ELASTICIDAD DEL CONSUMO RESPECTO AL INGRESO …

ELASTICIDAD DEL CONSUMO RESPECTO AL INGRESO PERSONAL DISPONIBLE, RIQUEZA Y CRÉDITOS.

ROY GERSON MUÑOZ GOMEZ1

RESUMEN

A fin de probar la existencia de una relación de equilibrio en el largo plazo entre el consumo, el ingreso personal disponible, la riqueza y el crédito al sector privado, se lleva a cabo un análisis de cointegración a través de la aplicación de la metodología de Engle-Granger, la cual nos permite cuantificar las elasticidades de largo plazo. Sumado a esto, utilizamos el modelo de corrección de errores, con el objetivo de obtener las Elasticidades de corto plazo. Los resultados obtenidos permiten corroborar la existencia de tal relación, así como también una diferencia entre las elasticidades de consumo con respecto a las otras variables en el corto y largo plazo. Ello debido al grado de impaciencia que mostrarían los agentes económicos.

Palabras claves: elasticidad de consumo, ingreso personal disponible, riqueza, crédito.

1. Introducción

A nivel macroeconómico, podemos ver relaciones que existen entre va-riables económicas y como éstas influyen de manera positiva o negativa en la economía de un país. La influencia ejercida de una variable, impacto en el comportamiento de las familias al momento de la toma de decisiones, provocan oscilaciones a través del tiempo.

Hoy en el Perú tenemos la percepción, sin haber realizado cálculo alguno, que los agentes económicos y principalmente las familias han aumentado sus estándares de consumo (CP) debido al dinamismo que ha venido experimentando año a año la economía y que ha repercutido en variables como ingreso personal disponible (YPD), créditos al sector privado (CSPMN) y la riqueza (RIQ) de todos los agentes económicos, siendo estos variables importantes que explicarían el comportamiento del consumo. Por ello es indispensable cuantificar sus respectivas elasticidades que nos den la claridad de respuestas de estas hacia el consumo de las familias, ya que esto permitiría ver el impacto que ejercen dichas variables sobre esta última.

Muchos de nosotros creemos que los agentes, conforme encuentran una mejor actividad donde puedan desarrollar y expresar sus capacidades adquiridas en la formación profesional, reportan mayores ingresos laborales 1 Se agradece el aporte de Milagros Huertas Quiñones y Harold Gálvez Calderón.

Horizonte Económico Nº2

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y por lo tanto mejores ingresos disponibles, capacidad de crédito y riqueza que anteriores trabajos. La intuición nos indica que los incrementos de estas variables van destinados en mayor proporción al consumo presente sin mirar hacia las cosas que pueden pasar en el futuro (forward looking). Al observar esto, nos queda aún la incertidumbre de si nuestra percepción es realmente cierta o estamos cayendo en una falacia ad logicam.

No podemos afirmar que el ingreso laboral, la adquisición de crédito y la riqueza de los agentes económicos se destinen al consumo presente. Una razón a esta premisa puede encontrarse en el grado de impaciencia que estos mostrarían. Otra razón puede ser la invariabilidad de los ingresos de los agentes a través del tiempo. Así mismo no podemos pronunciarnos con seguridad sobre el destino que los agentes hacen del ingreso transitorio.

Frente a esto, se necesita evidenciar la existencia de una relación de largo plazo entre el consumo y las variables como el ingreso personal disponible, créditos al sector privado y la riqueza de las familias, pues no sabemos si los agentes reconocen los cambios cuantitativos permanentes y transitorios que experimentan estas variables en su consumo, debido a que algunas trabajos muestran que estos últimos influyen poco en el consumo.

2. Hechos estilizados de las variables. 1980-2011

En el gráfico Nº 1, mostramos la evolución de las variables económicas involucradas en nuestro estudio para el período 1980-2011.

En YPD muestra un comportamiento zigzagueante desde 1980 hasta alrededor de 1990. A partir del año 1982, durante el gobierno de Belaunde Terry, el YPD sufre una caída en sus niveles reales, acompañado de una reducción progresiva del consumo privado, un bajo nivel de CSPMN y una tendencia alcista de la tasa de interés activa. Esta situación es reflejo de la crisis de deuda en México en 1982. Junto con ello, ese mismo año, un Fenómeno del Niño golpeó fuertemente la costa norte del Perú. Y a partir de 1983, se generó una fuerte caída del precio de los metales, agravando más la crisis que resultó en un fuerte aumento de IPC y la devaluación del sol.

Luego de superar la enorme crisis económica de 1985 - 1987, el país empezó a sufrir un estancamiento en la economía. En la gráfica se puede observar, como a partir de 1987, luego de una tendencia alcista del YPD, éste tiene una fuerte caída hasta los niveles más bajos desde 1980, acompañado de una caída muy similar en el nivel del CP. Sin embargo el CSPMN, continuo elevándose hasta finales de 1988, para luego caer de manera estrepitosa a bajísimos niveles a inicios del año siguiente. La tasa de interés continuo reduciéndose también hasta finales de 1988, dando un giro alcista descontrolado para el siguiente año.


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Durante esos años, hubo una gran demanda de la población, probablemente porque el CSPMN continuaba con una fuerte tendencia alcista, como consecuencia de la baja tasa de interés que había para ese período. Pero, esta demanda no pudo ser cubierta por la oferta, ya que no se produjeron inversiones privadas en infraestructura. Luego, para detener la fuga de divisas de los empresarios, el presidente Alan García anuncia la estatización de la banca en julio de 1987. Esta situación generó pánico en el sector financiero, haciendo que los CSPMN empiecen a disminuir drásticamente y la tasa de interés activa se dispare a niveles nunca antes alcanzados. A partir de ahí, el Perú entro en una grave crisis económica, llevando a niveles de hiperinflación históricos para nuestro país.

Gráfico Nº 1

11

11.2

11.4

11.6

11.8

lncp

1980 1990 2000 2010año

11.4

11.6

11.8

12

12.2

lnypd

1980 1990 2000 2010año

12.2

12.4

12.6

12.8

13

13.2

lnriq

1980 1990 2000 2010año

6

8

10

12

14

lncsp

mn

1980 1990 2000 2010año

A pesar del empobrecimiento y colapso de los servicios públicos, para los años 90, en el primer gobierno de Alberto Fujimori, se aplicaron una serie de shocks económicos, con la finalidad de estabilizar la economía peruana, después de la gran inestabilidad macroeconómica en el gobierno anterior.


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Ya para el año 1994, YPD se recuperó a niveles anteriores a la crisis junto con el consumo privado. Otra medida aplicada durante el gobierno de Fujimori, fue la privatización de las empresas públicas. Esto generó que para el año 1990, se produzca un impulso del CSPMN, haciendo que la tasa de interés tenga una ligera recuperación después de una fuerte caída hasta el año anterior.

Una vez estabilizado la economía, la trayectoria del YPD continúo con una tendencia alcista, tomando fuerzas a finales del gobierno de Alejandro Toledo, para luego afianzarse el crecimiento económico durante el gobierno de Alan García y Ollanta Humala. El CP como era de esperarse, ha seguido una tendencia casi igual a la del YPD.

El CSPMN, continuó manteniéndose a bajos niveles hasta el 2004, luego ha retomado fuerzas, pero, su crecimiento se está dando de manera paulatina y moderada. La tasa de interés activa sigue una tendencia prácticamente constante, con pequeñas variaciones, a pesar de la crisis económica y financiera mundial que atravesamos desde hace algunos años.

Resaltamos el patrón de comportamiento del CP, YPD (variable proxi al ingreso nacional disponible), RIQ (variable proxi al stock de capital fijo) y CSPMN, los cuales han venido aumentando tendencialmente desde los años 90 aproximadamente, luego de un período de relativo decremento. Mientras que el IPC presentó una marcada tendencia negativa hasta el 2001 para luego mostrar un comportamiento variado entre subidas y caídas.

La visualización de la evolución de estas variables, aparentemente reflejaría la existencia de un comportamiento cointegrante entre ellas. Pero, también es posible la presencia de quiebres en algunas series, para lo cual aplicaremos ciertas pruebas que nos indicaran los años de quiebre y si estos son en media, en tendencia o de manera conjunta.

A fin de probar la existencia de tales relaciones de equilibrio en el largo plazo para el caso peruano, se lleva a cabo un análisis de cointegración a través de la aplicación de la metodología de Engle-Granger y, para ver las elasticidades de corto plazo se utiliza un Modelo de Corrección de Errores. Estos modelos, nos permitirán obtener las elasticidades del consumo respecto a las variables independientes estudiadas.


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3. Marco conceptual y teórico

Test de Cointegración2

Un primer paso común en el análisis de cointegración es establecer las características de los datos. Dos métodos extensos para comprobar la cointegración han sido desarrollados: el método de Engel y Granger (1987) que se basa en evaluar si los errores de ecuaciones en equilibrio estimado uniecuacionalmente parecen ser estacionarios y, el de Johansen (1988) y Stock y Watson (1988) que está basado en el método Var.

En este trabajo utilizamos el primer método que nos permitirá cuantificar la relación de largo plazo.

Procedimiento de integración (Engle-Granger):

o Aplicable a modelos uniecuacionales de dos (o más variables )

o Método en dos etapas basados en los residuos estimados

o Asume a priori que existe un solo vector de cointegración

o El resultado de este método de cointegración puede cambiar dependiendo de cuál variable se selecciona como dependiente.

Modelo de corrección de errores3

Cuando se estima una ecuación de largo plazo existen algunos momentos de desequilibrio de corto plazo respecto a la relación de largo plazo, por ello, el aporte más importante a nivel empírico, es el mecanismo de corrección de error (MCE), el cual plantea una forma de especificación econométrica que permite establecer una relación entre el análisis de equilibrio de largo plazo con la dinámica en el ajuste de corto plazo. En algunas ocasiones no se puede evidenciar efectos a largo plazo entre las variables de estudio, por lo que se intentará encontrar alguna evidencia que permita explicar la existencia de una relación de equilibrio estable entre las variables, mediante las pruebas de cointegración relacionadas al método de corrección de errores adaptado a la metodología planteada por Engle y Granger (1987).

2 William H. Green, Análisis econométrico.3 http//web del profesor.ula.ve/economía/hmata


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Para tal fin se escogerán los modelos más importantes que servirán para el análisis del consumo y se estimarán de nuevo, pero, en sus primeras diferencias como lo estipulan Engle y Granger. Debemos acotar que el modelo de corrección de errores es aplicable para aquellas variables que son estacionarias en sus primeras diferencias, ya que los modelos deben contener variables I(0) para poder ser estimados. Esto implica que el proceso de diferenciación elimina las tendencias que puede presentarse en las series y se logra eliminar el problema de la regresión espuria. Como los modelos se presentan en primera diferencia, implica que todas las variables deben ser estacionarias a este nivel.

4. Antecedentes empíricos

Con respecto al Perú, un trabajo representativo relacionado al consumo - ahorro fue elaborado por Efraín Gonzáles de Olarte, Cecilia Lévano Castro y Pedro LLontop Ledesma para el período 1990-1995. Utilizando el método de Johansen y Juselius, obtuvieron como resultado la existencia de un excesivo consumo en la población, la cual se debería desincentivar a través de políticas de créditos y la monetaria para incrementar el ahorro privado. Existe, sin embargo, un punto de incertidumbre sobre los cambios que ocasiona el ajuste estructural sobre los flujos de capital, pues en la medida que se está promoviendo los sectores primario-exportadores y hay exceso de divisas, los shocks externos se hacen menos previsibles y tendrán efectos negativos sobre el ahorro.

También se encontraron trabajos para otros países de la región. Mencionamos los más representativos.

Para Ecuador, Alba Tierra Tierra y Natalia Vistin Santamaría (2004) elaboraron un trabajo relacionado a elasticidad del consumo – ahorro respecto al ingreso disponible y la tasa de interés. Utilizando la metodología de Engel & Grangrer y un modelo de corrección de errores, encontraron que existe en el largo plazo una contribución positiva del ingreso nacional disponible al consumo de los hogares en 0.30% por cada punto porcentual de incremento en el ingreso de los ecuatorianos.

No obstante resulta interesante ver el efecto de esta variable en el corto plazo (del modelo de corrección de errores). Al hacer esta consideración se observa que el aumento de un 1% en el ingreso nacional disponible genera un incremento del 0.57% en el consumo, lo que a su vez se traduce a una elasticidad de 0.43% con respecto al ahorro.

Para Venezuela, Josefa Ramoni Perazzi y Giampaolo Orlandoni Merli (1999) elaboraron un modelo de consumo de largo plazo. Utilizando la metodología de Engel & Grangrer y el modelo de corrección de errores


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obtuvieron como resultado que la propensión marginal a consumir a corto plazo es de 0,256 y de 0,77 en el largo plazo.

Lo mismo sucede con las restantes elasticidades de corto plazo, que mantienen el signo adecuado. Así, por ejemplo, el alza del 100% en la variación de los precios, reduce a corto plazo apenas un 2,1% del consumo. Sin embargo, en el largo plazo el individuo no puede hacer frente a la merma en el poder adquisitivo de la renta, por lo que disminuye su consumo en un 54,5%.

5. Metodología

Obtención de datos y variables

Los datos a utilizar para la presente investigación son series de tiempo anuales que comprende el período 1980 - 2011. Estos datos son extraídos de las series publicadas por organismos nacionales e internacionales como son: Banco Central de Reserva del Perú, Superintendencia de Banco y Seguros, Penn Word Table, Fondo Monetario Internacional. Las variables a utilizar estarán expresadas en términos reales, tomando 1994 como año base.

Método econométrico

El primer paso para la estimación del modelo consiste en revisar si en la extensa serie utilizada se ha producido algún quiebre estructural, para la cual se utilizará el Test de Z&A, que nos permitirá analizar si ha existido o no un cambio estructural en los parámetros en el período analizado. También se realiza un análisis de correlación entre las variables y así, poder determinar o descartar la existencia de alguna relación de influencia entre las series.

Para proceder a la estimación del modelo, utilizaremos el método de cointegración de Engle y Granger, el cual consta de 3 etapas o pasos a seguir. En la primera parte, analizaremos si las variables en el tiempo son series estacionarias o no, determinando el orden de integración de cada uno de ellos. Para esto aplicaremos varias pruebas y es, por excelencia, los test de raíz unitaria Dickey - Fulleraumentado (ADF) y Phillips – Perrón (PP) el que cumplirá dicho propósito; con esto, se determinará si la serie es estacionaria en tendencias o en diferencias.

Luego de verificar que todas las series son integradas de orden uno, especificamos y estimamos la función de consumo de largo plazo en logaritmos, ya que, de esta manera obtendremos las respectivas elasticidades. Por último, guardamos los residuos estimados para poder verificar la existencia o no existencia de integración, regresionando los residuos en diferencias, en función de su primer retardo. Luego, aplicamos la prueba Dickey-Fuller aumentada


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y Phillips - Perrón con mira a rechazar la hipótesis de no existencia de integración y proseguimos con el análisis libremente.

Todo el análisis anterior se realiza para evaluar la relación de la RIQ, IPC, CSPMN, YPD con el nivel de CP y determinar cuáles muestran una relación de largo plazo. Aquellas que guarden relación estarán cointegradas.

Finalizamos estimando el Modelo de Corrección de Errores (MCE), para enlazar el comportamiento de las variables en el largo plazo con su comportamiento en el corto plazo, pues sabemos que al estimar una ecuación de largo plazo existirán algunos momentos de desequilibrio de corto plazo. Por ello, obtenemos el parámetro de ajuste del equilibrio a corto plazo, el cual nos indica la proporción en que se corrige el desequilibrio generado en el corto plazo, para el siguiente período. Este mecanismo nos permite cuantificar las elasticidades de corto plazo de las variables en estudio.

Modelo econométrico

Para determinar el comportamiento de largo plazo del logaritmo del Consumo Privado, partimos del siguiente modelo4:

LNCPt = b0 + b1 LNCSPMNt + b2 LNIPCt + b3 LNYPDt + b4 LNRIQt +ζt

Dónde:

LNCPt : Logaritmo del Consumo Privado en el tiempo t.LNCSPMNt ∶Logaritmo del Crédito al sector Privado en el tiempo t.LNIPCt ∶ Logaritmo del Indice de Precios al Consumidor en el tiempo t.LNYPDt ∶ Logaritmo del Yngreso Personal Disponible en el tiempo t.LNRIQt ∶Logaritmo del Stock de Capital fijo en el tiempo t.ζt ∶Término de perturbaciónβ1, β2, β3, β4: Parametros que representan las elasticidades a largo plazo

Para determinar el comportamiento de corto plazo del logaritmo del Consumo Privado, formulamos el siguiente modelo de corrección de errores (MCE), donde las variables mencionadas líneas arriba, se encuentran en diferencia añadida de dos variables (el término de perturbación y la diferencia del logaritmo del consumo) rezagadas un período.

4 Todas las variables se encuentran en términos reales


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ΔLNCPt= ψ0+ψ1 ΔLNCSPMNt+ψ2 ΔLNIPCt+ψ3 ΔLNYPDt+ψ4 ΔLNRIQt+ψ5 ERROR1t-1+ψ6 ΔLNCP(t-1)+ϕt

Dónde:

ERROR1(t-1) ∶ Termino de perturbación rezagado un período

LNCP(t-1) ∶ Logaritmo del Consumo Privado rezagado un período.

ψ1,ψ2,ψ3,ψ4,ψ6: Parametros que representan las elasticidades a corto plazo.

ψ5 ∶Representa la velocidad de ajuste en el largo plazo

6. Resultados

Los resultados de los test de Raíz Unitaria (Tabla Nº 1), señalan que todas las variables bajo estudio tienen una sola raíz unitaria, por lo que sus primeras diferencias son estacionarias5.

Tabla Nº 1

Variable Estadístico ADF

Estadístico PP

Valor crítico (5%)*

LNCP 0.307471 0.704578 -2.967767

∆LNCP -4.102266 -2.994486 -2.967767

LNCSPNM -2.188714 -2.462656 -2.963972

∆LNCSPMN -10.16850 -9.634035 -2.963972

LNIPC -1.342487 -1.298199 -2.960411

∆LNIPC -6.038969 -6.193129 -2.963972

LNYPD 0.142571 0.746006 -2.963972

∆LNYPD -3.408146 -3.405217 -2.963972

LNRIQ 0.132212 -0.787460 -2.963972

∆LNRIQ -3.117786 -3.117786 -2.963972Valores críticos de Mackinnon para rechazar hipótesis nula de raíz unitaria, similares para ambos Test.

5 Algunas series presentaron quiebre estructural y se corrigieron con el método de Zivot & Andrew, creando variables Dummys.


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Antes de profundizar en el análisis de los coeficientes de la regresión, es conveniente observar si existe o no una relación en el largo plazo entre las va-riables mediante el análisis de integración. Para ello, se generó la serie Error1 a partir de los residuos de la regresión, con el fin de aplicar a esta nueva serie el test de raíz unitaria y comprobar la estacionariedad de los mismos.

Como se puede observar en la tabla Nº 2, los residuos son estacionarios, es decir, son integrados de orden 0 a un nivel de significancia del 5%.

Dado que las variables de la regresión son I(1) y los residuos de la misma son I(0), se puede concluir que la regresión está cointegrada, es decir, que las variables presentan una relación de largo plazo.

Tabla Nº 2

Test De Phillips Y Perrón Para Los Residuos

None Valor Crítico Estadístico

Variable 1% 5% 10%

Error1 -3.661661 -2.960411 -2.619160 -3.507938

Test De Augmented Dickey – Fuller Para los Residuos

None Valor Crítico Estadístico

Variable 1% 5% 10%

Error1 -3.689194 -2.971853 -2.625121 -4.680397

La estimación de la regresión cointegrante, aplicando el método de mínimos cuadrados ordinarios, ameritó diversos intentos no reportados6, ensayándose diferentes retardos en las variables exógenas, siendo evidente que el problema de colinealidad afectaba los resultados y distorsionaba las relaciones entre variables. Luego, se llega finalmente a los resultados que se muestran en la Tabla No 3.

6 Se analizó también la tasa de interés real, resultando no significativa.


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Tabla No 3. Resultados de la regresión

Dependent Variable: LNCP

Dependent Variable: LNCP Method: Least Squares Date: 02/16/12 Time: 09:51 Sample: 1980 2011 Included observations: 32

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. LNCSPMN 0.013832 0.003775 3.664280 0.0011

LNIPC -0.006446 0.003484 -1.850211 0.0453 LNYPD 0.693003 0.035027 19.78499 0.0000 LNRIQ 0.190466 0.036904 5.161134 0.0000

C 0.702891 0.416708 1.686772 0.1032 R-squared 0.985108 Mean dependent var 11.31768

Adjusted R-squared 0.984383 S.D. dependent var 0.266711 S.E. of regression 0.019989 Akaike info criterion -4.844641 Sum squared resid 0.010788 Schwarz criterion -4.615620 Log likelihood 82.51426 Hannan-Quinn criter. -4.768727 F-statistic 1372.969 Durbin-Watson stat 1.589163 Prob(F-statistic) 0.000000

De los resultados obtenidos se puede inferir que:

o El incremento del 1% en el ingreso personal disponible conduce a un aumento del 0.693% en el consumo.

o El consumo crece en 0.190%, por cada incremento porcentual en la riqueza de las familias.

o El incremento del 1% en el crédito al sector privado conduce a un aumento del 0.014% en el consumo.

Con la finalidad de entender la dinámica de corto plazo del modelo dentro de la tendencia de largo plazo se procedió a verificar si los residuos de la regresión cumplen con la condición de no presentar autocorrelación, mediante el correlograma de los residuos. El resultado fue positivo ya que no se rechazó la hipótesis nula de no existencia de autocorrelación, en consecuencia los residuos son ruido blanco.

Una vez cumplido las condiciones del modelo de corrección de errores, se efectuó la regresión obteniendo los siguientes resultados (véase tabla No 4).

o Por cada incremento porcentual del 1% en YPD, el CP crece en 0.75% en el corto plazo. Dicho de otra manera, la elasticidad del ahorro-ingreso es de 0.25%.

o El consumo crece en 0.48%, por cada incremento porcentual en la riqueza de las familias.


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o El incremento del 1% en el crédito al sector privado conduce a un aumento del 0.008% en el consumo

o El valor de -0.70 del ERROR1 nos indica que el modelo tiene un ajuste rápido en el largo plazo.

Tabla No 4. Resultados de la regresión

Dependent Variable: DLNCP

Dependent Variable: DLNCP Method: Least Squares Date: 02/16/12 Time: 10:12 Sample (adjusted): 1982 2010 Included observations: 29 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. DLNCSPMN 0.008058 0.001947 4.139332 0.0004

DLNIPC -0.005888 0.002299 -2.561442 0.0178 DLNYPD 0.750109 0.048329 15.52085 0.0000 DLNRIQ 0.479925 0.234443 2.047082 0.0501

ERROR1(-1) -0.700024 0.144717 -4.837201 0.0001 DLNCP(-1) 0.177537 0.062471 2.841921 0.0095

C 0.013877 0.006477 2.142551 0.0435 R-squared 0.960915 Mean dependent var 0.027504

Adjusted R-squared 0.950255 S.D. dependent var 0.057586 S.E. of regression 0.012844 Akaike info criterion -5.665413 Sum squared resid 0.003629 Schwarz criterion -5.335376 Log likelihood 89.14849 Hannan-Quinn criter. -5.562050 F-statistic 90.14523 Durbin-Watson stat 1.725260 Prob(F-statistic) 0.000000


79

7. Conclusiones

Aplicando la metodología de Engle-Granger, se analizó el comportamiento del consumo, con lo que se pudo comprobar que existe una relación de equilibrio de largo plazo entre el logaritmo del consumo Privado y las variables explicativas consideradas: Ingreso Personal Disponible, Créditos al Sector Privado, Riqueza e Índice de Precios al Consumidor.

En el Perú existe un excesivo consumo, y esto trae como consecuencia una capacidad de ahorro muy baja, ya que los resultados muestran que en el largo plazo, la elasticidad de consumo con respecto al ingreso personal disponible es de 0.69%. No obstante, en el corto plazo, la elasticidad es de 0.75%, lo que a su vez se traduce en una elasticidad del ahorro de 25%. Esto mostraría que el grado de sensibilidad de los agentes económicos es muy alta, lo que lleva a consumir de una manera excesiva7. Por otro lado la elasticidad del consumo con respecto a la riqueza en el largo plazo es de 19% y en el corto plazo es de 48%, esto refleja la alta sensibilidad de los agentes económicos con respecto al consumo, y también un alto grado de impaciencia.

Con respecto a los créditos, la elasticidad con respecto al consumo en el largo plazo es de 0.014% y en el corto plazo es de 0.008%, lo cual muestra que los créditos que obtienen los agentes económicos se destinan muy poco al consumo. Esto nos permite decir, que los créditos en mayor proporción pueden ser destinados a invertir en pequeños, medianos y grandes negocios o como también pueden ser destinados a pagos de deudas.

7 El grado de sensibilidad se representa por el coeficiente de la regresión de corto plazo


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8. Bibliografía

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