Artículo original
Análisis del riesgo país en Perú
Analysis of country risk in Peru
Andrea Carmen Lidia Ordinola Valdez
Autor de correspondencia: aclordinolav@unjbg.edu.pe - https://orcid.org/0000-0003-1802-8522
Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann. Tacna, Perú
Michael Clayton Garrow
michaelcgarrow@gmail.com - https://orcid.org/0009-0005-1577-3617
Harvard Business School. Boston, Estados Unidos de América
José Alejandro Filinich Cutipa
jfilinichc@unsa.edu.pe - https://orcid.org/0000-0001-6421-8381
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa. Arequipa, Perú
Recepción: 06/04/2024
Aprobación: 23/07/2024
Publicación: 27/09/2024
Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional.
Como citar: Ordinola Valdez, A. C., Clayton Garrow, M. & Filinich Cutipa, J. A. (2024). Análisis del riesgo país en Perú. Economía & Negocios, 6(2), 87-108. https://www.doi.org/10.33326/27086062.2024.2.1925
RESUMEN
La investigación presenta la evolución del riesgo país y del producto bruto interno (PBI) en Perú, en el periodo 2007-2021, teniendo en cuenta 180 observaciones, con la finalidad de enfocar el estudio en los dos años coincidentes con la pandemia, además de realizar un análisis del riesgo país en el ranking latinoamericano. La investigación es pura, con enfoque cuantitativo, descriptiva, transversal, teniendo como base el análisis estadístico y econométrico de la data extraída del Banco Central de Reserva del Perú y del Instituto Nacional de Estadística e Informática, evaluando el supuesto de no autocorrelación, no multicolinealidad y homocedasticidad.
Palabras clave: crecimiento económico, índice de bonos de mercados emergentes (EMBIG), producto bruto interno, riesgo país
ABSTRACT
The research presents the evolution of country risk and Gross Domestic Product in Peru, in the period 2007-2021, taking into account 180 observations; with the purpose of focusing the study on two years coinciding with the pandemic; in addition to carrying out an analysis of country risk in the Latin American ranking. The research is pure, with a quantitative descriptive, transversal approach, based on the statistical and econometric analysis of the data extracted from the Central Reserve Bank of Peru and the National Institute of Statistics and Informatics, evaluating the assumption of non-autocorrelation, non-multicollinearity and homoscedasticity.
Keywords: economic growth, Emerging Market Bond Index (EMBIG), gross domestic product, country risk
INTRODUCCIÓN
En los últimos años, se han presentado periodos de inestabilidad política, los cuales han producido un considerable grado de incertidumbre, como las elecciones del año 2011, antes de que resultara ganador Ollanta Humala Tasso en la segunda vuelta, la confianza empresarial se vio afectada, ubicándose en un tramo pesimista tras meses de haber permanecido optimista, desde la crisis económica de 2008. Cuando Ollanta Humala ganó las elecciones, presentando una continua propuesta de cambio, terminó optando por la continuidad económica con la finalidad de mantener la estabilidad (Dargent & Rousseau, 2021). Como se ha ido apreciando, cualquier grado de incertidumbre eleva el riesgo país. Como lo mencionan Beesley y Hawkins (2022), todavía existen importantes inconvenientes para propiciar una acción contra la corrupción, aún vigente, y que está causando estragos que se evidencian en los resultados macroeconómicos. Pero, a pesar de existir una mejora en la calidad de vida, la inseguridad ciudadana y la corrupción han ido desplazando la pobreza (Vivar, 2020) como uno de los temas más preocupantes del país.
En el año 2019, la crisis alcanzó un punto de inflexión, cuando el entonces presidente Martín Vizcarra disolvió el Congreso en el mes de septiembre, contando con el apoyo de la mayoría de la población (Paredes & Encinas, 2020). El año 2020 inició con una situación socioeconómica estable, a pesar de haber culminado el 2019 con un crecimiento de 2,2 % en el PBI (Dargent & Rousseau, 2021). En el transcurso del año 2020, se han suscitado eventos desafortunados que han repercutido en el riesgo país, siendo el más representativo el segundo proceso de vacancia por incapacidad moral, el cual fue aprobada por el Congreso de la República, contra el entonces mandatario Martín Vizcarra Cornejo, quien asumió el cargo luego de que su antecesor, Pedro Pablo Kuczynski Godard enfrente también dos procesos de vacancia. Después de que Vizcarra fuese destituido, Manuel Merino de Lama juramenta como presidente de la República, el 10 de noviembre, ocasionando una ola de protestas que dejó como resultado dos fallecidos, forzando su renuncia cinco días después. Esta serie de eventos desafortunados empeoraron aún más la situación socioeconómica y política en un país golpeado por la pandemia, los cuales dieron como resultado que el tipo de cambio fluctuara considerablemente. Por lo que el dólar alcanzó un nivel alto en 18 años; además, las calificadoras de riesgo reaccionaron, aumentando el riesgo país EMBI en 0,7 % en el primer día de gobierno de Merino; se observó, además, el desplome del índice de la Bolsa de Valores de Lima en aproximadamente 6 % y se percibió una caída de los bonos soberanos en dólares. Se trató de un año afectado por la crisis sanitaria por efectos de la COVID-19, la crisis política tras la caída del presidente Martín Vizcarra, el efímero gobierno de Manuel Merino y la instalación del gobierno de transición de Francisco Sagasti Hochhausler (Barnechea & Encinas, 2022).
En junio de 2020, mes en que concluyó la primera cuarentena nacional, según la data del Banco Central de Reserva del Perú (s. f.), el nivel promedio de riesgo latinoamericano fue de 548 puntos básicos, considerablemente más elevado que el mes similar del año anterior, que fue de 510 Pbs. De la misma manera, el nivel promedio del año 2020 fue de 504 puntos básicos, visiblemente más elevado que el año anterior, el cual fue de 483 Pbs. Siendo una de las principales causas, las medidas adoptadas por los gobiernos para afrontar la pandemia; asimismo, se paralizó gran parte de las actividades económicas y se ralentizaron otras. Deligonul (2020) enfatiza que los políticos siempre adoptan medidas provisionales en lugar de tomar una medida radical para reducir el riesgo país.
REVISIÓN DE LA LITERATURA
El riesgo país
El riesgo país se ha convertido en un factor importante para incentivar o desincentivar la inversión, dependiendo las economías de las lecturas realizadas por las calificadoras de riesgo. Las economías emergentes se han vuelto atractivas para la inversión extranjera y para ello es importante que exista la confianza necesaria (Pérez, Giraldo, & Gutiérrez, 2022). Las primas de riesgo en las economías desarrolladas son más bajas que en las economías emergentes (Campos, Tapia, & Gudaris, 2022). En otras palabras, si el riesgo país sube, es preocupante, pero si baja, es alentador. Elizalde, Arana y Martínez (2020) demostraron que la relación entre la deuda y el PBI son variables que permiten medir el factor de riesgo económico. Las clasificadoras de riesgo son empresas dedicadas a clasificar el riesgo crediticio y la probabilidad de incumplimiento, destacando a nivel mundial Moody’s, Standard & Poor’s y Fitch Ratings. Las calificaciones de riesgo influyen en la apreciación de rentabilidad y seguridad que tienen los inversionistas (Limas & Franco, 2018). Las calificadoras de valores también realizan las calificaciones del riesgo país (Gaytán, 2018). Es menester mencionar que el EMBI+ Perú es medido en función del rendimiento promedio de los títulos soberanos en referencia al rendimiento de sus similares de los Estados Unidos. Existen diversas herramientas para medirlo, siendo una de las más empleadas el EMBIG (Emerging Market Bond Index Global) o Índice Global de Bonos de Mercados Emergentes, conocido de manera abreviada como EMBI+. Pero el EMBI+ es uno de los índices de riesgo país más difundidos (Aidar & Braga, 2021). Además, el riesgo país repercute en el crecimiento y estabilidad de una economía (Santilli, 2021) y, a su vez, el riesgo soberano está influenciado por fluctuaciones en las variables relacionados con los agregados macroeconómicos y los efectos externos (Llada, 2021).
El riesgo país se ha convertido en un factor importante en la seguridad de la cadena industrial, siendo su relación con el comercio cada vez más complicada (Li, Huang, & Zhang, 2022); es una variable determinante para atraer inversión extranjera directa (Alvarado, 2019); es un indicador para la toma de decisiones, debido a que las calificadoras de riesgo evalúan las condiciones existentes en una economía y las relaciones con otras economías (Pérez, Giraldo, & Gutiérrez, 2022). También, es considerado un indicador de confianza en el mercado financiero, mediante el cual se mide la liquidez, la solvencia y la estabilidad de un determinado país para cumplir los compromisos de deuda (Ceballos, Perez, & Gutiérrez, 2017). Por otro lado, el riesgo económico es el cambio inesperado en la economía de un país que influye en las decisiones de los inversionistas (Elizalde, Arana, & Martínez, 2020). Como menciona Mankiw (2014), el tipo de interés de una pequeña economía abierta puede diferir del tipo vigente de otras economías, debido al riesgo país y a las expectativas sobre las variaciones futuras del tipo de cambio. De Gregorio (2007) señala que el riesgo país disminuye con las exportaciones netas y estas aumentan con el tipo de cambio y el producto internacional, mientras que disminuyen con el producto bruto interno.
Análisis del riesgo país
El Ministerio de Economía y Finanzas (s. f.) manifiesta que el riesgo país se mide por el Stripped Spread de los bonos Brady y se incrementa fundamentalmente por la evolución de tres tipos de factores: la evolución de las variables económicas clave de una economía, relacionado con la política macroeconómica y el contexto internacional; la situación política, y, finalmente, eventuales riesgos en la región. Muchos acontecimientos políticos y económicos conducen a un aumento del riesgo país (Zhang, Wang, Yang, & Guo, 2021). La inestabilidad política y la corrupción afectan cualquier iniciativa empresarial en la región, debido a que el riesgo país es una de las variables que pueden perjudicar la inversión extranjera (Elizalde, Martínez, Arana, & Ramírez, 2022).
Tabla 1
Índice de bonos de mercados emergentes (EMBIG), 2020
|
Puesto |
País |
Pbs |
|
1 |
Perú |
173 |
|
2 |
Chile |
197 |
|
3 |
Brasil |
235 |
|
4 |
Colombia |
261 |
|
5 |
México |
474 |
|
6 |
Argentina |
2,235 |
|
7 |
Ecuador |
2,372 |
|
8 |
Venezuela |
23,796 |
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú
De acuerdo con la tabla 1, Perú es el país con el riesgo país más bajo de la región, a pesar de la coyuntura política acontecida. Por otro lado, Ecuador muestra un riesgo país que quintuplica al de México y es 10 veces superior al de Brasil, únicamente superado por Venezuela en la región, país que se ha sumido en una profunda crisis económica, política y social. Toscanini, Lapo y Bustamante (2020) sostienen que la dolarización de Ecuador conllevó niveles de riesgo país altos, lo que contribuyó a la instauración de políticas monetarias restrictivas y altas tasas de financiamiento externo. Jumbo, Campuzano, Vega y Luna (2020) indicaron que antes de la pandemia, la economía ecuatoriana enfrentaba una difícil situación debido a la deuda externa e inestabilidad política y, más aún, las medidas restrictivas a causa de la pandemia han originado el aumento del desempleo, bajos niveles salariales y el quiebre de las empresas. Silva et al. (2021) mencionaron que las repercusiones que genera la COVID-19 tienen mayores impactos en países con recesión económica.
Tabla 2
Índice de bonos de mercados emergentes (EMBIG), 2021
|
Puesto |
País |
Pbs |
|
1 |
Chile |
141 |
|
2 |
Perú |
165 |
|
3 |
Colombia |
261 |
|
4 |
Brasil |
281 |
|
5 |
México |
354 |
|
6 |
Ecuador |
913 |
|
7 |
Argentina |
1,578 |
|
8 |
Venezuela |
29,062 |
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú
De acuerdo con la tabla 2, Chile es el país con el riesgo país más bajo de la región, seguido de Perú, que habiendo mejorado en sus indicadores se ubica por detrás de Chile. Chile ha tenido un crecimiento económico sostenible debido al alza de los precios de las materias primas y a las políticas macroeconómicas implementadas (Mieres, 2020). Barrutia, Silva y Sánchez (2021) resaltan que Perú es uno de los países de la región con el mayor crecimiento económico desde la década de los 90. Gomero (2021) afirma que fue mayor el dinamismo en el mercado de commodities, lo que conlleva el repunte de los precios que incidió favorablemente en el crecimiento económico, impulsando a su vez la Bolsa de Valores. Este resultado se debe a la coyuntura política que ha atravesado el país en el año 2021, debido a los resultados de las elecciones presidenciales, resultando ganador en segunda vuelta Pedro Castillo Terrones. En Chile, el sistema bancario estaba paralizado después de la ralentización sufrida en los años 1982 y 1983, estando en déficit en su deuda externa, imposibilitando a las empresas de buscar financiamiento en el exterior (Rojas, Herrera, & González, 2019). Además, se visualiza que, a comparación del año anterior, Colombia logra escalar y ubicarse por delante de Brasil. Colombia se encuentra en el rango de una economía satisfactoria, con una proyección estable, pero con perspectiva negativa (Limas & Franco, 2018). De la misma manera, Ecuador logra escalar y ubicarse por delante de Argentina, a pesar de que Argentina mejoró su índice al año 2021. Finalmente, se observa que Venezuela empeora en sus indicadores. Las primas de riesgo insistentemente altas son consecuencias imprevisibles de la globalización financiera (Frenkel, 2020). Los determinantes de la prima de riesgo país son esenciales para la evaluación del nivel de dependencia financiera de las economías en desarrollo. Por otro lado, en México se han implementado estrategias de desarrollo nacional, enfocadas en la industrialización y en el crecimiento económico (Trejo, 2017), pero, en contraparte, uno de los factores que ha repercutido en gran medida a la economía mexicana, afectando su crecimiento económico, es el escaso desempeño de la inversión pública y privada (Gutiérrez, 2017). Las correlaciones entre los componentes del sistema financiero y el PBI son elevadas en las economías de Brasil, Chile, Colombia, México y Perú, mientras que en Argentina esta relación no es significativa (Terceño & Guercio, 2011).
Figura 1
Riesgo país en Perú, Argentina, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador y México, 2007-2021
Fuente: Elaboración propia basada en la data del BCRP
Con base en la data extraída del Banco Central de Reserva del Perú, Ecuador es el segundo país con el riesgo país más alto de la región, cuyas fluctuaciones han ido empeorando en el transcurso del año 2019, agravándose en febrero del año 2020, periodo coincidente con el inicio de la pandemia en la región; es únicamente superado por Venezuela y seguido por Argentina, país cuyas fluctuaciones han ido empeorando en el transcurso del año 2018 y agravándose en el año 2019. En Argentina, debido al alto riesgo país, el endeudamiento externo y la inversión extranjera se mantuvieron muy limitados, en comparación con la región (Socoloff, 2021).
Figura 2
Evolución histórica del riesgo país en América Latina, 2007-2021
Fuente: Elaboración propia basada en la data del BCRP
Tabla 3
Calificación de riesgo país para Perú, 2007-2021
|
Año |
Agencias calificadoras de riesgo |
|||||
|
Moddy’s |
Standard & Poor’s |
Fitch |
||||
|
Fecha |
Calificación |
Fecha |
Calificación |
Fecha |
Calificación |
|
|
2021 |
05/21/2021 |
A3 (Negativa) |
10/14/2021 |
BBB (Negativa) |
10/15/2021 |
BBB (Estable) |
|
2020 |
03/12/2020 |
BBB+ |
||||
|
2019 |
06/25/2019 |
A3 (Estable) |
09/25/2019 |
BBB+ |
||
|
03/28/2019 |
BBB+ |
|||||
|
2018 |
09/27/2018 |
BBB+ |
||||
|
03/21/2018 |
BBB+ (Estable) |
|||||
|
2017 |
08/23/2017 |
A3 (Estable) |
09/19/2017 |
BBB+ (Estable) |
||
|
03/24/2017 |
BBB+ (Estable) |
|||||
|
2016 |
09/29/2016 |
BBB+ (Estable) |
||||
|
07/22/2016 |
BBB+ (Estable) |
|||||
|
03/23/2016 |
BBB+ (Estable) |
|||||
|
2015 |
09/30/2015 |
BBB+ (Estable) |
||||
|
|
03/27/2015 |
BBB+ |
||||
|
2014 |
7/02/2014 |
A3 (Estable) |
09/30/2014 |
BBB+ (Estable) |
||
|
2013 |
08/19/2013 |
BBB+ (Estable) |
10/23/2013 |
BBB+ (Estable) |
||
|
2012 |
08/16/2012 |
Baa2 |
08/28/2012 |
(Positiva) |
11/09/2012 |
BBB (Estable) |
|
2011 |
03/21/2011 |
(Positiva) |
08/30/2011 |
BBB (Estable) |
11/10/2011 |
BBB (Estable) |
|
07/27/2011 |
BBB- |
|||||
|
2010 |
06/02/2010 |
BBB- (Positiva) |
||||
|
2009 |
12/16/2009 |
Baa3 (Estable) |
||||
|
2008 |
08/19/2008 |
Ba1 |
04/02/2008 |
BBB- (Estable) |
||
|
2007 |
07/16/2007 |
Ba2 (Estable) |
03/06/2007 |
BB+ (Positiva) |
||
Fuente: Elaboración propia basada en la data de Datosmacro.com
De acuerdo con la data presentada en Datosmacro.com (s. f.) de las principales calificadoras de riesgos Moody’s, Standard & Poor’s y Fitch Ratings, se aprecia un entorno estable y atractivo para las inversiones en Perú. En la tabla 3, se aprecia que, a partir del año 2014, Moddy’s otorga a Perú la calificación A3 (Estable), es decir, que el país presenta un bajo riesgo crediticio, manteniéndose estable. De la misma manera, a partir del año 2018, Fitch otorga una calificación BBB+, lo que significa un riesgo moderado de incumplimiento.
Tabla 4
Calificación de riesgo país para Chile, 2007-2021
|
Año |
Agencias calificadoras de riesgo |
|||||
|
Moddy’s |
Standard & Poor’s |
Fitch |
||||
|
Fecha |
Calificación |
Fecha |
Calificación |
Fecha |
Calificación |
|
|
2021 |
03/24/2021 |
A (Estable) |
||||
|
2020 |
04/27/2020 |
(Negativa) |
10/15/2020 |
A- (Estable) |
||
|
03/12/2020 |
A |
|||||
|
2019 |
08/30/2019 |
A |
||||
|
02/22/2019 |
A |
|||||
|
2018 |
07/26/2018 |
A1 (Estable) |
08/07/2018 |
A (Estable) |
||
|
07/27/2018 |
A (Estable) |
|||||
|
02/23/2018 |
A (Estable) |
|||||
|
2017 |
08/24/2017 |
Aa3 (Negativa) |
07/13/2017 |
A+ (Estable) |
08/11/2017 |
A (Estable) |
|
01/26/2017 |
(Negativa) |
|||||
|
2016 |
07/11/2016 |
Aa3 (Estable) |
12/13/2016 |
A+ (Negativa) |
||
|
07/22/2016 |
A+ (Estable) |
|||||
|
05/19/2016 |
A+ (Estable) |
|||||
|
2015 |
11/13/2015 |
A+ (Estable) |
||||
|
05/06/2015 |
A+ |
|||||
|
2014 |
10/21/2014 |
A+ (Estable) |
||||
|
2013 |
10/29/2013 |
Aa3 (Estable) |
10/25/2013 |
A+ (Estable) |
||
|
01/28/2013 |
A+ (Estable) |
|||||
|
2012 |
12/26/2012 |
AA- (Estable) |
01/30/2012 |
A+ (Estable) |
||
|
2011 |
09/07/2011 |
A+ (Estable) |
||||
|
02/01/2011 |
A+ (Estable) |
|||||
|
2010 |
06/16/2010 |
Aa3 (Estable) |
12/16/2010 |
(Positiva) |
||
|
2009 |
03/23/2009 |
A1 (Positiva) |
||||
|
2008 |
11/20/2008 |
(En revisión) |
11/10/2008 |
A (Estable) |
||
|
2007 |
12/18/2007 |
A+ |
05/15/2007 |
A (Positiva) |
||
Fuente: Elaboración propia basada en la data de Datosmacro.com
De acuerdo con la tabla 4, se percibe un panorama de seguridad para las inversiones en Chile, manteniendo una calidad de grado medio superior, presentando periodos con calificación de alto grado, debido a que Standard & Poor’s otorga una calificación de AA- en el año 2012 y, de la misma manera, Moody’s otorga una calificación de Aa3, en los años 2010, 2013, 2016 y 2017.
Tabla 5
Calificación de riesgo país para Brasil, 2007-2021
|
Año |
Agencias calificadoras de riesgo |
|||||
|
Moddy’s |
Standard & Poor’s |
Fitch |
||||
|
Fecha |
Calificación |
Fecha |
Calificación |
Fecha |
Calificación |
|
|
2021 |
||||||
|
2020 |
05/15/2020 |
Ba2(Estable) |
04/06/2020 |
(Estable) |
05/05/2020 |
BB- |
|
2019 |
12/11/2019 |
(Positiva) |
11/14/2019 |
BB- |
||
|
05/21/2019 |
BB- |
|||||
|
2018 |
04/09/2018 |
Ba2 (Estable) |
01/11/2018 |
BB- (Estable) |
08/01/2018 |
BB- (Estable) |
|
02/23/2018 |
BB- (Estable) |
|||||
|
2017 |
05/26/2014 |
Ba2 (Negativa) |
08/15/2017 |
(Negativa) |
11/10/2017 |
BB (Negativa) |
|
03/15/2017 |
Ba2 (Estable) |
05/19/2017 |
BB (Negativa) |
|||
|
2016 |
02/24/2016 |
Aa3 (Estable) |
02/17/2016 |
BB (Negativa) |
11/11/2016 |
BB (Negativa) |
|
07/22/2016 |
BB (Negativa) |
|||||
|
05/05/2016 |
BB (Negativa) |
|||||
|
2015 |
12/09/2015 |
Baa3 (En revisión) |
09/09/2015 |
BB+ (Negativa) |
12/16/2015 |
BB+ (Negativa) |
|
08/11/2015 |
Baa2 (Estable) |
07/28/2015 |
(Negativa) |
10/15/2015 |
BBB- |
|
|
04/09/2015 |
BBB- |
|||||
|
2014 |
09/09/2014 |
Baa2 (Negativa) |
03/24/2014 |
BBB- (Estable) |
08/13/2014 |
BBB (Estable) |
|
07/28/2014 |
BBB (Estable) |
|||||
|
07/10/2014 |
BBB (Estable) |
|||||
|
04/03/2014 |
BBB (Estable) |
|||||
|
01/21/2014 |
BBB (Estable) |
|||||
|
01/14/2014 |
BBB (Estable) |
|||||
|
2013 |
10/02/2013 |
Baa2 (Estable) |
06/06/213 |
(Negativa) |
11/06/2013 |
BBB (Estable) |
|
10/24/2013 |
BBB (Estable) |
|||||
|
07/18/2013 |
BBB (Estable) |
|||||
|
04/26/2013 |
BBB (Estable) |
|||||
|
2012 |
09/20/2012 |
BBB (Estable) |
||||
|
07/26/2012 |
BBB (Estable) |
|||||
|
04/30/2012 |
BBB (Estable) |
|||||
|
01/23/2012 |
BBB (Estable) |
|||||
|
2011 |
06/20/2011 |
Baa2 |
11/17/2011 |
BBB (Estable) |
10/25/2011 |
BBB (Estable) |
|
05/23/2011 |
(Positiva) |
04/04/2011 |
BBB (Estable) |
|||
|
2010 |
06/28/2010 |
BBB- (Positiva) |
||||
|
2009 |
09/22/2009 |
Baa3 (Positiva) |
||||
|
2008 |
04/23/2011 |
BBB- |
05/29/2008 |
BBB- (Estable) |
||
|
2007 |
08/23/2007 |
(En revisión) |
05/09/2007 |
BB+ (Estable) |
||
|
02/05/2007 |
BB (Positiva) |
|||||
Fuente: Elaboración propia basada en la data de Datosmacro.com
De acuerdo con la tabla 5, durante el año 2020, Moody’s y Fitch Ratings otorgan a Brasil una calificación Ba2 y BB-, respectivamente, desarrollándose un panorama de grado de no inversión especulativo, pero de manera estable, viéndose esa situación desde el año 2018.
Tabla 6
Calificación de riesgo país para Colombia, 2007-2021
|
Año |
Agencias calificadoras de riesgo |
|||||
|
Moddy’s |
Standard & Poor’s |
Fitch |
||||
|
Fecha |
Calificación |
Fecha |
Calificación |
Fecha |
Calificación |
|
|
2021 |
10/06/2021 |
Baa2 (Estable) |
05/19/2021 |
BB+ (Estable) |
07/01/2021 |
BBB- (Negativa) |
|
2020 |
12/03/2020 |
Baa2 (Negativa) |
03/26/2020 |
(Negativa) |
04/01/2020 |
BBB |
|
2019 |
05/23/2019 |
Baa2 (Estable) |
11/20/2019 |
BBB |
||
|
05/23/2019 |
BBB |
|||||
|
2018 |
02/22/2018 |
Baa2 (Negativa) |
11/14/2018 |
BBB |
||
|
05/09/2018 |
BBB (Estable) |
|||||
|
2017 |
12/11/2017 |
BBB- (Estable) |
10/26/2017 |
BBB (Estable) |
||
|
03/10/2017 |
BBB (Estable) |
|||||
|
2016 |
05/26/2016 |
Baa2 (Estable) |
02/16/2016 |
(Negativa) |
07/22/2016 |
BBB (Negativa) |
|
2015 |
12/15/2015 |
BBB (Estable) |
||||
|
05/22/2015 |
BBB |
|||||
|
2014 |
07/28/2014 |
Baa2 (Estable) |
11/20/2014 |
BBB (Estable) |
||
|
08/21/2014 |
BBB (Estable) |
|||||
|
01/31/2014 |
BBB (Estable) |
|||||
|
2013 |
07/08/2013 |
Baa3 (Positiva) |
04/24/2013 |
BBB (Estable) |
12/10/2013 |
BBB (Estable) |
|
09/25/2013 |
BBB- |
|||||
|
03/06/2013 |
BBB- |
|||||
|
2012 |
08/15/2012 |
(Positiva) |
06/19/2012 |
BBB- (Estable) |
||
|
2011 |
05/31/2011 |
Baa3 (Estable) |
03/16/2011 |
BBB- (Estable) |
07/06/2011 |
BBB- (Estable) |
|
06/22/2011 |
BBB- (Estable) |
|||||
|
2010 |
09/09/2010 |
(Positiva) |
10/21/2010 |
BB+ (Positiva) |
||
|
2009 |
||||||
|
2008 |
06/19/2008 |
Ba1 (Estable) |
||||
|
2007 |
06/25/2007 |
(Positiva) |
06/21/2007 |
BB+ (Estable) |
||
Fuente: Elaboración propia basada en la data de Datosmacro.com
De acuerdo con la tabla 6, en el transcurso de los últimos 15 años, Colombia ha presentado un panorama estable oscilando la calificación en el grado medio inferior, otorgada por Moody’s y Fitch Ratings. Sin embargo, en el año 2021, Standard & Poor’s otorga una calificación BB+ (Estable), de grado de no inversión especulativo.
Tabla 7
Calificación de riesgo país para México, 2007-2021
|
Año |
Agencias calificadoras de riesgo |
|||||
|
Moddy’s |
Standard & Poor’s |
Fitch |
||||
|
Fecha |
Calificación |
Fecha |
Calificación |
Fecha |
Calificación |
|
|
2021 |
04/29/2021 |
Baa1 (Negativa) |
||||
|
2020 |
04/17/2020 |
Baa1 (Negativa) |
3/06/2020 |
BBB (Negativa) |
04/15/2020 |
BBB- (Estable) |
|
2019 |
06/05/2019 |
A3 (Negativa) |
3/01/2019 |
(Negativa) |
12/13/2019 |
BBB |
|
06/05/2019 |
BBB |
|||||
|
2018 |
04/11/2018 |
A3 (Estable) |
10/31/2018 |
BBB+ |
||
|
03/16/2018 |
BBB+ (Estable) |
|||||
|
2017 |
04/27/2017 |
A3 (Negativa) |
07/18/2017 |
(Estable) |
08/03/2017 |
BBB+ (Estable) |
|
2016 |
03/31/2016 |
A3 (Negativa) |
08/23/2016 |
(Negativa) |
12/09/2016 |
BBB+ (Negativa) |
|
07/28/2016 |
BBB+ (Estable) |
|||||
|
07/22/2016 |
BBB+ (Estable) |
|||||
|
02/26/2016 |
BBB+ (Estable) |
|||||
|
2015 |
07/31/2015 |
BBB+ |
||||
|
02/25/2015 |
BBB+ |
|||||
|
2014 |
02/05/2014 |
A3 (Estable) |
10/16/2014 |
BBB+ (Estable) |
||
|
01/13/2014 |
BBB+ (Estable) |
|||||
|
2013 |
12/19/2013 |
BBB+ (Estable) |
12/27/2013 |
BBB+ (Estable) |
||
|
12/11/2013 |
BBB+ (Estable) |
|||||
|
12/02/2013 |
BBB+ (Estable) |
|||||
|
11/04/2013 |
BBB+ (Estable) |
|||||
|
10/17/2013 |
BBB+ (Estable) |
|||||
|
10/03/2013 |
BBB+ (Estable) |
|||||
|
03/12/2013 |
(Positiva) |
09/19/2013 |
BBB+ (Estable) |
|||
|
09/19/2013 |
BBB+ (Estable) |
|||||
|
07/25/2013 |
BBB+ (Estable) |
|||||
|
07/11/2013 |
BBB+ (Estable) |
|||||
|
06/27/2013 |
BBB+ (Estable) |
|||||
|
05/30/2013 |
BBB+ (Estable) |
|||||
|
05/16/2013 |
BBB+ (Estable) |
|||||
|
2012 |
07/20/2012 |
BBB (Estable) |
||||
|
05/11/2012 |
BBB (Estable) |
|||||
|
02/16/2012 |
BBB (Estable) |
|||||
|
01/11/2012 |
BBB (Estable) |
|||||
|
2011 |
10/26/2011 |
BBB (Estable) |
||||
|
2010 |
||||||
|
2009 |
12/14/2009 |
BBB (Estable) |
11/23/2009 |
BBB (Estable) |
||
|
2008 |
11/10/2008 |
BBB+ (Negativa) |
||||
|
2007 |
09/19/2007 |
BBB+ (Estable) |
||||
|
03/29/2007 |
BBB (Positiva) |
|||||
Fuente: Elaboración propia basada en la data de Datosmacro.com
De acuerdo con la tabla 7, durante la pandemia, Moody’s, Standard & Poor’s y Fitch Ratings otorgaron a México una calificación de Baa1 (Negativa), BBB (Negativa), y BBB- (Estable), respectivamente, siendo de grado inferior medio.
Tabla 8
Calificación de riesgo país para Argentina, 2007-2021
|
Año |
Agencias calificadoras de riesgo |
|||||
|
Moddy’s |
Standard & Poor’s |
Fitch |
||||
|
Fecha |
Calificación |
Fecha |
Calificación |
Fecha |
Calificación |
|
|
2021 |
||||||
|
2020 |
09/28/2020 |
Ca (Estable) |
09/07/2020 |
CCC+ (Estable) |
09/10/2020 |
CCC |
|
05/26/2020 |
RD |
|||||
|
04/07/2020 |
SD |
04/17/2020 |
C |
|||
|
04/03/2020 |
Ca (Negativa) |
04/07/2020 |
CC |
|||
|
01/07/2020 |
CCC- (Negativa) |
04/06/2020 |
RD |
|||
|
01/23/2020 |
CC |
|||||
|
2019 |
08/30/2019 |
Caa2 (En revisión) |
12/30/2019 |
CC (Negativa) |
12/23/2019 |
CC |
|
12/20/2019 |
SD |
12/20/2019 |
RD |
|||
|
07/12/2019 |
B2 (Negativa) |
08/30/2019 |
CCC- (Negativa) |
09/03/2019 |
CC |
|
|
08/16/2019 |
B- (Negativa) |
08/30/2019 |
RD |
|||
|
08/16/2019 |
CCC |
|||||
|
05/14/2019 |
B |
|||||
|
2018 |
11/12/2018 |
B (Estable) |
11/07/2018 |
B |
||
|
05/04/2018 |
B (Estable) |
|||||
|
2017 |
11/29/2017 |
B2 (Estable) |
10/30/2017 |
B+ (Estable) |
11/07/2017 |
B (Positiva) |
|
03/06/2017 |
B3 (Positiva) |
04/04/2017 |
B (Estable) |
05/04/2017 |
B (Estable) |
|
|
2016 |
04/15/2016 |
B3 (Estable) |
05/06/2016 |
B- (Estable) |
10/13/2016 |
B (Estable) |
|
07/22/2016 |
B (Estable) |
|||||
|
05/10/2016 |
B (Estable) |
|||||
|
03/22/2016 |
RD |
|||||
|
2015 |
11/24/2015 |
Caa1 (Positiva) |
09/16/2015 |
RD |
||
|
2014 |
07/31/2014 |
Caa1 (Negativa) |
07/30/2014 |
SD |
10/31/2014 |
RD |
|
07/31/2014 |
RD |
|||||
|
03/17/2014 |
Caa1 (Estable) |
06/17/2014 |
CCC- (Negativa) |
05/16/2014 |
CC |
|
|
02/14/2014 |
BB- (Estable) |
|||||
|
01/21/2014 |
CC |
|||||
|
2013 |
03/15/2013 |
(Negativa) |
09/10/2013 |
CCC+ (Negativa) |
11/22/2013 |
BBB+ (Estable) |
|
09/25/2013 |
||||||
|
2012 |
09/17/2012 |
(Negativa) |
10/31/2012 |
B- (Negativa) |
11/27/2012 |
CC |
|
04/23/2012 |
(Negativa) |
10/30/2012 |
(Negativa) |
|||
|
05/08/2012 |
B (Estable) |
|||||
|
2011 |
09/01/2011 |
BB- (Estable) |
||||
|
07/22/2011 |
B (Estable) |
|||||
|
2010 |
09/13/2010 |
B (Estable) |
07/12/2010 |
B (Estable) |
||
|
2009 |
08/13/2009 |
BB- (Estable) |
||||
|
2008 |
08/14/2008 |
(Estable) |
12/18/2008 |
RD |
||
|
07/03/2008 |
BB (Estable) |
|||||
|
2007 |
01/16/2007 |
(Positiva) |
05/01/2007 |
BB- (Positiva) |
||
Fuente: Elaboración propia basada en la data de Datosmacro.com
Para el caso de Argentina, ha pasado de un escenario de grado de no inversión especulativo, que tenía durante el gobierno de Néstor Kirchner y los primeros años del mandato de Cristina Fernández, a un panorama extremadamente especulativa y con escasas perspectivas de recuperación, llegando a una calificación de SD y RD, otorgadas por Standard & Poor’s y Fitch Ratings, respectivamente, en periodo de pandemia.
Tabla 9
Calificación de riesgo país para Ecuador, 2007-2021
|
Año |
Agencias calificadoras de riesgo |
|||||
|
Moddy’s |
Standard & Poor’s |
Fitch |
||||
|
Fecha |
Calificación |
Fecha |
Calificación |
Fecha |
Calificación |
|
|
2021 |
02/26/2021 |
Caa3 (Estable) |
||||
|
2020 |
04/03/2020 |
Caa3 (Negativa) |
09/01/2020 |
B- (Estable) |
09/03/2020 |
B- (Estable) |
|
04/13/2020 |
SD |
04/09/2020 |
RD |
|||
|
02/06/2020 |
Caa1 (Estable) |
03/25/2020 |
CCC- |
04/09/2020 |
C |
|
|
03/24/2020 |
CC |
|||||
|
03/19/2020 |
CCC |
|||||
|
2019 |
08/21/2019 |
B- |
||||
|
01/10/2019 |
B- |
|||||
|
2018 |
12/12/2018 |
B3 (Negativa) |
08/17/2018 |
B- (Estable) |
||
|
2017 |
06/29/2017 |
B- (Estable) |
08/24/2017 |
B (Negativa) |
||
|
2016 |
11/23/2016 |
B3 (Estable) |
08/25/2016 |
B (Negativa) |
||
|
|
07/22/2016 |
B (Estable) |
||||
|
2015 |
08/12/2015 |
B (Estable) |
10/02/2015 |
B (Estable) |
||
|
2014 |
12/19/2014 |
B3 (Estable) |
08/20/2014 |
B+ (Estable) |
10/16/2014 |
B (Estable) |
|
|
06/18/2014 |
B (Estable) |
||||
|
|
06/13/2014 |
B (Estable) |
||||
|
2013 |
08/06/2013 |
(Positiva) |
10/18/2013 |
B (Estable) |
||
|
2012 |
09/24/2012 |
Caa1 |
06/07/2012 |
B (Estable) |
10/24/2012 |
B- |
|
2011 |
02/01/2011 |
Caa2 |
08/04/2011 |
(Positiva) |
10/28/2011 |
B- (Estable) |
|
2010 |
08/02/2010 |
B- |
11/08/2010 |
B- (Estable) |
||
|
2009 |
09/24/2009 |
Caa3 (Estable) |
09/04/2009 |
CCC (Estable) |
||
|
2008 |
12/16/2008 |
Ca |
||||
|
11/14/2008 |
Caa1 (En revisión) |
12/16/2008 |
RD |
|||
|
03/20/2008 |
B3 (Estable) |
11/17/2008 |
CCC (Negativa) |
|||
|
2007 |
01/30/2007 |
Caa2 (Negativa) |
10/30/2007 |
CCC (Estable) |
||
|
|
01/08/2007 |
(Estable) |
01/23/2007 |
CCC (Negativa) |
||
Fuente: Elaboración propia basada en la data de Datosmacro.com
Según la información plasmada en la tabla 9, Ecuador presenta una situación de riesgo sustancial de acuerdo con la calificación Caa3 (Negativa) otorgada por Moody’s, agravándose al inicio del año 2020, periodo coincidente con la pandemia. Sin embargo, se aprecia una notable recuperación, pasando de calificaciones SD y RD, calificaciones otorgadas por Standard & Poor’s y Fitch Ratings, a B- (Estable) en septiembre del mismo año.
Tabla 10
Calificación de riesgo país para Venezuela, 2007-2021
|
Año |
Agencias calificadoras de riesgo |
|||||
|
Moddy’s |
Standard & Poor’s |
Fitch |
||||
|
Fecha |
Calificación |
Fecha |
Calificación |
Fecha |
Calificación |
|
|
2021 |
||||||
|
2020 |
||||||
|
2019 |
06/27/2019 |
WD |
||||
|
2018 |
03/09/2018 |
C (Estable) |
10/15/2018 |
RD |
||
|
2017 |
11/14/2017 |
RD |
||||
|
|
11/03/2017 |
C |
||||
|
|
08/30/2017 |
CC |
||||
|
|
06/29/2017 |
CCC |
||||
|
2016 |
03/04/2016 |
Caa3 (Negativa) |
07/01/2016 |
CCC |
||
|
|
07/01/2016 |
CCC |
||||
|
2015 |
01/13/2015 |
Caa3 (Estable) |
07/02/2015 |
CCC |
||
|
2014 |
12/18/2014 |
CCC |
||||
|
|
03/27/2014 |
B (Negativa) |
||||
|
2013 |
12/16/2013 |
Caa1 (Negativa) |
12/13/2013 |
B (Negativa) |
||
|
01/15/2013 |
B2 (Negativa) |
06/17/2013 |
(Negativa) |
|||
|
|
04/19/2013 |
B (Estable) |
||||
|
2012 |
04/04/2012 |
B+ (Negativa) |
||||
|
2011 |
10/12/2011 |
B+ (Estable) |
||||
|
2010 |
||||||
|
2009 |
01/15/2009 |
B2 (Estable) |
||||
|
2008 |
09/19/2008 |
(En revisión) |
12/16/2008 |
B+ (Estable) |
||
|
01/01/2008 |
B2 |
|||||
|
2007 |
10/18/2007 |
BB- (Negativa) |
||||
Fuente: Elaboración propia basada en la data de Datosmacro.com
Para el caso venezolano, existe una situación grave, la cual es calificada como impago, agravándose aún más en el año 2019 y en muchos periodos se encuentra sin clasificación.
Crecimiento económico
Larraín y Sachs (2002) señalan que el crecimiento económico es el aumento sostenible del producto en una economía, se mide como el aumento del PBI real en un periodo largo de tiempo. El PBI es una de las variables más utilizadas en las investigaciones, cuyo objetivo es explicar los determinantes de la inversión extranjera directa (Elizalde, Martínez, Arana, & Ramírez, 2022). El crecimiento económico es uno de los objetivos más representativos en las economías, debido a que implica un crecimiento notable de los ingresos y repercute en el índice de desarrollo humano (Chanquey, Lagos, & Llanco, 2021); existiendo una relación entre el crecimiento económico y la implementación de políticas estratégicas e innovación (Hernández, Cardona, & Del Río, 2017), el cual es analizado desde el punto de vista de la oferta de factores productivos y la productividad, debido a que mide el nivel de eficiencia con la que los factores son utilizados en el proceso de producción (Díaz, 2017). De Gregorio (2007) menciona que el modelo de Robert Solow, quien recibió el premio Nobel de Economía por su contribución a la teoría del crecimiento económico, descompone el crecimiento de los factores y la productividad. De la misma manera, Dornbusch, Fischer y Startz (2009) señalan que el crecimiento económico es el resultado de la reunión de los factores de producción, principalmente el capital y el aumento de la productividad.
La clave del crecimiento económico es la inversión por parte de las empresas (Ríos, Castillo, & Alonso, 2017). Las inversiones en I+D y en recursos humanos calificados repercuten de manera positiva y significativa en el crecimiento de las economías en desarrollo, principalmente en los países latinoamericanos (Suárez, Fiorentin, & Erbes, 2020). La economía neoclásica demuestra una serie de factores que afectan al crecimiento económico a nivel empresarial (Barra, 2021). Además, las aportaciones de Keynes se enfocaron en el crecimiento económico, la promoción del pleno empleo y la estabilidad de precios (Vazquez, 2017). Se han ido desarrollando teorías acerca del tema basadas en modelos y supuestos, los cuales son la base para el diseño de políticas, estrategias y acciones a nivel tecnológico, fiscal, monetaria, laboral, educativa, entre otros aspectos (Martínez, 2017). Es importante la consolidación de la coordinación y articulación de actores que permitan el crecimiento económico y el desarrollo sostenible de manera inclusiva (Fernández, 2020). Mankiw (2014) explica que un alta de ahorro eleva momentáneamente el crecimiento, pero la economía termina alcanzando un estado estacionario en el cual el capital y la producción se mantienen constantes.
Análisis del crecimiento económico
Figura 3
Producto bruto interno de Perú, 2007-2021
Fuente: Elaboración propia basada en la data del BCRP
En lo referente al año 2020, periodo coincidente con la propagación de la COVID-19, se han atravesado los efectos de un factor exógeno que repercute negativamente en el desarrollo habitual de las actividades económicas. Para ello, es importante analizar los factores que fortalecen el crecimiento económico, tales como el capital emprendedor e intelectual (Lupiáñez, López, & Priede, 2017). Reyes, Mendoza y Robayo (2021) demuestran que después de décadas en las cuales se aprecia un crecimiento económico sostenido y también una reducción de la pobreza, las medidas restrictivas para evitar la propagación del COVID-19 trajeron al Perú la primera recesión en 20 años. En el primer semestre del año 2020, la producción nacional disminuyó en 17,37 % y el desempleo subió a más del doble, respecto al segundo semestre anterior. Hubo una contracción en la economía peruana de 11,71 % en julio de 2020, según el informe del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI). Según el análisis de Vargas (2021), la economía en Perú se contrajo en un 12 % en el año 2020.
MATERIAL Y MÉTODOS
La investigación es cuantitativa, pura, con nivel descriptivo correlacional. La metodología econométrica ha sido importante para el análisis de la evolución del riesgo país y el producto bruto interno en Perú, ceteris paribus, durante los 180 meses en el periodo 2007-2021, analizando principalmente los dos años seleccionados coincidentes con el periodo de cuarentena nacional, total y parcial, producto de la pandemia originada por la COVID-19.
Primeramente, se ha extraído la data del riesgo país del Banco Central de Reserva (s. f.) y del producto bruto interno del Instituto Nacional de Estadística e Informática (s. f.), con la finalidad de analizar su situación actual y sus fluctuaciones en el periodo señalado, así como la relación existente entre ellas, y realizando la comparación con las economías de la región. Posteriormente, se ha procedido a evaluar el supuesto de no autocorrelación, multicolinealidad y homocedasticidad, con el objeto de demostrar la relación existente entre la data en el periodo estudiado.
RESULTADOS
Primeramente, se ha extraído la data del riesgo país y del ingreso nacional y para realizar el análisis solamente se han considerado 180 observaciones mensuales, es decir, el análisis de 15 años, correspondientes al periodo que inicia en enero de 2007 a diciembre de 2021. Se ha evaluado el supuesto de no autocorrelación mediante la prueba de Durbin-Watson.
Tabla 11
Modelo de regresión del riesgo país y el PBI, Perú, 2007-2021
|
Dependent Variable: PBI Method: Least Squares Sample: 2007M01 2021M12 Included observations:180 |
||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
C |
165,1073 |
4,984413 |
33,12472 |
0,0000 |
|
EMBIG |
-0,131299 |
0,025934 |
-5,062733 |
0,0027 |
|
R-squared |
0,125871 |
Mean dependent var |
141,4356 |
|
|
Adjusted R-squared |
0,120960 |
S.D. dependent var |
24,71216 |
|
|
S.E. of regression |
23,16941 |
Akaike info criterion |
9,134592 |
|
|
Sum squared resid |
95554,24 |
Schwarz criterion |
9,170069 |
|
|
Log likelihood |
-820, 1133 |
Hannan-Quinn criter. |
9,148976 |
|
|
F-statistic |
25,63126 |
Durbin-Watson stat |
0,171382 |
|
|
Prob (F-statistic) |
0,000001 |
|||
Fuente: Elaboración propia basada en la data del BCRP
En este caso el estadístico Durbin-Watson es 0,171382, considerando que es un modelo con dos variables y 180 observaciones mensuales, siendo los límites 1,74493 y 1,76726, entonces se concluye que el resultado está en la región de autocorrelación de primer orden.
Tabla 12
Factor de inflación de las varianzas, en el riesgo país y el PBI, Perú, 2007-2021
|
Variance Inflation Factors Sample: 2007M1 2021M12 Included observations: 180 |
|||
|
Variable |
Coefficient Variance |
Uncentered VIF |
Centered VIF |
|
C |
24,84437 |
8,330490 |
NA |
|
EMBIG |
0,000673 |
8,330490 |
1,000000 |
Fuente: Elaboración propia basada en la data del BCRP
El problema de multicolinealidad se evalúa a través de dos indicadores, pueden ser el factor de inflación de las varianzas y el índice de condicionalidad. Si se obtuvo la regresión, el modelo cumple con el supuesto de no multicolinealidad exacta, ya que se han calculado los estimadores. Además, se observa que, aplicando el factor de inflación de las varianzas, el resultado es menor que 10, por lo tanto, no hay problema de multicolinealidad.
Tabla 13
Prueba White, incluyendo términos cruzados
|
F-statistic |
5,425671 |
Prob. F(5,6) |
0,0052 |
|
|
Obs*R-squared |
10,39780 |
Prob. Chi-Square(5) |
0,0055 |
|
|
Scaled explained SS |
7,994041 |
Prob. Chi-Square(5) |
0,0184 |
|
|
Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Sample: 2007M01 2021M12 Included observations: 180 |
||||
|
Variable |
Coefficient |
Std. Error |
t-Statistic |
Prob. |
|
C |
1519,705 |
377,2659 |
4,028208 |
0,0001 |
|
EMBIG^2 |
0,009913 |
0,005558 |
1,783415 |
0,0762 |
|
EMBIG |
-7,515787 |
3,166707 |
-2,373376 |
0,0187 |
|
R-squared |
0,057766 |
Mean dependent var |
530,8569 |
|
|
Adjusted R-squared |
0,047119 |
S.D. dependent var |
667,5243 |
|
|
S.E. of regression |
651,6080 |
Akaike info criterion |
15,81329 |
|
|
Sum squared resid |
75152969 |
Schwarz criterion |
15,86651 |
|
|
Log likelihood |
-1420,196 |
Hannan-Quinn criter. |
15,83487 |
|
|
F-statistic |
5,425671 |
Durbin-Watson stat |
0,420746 |
|
|
Prob(F-statistic) |
0,005165 |
|||
Fuente: Elaboración propia basada en la data del BCRP
Se ha procedido a evaluar el supuesto de homocedasticidad mediante la prueba White, con términos cruzados, teniendo como resultado que la probabilidad es menor que 0,05; con lo que concluimos que no se cumple el supuesto de homocedasticidad en ambas pruebas, es decir, la varianza de hace un periodo influye en la varianza de hoy.
DISCUSIÓN
Después del análisis de los resultados obtenidos de la data obtenida del Banco Central de Reserva del Perú, en referencia al riesgo país y el producto bruto interno, en un periodo de 15 años, considerando 180 observaciones mensuales, y enfocándonos en el análisis de los dos años coincidentes a las repercusiones ocasionadas por la COVID-19, se puede inferir que, el Perú es uno de los países con el riesgo país más bajo de la región, a pesar de la coyuntura política acontecida durante el transcurso del periodo 2020-2021. Al comparar los resultados y gráficos obtenidos de los países de la región, se afirma que las fluctuaciones coinciden con momentos de crisis y estabilidad en el mercado, siendo los factores internos de las economías los principales causantes de estas variaciones (Santilli, 2021).
En el transcurso del año 2021, Chile logró superar a Perú figurando con el riesgo país más bajo de la región, resultado reflejado de la estabilización de la economía chilena durante la última década (Campos, Tapia, & Gudaris, 2022). A pesar de haber superado los desafíos ocasionados por la COVID-19, podemos observar que, gracias al crecimiento económico, otros factores son menos frecuentes hoy en día, a comparación de los tiempos de Thomas Malthus (Mankiw, 2014), y una de las grandes razones son el desarrollo de las TIC, que han evolucionado más durante el periodo de pandemia. Debido a que el conocimiento es un factor fundamental en la actividad económica y en la productividad laboral (Lupiáñez, López, & Priede, 2017). Aunque Jacovkis, Masello, Granovsky, & Oliva (2021) señalan que el crecimiento económico y la generación de empleo no pueden considerarse como un simple efecto de la aplicación de tecnología, sino de la implementación de políticas económicas. Diaz (2017) considera la importancia de las TIC en la competitividad y el crecimiento económico, mediante la orientación de políticas públicas enfocadas en su difusión.
Teniendo en cuenta ambas variables y tras ser evaluadas a través del estadístico Durbin-Watson, se afirma que el modelo cumple con el supuesto de autocorrelación de primer orden. La matriz de correlación demuestra que el riesgo país se correlaciona de manera negativa con el crecimiento del PBI, tal y como lo menciona Santilli (2021); mientras más alto es el ingreso de las economías, menor es el riesgo país. Además, con la evaluación del indicador del factor de inflación de las varianzas, se infiere que el modelo también cumple con el supuesto de no multicolinealidad exacta. Y, finalmente, el modelo no cumple el supuesto de homocedasticidad realizadas mediante las pruebas White, con términos cruzados y no cruzados, y mediante la prueba ARCH, de primer orden.
La recuperación del crecimiento económico fue más difícil en el escenario de las restricciones sanitarias por efectos de la pandemia que obligaron a la reestructuración de la asignación de recursos (Vasconcelos, 2020). Por ello, es necesario fomentar y articular programas para incentivar la inversión extranjera directa (Trejo, 2017) e implementar mecanismos para impulsar el crecimiento del PBI, el cual es el principal elemento para alcanzar el desarrollo (Martínez, 2017). Se busca, además, lograr un crecimiento económico sostenible unido a transformaciones sociales dirigidas a lograr una igualdad social (Cordera, 2017). También, es necesario resaltar la importancia del sector bancario, ya que, según el estudio de Terceño & Guercio (2011), presenta mayor correlación con el crecimiento económico en la mayoría de los países latinoamericanos y, como señala (Long & Herrera, 2018), se debe evaluar las inversiones en construcciones no productivas para la economía, como la adquisición y construcción de bienes inmuebles.
El crecimiento de la economía nacional se basa en el incentivo de las inversiones. Sin embargo, los sucesos de incertidumbre política podrían acarrear problemas, agravando la situación económica del país. Los resultados obtenidos han mejorado ligeramente con respecto al periodo anterior, a pesar de la coyuntura política y a las repercusiones causadas por la pandemia, por lo que la capacidad de pago del Perú no se afectó y sigue estando sólida, recuperándose rápidamente de los efectos negativos que acarreó la pandemia.
El riesgo país no solo estaría determinado por factores internos, sino que se tiene que considerar los factores externos, teniendo en cuenta los efectos negativos de la invasión rusa en Ucrania, que inició el 24 de febrero de 2022. Asimismo, se resalta la importancia de seguir con políticas económicas que disminuyan la deuda externa y fortalezcan las actividades económicas que fueron afectadas durante estos años de pandemia.
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