha reforzado el canal de

tasas de interés de la política monetaria al haberse reducido la volatilidad de la tasa

de interés interbancaria, la cual sirve a su vez de referencia para la formación del resto

de tasas de interés en nuevos soles. La volatilidad de la tasa de interés interbancaria

se redujo en promedio de un nivel de 7 puntos básicos en 2004 a 6 puntos básicos en

2005, observándose inclusive que durante algunos meses del año la dispersión estuvo

entre 3 y 5 puntos básicos.

Las tasas de interés en soles durante el año 2008 estuvieron influenciadas por el nivel

de la actividad económica, las medidas de política monetaria tomadas por el Banco

Central y las condiciones de los mercados financieros internacionales.

Las medidas de política monetaria del Banco Central hasta setiembre de 2008, en un

contexto de alto crecimiento de la demanda interna y presiones al alza en los precios

internos, consistieron en elevar la tasa de interés de referencia y en incrementar las

tasas de encaje para las obligaciones en soles y dólares. Tales acciones impactaron

sobre todo a las operaciones de corto plazo en soles, tanto activas como pasivas. La

tasa preferencial corporativa en soles (tasa a 3 meses para empresas con mejor

percepción de riesgo) aumentó en 1,9 puntos porcentuales en promedio, entre

diciembre de 2007 y diciembre de 2008 (de 5,6 por ciento a 7,5 por ciento). Un alza

similar tuvo la tasa promedio de los préstamos comerciales (1,8 puntos porcentuales)8.

Las tasas de interés en nuevos soles para el financiamiento de los clientes

corporativos se incrementaron de 2,08 por ciento en mayo a 3,66 por ciento en


10



diciembre, y las tasas de interés corporativas en dólares subieron de 1,61 a 2,14 por

ciento, en el mismo periodo9

Por su parte, la tasa promedio de los préstamos en moneda nacional, FTAMN, se

incrementó de 20,1 por ciento en mayo a 22,8 por ciento en diciembre. Las tasas

pasivas también mostraron alzas y la de 30 días aumentó en 100 puntos básicos, de

1,2 a 2,2 por ciento, mientras que la tasa de los depósitos a más de 180 días lo hizo

de 3,6 a 3, 8 por ciento


11



4.- ESTIMACIÓN DEL MODELO

En el `presente modelo que presentaremos está conformada por las siguientes

variables:

Variable dependiente:

Demanda por dinero => DPD.Expresada en millones de nuevos soles

Variables independientes

Producto bruto interno => PBI.Expresada en nuevos soles,

Inflación => INF.Expresada como IPC

Tasa de interés nominal => TIN.Se escogió trabajar con la tasa de interés activa sumando

a la inflación, esta representa la tasa que paga la

población para realizar una transacción en un banco

El modelo en su forma econométrica quedaría:

DPD= F (PBI, INF, TIN)

Es importante mencionar que el modelo se ha especificado de la siguiente manera en

el EVIEWS.

LOG(DPD) C LOG(PBI) LOG(INF) LOG(TIN)

Ya que el logaritmo representa las elasticidades de cada variable y también por

evidencia empírica muchos trabajo aplican este tipo de metodología.

Entonces corriendo el modelo tenemos el primer reporte:

…

12


Dependent Variable: LOG(DPD)

Method: Least SquaresDate: 06/02/11 Time: 11:29Sample (adjusted): 2000Q1 2010Q3Included observations: 35 after adjustments

VariableCoefficien

t Std. Error t-Statistic Prob.

C -19.95231 1.281907 -15.56455 0.0000LOG(PBI) 2.841613 0.121196 23.44636 0.0000LOG(INF) 0.056028 0.048198 1.162451 0.2539LOG(TIN) -0.165992 0.084630 -1.961382 0.0589

R-squared 0.950333 Mean dependent var 10.05496Adjusted R-squared 0.945527 S.D. dependent var 0.572426S.E. of regression 0.133601 Akaike info criterion -1.080704Sum squared resid 0.553328 Schwarz criterion -0.902950Log likelihood 22.91232 F-statistic 197.7202Durbin-Watson stat 2.522234 Prob(F-statistic) 0.000000

En primer lugar observamos quelas variables independientes si explican a las

variables dependientes ya que tiene un R- cuadro elevado 0.950333

La variable PBI es altamente significativa en el modelo con una probabilidad

menor al 1%. Por teoría sabemos que la relación que existe entre la demanda

por dinero y el producto bruto interno neto es positiva, ya que esta refleja la

capacidad que tienen los individuos para realizar sus transacciones, es decir el

poder adquisitivo.

Con respecto a la variable inflación en el MODELO_1 muestra que no es

significativa

Por último la variable tipo de interés nominal es significativa ya que es menor

al 10%

13

MODELO_1


En el MODELO_1 como hemos apreciado no hemos tenido lo que se esperaba de la

realidad, para ello generamos una demanda por dinero real, para ello hacemos lo

siguiente en el EVIEWS:

GENR DPDR=DPD/INF

Luego regresionamos el modelo de la siguiente manera:

LOG(DPDR) C LOG(PBI) LOG(INF) LOG(TIN)

Dependent Variable: LOG(DPDR)

Method: Least SquaresDate: 06/02/11 Time: 11:30Sample (adjusted): 2000Q1 2010Q3Included observations: 35 after adjustments

VariableCoefficien

t Std. Error t-Statistic Prob.

C -19.95231 1.281907 -15.56455 0.0000LOG(PBI) 2.841613 0.121196 23.44636 0.0000LOG(INF) -0.943972 0.048198 -19.58527 0.0000LOG(TIN) -0.165992 0.084630 -1.961382 0.0589

R-squared 0.987649 Mean dependent var 10.54897Adjusted R-squared 0.986454 S.D. dependent var 1.147902S.E. of regression 0.133601 Akaike info criterion -1.080704Sum squared resid 0.553328 Schwarz criterion -0.902950Log likelihood 22.91232 F-statistic 826.3216Durbin-Watson stat 2.522234 Prob(F-statistic) 0.000000

Como se denota en el MODELO_2 el R-cuadrado es mayor 0.987649 que el

modelo_1 por lo que estimando con una demanda por dinero real, las variables

independientes explican mejor la variable dependiente.

El PBI como se observa en el modelo es altamente significativa (menor al 1%)

Así también tenemos a la inflación que es altamente significativa

14

MODELO_2


Pero la variable que no explica tan significativamente es la tasas de interés

nominal pero si lo hace relativamente

5.- ANÁLISIS DE RESULTADO

En este capítulo corresponde a determinar si todos los supuestos del modelo se han

cumplido de manera satisfactoria. Hay que detectar si existe un alto grado de

multicolinealidad, heterocedasticidad, autocorrelacion y normalidad.

MULTICOLINEALIDAD.

La multicolinealidad es una cuestión de grado, no de existencia. La decisión

importante no es entre presencia y ausencia, sino entre los distintos grados de

multicolinealidad. Para ello utilizamos la matriz de correlación.

Matriz de correlación

DPDR PBI INF TINDPDR 1.000000 -0.222531 0.131902 0.141304

PBI -0.222531 1.000000 0.140439 -0.117048INF 0.131902 0.140439 1.000000 0.820725TIN 0.141304 -0.117048 0.820725 1.000000

Como se puede observar el coeficiente de correlación en ningún caso es mayor a

90%, con lo que se prueba que el modelo no presenta multicolinealidad.

HETEROCEDASTICIDAD

La hipótesis nula es la existencia de homocedasticidad, es decir no existencia de

heterocedastcidad. Esta hipótesis se verificara en los siguientes test.

1º White Simplificado

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 1.012982 Probability 0.436976Obs*R-squared 6.242354 Probability 0.396596

15


Según la probabilidad del estadístico TR2 se rechaza la hipótesis alternativa a un nivel

de significancia del 5% es decir no existe heterocedasticidad en la demanda por

dinero real.

2º White General

White Heteroskedasticity Test:


Según el estadístico TR2 se rechaza la hipótesis alternativa al 5%, es decir no existe

heterocedasticidad

AUTOCORRELACION

La hipótesis nula es la no existencia de autocorrelacion de orden P, es decir ausencia

de autocorrelacion de orden P. esta hipótesis se comprobara con los siguientes tests.

1º Breusch – Godfrey (LM)

Comprobamos que no existe autocorrelacion de primer orden

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:


Según la probabilidad del estadístico TR2 se rechaza la hipótesis alternativa a un nivel

de significancia al 1%, es decir no existe autocorrelacion de primer orden

2º Box- Pierce

Verificamos que no existe autocorrelacion de primer orden y segundo orden.

Date: 06/07/11 Time: 11:20Sample: 2000Q1 2010Q3Included observations: 35

16


Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob

.**| . | .**| . | 1 -0.285 -0.285 3.1009 0.078 . |**. | . |**. | 2 0.281 0.218 6.2069 0.045

Se tiene

Comparamos: Qbp=35*(-0.285)=9.975 >3.841 = X2(0.95,1)

Se rechaza la hipotesis nula al nivel de significancia del 5%, es decir existe

autocorrelacion de primer orden en la funcion demanda por dinero.

. Para verificar segundo orden tenemos

Calculamos. Qbp=35*(-0.2852+0.281

2)=5.6065 < 5.99 = X

2(0.95,2)

Se acepta la hipotesis nula al nivel de signifcancia del 5% es decir no existe

autocorrelacion de segundo orden en la funcion de demanda por dinero

NORMAILIDAD

Se `plantea la siguiente hipotesis

Para ello se utiliza el estadistico Jarque- Bera, cuya regla de decisión es

17


A un nivel del 5% los residuos se aproximan a una distribucion normal

6.- CONCLUSIONES

La presente investigación trato de establecer una estrecha relación existente entre las

variables monetarias y la demanda por dinero para el Perú para un periodo que

abarca desde 2000: 01 hasta 2010: 04. Que tiene como una variable seleccionada

explicada la demanda por dinero, capaz de dictar presiones inflacionarias y un

comportamiento de largo plazo.

Se aplico un modelo econométrico de MCO que arrojo los siguientes resultados. Los

signos de los coeficientes corresponden al vector de largo plazo en el que indicarían lo

esperado bajo la teoría económica. En el primer modelo el PBI tiene una relación

directa (2.841613) con la demanda por dinero, así también es altamente significativa

en el modelo y además es comprobada por la teoría. Así mismo por igual la tasa de

interés nominal cumple la teoría y es significativa, pero lo que no se corroboro con la

teoría y no era significativa era la inflación, en el que nos obligo a realizar otro modelo

pero con una demanda por dinero real, es decir dividirla sobre la inflación.

Después de realizar lo anterior todas las variables confirman la teoría así tenemos a la

inflación demostrando ser significativa y una relación inversa con la demanda por

dinero (-0.943972), en la misma línea tenemos a la tasa de interés de nominal en la

que demuestra un relación negativa (-0.165992), aunque es relativamente significativa

si es una buena variable para explicar la variable endógena.

Por otro lado tenemos el R2 que nos muestra un 98.76% de que las variables

independientes explican a la variable endógena.

18


En cuanto al análisis de los resultados podemos exponer que las variables no

presenta multicolinealidad como se predecía al ver un R2 demasiado elevado, con

respecto a la heterocedasticidad tanto en el White simplificado como el general no

presenta indicios de este problema, así también tenemos que existe presencia de

autocorrelacion de segundo orden y en cuanto al de primer orden no presenta indicios

de este problema y por ultimo con lo que respecta a la normalidad, ratificamos que los

errores de se distribuyen normalmente

7.- BIBLIOGRAFÍA

Maudos, Joaquín 1995 “Nuevas tecnologías de transacción y demanda de dinero”

España. Revista de Economía Aplicada numero 8 (vol. III), 1995 págs.79 – 109

Aznar Grasa, Antonio y Pozo, Eduardo1998 “Demanda de dinero y tipos de interés un estudio teórico”

Universidad de Zaragoza. Departamento de Análisis Económico, Revista española de economía, Vol. 15 Nº1, 1998 Págs. 123 - 145

Mies. M, verónica y Raimundo, Soto2000 “Demanda por dinero: teoría, evidencia, resultados” volumen 3,

Nº03, Diciembre 2000 Págs. 5-30

Apt. J y J. Quiroz 1992 “Una demanda de dinero Mensual para chile, 1983:1- 1992:8”

Revista de análisis Económico, 7: págs. 103-139

Matte, R y P. rojas 1989. “Evolución Reciente del Mercado Monetario y una Estimación

De la Demanda por dinero en chile” cuadernos de Economía 26 (78): págs. 21-28

Raymundo, Soto y Matías, Tapia 2000 “Cointegracion Estacional en la Demanda de Dinero vol. 3 Nº03

Diciembre 2000” págs. 57-61

Gómez Gonzales, José. E 1999 “Especificación de la Demanda por Dinero con Innovación

Financiera” marzo 1999. Págs. 1-17

19


Gomez. P, Javier 1998 “La demanda de dinero en Colombia”, borradores Semanales

De economía N º 101

Larraín, F. y A. Larraín 1988 “El Caso del Dinero Desaparecido Chile, 1984-1986”

Cuaderno de Economía, 24(75) 247-282

Memorias del BCRP que abarca el periodo de análisis de la investigación 2000 hasta

el 2010 disponible en: http://www.bcrp.gob.pe/publicaciones/memoria-anual

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http://www.bcrp.gob.pe/publicaciones/memoria-anual

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