Ancla en el tipo de cambio (USD): En este régimen, la autoridad monetaria compra o vende divisas (dólares estadounidenses o USD) para mantener el tipo de cambio en un nivel predeterminado o dentro de un rango. Así, el tipo de cambio sirve como ancla nominal o meta intermedia de la política monetaria.

Metas de Base Monetaria: La meta intermedia de la política monetaria es alguno de los agregados monetarios, aunque el país también puede establecer metas de inflación. El banco central puede utilizar una cantidad (reservas del banco central o moneda base) o una variable de precio (tasa de política) como objetivo operativo.

Metas de Inflación : Este régimen implica el anuncio público de metas numéricas de inflación, con un compromiso de la autoridad monetaria para lograrlas, generalmente en un horizonte de mediano plazo. Las decisiones de política monetaria suelen estar determinadas por las desviaciones de las expectativas de inflación respecto a la meta de inflación anunciada. Entonces, las expectativas de inflación actúan (implícita o explícitamente) como la meta intermedia de la política monetaria.

Otro : Incluye países que no han establecido un ancla nominal explícitamente, sino que monitorean varios indicadores en la conducción de la política monetaria.

Argentina: Tasa de Política Monetaria en porcentaje nominal anual, corresponde al límite inferior de la tasa de interés de LELIQ (Letras de liquidez a 7 días).
Fuentes: Haver Analytics, con datos del Instituto Nacional de Estadística y Censos para la inflación, Banco Central de la República de Argentina para la tasa de interés.

Aruba: Central Bank Lending Rate es la tasa de descuento del banco central.
Fuentes: Centrale Bank van Aruba.

Bahamas: Discount (Bank) Rate, es la tasa de descuento del banco central.
Fuentes: Central Bank of The Bahamas.

Barbados: Treasury Bill Rate, Tasa de Interés de los certificados de la tesorería de Barbados reportada al FMI.
Fuentes: Central Bank of Barbados para la inflación. International Financial Statistics (FMI) para la tasa de interés.

Belice: T-Bills Yields (may-21), Las letras del Tesoro son valores descontados emitidos y garantizados por el Gobierno de Belice con un período de vencimiento inferior a un año a una tasa de interés variable.
Fuentes: Haver Analytics con datos del Statistical Institute of Belize para la inflación. Central Bank of Belize para la tasa de interés.

Bolivia: Tasa de Referencia (TRe) para mayo 2021 en Moneda Nacional. Esta tasa se calcula mensualmente con los datos de los balances de los bancos comerciales, refleja el costo financiero real de los bancos y es la tasa base en los préstamos a tasa variable.
Fuentes: Haver Analytics con datos del Instituto Nacional de Estadística para la inflación. Banco Central de Bolivia para la tasa de interés.

Brasil: Tasa Selic. Esta tasa se refiere a la tasa de interés calculada sobre operaciones de préstamos a un día entre instituciones financieras que utilizan valores del gobierno federal como garantía.
Fuentes: Haver Analytics con datos del Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística para la inflación. Banco Central do Brasil para la tasa de interés.

Chile: La Tasa de Política Monetaria (TPM) es la tasa que determina el nivel de la tasa de préstamos interbancarios a un día, que se logra mediante operaciones de mercado abierto.
Fuentes: Haver Analytics con datos del Instituto Nacional de Estadística para la inflación. Banco Central de Chile para la tasa de interés.

Colombia: La tasa de intervención de política monetaria, es la tasa de interés mínima que el Banco de la República cobra a las entidades financieras por los préstamos que les hace mediante las operaciones de mercado abierto.
Fuentes: Haver Analytics con datos del Departamento Administrativo Nacional de Estadística para la inflación. Banco de la República para la tasa de interés.

Costa Rica: La Tasa de Política Monetaria (TPM), es la tasa de interés que cobra el BCCR en sus operaciones activas (préstamos) a un día plazo en el Mercado Interbancario de Dinero.
Fuentes: Haver Analytics con datos del Instituto Nacional de Estadística y Censos de Costa Rica para la inflación. Banco Central de Costa Rica para la tasa de interés.

Cuba: Tasas de Interés de Referencia para el Sistema Bancario – Tasa Pasiva CUC a la vista, es el rendimiento que cobra el cliente de una institución financiera por mantener sus cuentas en el sistema financiero. El dato de inflación corresponde a la estimación de la UNCTAD.
Fuentes: Banco Central de Cuba para la tasa de interés, y UNCTAD para la inflación.

Curasao y San Martín: Official (Legal) Interest Rates (January 1 – June 30, 2021).
Fuentes: Central Bureau of Statistics Curaçao para la inflación. Centrale Bank Curacao & Sint Maarten para la tasa de interés.

ECCU: ECCB Discount Rate.
Fuente: ECCB.

Ecuador: La Tasa Básica del Banco Central del Ecuador es el rendimiento promedio ponderado nominal de los títulos de plazo inferior a un año, emitidos y colocados por el Banco Central del Ecuador en las 4 semanas anteriores a la semana de publicación.
Fuentes: Haver Analytics con datos del Instituto Nacional de Estadística y Censos para la inflación. Banco Central del Ecuador para la tasa de interés.

El Salvador: Tasa de Rendimiento de Reportos (1-7 días plazo) del 30 de abril de 2021.
Fuentes: Haver Analytics con datos del Banco Central de Reserva de El Salvador para la inflación. Banco Central de Reserva de El Salvador para la tasa de interés.

Guatemala: Tasa de Interés Líder. Esta es la tasa de interés de colocación de depósitos a plazo aplicada por el Banco de Guatemala en sus operaciones de estabilización monetaria a 1 día.
Fuentes: Haver Analytics con datos del Instituto Nacional de Estadística para la inflación. Banco de Guatemala para la tasa de interés.

Guyana: Bank Rate es la tasa de descuento del banco central.
Fuentes: Bureau of Statistics para la inflación. Bank of Guyana para la tasa de interés.

Haití: Mise en pension es la tasa de interés repo del banco central.
Fuentes: Instituto Haitiano de Estadística e Informática para la inflación. Banque de la République d’Haïti para la tasa de interés.

Honduras: La Tasa de Política Monetaria (TPM) será la máxima tasa aceptada para las posturas de compra en las subastas de liquidez dirigidas a las instituciones del sistema financiero nacional, y será la mínima para las posturas de venta, servirá como referencia para las operaciones interbancarias.
Fuentes: Haver Analytics con datos del Banco Central de Honduras para la inflación. Banco Central de Honduras para la tasa de interés.

Islas Caimán:
Fuente: Economics and Statistics Office para la inflación.

Jamaica: La Policy Interest Rate es la tasa de interés de fondeo a un día pagada por el Banco de Jamaica.
Fuentes: Haver Analytics con datos del Statistics Institute of Jamaica para la inflación. Bank of Jamaica para la tasa de interés.

México: La Tasa Objetivo es la meta establecida por el Banco de México para la tasa de interés en operaciones de fondeo interbancario a un día.
Fuentes: Haver Analytics con datos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía para la inflación. Banco de México para la tasa de interés.

Nicaragua: Tasas Pasivas ponderadas a un mes en moneda nacional.
Fuentes: Haver Analytics con datos del Instituto Nacional de Información para el Desarrollo para la inflación. Banco Central de Nicaragua para la tasa de interés.

Paraguay: La Tasa de Política Monetaria Objetivo es la meta de la tasa de interés de préstamos interbancario a un solo día.
Fuentes: Haver Analytics con datos del Banco Central del Paraguay para la inflación. Banco Central del Paraguay para la tasa de interés.

Perú: La Tasa de Interés de Referencia es aquella que establece un nivel de referencia para la tasa de interés del mercado interbancario.
Fuentes: Haver Analytics con datos del Instituto Nacional de Estadística e Informática para la inflación. Banco Central de Reserva del Perú para la tasa de interés.

República Dominicana: La Tasa de Política Monetaria es una tasa indicativa en base a la cual se definen las tasas de las facilidades permanentes de contracción y expansión monetaria al plazo de 1 día, con el propósito de incidir en las tasas de interés interbancarias.
Fuentes: Haver Analytics con datos del Banco Central de la República Dominicana para la inflación. Banco Central de la República Dominicana para la tasa de interés.

Surinam: Average Interbank Rate es el promedio mensual de la tasa de interés interbancaria. El dato corresponde a marzo de 2021.
Fuentes: Haver Analytics con datos del Centrale Bank van Suriname para la inflación. Centrale Bank van Suriname para la tasa de interés.

Trinidad y Tobago: La Repo Rate es la tasa de interés de reportos del banco central.
Fuentes: Haver Analytics con datos del Central Bank of Trinidad and Tobago para la inflación. Central Bank of Trinidad and Tobago para la tasa de interés.

Uruguay: La tasa de Política Monetaria corresponde a la tasa de referencia para colocaciones a un día de plazo.
Fuentes: Haver Analytics con datos del Instituto Nacional de Estadística para la inflación. Banco Central del Uruguay para la tasa de interés.

Venezuela: La Tasa Pasiva de Depósitos a Plazo es la tasa de interés pasiva anual nominal promedio ponderada de depósitos a plazo menor a 30 días.
Fuentes: Haver Analytics con datos del Banco Central de Venezuela para la inflación. Banco Central de Venezuela para la tasa de interés.

Sin moneda de curso legal separada : Esta clasificación implica un tipo de cambio de jure en el que la moneda de otro país circula como única moneda de curso legal.

De caja de conversión : Esta clasificación implica un tipo de cambio de jure en el existe un compromiso legislativo explícito de cambiar moneda nacional por una moneda extranjera específica a un tipo de cambio fijo.

Fijo : En esta categoría, el país fija formalmente su tipo de cambio de jure a una tasa fija respecto a otra moneda o una canasta de monedas. Las ponderaciones de la moneda ancla o de la canasta son públicas o son notificadas al FMI. Las autoridades del país están dispuestas a mantener la paridad fija mediante la intervención directa.

Estabilizado : Esta clasificación implica un tipo de cambio en el mercado spot que permanece dentro de un margen del 2% durante seis meses o más y que no es flotante.

Móvil : En esta categoría el tipo de cambio de jure se ajusta en pequeñas cantidades, a una tasa fija o en respuesta a cambios en indicadores cuantitativos seleccionados; por ejemplo, con base en los diferenciales entre la meta de inflación y la inflación esperada en los principales socios comerciales. Las reglas y parámetros del arreglo son públicos o se notifican al FMI.

Similar al móvil : En esta clasificación, el tipo de cambio debe permanecer dentro de un margen del 2% en relación con una tendencia identificada estadísticamente durante seis meses o más y donde el tipo de cambio no puede ser considerado como flotante.

Other managed arrangement : Esta categoría se utiliza cuando el régimen del tipo de cambio no cumple los criterios de ninguna de las categorías anteriores.

Flotante : Un tipo de cambio flotante está determinado en gran medida por el mercado, y no presenta una trayectoria determinada o predecible. La intervención en el mercado cambiario puede ser directa o indirecta, y dicha intervención sirve para evitar fluctuaciones indebidas en el tipo de cambio, pero siempre que estas políticas no apunten a un nivel específico. Los regímenes flotantes pueden exhibir cierta volatilidad, dependiendo de la magnitud de los choques que afectan a la economía.

Flotación libre : Un tipo de cambio flotante puede clasificarse como flotante libre si las intervenciones ocurren solo en casos excepcionales y tienen como objetivo corregir condiciones desordenadas del mercado cambiario y si las autoridades proporcionan información que confirmen que las intervenciones han ocurrido en un máximo de tres instancias en los seis meses anteriores, donde cada una de estas duró no más de tres días hábiles.

Argentina: Fuente: Instituto Nacional de Estadística y Censos.

Aruba: Fuente: Centrale Bank van Aruba.

Bahamas: Fuente: Department of Statistics - Government of the Bahamas.

Barbados: Fuente: World Bank Open Data.

Belice: Fuente: Statistical Institute of Belize.

Bolivia: Fuente: Instituto Nacional de Estadística.

Brasil: Fuente: Instituto Brasileiro de Geografía e Estadística.

Chile: Fuente: Banco Central de Chile.

Colombia: Fuente: Departamento Administrativo Nacional de Estadística.

Costa Rica: Fuente: Banco Central de Costa Rica.

Cuba: Fuente: World Bank Open Data.

Curasao y San Martín: Fuente: World Bank Open Data.

ECCU: Fuente: ECCB.

Ecuador: Crecimiento estimado usando la serie trimestral del PIB ajustada por estacionalidad. Fuente: Banco Central del Ecuador.

El Salvador: Fuente: Banco Central de Reserva de El Salvador.

Guatemala: Fuente: Banco de Guatemala.

Guyana: Fuente: World Bank Open Data.

Haití: Fuente: World Bank.

Honduras: Fuente: Banco Central de Honduras.

Islas Caimán: Fuente: Economics and Statistics Office.

Jamaica: Fuente:Statistics Institute of Jamaica.

México: Dato preliminar para el crecimiento. Fuente: Instituto Nacional de Estadística y Geografía.

Nicaragua: Fuente: Banco Central de Nicaragua.

Paraguay: Fuente: Banco Central del Paraguay.

Perú: Fuente: Instituto Nacional de Estadística e Informática.

República Dominicana: Fuente: Banco Central de la República Dominicana.

Surinam: Fuente: Centrale Bank van Suriname.

Trinidad y Tobago: Fuente: Central Bank of Trinidad and Tobago.

Uruguay: Fuente: Banco Central del Uruguay.

Venezuela: Fuente: Banco Central de Venezuela.

Brasil: Promedios mensuales del punto medio de la tasa de venta y la tasa de compra de cada instrumento.
Fuente: Con información de Tesouro Direto.

Chile: Las Tasas de interés corresponden al "Benchmark en pesos" de 5 y 10 años. Estas son el promedio ponderado por monto de las tasas de interés de los bonos del Banco Central y de la Tesorería que se emiten en el mercado primario, y de los bonos transados en la Bolsa de Comercio de Santiago (Boletín estadístico - 18 agosto 2020).
Fuente: Banco Central de Chile.

Colombia: Tasas promedio mensuales. Las tasas cero cupón son calculadas a partir de la información de los precios de mercado de los TES en pesos, utilizando el modelo de Nelson & Siegel. Para este cálculo se utiliza la información de las operaciones negociadas y registradas en los sistemas de negociación que administra el Banco de la República y la Bolsa de Valores de Colombia.
Fuente: Banco de la República.

Costa Rica: Tasas de la curva de Rendimiento Soberana vigentes para el periodo indicado en la tabla. Tasas netas de impuesto.
Fuente: Banco Central de Costa Rica.

México: Bonos a tasa fija con vencimientos a 5, 10 y 20 años. Tasas de rendimiento exentas de impuesto.
Fuente: Banco de México.

Perú: Tasas de 5 y 20 años registradas en el reporte diario de la fecha indicada en la tabla.
Fuente: Ministerio de Economía y Finanzas.

Argentina: Current account balance as a % of GDP; Gross Public debt as % of annualized gdp; Public Sector: Budget Balance as a % of GDP.
Fuente: Haver Analytics.

Aruba: Current Account; Total Outstanding Government Debt; Financial Deficit. Estimamos cada una de estas series como proporción del PIB.
Fuente: Con datos de Centrale Bank van Aruba.

Bahamas: Current account, Central government debt total direct charge, Financial Surplus (deficit). Estimamos estas series como proporción del PIB con datos del Department of Statistics.
Fuente: Central Bank of the Bahamas.

Barbados: Current account balance, percent of GDP. Fuente: Central Bank of Barbados. Gross Public Sector Debt as a % of GDP. Fuente: Central Bank of Barbados. Fiscal Deficit/Surplus as a % of GDP.
Fuente: Central Bank of Barbados.

Belice: Current Account y Overall Balance. Estimamos estas series como proporción del PIB convirtiendo la serie en moneda local a USD con el tipo de cambio promedio del periodo con datos de Haver Analytics. Fuente: Central Bank of Belice. Central Government Debt as a % of GDP.
Fuente: IMF Global Debt Database.

Bolivia: Current account balance as a % of GDP. Fuente: Haver Analytics. Central Government Debt as a % of GDP. Fuente: IMF Global Debt Database. Superavit/deficit global (fiscal). Estimamos esta serie como proporción del PIB usando datos de Haver Analytics.
Fuente: Banco Central de Bolivia.

Brasil: Current account balance as a % of GDP; Total Federal Public Debt as % of Annualized GDP, publicado por el Banco Central de Brasil mensualmente con la estimación mensual del PIB; National Treasury Performance Summary Surplus/Deficit.
Fuente: Haver Analytics.

Chile: Current account balance as a % of GDP; Central Government: Surplus/Deficit as % of GDP. Fuente: Haver Analytics. Deuda bruta del gobierno central. Estimamos la serie de la Deuda como proporción del PIB.
Fuente: Con datos del Banco Central de Chile.

Colombia: Current account balance as a % of GDP; Central Government gross debt as % of annualized GDP; Central Government Surplus/Deficit as % of GDP.
Fuente: Haver Analytics.

Costa Rica: Current account balance as a % of GDP. Fuente: Haver Analytics. Gobierno Central, saldo de la deuda.
Fuente: Ministerio de Hacienda. Resultado financiero del gobierno central como % del PIB. Estimamos la serie de la Deuda como proporción del PIB. Fuente: Ministerio de Hacienda.

Curasao y San Martín: Current account as a % of GDP (para Curasao).
Fuente: Central Bureau of Statistics y Centrale Bank Curacao & Sint Maarten.

ECCU: Current account balance; Public sector debt over GDP; Overall Balance. Estimamos las series de la Cuenta Corriente y la Deuda como proporción del PIB.
Fuente: Con datos del ECCB Central Bank.

Ecuador: Current account balance as a % of GDP; Central Government gross debt as % of annualized gdp, dato ajustado por estacionalidad; Central Government Budget Surplus/Deficit as a % of GDP.
Fuente: Haver Analytics.

El Salvador: Current account balance as a % of GDP; Government debt as a % of annualized GDP. Fuente: Haver Analytics. Superávit o Déficit incluyendo donaciones. Estimamos la serie del Superávit Fiscal como proporción del PIB usando datos de Haver Analytics.
Fuente: Con datos del Banco Central de la Reserva de El Salvador.

Guatemala: Current account balance as a % of GDP; Central Government Budget Surplus/Deficit as a % of GDP. Fuente: Haver Analytics. Government Debt. Estimamos la serie de la Deuda como proporción del PIB con datos de Haver Analytics.
Fuente: Banco de Guatemala.

Guyana: Current account; Total public debt stock; Overall balance after grants.
Fuente: Bank of Guyana.

Haití: Current account. Estimamos la serie de la Cuenta Corriente como proporción del PIB convirtiendo la serie del PIB en moneda local a USD con el tipo de cambio promedio del periodo con datos de Haver Analytics. Fuente: Banco de la República de Haití. Central Government Debt as a % of GDP. Fuente: IMF Global Debt Database. Net Lending/Borrowing (Overall Balance).
Fuente: IMF Fiscal Monitor.

Honduras: Central Government Debt as a % of GDP. Fuente: IMF Global Debt Database. Central Government Budget Balance as % of GDP.
Fuente: Haver Analytics.

Islas Caimán: Current Account; Central Government Debt and Self-Financing Debt; Net lending/Net Borrowing. Estimamos cada una de estas series como proporción del PIB.
Fuente: Con datos del Economics and Statistics Office.

Jamaica: Current account balance as a % of GDP; Central government debt as a % of Annualized GDP; Fiscal Balance. Estimamos la serie del superávit/déficit como proporción del PIB.
Fuente: Con datos de Haver Analytics.

México: Current account balance as a % of GDP; Federal Government Gross debt as a % of GDP; Public Sector Budgetary Surplus/Deficit as % of NSA GDP.
Fuente: Haver Analytics.

Nicaragua: Current account balance as a % of GDP. Fuente: Haver Analytics. Saldo de la deuda interna y externa gobierno central; Balance de gobierno central, resultado operativo neto. Estimamos la serie de la Deuda y del superávit/déficit como proporción del PIB.
Fuente: Con datos del Banco Central de Nicaragua.

Paraguay: Current account balance as a % of GDP; Central Government Budget Surplus/Deficit as a % of GDP. Fuente: Haver Analytics. Deuda pública, Deuda del gobierno general. Estimamos la serie de la Deuda como proporción del PIB con datos de Haver Analytics.
Fuente: Ministerio de Hacienda.

Perú: Current account balance as a % of GDP; Federal Government Gross debt as a % of annualized GDP; Government Budget Surplus/Deficit as a % of GDP.
Fuente: Haver Analytics.

República Dominicana: Current account balance as a % of GDP; Central Government: Surplus/Deficit as % of GDP. Fuente: Haver Analytics. Saldo de obligaciones del gobierno central. Estimamos la serie de la Deuda como proporción del PIB usando datos de Haver Analytics.
Fuente: Dirección General de Crédito Público.

Surinam: Current account. Fuente: Centrale Bank van Suriname. Deuda total según la Ley en millones de SRD (efectivo), Deuda del gobierno general. Fuente: Bureau voor de Staatsschuld. Financial Deficit.
Fuente: Ministry of Finance. Estimamos cada una de estas series como proporción del PIB usando datos del Centrale Bank van Suriname.

Trinidad y Tobago: Current account; Central government total debt to GDP; Overall fiscal balance as percent of GDP.
Fuente: Con datos del Central Bank of Trinidad and Tobago.

Uruguay: Current account balance as a % of GDP; Public Sector Budgetary Surplus/Deficit as % of GDP. Fuente: Haver Analytics. Deuda bruta gobierno central. Estimamos la serie de la Deuda como proporción del PIB con datos del Banco Central del Uruguay.
Fuente: Unidad de Gestión de Deuda.

Venezuela: Current account Balance, percent of GDP. Fuente: IMF World Economic Outlook. Gross debt position as % GDP; Net lending/borrowing (also referred as overall balance).
Fuente: IMF Fiscal Monitor.

La estimación de la prima por plazo requiere de un modelo econométrico. En este caso, se optó por la metodología y el modelo propuestos por Adrian, Crump y Moench (2013, ACM). Lo anterior se debe por las siguientes razones:

Es una metodología relativamente reciente y aceptada. En este contexto, la estimación con para datos de los EE.UU. es publicada de manera periódica en la página del sitio de la Reserva Federal de Nueva York. Esto permite una comparación directa con la serie de tiempo para la economía estadounidense.

La metodología de estimación es rápida, lo que permite una actualización periódica.

Es en general una metodología robusta, en particular, para el caso de las economías emergentes como las de la región.

Dicho lo anterior, es conveniente subrayar las siguientes salvedades. La estimación de la prima por plazo depende tanto del modelo utilizado como de las variables económicas utilizadas como insumos. En este caso se utiliza un modelo afín de tasas de interés y como insumos a las tasas de interés a diferentes plazo. La estimación también depende de la muestra utilizada. Lo anterior se deriva del hecho de que las tasas de interés son, por lo general, procesos estocásticos persistentes.

El nivel de la prima por plazo es uno de los estadísticos que resulta ser más sensible a la elección del modelo, los insumos y la muestra utilizados. La consideración de estas salvedades es especialmente relevante cuando se comparan diferentes estimaciones de la prima por plazo, incluso las aquí mostradas. Sin embargo, la dinámica de la prima por plazo es más robusta a las referidas variantes. Analíticamente, se tiene la siguiente expresión:

A menos que se usen tasas en composición continua, una aproximación lineal puede ser inexacta. Además, se necesita usar las tasas de interés cupón cero, en particular, para Economías Emergentes.

Estimamos las primas por plazo para Brasil, Chile, Colombia, México y Perú asociadas a las tasas de interés a 10 años. Esta selección depende de la disponibilidad de datos y de la existencia de los mercados de bonos a largo plazo. Utilizamos tasas simples.

LATAM:

Ramos-Francia, M., S. García-Verdú & M. Sánchez-Martínez (2020). "On the Estimation of the Mexican Government Bond Term Premium." Por publicar como documento de trabajo del CEMLA.

Ramos-Francia, M., S. García-Verdú & M. Sánchez-Martínez (2020). "On the Mexican Term Premium and the U.S. Monetary Policy in the Aftermath of the Global Financial Crisis." Por publicar como documento de trabajo del CEMLA.

Ramos-Francia, M., S. García-Verdú & M. Sánchez-Martínez (2020). "On the Global and Local Factors Affecting the Mexican Term Premium." Por publicar como documento de trabajo del CEMLA.

EE.UU.:

Adrian, T., R. K. Crump, and E. Moench (2013). “Pricing the Term Structure with Linear Regressions”. Journal of Financial Economics , 110, 1 (October): 110-38.

Otras Referencias Útiles:

Ang, A. and M. Piazzesi (2003). “A no-arbitrage vector autoregression of term structure dynamics with macroeconomic and latent variables”. Journal of Monetary Economics , Elsevier, vol. 50(4), pp. 745-787, May.

Bauer, M. D. and G. D. Rudebusch (2016). “Resolving the Spanning Puzzle in Macro-Finance Term Structure Models.” Federal Reserve Bank of San Francisco Working Paper 2015-01.

Bauer, M. D., Rudebusch, G. D., & Wu, J. C. (2014). "Term premia and inflation uncertainty: Empirical evidence from an international panel dataset: Comment". American Economic Review , 104(1), 323-37.

Blake, A. P., Rule, G. R., & Rummel, O. J. (2015). "Inflation targeting and term premia estimates for Latin America". Latin American Economic Review , 24(1), 3.

Chadha, J. (2014). “The impact of the maturity of US government debt on forward rates and the term premium: New results from old data”. VOX CEPR’s Policy Portal. URL .

Claro, S. and C. Moreno (2015). “Long-term rates and the term premium: evidence from Chile”. BIS Papers No 83.

Cortés E., J., C. Capistrán, M. Ramos-Francia and A. Torres (2009). “An empirical analysis of the Mexican term structure of interest rates”. Economics Bulletin, 2009, vol. 29, issue 3, pp. 2300-2313.

Fuerst, T. S. (2015). “Monetary policy and the term premium”. Journal of Economic Dynamics and Control . 52. A1-A10.

Jennison, F. (2017). “Estimation of the term premium within Australian Treasury Bonds”. Australian Office of Financial Management, Working Paper.

Kim, D. H. and A. Orphanides (2007). “The bond market term premium: what is it, and how can we measure it?” BIS Quarterly Review , June.

Kim, D. H. and J. H. Wright (2005). “An arbitrage-free three-factor term structure model and the recent behavior of long-term yields and distant-horizon forward rates”. Finance and Economics Discussion Series Working Paper No. 2005-33.

Li, C., A. Meldrum and M. Rodriguez (2017). “Robustness of long-maturity term premium estimates”. Finance and Economics Discussion Series Notes. Washington: Board of Governors of the Federal Reserve System. April 3.

Piazzesi, M. (2010). “Affine Term Structure Models”. Handbook of Financial Econometrics. Elsevier.

Rebonato, R. (2016). “Structural Affine Model for Yield Curve Modeling”. In Veronesi (editor), “Handbook of Fixed-Income Securities”. Wiley Handbooks in Financial Engineering and Econometrics.

Rudebusch, D., B. Sack, and E. T. Swanson. (2007). “Macroeconomic Implications of Changes in the Term Premium”. Federal Reserve Bank of Saint Louis Review , July/August 2007, 89(4), pp. 241-69.

Wright, J. H. (2011). “Term Premiums and Inflation Uncertainty: Empirical Evidence from an International Panel Dataset”. American Economic Review . 101(4). June. pp. 1514-1534.

Las políticas monetaria y fiscal son dos de las principales herramientas para procurar y alcanzar la estabilización macroeconómica. La coordinación entre dichas políticas es relevante toda vez que ambas pueden tener un impacto en dos de los precios relativos más importantes de una economía: la tasa de interés real y el tipo de cambio real. La magnitud y temporalidad de dicho impacto dependen de varios factores, entre los que destacan: el nivel de la inflación, la desviación de la inflación con respecto a la meta del banco central, la naturaleza de las fricciones financieras, la credibilidad de las autoridades monetaria y fiscal, el nivel de la deuda gubernamental, la dinámica del déficit fiscal y el balance de las cuentas externas, entre otros.

Más concretamente, el gobierno tiene que cumplir con su restricción presupuestal intertemporal. En particular, en cada periodo los gastos gubernamentales menos los ingresos fiscales deben ser iguales a su endeudamiento neto. Parte de dichos ingresos podrían provenir del impuesto inflacionario. Así, si el gobierno no pudiese acceder a los mercados financieros para emitir más deuda, un aumento en el impuesto inflacionario disminuiría el valor real de la deuda nominal (denominada en la moneda local), con lo que se lograría satisfacer la restricción presupuestal. Con ello, se supeditaría la política monetaria a la fiscal (dominancia fiscal).

La elección de qué política utilizar, o una combinación de estas en algunos casos, para enfrentar los choques macroeconómicos y/o financieros depende de la naturaleza de dichos choques. ^1/ Así, es esencial tener preparadas ambas políticas dentro de la caja de herramientas de los hacedores de política económica. Una condición necesaria para que esto suceda es la ausencia de dominancia fiscal (Sargent y Wallace, 1981). En la historia reciente, particularmente en las décadas de los 80s y 90s, varias de las economías de Latinoamérica enfrentaron situaciones de dominancia fiscal (e.g., Esquivel, C. et al., 2019).

Ahora bien, el valor real de la deuda externa denominada en moneda extranjera no se ve afectado por choques inflacionarios domésticos. En general, para dar servicio a dicha deuda, es necesario que se generen superávits en las cuentas externas. Para ello, el tipo de cambio real tiende a depreciarse lo que, a su vez, tiende a aumentar las exportaciones y reducir las importaciones. En la medida en que la depreciación del tipo de cambio real sea un fenómeno de mercado, es decir, que refleje un ajuste en los precios relativos de la economía, ello no debería de repercutir significativamente en la inflación. Sin embargo, si la política monetaria se utiliza para tratar de generar una depreciación continua del tipo de cambio nominal (y, por ende, del tipo de cambio real), esto traería como consecuencia un incremento sostenido en la inflación. Ciertamente, existe el riesgo de que esto detone una espiral inflacionaria de tipo de cambio a precios y de precios a tipo de cambio. En este caso, el impuesto inflacionario estaría operando sobre los tenedores de deuda denominada en moneda local, y los recursos recaudados se estarían dirigiendo para servir la deuda en moneda extranjera. Por supuesto, lo anterior trae consigo una redistribución de recursos, de los tenedores de deuda doméstica a los tenedores de deuda externa. Por todo lo anterior, diversos países no solo estuvieron obligados a implementar considerables mejoras estructurales en su posición fiscal para poder librarse de una situación de dominancia fiscal, sino que también se vieron en la necesidad de renegociar sus deudas externas. Asimismo, tuvieron que implementar otro tipo de reformas que le confirieran mayor credibilidad a su manejo macroeconómico. Destacamos dos principalmente: una de ellas fue dotar de autonomía o independencia a sus bancos centrales con el expreso propósito, en la mayoría de los casos, de evitar el financiamiento del gasto público con el impuesto inflacionario, y otra fue que los bancos centrales operaran con un esquema de objetivos de inflación.

Como es bien sabido, y a la luz del uso de políticas monetarias no convencionales en las principales economías avanzadas, tanto en las secuelas de la crisis financiera global y más recientemente en la crisis del COVID-19, la línea que separa las políticas monetaria y fiscal se ha vuelto cada vez más tenue. Esto no ha sido un problema para las economías avanzadas; sin embargo, ha generado un debate sobre las implicaciones que ello pudiese tener en las economías emergentes.

Lo anterior, muestra la importancia de hacer un seguimiento cercano a la inflación junto con un manejo prudente de las finanzas públicas.

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1/ Cuando una economía enfrenta un choque, es necesario evaluar la naturaleza del mismo. Asimismo, se necesita considerar que, al responder a un choque usando la política monetaria, existe un sesgo a que las tasas de interés absorban una mayor porción de dicho choque. Mientras que, al responder usando la política fiscal, existe un sesgo a que sea el tipo de cambio real el que absorba dicho choque en mayor proporción. Así, es necesario tener ambas políticas en buenas condiciones para para responder adecuadamente.

Motivación

Las políticas fiscal y monetaria están intrínsecamente relacionadas entre sí a través de varios canales. Más aún, la intensidad de dicha relación cambia bajo diferentes condiciones y/o contingencias macroeconómicas. Un enfoque general considera las restricciones presupuestales del gobierno y del banco central como una misma. Así, por ejemplo, cuando un gobierno tiene problemas fiscales, es posible que se vea forzado a obtener recursos del banco central. Adicionalmente, la relación entre las políticas fiscal y monetaria puede estar sujeta a cambios estructurales. En efecto, un cambio fiscal estructural favorable puede contribuir a que las expectativas de inflación se estabilicen o que afiancen una estabilidad previamente lograda.

La historia económica de Latinoamérica y el Caribe en las últimas décadas del siglo XX y, en algunos casos, en los años recientes, se caracterizó por periodos de inestabilidad y contrastes en la implementación de políticas económicas. Si bien se podría pensar que las causas por las que las crisis se gestaron en cada caso son diferentes, la evolución subsecuente de los principales indicadores macroeconómicos presentó patrones similares. En la mayoría de las crisis pasadas, el problema de origen fue uno fiscal.

Es importante enfatizar que los problemas fiscales no surgen únicamente por el tamaño del gasto, sino por la capacidad de recaudación en función del gasto gubernamental (Esquivel, C. et al., 2019). Esta capacidad se determina por la recaudación presente y la capacidad de emisión de deuda (es decir, la recaudación futura). La acumulación de déficits fiscales puede generar presiones inflacionarias, dada la posible necesidad de financiar parte de dichos déficits con emisión de dinero (inflación). En la medida en que se perciba que las economías cuentan con la capacidad de recaudación futura suficiente (i.e., que puedan seguir emitiendo deuda), no deberían de generarse dichas presiones. Sin embargo, la existencia de déficits fiscales e inflación elevados puede conducir a una crisis. En este caso, para implementar cambios en la conducción de las finanzas públicas, el gobierno tendría que contar con la suficiente credibilidad de que este recuperará la capacidad de recaudación tributaria en relación con su gasto.

Por su lado, las expectativas de inflación de los agentes dependen, entre otros factores, de que las restricciones presupuestales se satisfagan, y de que las sendas de la deuda y los déficits fiscales sean sostenibles. Cabe señalar que estas expectativas son formuladas dada la información que tienen los agentes. Por ejemplo, los agentes podrían estimar sus expectativas dependiendo de su error de estimación en el periodo anterior. Si su expectativa fue mayor que la inflación realizada, es probable que corrijan a la baja y viceversa. Además, si creen que la discrepancia entre su expectativa y la inflación realizada se debe a un evento que es difícil que se repita, posiblemente no considerarán relevante hacer una corrección. De manera más general, la formación de las expectativas de inflación influye en buena medida en la inflación observada.

Antecedentes

A continuación, se consideran algunos de los trabajos seminales que han estudiado la interrelación de las políticas fiscal y monetaria.

En su modelo clásico, Cagan (1956) supone una demanda por dinero y un mecanismo de formación de expectativas. En este modelo, en general, para un nivel de recaudación por señoreaje existen dos equilibrios: uno asociado a un nivel bajo y otro asociado a un nivel alto de inflación. Bajo ciertas condiciones (que se consideran razonables), el primero sería estable y el segundo inestable. Esto sugiere que la transición de un equilibrio de inflación alta a un equilibrio de inflación baja implica numerosos retos y necesitará de la implementación de diversas políticas económicas. Entre estas, podría destacarse el compromiso por parte del gobierno de sanear las finanzas públicas, así como la coordinación de los diferentes agentes para anclar sus expectativas de inflación en niveles bajos y estables.

Un artículo seminal en esta literatura es Sargent y Wallace (1981). Bajo su modelo, la deuda nominal del gobierno se expresa en términos reales como función de los flujos fiscales y el señoreaje esperados. Bajo el supuesto de que al final de los tiempos sí se repaga la deuda pública, los autores agregan las restricciones presupuestales del gobierno y el banco central. Si existiese la expectativa de que los flujos fiscales pudieran no ser suficientes para respaldar el valor real de la deuda nominal, entonces el impuesto inflacionario tendría que aumentar, lo que implicaría un aumento en la inflación. ^2/

Por su parte, Bruno y Fischer (1990) estudian la estabilidad de equilibrios de inflación duales bajo déficits fiscales financiados por el impuesto inflacionario. Los autores destacan que la estabilidad de los dos equilibrios inflacionarios, uno con inflación alta y otro con inflación baja, depende de la rapidez con la que se ajustan la demanda por dinero y las expectativas de inflación a cambios de la inflación. ^3/

Intuitivamente, la capacidad que tiene la autoridad de obtener recursos a través del impuesto inflacionario depende de la rapidez con la que los agentes en la economía ajustan su demanda y sus expectativas de inflación. Por un lado, pueden ajustar su demanda por dinero lentamente ante un aumento en la inflación. Asimismo, los agentes pueden ajustar sus expectativas de inflación lentamente. En ambos casos, el valor real de los recursos que puede obtener la autoridad a través del impuesto inflacionario es mayor que si ambos ajustes fueran relativamente más rápidos. En efecto, una respuesta lenta de los agentes permite a la autoridad disponer de más recursos mediante el impuesto inflacionario. Por otro lado, los agentes pueden ajustar su demanda por dinero rápidamente ante un aumento en la inflación, disminuyendo su tenencia de dinero. Asimismo, los agentes pueden ajustar sus expectativas de inflación rápidamente. En ambos casos, el valor real de los recursos que puede obtener el gobierno a través de dicho impuesto es menor. En suma, las magnitudes relativas de las respuestas determinan las propiedades del equilibrio en cuestión.

En su modelo, en el equilibrio de inflación alta, si la demanda por dinero responde lentamente a la inflación esperada y las expectativas de inflación se adaptan lentamente a cambios en la inflación, el agente no se logra adaptar cuando los cambios en dicho nivel de inflación son importantes, por lo que el referido equilibrio es inestable. En el equilibrio de inflación baja, la lentitud de sus respuestas corresponde a pequeños cambios en niveles bajos de inflación, por lo que el equilibrio bajo es estable. Por otro lado, si la demanda de dinero responde rápidamente a la inflación esperada y las expectativas de inflación se adaptan rápidamente a los cambios en la inflación, el agente puede adaptarse a cambios importantes en la inflación, por lo que dicho equilibrio de inflación alta es estable. Similarmente, al responder rápidamente a los cambios en niveles bajos de inflación, el agente responde desmedidamente, lo que hace que el equilibrio de inflación bajo sea inestable.

Bruno y Fischer, al igual que Cagan, utilizan una demanda por dinero semilogarítmica y un mecanismo adaptativo de formación de expectativas, pero, en su caso, incluyen la restricción presupuestal del gobierno. En su modelo, la economía podría estar atrapada en un equilibrio de inflación alta, aun cuando el equilibrio de baja inflación es factible, dadas las mismas necesidades de financiamiento público. Hay que recordar que, cuando la demanda por dinero tiene una forma semi-logarítmica, entonces cada nivel de recaudación por el impuesto inflacionario puede ser congruente con dos niveles distintos de inflación, uno elevado, y uno con inflación baja (en efecto, se tiene una “curva de Laffer” para el impuesto inflacionario). En dicho modelo existe un equilibrio único bajo ciertas condiciones, por ejemplo, cuando se permite el financiamiento de los déficits mediante bonos, manteniendo fijo el crecimiento nominal del dinero. Intuitivamente, al permitir el financiamiento mediante bonos, el gobierno gana flexibilidad, y al fijar el crecimiento nominal del dinero, gana credibilidad. Esto solo funciona si los bonos financian las desviaciones temporales de los gastos netos del gobierno.

Con base en el modelo de Bruno y Fischer, Bruno (1989) aborda el diseño de reformas económicas. Él concibe una reforma como una transición, producto de algún programa económico, de un equilibrio caracterizado por una elevada inflación, a uno con una inflación baja y estable, el cual es Pareto-superior. Bruno aplica esta lógica a un programa implementado en Israel para estabilizar la inflación. Dicho programa implicó correcciones en el presupuesto del gobierno y las cuentas externas, y la implementación de incrementos consensuados de precios y salarios entre los diferentes sectores en la economía, estos últimos, con el objetivo de coordinar las expectativas de inflación de los agentes económicos en una inflación baja y estable.

Es conveniente mencionar que la naturaleza de los equilibrios inflacionarios duales de modelos como los presentados en Bruno (1989) y Bruno y Fischer (1990) es distinta a la de los equilibrios inflacionarios duales de modelos como los de Sargent al. (2009), que será mencionado a continuación. Como primera diferencia se tiene la caracterización de la estabilidad de los equilibrios; mientras que en Bruno (1989) y Bruno y Fischer (1990) la estabilidad de cada equilibrio depende de los valores estimados de ciertos parámetros, en el modelo de Sargent et al. (2009), en general, el equilibrio estable es el de menor nivel, y el equilibrio inestable es el de mayor nivel, cuando existen dichos equilibrios. Asimismo, la comparación no es directa porque los equilibrios duales en Sargent al. (2009) están definidos en términos de la inflación esperada en un marco que incluye varios elementos estocásticos del modelo.

Modelo de Sargent, Williams y Zha (2009)

En este apartado se explica intuitivamente el modelo propuesto por Sargent et al. (2009, SWZ). Este es el modelo que se estima y utiliza para explorar la relación entre tres variables fundamentales en la interacción entre las políticas fiscal y monetaria: la inflación, sus expectativas y los déficits fiscales financiados con el impuesto inflacionario. En particular, se estima este modelo para algunas economías latinoamericanas. También, en su respectivo micrositio, se discuten brevemente los resultados con base a la narrativa de algunos de los principales eventos de cada economía.

SWZ proponen un modelo que trata de capturar el financiamiento de los déficits fiscales a través del señoreaje usando las series de tiempo de la inflación como único insumo. Lo anterior se considera una cualidad del modelo dado que usualmente existe un menor acceso a los datos fiscales. En cambio, muchas economías presentan de manera oportuna sus datos de inflación y es razonable suponer que, al menos en términos relativos, su medición es mejor que la de las variables fiscales asociadas al modelo.

El modelo de SWZ consta de cuatro componentes principales: una demanda por dinero en función de la inflación esperada, una restricción presupuestal del gobierno, un proceso de formación de las expectativas de inflación de los agentes y déficits fiscales que siguen una distribución de probabilidades. Dicha distribución depende de dos parámetros: su media y su varianza.

Estos dos parámetros siguen dos procesos de Markov: uno determina el valor de la media y el otro, el valor de la varianza. Los dos procesos se suponen como independientes. El uso de los procesos de Markov implica que la probabilidad de que un parámetro cambie de valor en el siguiente periodo depende únicamente del valor que tiene en el periodo en cuestión. particulares decir, dicha probabilidad no depende de la historia de los valores que haya tenido el parámetro, solo del valor que tiene. Las magnitudes de los posibles valores que pueden tomar la media y la varianza proveen valiosa información sobre la dinámica de los déficits. Es conveniente mencionar que el modelo permite estimar la probabilidad de que cierto parámetro tenga un valor específico en un periodo dado. En la práctica, se supone que el parámetro tiene en realidad el valor cuya probabilidad sea la mayor (respecto a las probabilidades del resto de los parámetros) en un periodo dado. Las dinámicas de estas probabilidades son muy importantes para la interpretación de los resultados. Naturalmente, se reportan como parte de las estimaciones de los países latinoamericanos.

Si bien este tipo de modelos estima el valor de cada uno de los parámetros, se debe de determinar el número total de parámetros antes de dicha estimación. Así, para ello se tienen varias opciones. Primera, suponer el número de valores para cada parámetro del modelo, lo que usualmente se hace con base a conocimiento previo de los datos o del modelo. Segunda, estimar el modelo con diferentes números de parámetros e implementar pruebas para determinar el mejor ajuste entre ellos. En cualquier caso, el interés principal es que las estimaciones sean económicamente razonables y guarden cierta congruencia con los principales eventos económicos.

En general, para cada valor de la media del déficit, el modelo puede tener dos equilibrios, que están asociados a dos niveles de expectativas de inflación, uno alto y uno bajo. En estos equilibrios, las expectativas de inflación de los agentes son una buena aproximación a la inflación esperada, condicional a un valor de la media del déficit. A estos equilibrios se les llama Equilibrios Auto-confirmados (EACs).

Ahora bien, esta aproximación es mejor en la medida en que la probabilidad de que el valor de la media se mantenga sea cercana a uno. Esto ocurre por lo general en la práctica. ^4/ Los EACs son los equilibrios equivalentes a los equilibrios en el modelo clásico de Cagan (1956), pero se pueden interpretar como equilibrios más generales.

En similitud al referido modelo, se tiene que el equilibrio asociado al nivel alto de inflación es inestable. Conversamente, el equilibrio asociado al nivel bajo de inflación es estable. De manera más específica, el intervalo de estabilidad del equilibrio asociado al nivel bajo se encuentra entre el cero y el equilibrio asociado al nivel alto. Por el contrario, si la inflación esperada es mayor que al equilibrio asociado al nivel alto, entonces la inflación esperada crecería sin límite. En otras palabras, el que la inflación esperada esté por arriba del equilibrio alto de la inflación implica que se convertiría en inestable.

El modelo permite estimar la probabilidad de que la inflación esperada sea mayor que el nivel de equilibrio alto, con lo que se convertiría en inestable, por lo ya señalado. A esta probabilidad se le llama probabilidad de un escape . Así, para evitar un evento de escape, las autoridades deben implementar algún tipo de reforma.

Intuitivamente, una reforma conduce a que el nivel de la inflación esperada se torne estable. También, puede interpretarse que evita que la inflación esperada fuera inestable. Esto se puede lograr de dos maneras en este modelo. Primera, si cambia la inflación esperada directamente a un intervalo estable. En SWZ, se reestablece a un nivel (aleatorio) suficientemente bajo. Segunda, si cambia la media del déficit de un valor a otro de tal manera que la inflación esperada se encuentre en el nuevo intervalo estable. Lo anterior se debe a que una transición de la media del déficit de un valor a otro modifica a los equilibrios de las inflaciones esperadas y, notablemente, al intervalo de estabilidad de la inflación esperada. En particular, una disminución en la media del déficit hace que el intervalo de estabilidad sea más grande.

En el modelo, cuando ocurre una reforma sin que exista una transición del parámetro de la media a un mejor valor, se le llama reforma cosmética . Por otro lado, si la reforma involucra una transición del parámetro de la media a un valor menor de manera que la inflación esperada quede dentro del intervalo estable, se le llama reforma fundamental . En principio no se descarta que los dos tipos de reforma tomen lugar al mismo tiempo, dado que solo se conoce la probabilidad de que la media del déficit esté en alguno de sus estados. No obstante, esto sería inusual. También, con base en las estimaciones, la interpretación es que una reforma fundamental es más difícil se conseguir.

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2/ Más generalmente, se entiende por señoreaje la suma de la renta monopólica por ser el estado el único emisor de la moneda en alguna circunscripción y del impuesto inflacionario.

3/ Analíticamente, depende del producto de la semielasticidad de la demanda por dinero respecto a la inflación esperada (𝜆) por el peso (𝜈) que el agente le da a la inflación observada, en la formación de la inflación esperada. El peso (1-𝜈) se lo asigna a la inflación que esperaba el periodo anterior. Específicamente, si su producto es menor que uno (𝜆𝜈 < 1), el equilibrio de la inflación de bajo nivel es estable y el equilibrio de la inflación de alto nivel es inestable. Por otro lado, si su producto es mayor que uno (𝜆𝜈 > 1), el equilibrio de la inflación de bajo nivel es inestable y el equilibrio de la inflación de alto nivel es estable.

4/ La estimación de los EAC implica resolver un conjunto de ecuaciones diferenciales. Para mayores detalles sobre la determinación de dichas ecuaciones por favor consulte Sargent et al. (2009) o Ramos-Francia et al. (2018).

Consideraciones generales

Nuestras estimaciones para cada país son trabajo en proceso. Si bien para cada estimación imponemos cierto número de regímenes para la media y la varianza del proceso que sigue el déficit, estos deberán ser determinados usando algún criterio de información.

Puede ir directamente a las estimaciones y discusión para cada país haciendo clic en su respectivo nombre.

Sobre las estimaciones para cada país

Brasil:
Suponemos que el número de regímenes para la media y la varianza del proceso que sigue el déficit es 3 y 2, respectivamente. Esto, para realizar una comparación directa con SWZ, quienes determinan que estos son los números óptimos para dichos regímenes, de acuerdo a la muestra que utilizan. Cabe señalar que dicho número de regímenes podría cambiar al considerar muestras diferentes.

Chile:
Suponemos que el número de regímenes para la media y la varianza del proceso que sigue el déficit es 2 y 3, respectivamente. Esto, para realizar una comparación directa con SWZ, quienes determinan que estos son los números óptimos para dichos regímenes, de acuerdo a la muestra que utilizan. Cabe señalar que dicho número de regímenes podríancambiar al considerar muestras diferentes.

México:
Suponemos que el número de regímenes para la media y la varianza del proceso que sigue el déficit es 3 y 2, respectivamente. Esto permite tener estimaciones consistentes con los eventos económicos relevantes para la economía mexicana. Como se mencionó, el número de regímenes debe ser determinados usando algún criterio de información.

Perú:
Suponemos que el número de regímenes para la media y la varianza del proceso que sigue el déficit es 3 y 2, respectivamente. Esto, para realizar una comparación directa con SWZ, quienes determinan que estos son los números óptimos para dichos regímenes, de acuerdo a la muestra que utilizan. Cabe señalar que dicho número de regímenes podría cambiar al considerar muestras diferentes.

Uruguay:
Suponemos que el número de regímenes para la media y la varianza del proceso que sigue el déficit es 2 y 2, respectivamente. Esto permite tener estimaciones consistentes con los eventos económicos relevantes para la economía uruguaya. Como se mencionó, el número de regímenes debe ser determinados usando algún criterio de información.

1. Bruno, M. (1989). Econometrics and the Design of Economic Reform. Econometrica , 57(2), pp. 275-306.

2. Bruno, M., & S. Fischer (1990). Seigniorage, operating rules, and the high inflation trap. The Quarterly Journal of Economics , 105(2), pp. 353-374.

3. Cagan, P. (1956). The monetary dynamics of hyperinflation. In Studies in the Quantity Theory of Money, edited by Milton Friedman. University of Chicago Press.

4. Esquivel, C., T. J. Kehoe & J. P. Nicolini (2019). Lessons from the Monetary and Fiscal History of Latin America. University of Chicago, Becker Friedman Institute for Economics Working Paper No. 2019-47.

5. Ramos-Francia, M., S. García-Verdú, & M. Sánchez-Martínez (2018). Inflation Dynamics under Fiscal Deficit Regime Switching in Mexico. Banco de México, Working Paper 2018-21. URL

6. Sargent, T. and N. Wallace (1981). Some unpleasant monetarist arithmetic. Federal Reserve Bank of Minneapolis Quarterly Review , 5(3), pp. 1–17.

7. Sargent T., N. Williams and T. Zha (2009). The Conquest of South American Inflation. Journal of Political Economy , University of Chicago Press, 117(2), pp. 211-256.