Inmersión del dinero bancario en la Economía según Keynes

Etapa Dinero Bancario Dinero en Efectivo
Primera Etapa Se usa para Inversión Pagos mayoritarios
Segunda Etapa Atesoramiento de dinero Pagos mayoritarios
Tercera Etapa Se usa para transacciones de Negocio Pago de nómina y gastos menores
Cuarta Etapa Transacciones y nómina Gastos menores
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Resumen de: Finance and Economic Development, por Rogerio Studart

Las Ideas Principales

Post-keynesianos
1- El financiamiento y no el ahorro, es la pre-condición para la inversión.
2- Los bancos y no los ahorradores, juegan mayormente el rol fundamental en el proceso de financiamiento.
3- El ahorro fondea, pero no financia la acumulación.
Hyman Minski
4- El crecimiento incrementa la fragilidad financiera de la economía.
5- Esta fragilidad financiera se puede mitigar por el fondeo activo, i.e. la emisión de valores a largo plazo por las empresas inversoras con el fin de consolidar sus pasivos a corto plazo.
6- Mercados financieros bien estructurados y funcionales pueden jugar un rol fundamental en un proceso financieramente estable de crecimiento/desarrollo, un rol que es de otro modo ambiguo, a causa de la volatilidad inherente de esos mercados.

Capítulo 2.- El dominio del argumento del ahorro previo

Un supuesto común de los modelos concernientes al financiamiento y desarrollo es que el ahorro es una pre-condición a la inversión y el crecimiento económico -una visió que se le ha llamado el argumento del ahorro previo (PS argument, AAP en este resumen).

Orígenes del argumendo del ahorro previo
En la teoría económica moderna, el AAP es de hecho un legado de la teoría clásica, la cual, como Chick (1983:184) nos recuerda correctamente: “Tuvo sus orígenes en el establecimiento de una economía agrícola, donde la forma arquetípica del ahorro era la semilla: producción no consumida, un recurso real” en una economía agrícola tal, el ingreso (la cosecha) está predeterminada; por tanto el único recurso de inversión es la semilla guardada, que debe lógicamente existir previamente al acto de invertir.
Si el AAP es un supuesto razonable en el análisis de una economía agrícola de trueque, esta resulta mucho menos aceptable en una economía industrial, donde parte significativa de los medios de producción se producen por orden, por lo tanto después y pour cause al acto de invertir.
Más adelante, en una economía monetaria, la única asociación posible entre el financiamiento y el ahorro es el uso de stocks acumulados de dinero para financiar la inversión, en vez del consumo. Sin embargo, en una economía que se haya movido más allá del dinero metálico hacia el uso de crédito y préstamos, la inversión se puede financiar por el “dinero nuevo” tanto como por la transferencia de ahorro en dinero existente.

Neutralidad del dinero, neutralidad del crédito y teoría de los fondos prestables
Como se argumentó previamente, el AAP sólamente se concibe para el análisis de una economía de trueque, o si el análisis asume que la economía capitalista se comporta fundamentalmente como una economía de trueque. Una economía de trueque es una en la que la producción y el ingreso están predeterminadas y por tanto el proceso de intercambio -en vez del de producción – es la ocupación principal del análisis económico.
Para imaginar una economía industrial como una economía de trueque es necesario asumir que, dado el estado de la técnica, el ingreso está predeterminado y, para propósitos de análisis, no cambia. Es verdad que uno de los resultados principales de la teoría neoclásica es que el equilibrio de pleno empleo es un resultado natural de una economía competitiva.
En una economía competitiva tal, el dinero juega dos roles distintos: como medio de intercambio y como unidad de cuenta. Una vez que se interpreta al dinero como un activo que no genera intereses, mantenerlo para almacenar valor sólo se justifica en el intérvalo entre la recepción de un ingreso y la adquisición de un bien. En el largo plazo, el dinero es necesariamente neutral. En este caso, la teoría cuantitativa del dinero no se puede disputar: los cambios en la oferta monetaria no pueden afectar a las variables reales, sólo a las variables monetarias.
El postulado de la neutralidad del dinero a largo plazo es uno de los principios fundamentales de la economía clásica y neo-clásica. Este postulado ha permitido a los economistas de las corrientes principales distinguir entre fenómenos monetarios a corto plazo de los valores de equilibrio a largo plazo, de modo que todos los teoremas fundamentales se pueda establecer en términos reales.
Aún en la construcción para un análisis de una economía donde el dinero metálico prevalece, la evolución del dinero bancario no cambia este postulado siempre y cuando los bancos así como otras instituciones financieras se presenten como meros intermediarios entre el ahorro e inversión. Es decir, mientras que el crédito sea también neutral, en el sentido de que no interfiera con las fuerzas reales detrás de la acumulación (ahorro y productividad). Este ha sido el rol de la teoría de los fondos prestables (TFP)en economía monetaria.

En la TFP, el producto se determina de manera ‘neoclásica’ en el mercado de trabajo. El equilibrio se alcanza únicamente cuando todos los factores se remuneran de acuerdo a su productividad. Para el propósito de análisis del mercado de capital (ahorro), el ingreso se puede asumir que sea predeterminado. En otras palabras, no hay falacia en el paso del nivel micro al nivel macroeconómico. Consecuentemente, la oferta de ahorro/capital real (S), es visto como determinado de acuerdo a las preferencias intertemporales de los hogares (y tiene una relación inversa con la tasa de interés r). Por otro lado, la demanda de capital (inversión) (I) es una función directa del retorno de capital (o la productividad marginal del capital). Por tanto, la tasa interés de equilibrio (o natural), es la tasa que equilibra la cantidad de capital ahorrado y el invertido, ahorro y productividad.

Ahora, asumamos que se introduce una innovación tecnológica en nuestra economía de TFP, de modo que la productividad marginal de la inversión se eleva -lo cual se ilustra en la figura 2.1 como un desplazamiento a la derecha de la demanda de fondos prestables. Si las preferencias intertemporales de los ahorradores permanecen sin cambios, esto normalmente implicaría un incremento en la tasa natural de interés, causando un decremento del consumo simétrico al incremento en la inversión.

### Desde Hicks y Tobin a los monetaristas
Contrario a las tres ecuaciones de la teoría clásica,
M=k.I, Ix=C(i), Ix= S(i,I)
Keynes inicia con tres ecuaciones:
M=L(i), Ix=C(i), Ix= S(I).
Estas difieren de las ecuaciones clásicas de dos maneras. Por un lado, la demanda de dinero se concibe como función de la tasa de interés (Preferencia por la liquidez). Por otro lado, cualquier posible influencia de la tasa de interés en el monto ahorrado de un ingreso dato se niega.
Hicks

La teoría de la preferencia por la liquidez de Keynes sostiene que la tasa de interés es mayormente un fenómeno monetario, determinado por la oferte y la demanda de dinero. Especialmente, él enfatiza el rol de la incertidumbre en la provocación de cambios en la demanda de dinero como modo de almacenamiento de valor. Esto implica que las decisiones individuales de ahorro tienen poca, si es que algo, influencia en los niveles de las tasas de interés.

Capítulo 3 – Saliendo del Argumento del Ahorro previo
Financiamiento en una economía de producción monetaria

La economía neoclásica presume que, en equilibrio, una economía de mercado se comporta como si hubiera lo que Keynes llamó una economía de salarios reales o cooperativa. Como el nombre lo sugiere, en una economía tal la producción se organiza de forma cooperativa y el producto se distribuye acorde: ‘los factores de la producción son recompensados dividiendo en las proporciones acordades el producto efectivo de sus esfuerzos cooperativos’ (Keynes 1979:78). En otras palabras, en equilibrio el ingreso real de cada factor corresponde a su productividad.
Si el dinero existe en economias cooperativas tales, este actúa como un mero medio de intercambio: el dinero sólo se puede demandar a causa de los rezagos de tiempo que existen en el proceso de intercambio de bienes. Una economía cooperativa o de salarios reales se comporta como una economía de trueque. Como se ha declarado anteriormente, el problema principal de una economía tal es la distribución del producto predeterminado. Una distribución eficiente de recursos será una que, dadas las preferencias del consumidor, maximiza el bienestar social presente y futuro.
En contraste, la teoría de Keynes se basa en lo que el llama la economía de producción monetaria, o economía de emprendedores. En este tipo de economía, los medios de producción son propiedad privada y la producción toma lugar a través de la contratación de trabajo por parte de los emprendedores.
*Porque en una economía tal, por las razónes que discutiremos más adelante, el preno empleo no está garantizado, y porque el desempleo involuntario significa desperdicio y sufrimiento humano, el problema principal de la teoría económica de Keynes es la promoción de pleno empleo*.
Las tres palabras clave de la economía de Keynes son tiempo, incertidumbre, dinero y tiempo irreversible. Cómo estas palabras se articulan en una alternativa coherente a las corriente económicas principales se discute más abajo.

Más manejo de Datos: MXN/RUB

Nuevamente he tomado los datos del FMI, aunque son horribles, son estándar. Los he tomado en formato TSV nuevamente, pues el formato XML tiene mucha basura y el Excel lo acomoda de una manera imposible de manejar (al importarlos, vectores que conjuntan los datos, por lo que no se puede trabajar a gusto, tendría que usar StringDrop de manera compulsiva).

Así que primero limpiamos los datos:

Clear["Global`*"]
list = Import["/Users/Marius/Desktop/Exchange_Rate_Report.tsv"];
list = Drop[list, 3];
list = Drop[list, -13];
list = Most[Rest[Transpose[list]]];
dates = list[[1]];
mxn = list[[2]];
rub = list[[3]];

Esto deja tres vectores, uno de fechas, y dos con los tipos de cambio (MXN/USD y RUB/USD). He descubierto que no es necesario hacer uso de StringDrop para limpiar las cadenas de datos, el simple hecho de usar ToExpression hace el truco y deja el dato limpio.

temp = {};
For[i = 1, i <= Length[mxn], i++,
 If[StringLength[mxn[[i]]] > 3,
  temp = Append[temp, ToExpression[mxn[[i]]]],
  If[StringLength[mxn[[i - 1]]] < 3 || StringLength[mxn[[i + 1]]] < 3,
   temp = Append[temp, Mean[temp]],
   temp =
    Append[temp,
     N[(ToExpression[mxn[[i + 1]]] + ToExpression[mxn[[i - 1]]])/2]]
   ]
  ]
 ]
mxn = temp;

Hay que notar que he usado un If anidado. Usé como referencia el tamaño del String para determinar lo que debe hacer. En el primer nivel del If, se pasan los datos normales al vector temporal, ya convertidos a formato de expresión, claro.

El segundo nivel determina si se puede realizar una interpolación. Para interpolar se necesitan el dato posterior y el anterior, por lo que si alguno de ellos falta no puede darse una interpolación apropiada. Cuando se da este otro caso se toma la media hasta el momento del vector temp. Else hace la interpolación con el dato i+1 e i-1.

Se hace lo mismo con el vector del Rublo:

temp = {};
For[i = 1, i <= Length[rub], i++,
 If[StringLength[rub[[i]]] > 3,
  temp = Append[temp, ToExpression[rub[[i]]]],
  If[StringLength[rub[[i - 1]]] < 3 || StringLength[rub[[i + 1]]] < 3,
   temp = Append[temp, 30],
   temp =
    Append[temp,
     N[(ToExpression[rub[[i + 1]]] + ToExpression[rub[[i - 1]]])/2]]
   ]
  ]
 ]
rub = temp;
Clear[temp];

A este punto me di cuenta de que, como el primer dato no existía, no había de donde tomar la interpolación, así que sólo tomé un dato medio: 13. Pude haber hecho otro If para este caso especial, pero no es tan importante. Finalmente lo que queríamos desde el inicio era el histórico del tipo de cambio MXN/RUB, por lo que hacemos la división (MXN/USD/RUB/USD=MXN/RUB):

mxnRub = mxn/rub;
lm = LinearModelFit[mxnRub, x, x]
Show[ListLinePlot[mxnRub], Plot[lm[x], {x, 1, Length[mxnRub]}],
 ImageSize -> Large]
lm["RSquared"]
lm["ANOVATable"]

He incluído una regresión lineal, que generó como función y=0.42048-1.35234*10^-6x, lo cual es una relación negativa pero casi despreciable. Así que si se hace negocios con Rusia puede que convenga hacer contratos con tipo de cambio MXN/RUB

Imagenema

Ser publisher es intensivo en trabajo, cierto?

Un publisher en la industria de los videojuegos tiene grandes similitudes con las casas disqueras en la industria de la música. Ambos son mercados de información, por lo que el modelo pudo sobrevivir bajo el mismo esquema durante algún tiempo y el comparativo no resulta muy alocado. Por esta razón, es complicado imaginar, pensando en términos de un estudio de ventajas comparativas, que ser un Publisher sea algo que una nación en desarrollo pueda contemplar como opción de desarrollo, eso es algo a lo que se dedican los países desarrollados.

Pero si desglosamos sus actividades, resulta que se trata de trabajo, que si bien es más especializado, sigue siendo trabajo. Actividades de Mercadotecnia, Relaciones Públicas y Negocios ocupan la mayor parte de lo que estas empresas hacen. La captación de talentos y el desarrollo de sus bienes de información son algo en lo que el capital es en general una inversión que se hace una única vez.

La diferencia tal vez estriba en el costo del capital de trabajo. Iniciar un estudio de desarrollo requiere que sólo se gaste en el equipo, en los trabajadores y en gasto corriente. El negocio de un publisher estriba en el riesgo y en las relaciones públicas. La generación de una red de distribución eficaz es clave para este negocio para reducir al máximo el riesgo de sus proyectos. También lo es una evaluación exhaustiva de los proyectos que toma. Algunos publishers se encargan de los gastos de publicidad y promoción, pero también los hay que sólo “rentan” su red de distribución por un porcentaje de las ganancias. Esta red es un activo que toma mucho dinero, tiempo y trabajo en crearse, pero es cierto modo una especie de capital intangible. Si lo vemos en cierto nivel de abstracción, podemos notar que es una “máquina que vende videojuegos”. Es costosa, pero con un adecuado mantenimiento, esta máquina logra que con poca labor, la venta de videojuegos sea más sencilla. Como la demanda es limitada, el mercado es un juego de suma cero en el que los publishers más grandes, con su “máquina de vender juegos” más grande, suelen significar barreras enormes para países desarrollados al desarrollo de un mercado propio.

Así que este activo, la “máquina de vender juegos”, tiene características de un bien de capital, pero su naturaleza limitada hace que se comporte como un bien “tierra”. Ciertamente, el publisher en lo que más invierte su capital de trabajo inicial, pues, no es en factor trabajo. Por mucho que el análisis de su gasto corriente lo pueda indicar.

Tabla ordenada de tasas de interés

La tasa de interés activa es un dato cuya comparación resulta interesante en muchos aspectos. He tomado los datos del banco mundial en formato Excel, los he acomodado para sólo tener el vector del promedio en las tasas de interés activas de 2007 a 2011.

lendingR = 
  First[Import["/Users/M/(...)/lendingrate.xls"]];

La razón por la que antes de que pase el valor a la variable haya usado First es por que he puesto los datos que quería en la hoja 1, la hoja 2 mantiene todos los datos originales para usos posteriores.

En la segunda parte del programa me aseguro de limpiar los datos vacíos:

temp = {};
For[i = 1, i < Length[lendingR], i++,
 If[Head[lendingR[[i, 2]]] === Real,
  temp = Append[temp, lendingR[[i]]],
  Null]
 ]
lendingR = temp;

Muchos países no proporcionan algunos datos y aparecen en blanco en lo que no proporcionan, por lo que al crear los promedios en excel, en tales países aparece un mensaje de error. Queremos que a estos países no los incluya en la tabla final. Para esto he usado la función Head, que devuelve el encabezado. Si el dato que contiene la posición que evaluamos en la matriz tiene como encabezado que es un número real, lo podemos incluir a la tabla, de lo contrario lo ignoramos. Finalmente, pasamos los datos  de la matriz temporal a la originaria.

Usaremos a continuación la matriz transpuesta para poder trabajar con el vector que contiene únicamente los datos. De ahí obtendremos el orden, el cual alojaremos en la variable order y que usaremos para crear una matriz con los vectores ordenados, para luego pasar su valor a la matriz original.

temp = {};
tlR = Transpose[lendingR];
order = Ordering[tlR[[2]]];
temp = Append[temp, tlR[[1]][[order]]];
temp = Append[temp, tlR[[2]][[order]]];
lendingR = Transpose[temp];

Por último, agregaremos a cada elemento de la lista su número correspondiente, así la tabla final nos presentará el País, su tasa de interés y su Ranking. Presentamos la matriz con TableForm.

For[i = 1, i < Length[lendingR], i++,
 lendingR[[i]] = Append[lendingR[[i]], i]
 ]
Clear[temp, tlR, order];
TableForm[lendingR]

Regresiones Lineares con Mathematica: m1 vs INPC

Entiéndase por M1 la emisión monetaria primaria e INPC es el índice de precios, i.e. la inflación. Los datos los tomé de banxico (nota: la aplicación en web que tienen en su página está muy buena, punto para ellos):

(*Importar la lista de m1, limpiar los datos y presentarlos en gráfica*)
Clear[m1];
m1 = Import[
   "/Users/Marius/Google Drive/COPYME/Mathematica/Ejercicios/tm/m1.xls"];
m1 = First[m1];
temp = {};
For[i = 1, i < Length[m1], i++,
 temp = Append[temp, First[m1[[i]]]]
 ]
m1 = temp;
Clear[temp];

y además

*Importar datos de INPC, limpiarlos y presentarlos en gráfico *)
Clear[inpc];
inpc = Import[
   "/Users/Marius/Google Drive/COPYME/Mathematica/Ejercicios/tm/inpc.xls"];
inpc = First[inpc];
temp = {};
For[i = 1, i < Length[inpc], i++,
 temp = Append[temp, First[inpc[[i]]]]
 ]
inpc = temp;
Clear[temp];
inpc = Most[inpc];

He limpiado los datos, hay que notar que Banxico, por muy genial que sea su aplicación, sólo me dejó descargar los archivos en Excel y éstos venían con toda la información que le podría pedir al respecto, de modo que he modificado el archivo en Excel antes de importarlo para asegurarme de que ya no tiene la información extra que luego es complicado limpiar y todo quedó en un hermoso vector.

Ahora conjuntaremos los datos en una matriz:

temp = {};
For[i = 1, i < Length[m1], i++,
 t1 = {};
 t1 = Append[t1, m1[[i]]];
 t1 = Append[t1, inpc[[i]]];
 temp = Append[temp, t1];
 Clear[t1];
 ]
m1inpc = temp;
Clear[temp];
Length[m1inpc]
ListPlot[m1inpc]

La razón de hacer esto es que podrán trabajarse como las variables independientes x, i.e. en un modelo y=a x1+ b x2 + j la matriz representa las x. En nuestro caso, en realidad lo que queremos lograr hacer es una regresión donde y sea el diferencial del m1 y las x sean el m1 mismo y el inpc.

Para esto tenemos que generar el vector del resultado y con m1(i)-m1(i-1):

(*Crear la lista de las diferencias de M1, que establezca el crecimiento*)
m1G = {};
For[i = 0, i < Length[m1], i++,
 
 If[Head[m1[[i]]] =!= Real,
  (*j=i+1;
  m1G=Append[m1G,Minus[m1[[j]]]];
  Clear[j];*)Null
  ,
  j = i + 1;
  temp = m1[[j]] - m1[[i]];
  m1G = Append[m1G, temp];
  Clear[temp];
  Clear[j];
  ]
 ]

Ya tenemos lo que necesitamos. Para hacer la regresión usaremos LinearModelFit. En una de sus descripciones:

LinearModelFit: LinearModelFit[{m, v}]
constructs a linear model from the design matrix m and response vector v.

lm = LinearModelFit[{m1inpc, m1G}]
lm["DurbinWatsonD"]
lm["AdjustedRSquared"]
lm["RSquared"]
lm["ANOVATable"]
ListPlot[lm["MeanPredictionErrors"]]

Como podemos ver, es sumamente sencillo hacer una regresión en Mathematica una vez teniendo los datos acomodados de la forma correcta.

Además es super sencillo pedirle que entregue los estadísticos que necesitas, por ejemplo, aquí le hemos pedido el Durbin Watson, la R cuadrada, la R cuadrada ajustada y la tabla ANOVA. Además, he puesto en gráfica los errores de predicción promedio.

 

Funciones de Producción a la Mexicana

Estaba creando una función de producción Cobb-Douglas, y me puse a buscar diferentes patrones de colores para mostrar (El patrón estándar me parece horrible) y encontré “RedGreenSplit”, el cual forma una bonita bandera de México. Aquí el código. (Noten que k empieza en 1 y no en cero, esto es una conveniencia necesaria para lo que yo quería hacer)

Manipulate[
 ContourPlot[k^α l^(1 - α), {k, 1, 10}, {l, 0, 10},
  ColorFunction -> "RedGreenSplit",
  PlotLabel ->
   Style["Función de producción", FontSize -> 20, FontFamily -> "Arial"],
  AxesLabel -> {"Trabajo"},
  LabelStyle -> Directive[Bold, FontFamily -> "Arial", FontSize -> 12],
  FrameLabel -> Style["α=0.47"], ImageSize -> Medium], {α, 0, 1}]

Imagen

 

PS: Para conocer los diferentes tipos de colores en gradientes con los que cuenta Mathematica, sólo es necesario escribir:

ColorData["Gradients"]