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Capítulo 5. ¿Podrá continuar el auge de precios de los productos básicos no combustibles?

Author(s):
International Monetary Fund. Research Dept.
Published Date:
October 2006
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Durante los cuatro últimos años, los precios de los productos básicos combustibles y no combustibles han aumentado considerablemente. Hasta el momento las autoridades han centrado la atención en la evolución de los mercados de combustibles (sobre todo el petrolero), pero el encarecimiento de los productos básicos no combustibles también tiene consecuencias de peso para la balanza comercial y el crecimiento de muchos países.

Los productos básicos no combustibles ocupan un porcentaje del comercio mundial más alto que el de los productos básicos combustibles (alrededor de 14% y 7%, respectivamente, en 2000–04). Como sucede con el petróleo, los ingresos de exportación de muchos países en desarrollo son sumamente dependientes de los productos básicos no combustibles: la relación entre la exportación de productos básicos no combustibles y el PIB supera el 10% en 36 países y el 5% en otros 92 (gráfico 5.1). De hecho, en numerosos países de bajo ingreso gran parte de los ingresos de exportación proceden de un puñado de productos básicos (véanse algunos ejemplos en el cuadro 5.1). Además, los precios de algunos productos básicos no combustibles han subido más que los del petróleo; por ejemplo, el índice de metales elaborado por el FMI ha registrado un alza de 180% en términos reales desde 2002, mientras que el precio del petróleo se incrementó un 157%.

Gráfico 5.1.Dependencia de la exportación de productos básicos no combustibles y concentración geográfica de la producción

Fuentes: Servicio Geológico Británico, World Mineral Statistics 1998/2002 (2004); datos de FAOSTAT (2006); Servicio Agrícola Exterior (FAS) del Departamento de Agricultura de los Estados Unidos (USDA), estimaciones oficiales (2006); Banco Mundial, base de datos World Integrated Trade Solution; Oficina Mundial de Estadísticas del Metal, World Metal Statistics Yearbook 2006 (2006), y cálculos del personal técnico del FMI.

1Porcentaje del producto interno bruto correspondiente a la exportación de productos básicos no combustibles. El apéndice 5.1 contiene más detalles.

2Se asigna el respectivo símbolo a los países que originan más del 10% de la producción mundial. En el caso de los metales, el porcentaje corresponde a la producción minera. La bauxita es la materia prima más comúnmente utilizada en la producción de aluminio.

Cuadro 5.1.Dependencia de las exportaciones de ciertos productos básicos no combustibles(2000–04; porcentaje)
PaísPorcentaje total de exportación
AluminioSuriname47
Tayikistán46
Guinea36
Mozambique26
AlgodónBurkina Faso42
Benin28
CacaoCôte d’Ivoire34
CaféBurundi43
CobreZambia41
Chile31
Mongolia20
PescadoIslandia30
Seychelles30
Fuentes: Banco Mundial, base de datos World Integrated Trade Solution, y cálculos del personal técnico del FMI.
Fuentes: Banco Mundial, base de datos World Integrated Trade Solution, y cálculos del personal técnico del FMI.

Teniendo en cuenta que numerosos países están considerablemente expuestos a la fluctuación de los precios de los productos básicos no combustibles, la futura dinámica de los mercados de productos básicos encierra serias implicaciones para la política económica. Según algunos observadores, el ascenso económico de China y de otros grandes mercados emergentes quizás haya producido una alteración fundamental en las tendencias a largo plazo de los precios, y el mundo está atravesando una etapa de precios elevados sostenidos, sobre todo en el caso de los metales (véase Barclays Capital, 2006a). Por el contrario, otros analistas consideran que los precios de los metales se han desfasado en gran medida de los parámetros fundamentales del mercado por la acción de fuerzas especulativas (Société Générale, 2006) y que inevitablemente retrocederán y seguirán disminuyendo poco a poco en términos reales, como sucedió durante la mayor parte del siglo pasado.

Con el propósito de profundizar en esas cuestiones, este capítulo:

  • Aísla las causas fundamentales de las recientes alzas de los precios de los productos básicos no combustibles, dándoles una perspectiva histórica.
  • Evalúa cómo han contribuido a esas alzas, por un lado, el aumento de la demanda de productos básicos en los grandes países de mercados emergentes (particularmente China) y, por el otro, los inversionistas financieros.
  • Analiza las probabilidades de que los elevados precios actuales sean permanentes o pasajeros.

Las tendencias a largo plazo de los precios y la volatilidad de los productos básicos

Pese a los aumentos que han experimentado últimamente, los precios de la mayoría de los productos básicos no combustibles se mantienen por debajo de los máximos históricos en términos reales; durante las últimas cinco décadas han caído a un ritmo anual del 1,6% (gráfico 5.2), en comparación con los precios al consumidor1. Esta tendencia es generalmente atribuible a los grandes avances de productividad que han logrado los sectores agrícola y metalúrgico en comparación con otros ámbitos de la economía2. Sin embargo, comparados con los precios de las manufacturas, los precios de los productos básicos dejaron de bajar en los años noventa, a medida que la creciente globalización del sector manufacturero frenaba la inflación de los precios al productor3.

Gráfico 5.2.Tendencias a largo plazo de los precios1

Fuentes: Cashin, Liang y McDermott (2000); Grilli y Yang (1988); FMI, base de datos del sistema de precios de los productos básicos; UNCTAD, base de datos del Manual de Estadísticas, y cálculos del personal técnico del FMI.

1Los datos sobre precios de 2006 reflejan el promedio del período comprendido entre enero y junio.

2El índice de Grilli y Yang abarca solamente el período 1900–87. El apéndice 5.1 contiene más detalles.

Anualizados, los precios de los productos básicos pueden desviarse considerablemente de la tendencia descendente a largo plazo, ya que la volatilidad de los precios es mucho más marcada que la disminución promedio de los precios reales (una desviación estándar de las fluctuaciones anuales de los precios es de 11,5% aproximadamente, en comparación con la disminución a largo plazo de los precios de 1,6% por año) (gráfico 5.3). A nivel histórico, la volatilidad actual de los mercados de productos básicos no combustibles no es atípica. De hecho, la inestabilidad de los precios de los alimentos y las materias primas agrícolas parece haberse suavizado, en promedio, en el transcurso de las dos últimas décadas: gracias a la creciente diversificación geográfica de la producción y al avance de la tecnología, los precios ya no son tan sensibles a perturbaciones de la oferta, como las condiciones meteorológicas desfavorables y las catástrofes naturales (FAO, 2004b)4.

Gráfico 5.3.Volatilidad de los precios de los productos básicos no combustibles

(Porcentaje)

Fuentes: FMI, base de datos del sistema de precios de los productos básicos, y cálculos del personal técnico del FMI.

1Desviación estándar de las variaciones anuales de los precios reales.

El ciclo económico es un fuerte componente de los precios de los productos básicos no combustibles y sobre todo de los metales (gráfico 5.4). La correlación entre el crecimiento mundial y las variaciones anuales de los precios reales de los metales es de aproximadamente el 50%. Además, casi todos los períodos en los cuales los precios de los metales registraron un marcado movimiento alcista estuvieron vinculados a un crecimiento mundial vigoroso. Los precios de los productos básicos agrícolas también tienden a subir durante los auges económicos cíclicos, pero su sensibilidad es mucho menor que la de los metales debido a la flexibilidad de la oferta y a la escasa elasticidad-ingreso de la demanda.

Gráfico 5.4.Precios de los productos básicos durante los ciclos económicos1

(Variación porcentual anual; precios deflactados según el IPC de EE.UU.)

Fuentes: FMI, base de datos del sistema de precios de los productos básicos, y cálculos del personal técnico del FMI.

1Los datos sobre precios de 2006 están basados en el promedio del período comprendido entre enero y junio.

Evolución reciente de los precios

Durante los cuatro últimos años, los precios de los productos básicos han seguido cursos muy distintos dentro de los diversos subgrupos del índice de los no combustibles (gráfico 5.5). Los precios de los metales han aumentado drásticamente (180% en términos reales) desde 2002, mucho más que los precios de los alimentos y las materias primas agrícolas (20% y 4%, respectivamente). Como consecuencia, los metales originaron casi el 90% del alza real del 60% acumulada desde 2002 por el índice de productos básicos no combustibles que elabora el FMI (cuadro 5.2).

Gráfico 5.5.Evolución reciente de los precios de los productos básicos

(2002 = 100; datos mensuales; precios deflactados según el IPC de EE.UU.)

Fuentes: FMI, base de datos del sistema de precios de los productos básicos, y cálculos del personal técnico del FMI.

Cuadro 5.2.Descomposición del índice de precios de productos básicos no combustibles elaborado por el FMI, 2002–061(Precios expresados como variaciones reales; contribución al crecimiento expresada como porcentaje)
Precios en dólares de EE.UU.2Precios en derechos especiales de giro (DEG)3
AlzaContribución al alzaAlzaContribución al alza
Todos los productos básicos no combustibles60,1100,045,3100,0
Metales179,787,5153,599,3
Alimentos19,97,78,94,6
Bebidas21,51,810,41,1
Materias primas agrícolas4,33,1–5,3–5,0
Fuentes: FMI, base de datos del sistema de precios de los productos básicos, y cálculos del personal técnico.

Los datos de 2006 corresponden al mes de julio.

Precios deflactados según los precios al consumidor vigentes en Estados Unidos.

Precios deflactados según el promedio ponderado de los precios al consumidor en los países que forman la cesta de los DEG.

Fuentes: FMI, base de datos del sistema de precios de los productos básicos, y cálculos del personal técnico.

Los datos de 2006 corresponden al mes de julio.

Precios deflactados según los precios al consumidor vigentes en Estados Unidos.

Precios deflactados según el promedio ponderado de los precios al consumidor en los países que forman la cesta de los DEG.

La dinámica actual de los precios de los alimentos y de las materias primas agrícolas es parecida a la que ya se observó en otros ciclos (gráfico 5.6). De hecho, parte de las subidas que han encadenado los precios de los alimentos desde 2001 puede atribuirse a la depreciación del dólar de EE.UU., ya que los precios reales de los alimentos expresados en derechos especiales de giro (DEG) del FMI son hoy apenas 9% más altos que hace cuatro años, y los precios de las materias primas agrícolas en DEG son inferiores al nivel de 2002.

Gráfico 5.6.Perspectiva histórica de la evolución reciente de los precios, 1957–20061

(Mínimo del ciclo en el momento t = 100)

Fuentes: FMI, base de datos del sistema de precios de los productos básicos, y cálculos del personal técnico del FMI.

1Los precios de los productos básicos están expresados en dólares de EE.UU. a valor constante e indexados de tal manera que los valles cíclicos tienen un valor de 100. El último episodio de aumento de precios de los productos básicos también está expresado en DEG a valor constante. Los datos sobre precios de 2006 están basados en el promedio del período comprendido entre enero y junio.

2La doble barra indica una quiebra en la ordenada.

Hasta hace poco, los precios de los metales también habían imitado los ritmos históricos5, pero el alza drástica e ininterrumpida que marcaron este año significa que, acumulativamente, el aumento es considerablemente superior a lo usual. Esa alza se explica en parte por la escasa inversión en el sector de los metales realizada a fines de la década de 1990 y principios de la siguiente, tras un período de caída de los precios. Algunos analistas también piensan que la intensidad con que aumentaron los precios durante este ciclo se vio agudizada por factores nuevos: por un lado, el peso cada vez mayor que tienen los mercados emergentes de rápido crecimiento (especialmente China) dentro de la economía mundial y, por el otro, la actividad de los inversionistas financieros en el mercado de los productos básicos6. Todas estas explicaciones se analizan más adelante.

El papel de los mercados emergentes

China tiene un papel protagónico en los mercados de los metales: durante 2002–05, originó casi la totalidad del aumento del consumo mundial de níquel y estaño (cuadro 5.3), y en el caso del plomo y del zinc originó un incremento incluso mayor que el del consumo mundial neto. En cuanto a los dos metales comunes más negociados —el aluminio y el cobre— y al acero, la expansión del consumo mundial atribuible a China rondó el 50%7. Estas cifras exceden la contribución de China (29%) al aumento del PIB mundial ajustado en función de la PPA y son mucho mayores que el porcentaje del producto mundial que le corresponde actualmente (15%). En comparación con la década pasada, la contribución relativa de China a la demanda mundial de productos básicos ha experimentado un alza considerable debida a su creciente peso dentro de la economía mundial y a la velocidad excepcional con que está creciendo su producción industrial (incluida la exportación industrial), que está estrechamente relacionada con la demanda de metales8. Otras economías de mercados emergentes también han contribuido sustancialmente a la demanda de determinados metales, pero a nivel global su aporte no ha sido tan comprehensivo como el de China (cuadro 5.3)9.

Cuadro 5.3.Consumo de metales industriales y petróleo(Consumo expresado como variación porcentual real anual; contribución al crecimiento expresada como porcentaje)
1993–20022002–051
Contribución al crecimiento deContribución al crecimiento de
Aumento del consumo mundialChinaOtros grandes mercados emergentes2Aumento del consumo mundialChinaOtros grandes mercados emergentes2
Metal
Acero3,438119,2548
Aluminio3,83897,6489
Cobre3,543153,85141
Estaño1,334168,1862
Níquel4,412–113,687–11
Plomo3,042154,3110–7
Zinc3,442103,81137
Petróleo1,521182,2307
1993–20002002–05
(Porcentaje)
Partidas informativas:
Aumento del PIB mundial3,54,8
Cuota del PIB mundial correspondiente a China1013
Aumento de la producción industrial de China10,516,2
Fuentes: Organismo Internacional de Energía; Instituto Internacional del Hierro y del Acero, Steel Statistical Yearbook (varias ediciones); Oficina Mundial de Estadísticas del Metal, World Metal Statistics Yearbook (varias ediciones); y cálculos del personal técnico del FMI.

La muestra pretende reflejar el período reciente de aumento de los precios reales de los metales. Debido a limitaciones de los datos, las cifras correspondientes al acero se refieren a 2002–04.

Brasil, India, México y Rusia. Debido a la falta de datos de 2005, no se incluye Rusia en los datos sobre el petróleo.

Fuentes: Organismo Internacional de Energía; Instituto Internacional del Hierro y del Acero, Steel Statistical Yearbook (varias ediciones); Oficina Mundial de Estadísticas del Metal, World Metal Statistics Yearbook (varias ediciones); y cálculos del personal técnico del FMI.

La muestra pretende reflejar el período reciente de aumento de los precios reales de los metales. Debido a limitaciones de los datos, las cifras correspondientes al acero se refieren a 2002–04.

Brasil, India, México y Rusia. Debido a la falta de datos de 2005, no se incluye Rusia en los datos sobre el petróleo.

Esta vigorosa demanda china ¿es pasajera o permanente? Los datos históricos sugieren que el consumo de metales suele incrementarse junto con el ingreso hasta llegar más o menos a los $15.000–$20.000 per cápita ajustados según la PPA mientras un país atraviesa una etapa de industrialización y construcción de infraestructura (gráfico 5.7). Cuando el ingreso supera ese nivel, el crecimiento está alimentado más bien por el sector de los servicios, y el uso de los metales per cápita comienza a estancarse10. Hasta el momento, China (con un ingreso real ajustado en función de la PPA que ronda actualmente los $6.400 per cápita) está siguiendo más o menos el mismo curso que Japón y Corea durante su primera fase de desarrollo. En el caso de algunos metales, el consumo chino per cápita a un nivel de ingreso determinado es superior al que se observa en otros mercados emergentes, en parte porque la industria ocupa una parte del producto interno bruto mucho mayor en China que en otros países que se encuentran en una etapa de desarrollo parecida (gráfico 5.8; véase también el capítulo 3). Esta situación tiene raíces históricas11 y se debe también a la intensa competitividad de la economía china y al traslado a China de la producción manufacturera de economías avanzadas y otros mercados emergentes.

Gráfico 5.7.Consumo de metales comunes y acero, 1960–2005

Fuentes: Instituto Internacional del Hierro y del Acero, Steel Statistical Yearbook (varias ediciones); Banco Mundial, World Development Indicators (2006); Oficina Mundial de Estadísticas del Metal, World Metal Statistics Yearbook (varias ediciones), y cálculos del personal técnico del FMI.

1Alemania, Austria, Bélgica, Dinamarca, Finlandia, Francia, Italia, los Países Bajos, Noruega, el Reino Unido, Suecia y Suiza.

De cara al futuro, la rápida expansión de la producción industrial, la actividad del sector de la construcción y las necesidades de infraestructura podrían sustentar una enérgica demanda de metales en los mercados emergentes a mediano plazo. Ahora bien, la fuerza de la demanda actual podría ser en parte pasajera, especialmente teniendo en cuenta que el gobierno chino está intentando reequilibrar el crecimiento para que a mediano plazo se origine menos en la inversión y más en el consumo. China es en cierto modo un caso único por su tamaño y por su pesada concentración en la industria: en India, por ejemplo, el sector industrial es proporcionalmente mucho menor, y el crecimiento rápido y continuo de la economía india tendría a mediano plazo un impacto menos pronunciado en el mercado de los metales.

El efecto que ejercen los mercados emergentes sobre los precios de los productos agrícolas no está tan claro. China y otros países en rápido desarrollo a menudo han contribuido sustancialmente a la expansión de la demanda mundial (por ejemplo, en el caso del algodón y la carne vacuna, como muestra el cuadro 5.4)12, pero eso no necesariamente empujó los precios al alza (el precio del algodón, por ejemplo, retrocedió casi un 20% en 2004–05). Tradicionalmente, el consumo de alimentos en los países en desarrollo se vuelca poco a poco hacia productos básicos con un alto contenido de proteínas, como carnes, lácteos y aceites (FAO, 2004b). Pero este tipo de sustitución ya ha comenzado a un nivel de ingreso mucho más bajo en China y otros países; por ejemplo, el consumo de carne se aceleró a un ritmo notable en China cuando el ingreso per cápita aún no había llegado a los $3.000 ajustados según la PPA. La contribución de China al aumento del consumo de algunos de los principales productos básicos —banano, carne vacuna, maíz y algodón— fue superior, durante gran parte de la última década, a la proporción que le habría correspondido demográficamente, sin que se haya registrado una interrupción obvia de la tendencia descendente de los precios reales (cuadro 5.4 y gráfico 5.5). Esa observación también tiene validez en el caso de India y otros grandes países de mercados emergentes.

Cuadro 5.4.Consumo de ciertos productos básicos agrícolas(Consumo expresado como variación porcentual real anual; contribución al crecimiento expresada como porcentaje)
1993–20022002–051
Contribución al crecimiento deContribución al crecimiento de
Aumento del consumo mundialChinaOtros grandes mercados emergentes2Aumento del consumo mundialChinaOtros grandes mercados emergentes2
Producto básico agrícola
Algodón1,152545,49012
Azúcar1,65452,12627
Banano2,626453,51573
Carne de vacuno0,9102170,810340
Maíz2,62642,61419
1993–20012001–05
(Porcentaje)
Partidas informativas:
Aumento del PIB mundial3,74,4
Cuota del PIB mundial correspondiente a China2221
Fuentes: Datos de FAOSTAT (2006); estimaciones del Servicio Agrícola Exterior (FAS) del Departamento de Agricultura de los Estados Unidos (USDA) (2006), y cálculos del personal técnico del FMI.

La muestra pretende reflejar el período reciente de aumento de los precios reales. Debido a limitaciones de los datos, las cifras correspondientes al banano se refieren a 2001–03.

Brasil, India, México y Rusia.

Fuentes: Datos de FAOSTAT (2006); estimaciones del Servicio Agrícola Exterior (FAS) del Departamento de Agricultura de los Estados Unidos (USDA) (2006), y cálculos del personal técnico del FMI.

La muestra pretende reflejar el período reciente de aumento de los precios reales. Debido a limitaciones de los datos, las cifras correspondientes al banano se refieren a 2001–03.

Brasil, India, México y Rusia.

¿Es sustentable el estallido reciente de los precios de los metales?

Una cuestión crítica, sobre todo para los países exportadores de metales, es si el reciente boom de precios conservará el ímpetu o si la tendencia bajista a largo plazo mencionada arriba terminará imponiéndose.

A juzgar por los mercados de futuros sobre productos básicos, es posible que a mediano plazo los precios no continúen a los niveles elevados de la actualidad13. Durante los cinco próximos años, los precios de los futuros sobre metales conservan apenas la mitad del avance acumulado desde 2002 (en términos reales, los precios de los metales caen un 45% en comparación con los niveles actuales) (gráfico 5.9). Por el contrario, los precios de los futuros sobre petróleo se mantienen muy cerca del precio spot vigente hoy. Existen diferencias dentro del grupo de los metales; los precios de los futuros sobre aluminio, por ejemplo, disminuyen menos con el correr del tiempo (un 31%) que los del cobre (49% en términos reales). Contra este telón de fondo, el recuadro 5.1 analiza la influencia de los inversionistas financieros sobre los precios de los productos básicos: si bien es posible que los inversionistas hayan volcado liquidez en los mercados, la inversión especulativa no parece haber sido un factor tan determinante en la fluctuación de los precios de los productos básicos no combustibles.

Gráfico 5.8.Importancia de la industria en diversas etapas del desarrollo económico, 1965–20041

Fuentes: Banco Mundial, World Development Indicators (2006), y cálculos del personal técnico del FMI.

1La importancia de la industria en los grupos de países se agregó usando como ponderación el PIB real de 2004 ajustado según la PPA.

2España, Grecia, Irlanda y Portugal.

3Australia y Nueva Zelandia.

4Alemania, Austria, Bélgica, Dinamarca, Finlandia, Francia, Italia, Noruega, los Países Bajos, el Reino Unido, Suecia y Suiza.

Gráfico 5.9.Precios de los metales comunes en los mercados de futuros

(2002 = 100; datos mensuales en términos nominales)

Fuentes: Barclays Capital (2006b); Bloomberg Financial Markets, LP; FMI, base de datos del sistema de precios de los productos básicos, y cálculos de personal técnico del FMI.

1Promedio ponderado de los precios del aluminio, cobre, estaño, níquel, plomo y zinc.

El precio de mercado de los metales comunes por lo general se aproxima a los costos de producción de los productores marginales (es decir, los que son relativamente menos eficientes), sobre todo en los valles de los ciclos (Deutsche Bank, 2006; véase el cuadro 5.5). En los picos, el precio de mercado puede terminar siendo un múltiplo del costo de producción, aunque durante las dos últimas décadas generalmente ha retrocedido a un nivel ligeramente superior al costo al cabo de unos años. En el caso del aluminio, el cobre y el níquel, la actual relación precio de mercado/ costo (alrededor de 1½–2¾) es parecida o algo superior a la observada durante el pico cíclico de fines de los años ochenta, cuando el precio de mercado tardó más o menos dos años en volver a un nivel próximo al costo. La relación precio de mercado/costo del aluminio no es hoy tan elevada como la de los demás metales comunes y, paralelamente, la actividad de los mercados de futuros indica que probablemente la caída del precio de este metal no será tan pronunciada.

Cuadro 5.5.Costos en efectivo de la producción de ciertos metales comunes(Dólares de EE.UU. por tonelada)
Costo marginal1
AñoFase del cicloProductor típico2Productor menos eficiente3Precio de mercadoRelación precio/ costo marginal4
Aluminio1985Valle1.0001.2001.0000,8
1988Pico1.2001.4002.5001,8
2002Valle1.0001.2001.4001,2
2005Recuperación1.5001.8001.9001,1
2006Actual2.50051,46
Cobre1985Valle1.0001.4001.4001,0
1989Pico1.3001.8002.8001,6
2002Valle1.0001.5001.6001,1
2005Recuperación1.2002.2003.7001,7
2006Actual6.10052,86
Níquel1985Valle3.4005.3004.9000,9
1988Pico4.0007.40013.8001,9
2002Valle3.7006.1006.8001,1
2005Recuperación4.7007.30014.8002,0
2006Actual17.40052,46
Fuentes: Brook Hunt Metal Consultants; Deutsche Bank (2006), y cálculos del personal técnico del FMI.

Costos de explotación en efectivo para la producción, redondeados al centenar más próximo.

Percentil 50 de la curva de costos de la industria.

Percentil 90 de la curva de costos.

Costo de los productores menos eficientes.

Promedio de enero a junio.

En relación al costo marginal de 2005.

Fuentes: Brook Hunt Metal Consultants; Deutsche Bank (2006), y cálculos del personal técnico del FMI.

Costos de explotación en efectivo para la producción, redondeados al centenar más próximo.

Percentil 50 de la curva de costos de la industria.

Percentil 90 de la curva de costos.

Costo de los productores menos eficientes.

Promedio de enero a junio.

En relación al costo marginal de 2005.

Los costos de producción varían considerablemente a lo largo del tiempo, principalmente debido a los precios de la energía, las fluctuaciones cambiarias y ciertos factores cíclicos, como la disponibilidad de equipos y personal calificado. En 2002–05 se encareció la producción de todos los metales enumerados en el cuadro (en el caso de los productores marginales, un 20%–50%), en gran medida debido al alza de los costos energéticos14. Sin embargo, está claro que la estructura de costos de la industria no explica del todo la duplicación o triplicación de los precios de mercado durante los cuatro últimos años.

La demanda de metales parece estar intensificándose como consecuencia de la aceleración del crecimiento mundial y de la rápida expansión del ingreso y la producción industrial en países grandes como China. Por lo tanto, la velocidad y el costo de incrementar la oferta serán lo que determine el abaratamiento de los metales a mediano plazo. A fin de reunir en un marco más completo los factores vinculados a la oferta y la demanda que influyen en el mercado de los metales, se elaboraron dos modelos paralelos para el aluminio y el cobre que, juntos, abarcan más de dos tercios del índice de precios de los metales recopilado por el FMI (la descripción detallada de los modelos aparece en el apéndice 5.1).

  • Primero, se estimó la demanda de cada metal como una función de la producción industrial y del precio real (en relación con los precios al consumidor) en 17 grupos de países que, juntos, originan alrededor del 90% del consumo mundial de metales. El período estudiado fue 1960–2005 y las ecuaciones estimadas incluyen una variable endógena rezagada15. Desagregando los datos sobre el consumo entre numerosos grupos de países y utilizando la producción industrial como variable explicativa, el modelo capta a grandes rasgos la no linealidad entre el consumo de metales y el ingreso representada en el gráfico 5.7. La elasticidad estimada de la demanda con respecto a la producción industrial en los países de mercados emergentes y en desarrollo es ligeramente mayor que en las economías avanzadas (1,2 frente a 1,0 en el caso del aluminio) (cuadro 5.6). Esto refleja diferencias en la estructura industrial y una menor eficiencia de producción en los países en desarrollo. Se calcula que la elasticidad-precio de la demanda a largo plazo es baja, lo cual coincide con análisis previos (véase, por ejemplo, Ghosh, Gilbert y Hughes Hallett, 1987)16.
  • El segundo elemento del modelo es una función de producción con información sobre las ampliaciones previstas de la capacidad y un término precio-elasticidad. Como la construcción de capacidad industrial exige varios años de gestación, la información sobre los proyectos en predios industriales o no industriales es crítica a la hora de evaluar las perspectivas a mediano plazo de la oferta. Las proyecciones de la oferta están basadas en los análisis efectuados por el Consejo Australiano de Agricultura y Recursos Económicos (ABARE, 2006). El modelo permite que la oferta de cobre y aluminio refinado se desvíe de las previsiones del ABARE cuando las proyecciones de precios son distintas de las que utiliza esa institución (véanse los detalles en el apéndice 5.1).
  • Tercero, una ecuación de precios relaciona el precio real actual de los metales con el equilibrio de mercado (la brecha entre la oferta y la demanda), el tipo de cambio entre el dólar de EE.UU. y el DEG (ya que los precios de los metales están expresados en la moneda estadounidense) y otras variables.
  • Por último, se realizaron ecuaciones para establecer un vínculo entre la producción industrial y las tasas de aumento del PIB en cada de los 17 grupos de países, ya que Perspectivas de la economía mundial proyecta el crecimiento del PIB real pero no la producción industrial. Las ecuaciones abarcan una muestra más corta, de 1990 a 2005, porque la relación entre la producción industrial y el PIB varía con el correr del tiempo (gráfico 5.8).
Cuadro 5.6.Elasticidades estimadas de la demanda de ciertos metales comunes
Producción industrialPrecio deflactado según el IPC
Aluminio1,1–0,01
Economías avanzadas1,0–0,03
Mercados emergentes1,20,00
Cobre1,1–0,04
Economías avanzadas0,7–0,04
Mercados emergentes1,6–0,04
Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.Nota: Las elasticidades están ponderadas según la proporción del consumo de metales en 2005. Los países están agrupados según se indica en el apéndice 5.1.
Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.Nota: Las elasticidades están ponderadas según la proporción del consumo de metales en 2005. Los países están agrupados según se indica en el apéndice 5.1.

El modelo estimado sirvió para elaborar una previsión de la oferta, la demanda y los precios en los mercados del aluminio y del cobre en 2006–10. Los principales datos del modelo son el PIB proyectado por Perspectivas de la economía mundial (que a su vez determina la demanda futura de metales) y los pronósticos de la oferta preparados por el ABARE (que contienen información sobre la oferta futura)17.

Los resultados llevan a pensar lo siguiente:

  • El consumo de aluminio y cobre seguirá aumentando con rapidez —en promedio, 5,6% y 4,8% por año, respectivamente—, dada la velocidad de la expansión proyectada de la producción industrial en los mercados emergentes, y alrededor de la mitad del aumento de la demanda se originará en China (para más detalles, véase el apéndice 5.1).
  • Entre hoy y 2010, el precio real anual promedio del aluminio y del cobre perderá 35% y 57%, respectivamente. En otras palabras, la oferta creciente bastará para hacer frente al sólido aumento de la demanda a precios más bajos. Esa caída de precios se debe a varios factores: 1) los aumentos que los precios han encadenado en los últimos tiempos suavizarán en cierta medida la demanda, 2) el ABARE proyecta una expansión sustancial de la oferta durante el próximo quinquenio, y 3) se prevé que la oferta se ampliará en cierta medida, ya que los precios actuales de los metales están por encima de las proyecciones del ABARE. Estos pronósticos reflejan también una corrección de los términos de error de los modelos, dado que la explosión reciente de los precios ha sido mayor que lo previsto por los modelos con las variables explicativas utilizadas18. Obviamente, estas proyecciones centrales distan mucho de ser firmes, a causa de la incertidumbre sobre el crecimiento mundial, el ritmo de crecimiento de la oferta y los modelos econométricos (gráfico 5.10).
  • De acuerdo con las proyecciones, el precio del cobre disminuirá relativamente más que el del aluminio, lo cual coincide con los datos de los mercados de futuros y con el hecho de que la relación precio de mercado/costo del cobre es actualmente mucho mayor que la del aluminio (cuadro 5.5).

Gráfico 5.10.Pronósticos de los precios del aluminio y el cobre basados en modelos1

(Dólares de EE.UU. por tonelada)

Fuentes: FMI, base de datos del sistema de precios de los productos básicos, y cálculos del personal técnico del FMI.

1El gráfico de abanico corresponde a una banda de probabilidad del 95% para los precios futuros de los metales. Cada una de las franjas sombreadas representa una probabilidad del 10%, con excepción de la franja central (la más oscura del abanico), que representa una probabilidad del 15%. Véanse los detalles en el apéndice 5.1.

En lo que respecta a la evolución de los precios después de 2010, la cuestión fundamental es si la oferta de metales podrá satisfacer la expansión de la demanda en medio de un crecimiento fuerte e ininterrumpido. Los mercados de metales tienen ciertas características que hay que tener en cuenta:

  • A diferencia de los hidrocarburos, las reservas de metales comunes son en su globalidad casi ilimitadas (Tilton, 2003)19.
  • Aunque el nivel de concentración de la producción es elevado (los tres principales países productores son la fuente de alrededor del 46% del aluminio refinado y del 41% del cobre refinado), la estructura de estos mercados es competitiva y los productores no intentan oficialmente controlar los precios. Esta situación es distinta de la del sector petrolero, cuyas reservas están mayoritariamente controladas por la OPEP y en el cual existe una larga tradición de intentar dirigir los precios20.
  • Aunque pueden durar de tres a cinco años (o más en el caso de inversiones en predios no industriales), los plazos de gestación de la inversión en este sector suelen ser más cortos que en la industria petrolera.

Como resultado de estos factores vinculados a la oferta, los precios a largo plazo de los metales probablemente sigan una tendencia descendente, a diferencia del mercado petrolero, en el cual cabe esperar que los precios sigan altos en el futuro inmediato21.

Perspectivas de los alimentos y otros productos básicos agrícolas

Como se señaló anteriormente, el dinámico crecimiento de los mercados emergentes no ha tenido un impacto sustancial en las tendencias de precios de los productos básicos agrícolas. Los precios de los alimentos y de las materias primas también son mucho menos sensibles a las condiciones cíclicas que los precios de los metales. Obviamente, la oferta reacciona mucho más rápidamente en el sector agrícola que en el metalúrgico; por ejemplo, es posible cambiar de cultivo entre una cosecha y otra con relativa celeridad en respuesta a las señales que el mercado transmite a través de los precios. Además, la demanda de productos básicos agrícolas es menos cíclica y, por ende, más previsible.

Teniendo en cuenta estos factores, los precios agrícolas a largo plazo estarán determinados principalmente por los aumentos de productividad, que continuarán gracias al avance de la tecnología de acuerdo con las previsiones (FAO, 2004b). Los precios de algunos productos básicos agrícolas estarán influenciados —como en el caso de los metales— por el encarecimiento de los insumos, sobre todo de los fertilizantes, cuyos precios están ligados al petróleo. Baffes (2006) estima que el promedio de transmisión de la subida de los precios del petróleo a los precios agrícolas es aproximadamente de 0,18. Este factor (junto con las fluctuaciones de los tipos de cambio) quizás explique por qué el actual ciclo de precios de los alimentos, aun siendo muy suave, ha resultado en cierta medida persistente (gráfico 5.6). Pero, como demuestra el mercado del algodón, el principal determinante de la volatilidad de los precios agrícolas son las perturbaciones de la oferta ocasionadas por acontecimientos meteorológicos, y las fluctuaciones del volumen de las cosechas de un año a otro pueden tener más peso que el encarecimiento de los insumos en el caso de ciertos productos básicos.

En un pequeño grupo de productos básicos, la subida de los costos energéticos puede acentuar la presión sobre los precios. Se trata de los productos que están particularmente expuestos al mercado petrolero, como el azúcar (a través de la producción de etanol para automóviles de motor bicombustible en Brasil), el caucho natural (sucedáneo del caucho sintético, producido a partir de hidrocarburos) y posiblemente el maíz (utilizado en los automóviles bicombustibles en Estados Unidos).

En el futuro, este panorama podría verse afectado también por los cambios que incorporen las economías avanzadas al sistema de precios de apoyo en el sector agrícola. Los subsidios a la producción y los aranceles a las importaciones fijados por las economías avanzadas han servido para reducir sistemáticamente los precios mundiales de los productos agrícolas y cabe prever que los precios de algunos de los principales productos básicos subirán si se logra cerrar un acuerdo multilateral para reducir los precios apoyo. Como se explica en el recuadro 5.2, esas reformas agrícolas tendrán profundas implicaciones para los ingresos de numerosos países en desarrollo, aunque el impacto en los precios mundiales de los alimentos probablemente no sea tan marcado como las variaciones que causan de un año a otro los eventos meteorológicos.

Recuadro 5.1.¿Ha contribuido la especulación al aumento de los precios de los productos básicos?

En los últimos años ha aumentado considerablemente el interés de los inversionistas en los futuros de productos básicos. Por ejemplo, la participación en el mercado de futuros de petróleo NYMEX —medida según el número de contratos notificados por la Comisión de Operaciones de Futuros de Productos de Estados Unidos (CFTC)— prácticamente se ha cuadruplicado desde 1995 (primer gráfico). Además, el porcentaje de contratos no comerciales (total de posiciones abiertas, largas y cortas) ha aumentado constantemente durante este período (del 9% al 16% del total). Una evolución similar se observa en otros mercados de productos básicos. Sin embargo, el valor de los contratos no comerciales no es elevado en relación con el volumen total de transacciones en el mercado físico durante un período comparable1.

Como resultado de este incremento del interés de los inversionistas, algunos analistas privados han señalado que la actividad especulativa ha contribuido considerablemente al reciente repunte de los precios del crudo y los metales, y que incluso podría haber creado una burbuja (véase, por ejemplo, Société Générale, 2006). Estos analistas sostienen que la especulación ha magnificado en tal medida el impacto de los cambios en los determinantes fundamentales de la oferta y la demanda —los cuales han favorecido el aumento de los precios— que, en ciertos casos, el incremento de los precios ha excedido con creces los niveles atribuibles a los parámetros fundamentales2. La Organización de Países Exportadores de Petróleo (OPEP) hizo notar que, aunque las incertidumbres geopolíticas han sido un factor importante del aumento de los precios, la especulación también lo ha sido, en vista de la orientación acomodaticia de las políticas de abastecimiento de la OPEP y del elevado nivel de existencias que se han mantenido tradicionalmente en los países de la OCDE3. No obstante, si bien algunos de estos argumentos son interesantes, en muchos casos las pruebas se han concentrado en las correlaciones, más que en exámenes de causalidad, y en general han sido anecdóticas y circunstanciales; por ejemplo, se han basado en el incremento de las actividades de los fondos de inversión especulativos que ha traído aparejado el aumento o la desviación de los precios respecto de los costos marginales a largo plazo. La falta de pruebas concluyentes es reflejo de los problemas de datos y definición asociados con la descripción y medición de la especulación.

Número de posiciones en los mercados de productos básicos

(Largas y cortas, en millones de contratos)

Fuente: Comisión de Operaciones de Futuros de Productos de Estados Unidos (CFTC).

Indudablemente, las burbujas de precios son teóricamente posibles, y en los mercados financieros y de la vivienda se producen periódicamente. En principio, un nivel excesivo de especulación en el mercado de futuros de productos básicos puede empujar los precios de los futuros y (mediante las oportunidades de arbitraje) los precios spot por encima de los niveles atribuibles a los parámetros fundamentales. Sin embargo, se puede razonar también que la mayor actividad de los inversionistas, al suministrar la liquidez necesaria, es simplemente un medio para transformar los cambios de parecer sobre los parámetros fundamentales en cambios en los precios. En este caso, el incremento de los precios sería la causa (más que el efecto) de una mayor participación de los inversionistas. También podría haber una relación de causalidad en ambos sentidos entre los precios y la especulación, es decir, el aumento de los precios induce un aumento de la especulación, lo cual produce un nuevo incremento de los precios, hasta que se alcanza un equilibrio.

Téngase presente también que a veces el supuesto impacto de la especulación se confunde con la denominada “prima por seguridad”, que, fundamentalmente, es reflejo de las inquietudes sobre los futuros parámetros fundamentales (por ejemplo, una posible escasez creada por la situación geopolítica). La prima por seguridad, a diferencia de la especulación, tiene su origen en un interés genuino de los consumidores por cubrirse frente a los riesgos. Esto puede crear un alza de los precios (por ejemplo, al incrementar la demanda de existencias), como ha ocurrido en el mercado del petróleo, donde las existencias mundiales han alcanzado niveles sin precedente, en gran medida debido a las inquietudes relativas al suministro futuro (lo cual provoca un aumento de la demanda precautoria), no a un verdadero exceso de oferta en el mercado spot, como han sostenido algunos.

Con el fin de evaluar la validez empírica de la hipótesis de la especulación, en este recuadro se presenta un estudio econométrico de la dirección que sigue la causalidad entre las fluctuaciones de los precios spot y de los futuros4 y los cambios en las posiciones especulativas, en una muestra de productos básicos importantes que incluye el petróleo crudo, el cobre, el azúcar, el café y el algodón (en el apéndice 5.2 se describe en detalle el método usado). El objetivo es tratar de determinar si existe un conjunto coherente de relaciones entre estas tres variables más allá de información anecdótica o acontecimientos aislados.

Una consideración conexa de interés es si la especulación estabiliza o desestabiliza los precios, o sea, si reduce o incrementa la amplitud de las fluctuaciones en torno al punto de equilibrio. En este recuadro no se presta especial atención a este aspecto, pero las pruebas de causalidad pueden ayudar a esclarecerlo. Espe-tíficamente, si los especuladores deben influir sistemáticamente en las fluctuaciones de los precios (a diferencia de otros indicadores de la volatilidad) para que se produzcan efectos estabilizadores o desestabilizadores, podría considerarse que, si la causalidad no va desde la especulación hacia los niveles de precios, los especuladores son neutrales en lo que respecta a las fluctuaciones de precios.

Es necesario hacer dos aclaraciones antes de describir los resultados. Primero, un análisis minucioso de la formación de precios en los mercados de productos básicos requeriría un modelo más completo, que incluyera el papel de los parámetros fundamentales (factores de oferta y demanda) y las percepciones sobre los parámetros futuros (incluido el factor de temor). Sin embargo, ese estudio está limitado por la falta de datos de alta frecuencia sobre la mayoría de los parámetros fundamentales y por el hecho de que, en el corto plazo, la relación entre la especulación y los precios es más importante.

Segundo, los problemas de definición relacionados con la información sobre los distintos tipos de agente dificultan el análisis empírico. La CFTC da a conocer todas las semanas el número de contratos suscritos para dos categorías de operadores: comerciales y no comerciales. Se consideran operadores comerciales aquellos que usan los contratos de futuros para fines de cobertura de riesgos (por ejemplo, los productores de petróleo, los comerciantes y los principales consumidores, como las líneas aéreas). El resto de los participantes se clasifican como operadores no comerciales. Evidentemente, los operadores no comerciales son especuladores, pues asumen posiciones en el mercado para especular con las fluctuaciones de los precios. Sin embargo, algunos de los operadores clasificados como comerciales también podrían realizar actividades especulativas. Por ejemplo, los operadores de índices de productos básicos, que se clasifican como comerciales, pueden asumir posiciones de mercado con fines que, en opinión de los clientes, son especulativos. Puesto que la CFTC solo da a conocer datos agregados, no es posible distinguir los distintos tipos de operadores dentro de la categoría comercial y aislar los que podrían ser especuladores. No obstante, un estudio reciente de la CFTC, con datos desagregados no publicados reunidos por la Comisión, parece indicar que, entre los operadores comerciales, los grupos que podrían estar involucrados en actividades especulativas (a saber, los operadores de dinero administrado, incluidos los fondos de inversión especulativos) no parecen tener un impacto en los precios y actúan principalmente como proveedores de liquidez (véase Haigh, Hranaiova y Overdahl, 2005). Téngase presente también que, como los datos son semanales y las actividades se evalúan el día martes, no es posible determinar los efectos de las actividades realizadas durante de la semana, que podrían ser considerables5. Finalmente, en los datos de la CFTC no se hace una distinción de los contratos por vencimientos. Por lo tanto, no es posible estudiar la relación que existe entre la especulación y los precios de los futuros con diferentes vencimientos. Dadas estas limitaciones y consideraciones, en este recuadro se usa el número de posiciones largas no comerciales netas como variable ficticia de la especulación6.

Precios de los productos básicos y posiciones especulativas

(Precios spot en escala log; posiciones largas no comerciales netas en millones de contratos)

Fuentes: Bloomberg Financial, LP, y Comisión de Operaciones de Futuros de Productos de Estados Unidos (CFTC).

En el segundo gráfico se indican las características de los precios spot y el número de posiciones especulativas para diversos productos básicos. De este gráfico se desprenden dos generalizaciones. Primero, los precios de los distintos productos parecen ser menos volátiles que las posiciones especulativas, y no existe una evolución común perceptible entre los precios y la especulación. Por ejemplo, en el mercado de crudo no ha habido un aumento persistente de las posiciones largas no comerciales netas en los últimos años, en tanto que los precios del petróleo han registrado una fuerte tendencia ascendente. Lo que es más, en el mercado del cobre las posiciones netas se han reducido continuamente durante los últimos 12 meses, aunque los precios han alcanzado niveles sin precedente, lo que parece indicar que, contrariamente a lo que se cree, la especulación podría no haber desempeñado un papel importante durante el reciente período de alza de los precios. Segundo, aunque al parecer las series no están correlacionadas en el largo plazo, parece existir una correlación durante subperíodos para la mayoría de los productos básicos, pues los puntos máximos y críticos parecen producirse aproximadamente en el mismo momento en ambas series7. Por consiguiente, la interrogante fundamental guarda relación con la dirección de la causalidad.

Del análisis visual se desprende que es importante hacer una distinción entre la causalidad a corto plazo y la causalidad a largo plazo. Con este fin, y para representar la inexistencia de es-tacionalidad del precio y las series de posiciones especulativas, se usa un modelo de corrección de error vectorial (véase el apéndice 5.2). Además, puesto que las relaciones han variado a lo largo del tiempo, y para obtener resultados más fiables, los parámetros se estiman usando regresiones móviles. En particular, este enfoque nos permite determinar si la especulación ha tenido un papel importante en los casos recientes de aumento de precios.

Los resultados de las regresiones para cinco productos básicos —que se resumen en el cuadro 5.11, en el apéndice 5.2— indican que en general la causalidad a corto plazo va desde los precios spot y de los futuros hacia la especulación, y no en sentido contrario8, incluso cuando se excluye del cálculo el término (de corrección de errores) a largo plazo9. Estos resultados son los mismos para todos los productos incluidos en la muestra. En el caso del crudo, la especulación parece haber tenido un efecto apreciable —si bien reducido— en los precios de los futuros. No obstante, esto no se ha traducido en un efecto causal sobre los precios spot. Estos resultados son similares a los obtenidos en otros estudios del personal técnico del FMI sobre el mercado del petróleo (cuyo objetivo era verificar la causalidad en cuanto a la frecuencia, no en el ámbito temporal, y en los que se usaron precios de futuros a más largo plazo)10.

En el largo plazo, aunque los parámetros estimados varían considerablemente a lo largo del tiempo, en general las tres series están cointegradas, lo cual permite hacer un análisis de causalidad. Los resultados indican que, cuando hay cointegración, la causalidad va de los precios a la actividad especulativa, y no en sentido contrario. En el caso del algodón se ha observado una causalidad en ambos sentidos, pero, al no haber causalidad a corto plazo, la importancia de este resultado es menor. Finalmente, tomando como base los coeficientes de correlación medidos, el modelo explica una proporción mucho mayor de las variaciones en la especulación que de las variaciones en los precios spot o de los futuros.

En general, los resultados obtenidos para los cinco productos básicos incluidos en la muestra —con las limitaciones de datos mencionadas al comienzo— no permiten corroborar la hipótesis de que la actividad especulativa (evaluada mediante las posiciones largas no comerciales netas) afecta los niveles de precios en el largo plazo o las fluctuaciones de precios en el corto plazo. En cambio, los datos disponibles parecen indicar que las posiciones especulativas (para los productos básicos en la muestra y a través del tiempo) van a la zaga de las fluctuaciones de precios. Estas conclusiones son coherentes con la hipótesis de que los especuladores contribuyen a proveer liquidez a los mercados y que podrían beneficiarse mediante las fluctuaciones de los precios, aunque no tienen una influencia causal sistemática en los precios.

Nota: Los autores de este recuadro son Sergei Antoshin y Hossein Samiei.1Por ejemplo, actualmente, el valor de las posiciones totales no comerciales del crudo para todos los vencimientos (de hasta seis años) en el NYMEX solo es equivalente a alrededor del 3% del valor del consumo de petróleo en Estados Unidos durante un período de seis años a los precios actuales. Los contratos con vencimiento de hasta un año son equivalentes a alrededor del 10% del consumo estadounidense en un año.2Podría parecer que los especuladores también afectan los precios si cuentan con información suplementaria que les permite hacer mejores pronósticos que el resto de los operadores.3Véase, por ejemplo, el comunicado de prensa de la OPEP titulado “OPEC reassures market of continuing commitment to stability”, del 14 de julio de 2006, en http://www.opec.org.4Se usan los precios de los futuros con anterioridad de un año debido a que este mercado registra el mayor volumen de actividad. En general, los resultados obtenidos para los vencimientos más largos fueron similares.5Para remediar en cierta medida este problema, en el siguiente análisis se usan precios promedio semanales (martes a lunes). Cuando se usaron los precios para el día martes, los resultados fueron cualitativamente similares.6Téngase presente que, puesto que los contratos comprenden un volumen fijo, el uso del número de posiciones equivale a usar volúmenes. Además, el uso alternativo de las posiciones no comerciales abiertas totales (es decir, la suma de las posiciones largas y cortas) no sería un indicador adecuado porque un incremento de esta variable no puede derivarse de un aumento de las posiciones cortas o largas, que pueden tener el efecto contrario en los precios.7Por motivos de claridad, en el gráfico se omiten los precios de los futuros, aunque estas generalizaciones son aplicables en la misma medida a la relación entre las posiciones especulativas y los precios de los futuros.8Sanders, Boris y Manfredo (2004) obtienen resultados similares (usando un enfoque y una muestra diferentes) para el mercado de futuros de la energía.9Esta verificación complementaria de solidez se hace debido a que, al no haber cointegración, las pruebas de causalidad a corto plazo en el modelo de corrección de error vectorial podrían no ser válidas, pues los términos de corrección de errores serían I(1).10Véase el apéndice 1.1 de la edición de septiembre de 2005 de Perspectivas de la economía mundial.

Conclusión

El grueso del alza que experimentaron últimamente los precios de los productos básicos no combustibles es atribuible a los metales. Un factor que ha exacerbado la situación es el rápido crecimiento de los mercados emergentes, especialmente China. Sin embargo, según las previsiones a mediano plazo, los elevados precios de los metales retrocederán a medida que entre en producción nueva capacidad, pero probablemente no disminuyan hasta los niveles anteriores, en parte porque el encarecimiento de la energía ha quedado reflejado en los costos de producción. Ahora bien, no está claro cuándo darán marcha atrás los precios ni en qué medida: como en este momento la utilización de la capacidad es alta, y las existencias, bajas, los mercados son muy sensibles incluso a pequeñas variaciones de la oferta y la demanda.

Esta apreciación tiene varias implicaciones para los exportadores de metales. Las autoridades de los países exportadores deberán cerciorarse de que se ahorre la mayor parte de estos ingresos adicionales imprevistos —como ha hecho Chile— o que se utilicen para fomentar el crecimiento de sectores que no tienen que ver con los productos básicos, destinándolos por ejemplo a la inversión en educación, salud e infraestructura. La transparencia fiscal también contribuiría al máximo aprovechamiento de estos nuevos fondos. Sin embargo, los gobiernos deben estar preparados para una caída de los precios en el futuro y evitar que el gasto sobrepase niveles sostenibles en ámbitos en los cuales es difícil dar marcha atrás, como los sueldos del sector público.

Recuadro 5.2.La liberalización del comercio agrícola y los precios de los productos básicos

Los países ricos proveen un fuerte respaldo a los productores del sector agropecuario. Este apoyo se suministra de diversas formas y se traduce, en general, en un incremento de los precios internos y una reducción de los precios internacionales. En promedio, el respaldo —incluidos los aranceles de importación, las subvenciones a la producción y las exportaciones, y los pagos directos a los agricultores— equivale a alrededor del 30% de los ingresos de las explotaciones agrícolas en los países de la OCDE y es especialmente elevado en el caso del arroz, el azúcar, la leche y los cereales (primer cuadro). Los países de ingreso bajo y mediano también proveen respaldo a los productores, principalmente por medio de barreras a la importación.

Varios investigadores han tratado de estimar la magnitud de los incrementos de los precios mundiales de los productos agrícolas que se producirían como resultado de una reducción del respaldo a la agricultura en los países ricos (segundo cuadro). Las estimaciones varían considerablemente debido a las diferencias entre los modelos, el período que se considera y el grado de liberalización (por ejemplo, una reforma total o una reforma parcial). Como se indica, los incrementos de precios pueden ser de hasta el 35% en el caso de algunos productos, aunque en promedio son más pequeños (5,1% para el trigo, 4,6% para el maíz, 5,1% para la carne de vacuno, 5,8% para el azúcar y 5,5% para el arroz). Se estima que el precio mundial del algodón, principal producto de exportación de muchos países de África occidental, aumentaría entre 2,3% y 35%, y alrededor del 13,5% en promedio. Cabe señalar que el aumento medio estimado de los precios es inferior a su fluctuación media de un año a otro.

Estos incrementos estimados de los precios pueden considerarse un efecto de la liberalización a corto plazo. En el largo plazo habría cambios en la distribución de la producción y las exportaciones entre los países. En muchos países de la OCDE, la liberalización haría menos atractiva la inversión y ampliación de la capacidad de producción para los agricultores, y los terrenos agrícolas de destinarían a otros usos. En cambio, en los países que tienen ventajas comparativas en el sector agrícola (por ejemplo, Australia, Nueva Zelandia y Brasil), la producción aumentaría al aumentar los precios mundiales. Incluso es posible que, debido a los aumentos de los precios, algunos países que actualmente son importadores de productos agrícolas se transformaran en exportadores. Las investigaciones han demostrado que la eliminación de las políticas de respaldo agrícola puede reducir también la variabilidad de los precios internacionales de los alimentos. Por ejemplo, Tyers y Anderson (1992) demostraron que, si todos los países dejaran de proteger sus mercados internos, se podría reducir en dos terceras partes el coeficiente de variación de los precios mundiales de los alimentos. Esto se debe a que las políticas agrícolas de los países ricos tienen por finalidad evitar las fluctuaciones rápidas de los precios internos. De este modo, los efectos de las perturbaciones de la oferta interna —por ejemplo, las sequías— son contrarrestados por medio de cambios en los volúmenes del comercio a fin de mantener la estabilidad de los precios internos. En general, estas variaciones de los volúmenes de comercio provocan mayores fluctuaciones de los precios internacionales que las que se producirían si no se aplicaran políticas de respaldo agrícola.

Respaldo a diversos productos agrícolas en los países de la OCDE, 2004
Estados UnidosUnión EuropeaJapónTodos los países de la OCDE
Estimación del respaldo a los productores1
Arroz18398275
Azúcar56656558
Trigo32398533
Maíz274331
Carne de vacuno y ternera4683134
Todos los productos18335630
Coeficiente de protección nominal1
Arroz1,081,005,463,76
Azúcar2,133,032,792,36
Trigo1,011,065,501,08
Maíz1,151,381,20
Carne de vacuno y ternera1,001,991,431,26
Todos los productos1,111,292,201,28
Fuente: Agricultural Policies in OECD Countries: Monitoring and Evaluation, Organización de Cooperación y Desarrollo Económicos, 2005.

La estimación del respaldo a los productores se define como el monto en dólares del respaldo provisto a los productores como porcentaje del valor total de la producción. El coeficiente de protección nominal se usa para calcular la relación entre los precios que se pagan a los productores del sector agrícola y los precios internacionales.

Fuente: Agricultural Policies in OECD Countries: Monitoring and Evaluation, Organización de Cooperación y Desarrollo Económicos, 2005.

La estimación del respaldo a los productores se define como el monto en dólares del respaldo provisto a los productores como porcentaje del valor total de la producción. El coeficiente de protección nominal se usa para calcular la relación entre los precios que se pagan a los productores del sector agrícola y los precios internacionales.

Variaciones de precios derivadas de reducciones del respaldo a la agricultura en los países de la OCDE(Porcentaje)
Campo de variación estimada de preciosPromedio de las variaciones estimadas de preciosCoeficiente de variación de precios 1990–2004Promedio de variación porcentual interanual de precios1
Trigo0,1–18,15,116,911,8
Maíz0,1–15,24,617,210,1
Carne de
vacuno0,8–22,35,115,48,6
Azúcar1,1–16,45,823,914,1
Arroz0,1–10,65,519,611,8
Algodón2,3–35,013,521,717,3
Fuentes: Mitchell y Hoppe (2006); Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO, 2004a), y cálculos del personal técnico del FMI.

Promedio de los valores absolutos de las variaciones de precios.

Fuentes: Mitchell y Hoppe (2006); Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO, 2004a), y cálculos del personal técnico del FMI.

Promedio de los valores absolutos de las variaciones de precios.

Puesto que la liberalización del comercio agrícola se traduciría en un incremento de los precios mundiales, probablemente aumentaría el costo de las importaciones para los países que son importadores netos de alimentos. De acuerdo con los cálculos de las variaciones en los precios, el aumento del costo de las importaciones para estos países, como grupo, sería de entre $300 millones y $1.250 millones, según el grado de liberalización. Si bien tomadas en conjunto estas cifras son pequeñas —representan menos del 1% de las importaciones totales de esos países—, en varios países de ingreso bajo el aumento del costo de las importaciones podría ser elevado, y estos países podrían necesitar asistencia adicional para ajustarse al incremento de los precios internacionales. Por este motivo, el FMI introdujo en 2004 el Mecanismo de Integración Comercial (MIC), que tiene por finalidad prestar respaldo a los países donde se produce una variación adversa de la relación de intercambio como consecuencia de la liberalización del comercio multilateral. El respaldo se presta mediante un incremento de la previsibilidad de los recursos de que pueden disponer los países miembros en el marco de los actuales mecanismos de financiamiento del FMI. Naturalmente, los países pueden mitigar los efectos de un aumento de los precios mundiales de los alimentos, al menos en parte, reduciendo sus aranceles de importación.

Nota: El autor principal de este recuadro es Stephen Tokarick.

Los precios de los productos básicos agrícolas han subido mucho menos que los de los metales, y para los exportadores agrícolas el principal interrogante sigue siendo cómo manejar la volatilidad de un año a otro. En términos generales, los gobiernos de los países exportadores e importadores deberían enfrentarse a la volatilidad de los precios de los productos básicos —incluidos los metales— desde una perspectiva de “control del riesgo” e incorporar a la planificación fiscal y al proceso presupuestario los datos de mercado sobre precios y volatilidad. A nivel global, los gobiernos de los países exportadores de productos básicos deberían perseverar en el intento de diversificar sus economías para reducir los focos de vulnerabilidad a los shocks en este ámbito. El FMI, por su parte, está preparado para brindar asistencia en caso de que la volatilidad del mercado tenga un impacto sumamente profundo y negativo en los saldos exteriores22.

Apéndice 5.1. Modelo para los mercados del aluminio y el cobre

El autor principal de este apéndice es Martin Sommer, con la colaboración de Christopher Gilbert, consultor, y Angela Espiritu.

El análisis de la evolución futura de los precios en este capítulo se basa en cuatro modelos integrados de la demanda, la oferta y el precio de los metales, y de la producción industrial. En este apéndice se describen estos modelos.

Demanda de metales

El modelo estimado es el siguiente:

en que Ci,t denota el consumo de metales en el país i en el momento t; ci es una constante específica de país; IPi,t denota la producción industrial del país i en el momento t; P/CPI es el precio real de un metal (se usa como deflactor el IPC en Estados Unidos), y εi,t es un valor residual. Este modelo es similar a la especificación usada por Gilbert (1995).

El modelo se estima con mínimos cuadrados ordinarios (MCO) y se usan datos anuales para 17 grupos de países durante el período de 1960–2005. Las ecuaciones de la demanda no imponen restricciones sobre los coeficientes específicos del país c, α, β, ω, y γ (Robertson y Symons, 1992). El consumo de metales está fuertemente asociado con la producción industrial y esa relación es más o menos lineal (gráfico 5.11). En vista de los resultados de los análisis de Chow de los cambios en el tiempo en la elasticidad del consumo con respecto a la producción industrial para un grupo de países (esta variación del parámetro podría ocurrir debido a los cambios en la estructura industrial), el modelo contiene además una pendiente representativa a la que se atribuye un valor de 1 durante el período de 2000–05 y un valor de 0 en otros períodos. En promedio, el coeficiente estimado de la pendiente representativa es pequeño, pero en algunos países es estadísticamente significativo, y por consiguiente la variable se incluye en el modelo. Los coeficientes estimados medios se indican en el cuadro 5.723.

Gráfico 5.11.Consumo de metales comunes y producción industrial, 1960–2005

(1996 = 100)

Fuentes: Oficina Mundial de Estadísticas del Metal, World Metal Statistics Yearbook (diversas ediciones), y cálculos del personal técnico del FMI.

1Alemania, Austria, Bélgica, Dinamarca, Finlandia, Francia, Italia, Noruega, los Países Bajos, el Reino Unido, Suecia y Suiza. La producción industrial del grupo se agregó usando como coeficientes de ponderación los valores del PIB real ajustado según la paridad del poder adquisitivo correspondientes a 2005.

Cuadro 5.7.Estimaciones de la demanda de metales

AluminioCobre
c–0,113–0,736
α0,1740,389
β1,1280,921
ω0,0080,000
γ–0,050–0,037
R2 ajustada0,850,87
Correlación en serie ML (valor p)0,390,40
Heterocedasticidad de White (valor p)0,520,51
Muestra1960–20051960–2005
Número de observaciones464464
Partidas informativas
Elasticidad a largo plazo de la demanda con respecto a la producción industrial
Economías avanzadas11,00,7
Mercados emergentes21,21,6
Elasticidad a largo plazo de la demanda con respecto al precio
Economías avanzadas1–0,03–0,04
Mercados emergentes20,00–0,04
Fuente: Estimaciones del personal técnico del FMI.Nota: Las estimaciones del coeficiente CMO (mínimos cuadrados ordinarios) y los datos de la regresión son (con la excepción del número de observaciones) promedios simples de las 17 ecuaciones calculadas. Los errores estándar se indican entre paréntesis. Como las estimaciones tienen una distribución anormal, no se indican los errores estándar. Las elasticidades de la demanda están ponderadas según la proporción del consumo de metales en 2005.

Canadá, Estados Unidos, EUR-12 (Alemania, Austria, Bélgica, Dinamarca, Finlandia, Francia, Italia, Noruega, los Países Bajos, el Reino Unido, Suecia y Suiza), EUR-4E (España, Grecia, Irlanda y Portugal), Japón y Oceanía (Australia y Nueva Zelandia).

Argentina, Brasil, China, Corea, Indonesia, India, México, Rusia, Sudáfrica, Tailandia y Turquía.

Fuente: Estimaciones del personal técnico del FMI.Nota: Las estimaciones del coeficiente CMO (mínimos cuadrados ordinarios) y los datos de la regresión son (con la excepción del número de observaciones) promedios simples de las 17 ecuaciones calculadas. Los errores estándar se indican entre paréntesis. Como las estimaciones tienen una distribución anormal, no se indican los errores estándar. Las elasticidades de la demanda están ponderadas según la proporción del consumo de metales en 2005.

Canadá, Estados Unidos, EUR-12 (Alemania, Austria, Bélgica, Dinamarca, Finlandia, Francia, Italia, Noruega, los Países Bajos, el Reino Unido, Suecia y Suiza), EUR-4E (España, Grecia, Irlanda y Portugal), Japón y Oceanía (Australia y Nueva Zelandia).

Argentina, Brasil, China, Corea, Indonesia, India, México, Rusia, Sudáfrica, Tailandia y Turquía.

Los datos sobre consumo usados en el modelo son para el consumo primario de metales refinados y, por consiguiente, no se modela explícitamente el consumo secundario de metales reciclados. La adopción de este enfoque se debe a la falta de datos sobre consumo secundario en los países. Sin embargo, la inclusión de la producción y el consumo secundarios no tendría un efecto importante en los pronósticos de precios del gráfico 5.10 (Ghosh, Gilbert y Hughes Hallett, 1987).

Los valores de los parámetros estimados son relativamente robustos con respecto a una variación en el período de la muestra y las especificaciones alternativas del término de precio real. La elasticidad-precio estimada es similar cuando se usan los precios al productor en lugar de los precios al consumidor, o cuando el término de precio también contiene un tipo de cambio real específico del país. En la especificación presentada, solo se usa el IPC de Estados Unidos para deflactar los precios de los metales, a fin de simplificar el pronóstico. El impacto de esta premisa simpli-ficadora en el pronóstico del consumo mundial de metales es muy limitado, dado el bajo nivel estimado de elasticidad-precio y, en el caso del término de tipo de cambio faltante, la tendencia de los errores a contrarrestarse entre sí en los distintos países. De conformidad con las publicaciones sobre el tema, las ecuaciones sobre demanda de metales no incluyen los precios de otros metales, pues la sustitución entre metales es casi insignificante en el corto plazo y moderada en el mediano plazo24.

Función de producción

El suministro de metales está basado en una evaluación especializada del Consejo Australiano de Agricultura y Recursos Económicos (ABARE, 2006) y en un término elasticidad-precio. El ABARE da a conocer una proyección del suministro de cada uno de los metales tomando en cuenta los proyectos de expansión de la oferta en curso. Cuando el precio simulado difiere del precio usado por el ABARE, la trayectoria de la oferta se ajusta de la siguiente manera:

En esta ecuación, St denota la oferta de metal en el momento t y Pt es el precio del metal. Las variables con un superíndice ABARE denotan las proyecciones del Consejo. Esta especificación fue utilizada inicialmente por Gately (2004), y en el estudio del FMI sobre el mercado del petróleo, en el capítulo IV de la edición de abril de 2005 de Perspectivas de la economía mundial, se usó un enfoque similar. En vista de la considerable incertidumbre que existe en cuanto a la elasticidad-precio de la oferta de metales, se da por supuesto que el parámetro δ está distribuido uniformemente entre 0,03 y 0,05. En un período de cinco años esto se traduce en una elasticidad-precio aproximada de la oferta de entre 0,16 y 0,26 para las perturbaciones permanentes de los precios25, y una elasticidad de entre 0,02 y 0,04 aproximadamente para las fluctuaciones de precios que solo duran un año.

Ecuación de precios

En la ecuación de precios se establece una relación entre el precio corriente real de los metales y las siguientes variables explicativas:

en que c0 es una constante, USD/SDR es el tipo de cambio del dólar de EE.UU. frente al DEG26, t es la tendencia en el tiempo y log Ct – log St denota el equilibrio de mercado (es decir, la diferencia entre el consumo y la producción mundial). El modelo se estima con MCO usando datos anuales para el período de 1960–2005. Las ecuaciones estimadas para el aluminio y el cobre se ajustan bien (cuadro 5.8). Sin embargo, el modelo no captura plenamente el comportamiento de los precios durante períodos de auge cíclico, lo cual parece indicar que, cuando el nivel de existencias es bajo, los precios reaccionan de manera no lineal frente a los parámetros fundamentales27. En 2005, los precios del aluminio y el cobre eran superiores en un 7% y un 14%, respectivamente, a los valores ajustados mediante el modelo, y en 2006 las desviaciones eran de 32% y 58%. Si bien son importantes, estas desviaciones son comparables a las observadas en ciclos anteriores (como se indica en el recuadro 5.1, la inversión especulativa no parece ser un factor importante de las fluctuaciones de precios de los productos básicos no combustibles). Esta incertidumbre en cuanto al vínculo entre las fluctuaciones de precios y las variables explicativas del modelo se toma explícitamente en cuenta en la preparación del pronóstico de precios del gráfico 5.10 en el texto principal.

Cuadro 5.8.Estimaciones de las ecuaciones de precios

AluminioCobre
c030,523***24,282*
(8,397)(12,349)
ϕ0,500***0,682***
(0,116)(0,116)
χ0,809**0,594
(0,311)(0,466)
μ–0,015***–0,012**
(0,004)(0,006)
κ1,457***2,168**
(0,533)(0,883)
R2 ajustada0,910,77
Correlación en serie ML (valor p)0,200,47
Heterocedasticidad de White (valor p)0,380,61
Muestra1960–20061960–2006
Número de observaciones4646
Fuente: Estimaciones del personal técnico del FMI.Nota : Las ecuaciones se calcularon según el método de mínimos cuadrados ordinarios (CMO). Los datos de 2006 representan el promedio de enero a junio. Los asteriscos indican significación estadística al nivel de 1% (***), 5% (**) o 10% (*).
Fuente: Estimaciones del personal técnico del FMI.Nota : Las ecuaciones se calcularon según el método de mínimos cuadrados ordinarios (CMO). Los datos de 2006 representan el promedio de enero a junio. Los asteriscos indican significación estadística al nivel de 1% (***), 5% (**) o 10% (*).

Crecimiento de la producción industrial

Finalmente, se estimaron ecuaciones (denominadas IP a continuación) para los 17 grupos de países a fin de establecer un vínculo entre la producción industrial y los índices de crecimiento del PIB. Estas ecuaciones se estimaron para un período más breve (1990–2005) pues la relación entre la producción industrial y el PIB varía a lo largo del tiempo (gráfico 5.8 en el texto principal).

En la ecuación, ki y λi son parámetros específicos de países y υi,t es un valor residual. Las estimaciones del coeficiente de MCO se presentan en el cuadro 5.9.

Cuadro 5.9.Ecuación de la producción industrial

Economías avanzadas1Mercados emergentes2
k–0,018***–0,017*
(0,006)(0,009)
λ1,526***1,434***
(0,207)(0,122)
R2 ajustada0,76
Correlación en serie ML (valor p)0,58
Heterocedasticidad de White (valor p)0,57
Muestra1990–2005
Número de observaciones252
Fuente: Estimaciones del personal técnico del FMI.Nota: Las estimaciones del coeficiente CMO (mínimos cuadrados ordinarios) y los datos de la regresión son (con la excepción del número de observaciones) promedios simples de las ecuaciones calculadas. Los errores estándar se indican entre paréntesis. Los asteriscos indican significación estadística al nivel de 1% (***) o 10% (*).

Canadá, Estados Unidos, EUR-12 (Alemania, Austria, Bélgica, Dinamarca, Finlandia, Francia, Italia, Noruega, los Países Bajos, el Reino Unido, Suecia y Suiza), EUR-4E (España, Grecia, Irlanda y Portugal), Japón y Oceanía (Australia y Nueva Zelandia).

Argentina, Brasil, China, Corea, Indonesia, India, México, Rusia, Sudáfrica, Tailandia y Turquía.

Fuente: Estimaciones del personal técnico del FMI.Nota: Las estimaciones del coeficiente CMO (mínimos cuadrados ordinarios) y los datos de la regresión son (con la excepción del número de observaciones) promedios simples de las ecuaciones calculadas. Los errores estándar se indican entre paréntesis. Los asteriscos indican significación estadística al nivel de 1% (***) o 10% (*).

Canadá, Estados Unidos, EUR-12 (Alemania, Austria, Bélgica, Dinamarca, Finlandia, Francia, Italia, Noruega, los Países Bajos, el Reino Unido, Suecia y Suiza), EUR-4E (España, Grecia, Irlanda y Portugal), Japón y Oceanía (Australia y Nueva Zelandia).

Argentina, Brasil, China, Corea, Indonesia, India, México, Rusia, Sudáfrica, Tailandia y Turquía.

Pronóstico de precios

Las ecuaciones estimadas se usaron para preparar un pronóstico de los precios del aluminio y el cobre durante el período de 2006–10. Los insumos principales del modelo son los pronósticos del PIB para cada grupo de países tomados de Perspectivas de la economía mundial (que, a su vez, ayudan a determinar la futura demanda de metales) y las proyecciones de oferta del ABARE (que contienen información sobre la oferta futura).

Con el pronóstico del PIB se calcula la producción industrial en cada grupo de países. La producción industrial, junto con el precio del período anterior, determina la demanda actual de metales28. La oferta se determina de antemano usando el pronóstico del ABARE y la desviación entre el precio efectivo y el precio previsto por el ABARE. Seguidamente, el equilibrio actual de mercado (la diferencia entre el consumo y la producción mundial) ayuda a determinar el precio para el próximo período, además del tipo de cambio y el IPC. En el cuadro 5.10 se indica el aumento hipotético del consumo de aluminio y cobre durante el período del pronóstico.

Cuadro 5.10.Consumo de metales(Variación porcentual anual)
1993–20022002–052005–10 (previsión)
Aluminio3,87,65,6
Cobre3,53,84,8
Partida informativa
PIB mundial3,54,84,9
Fuente: Estimaciones del personal técnico del FMI.
Fuente: Estimaciones del personal técnico del FMI.

El gráfico de abanico (gráfico 5.10 en el texto principal) se elaboró mediante una simulación estocástica. Los valores residuales se extraen aleatoriamente de las tres ecuaciones estimadas de la demanda y el precio de los metales y la producción industrial, y se añaden a los valores previstos de producción industrial, demanda de metales y precio para cada año. En las ecuaciones de demanda de metales y producción industrial, los valores residuales se extraen conjuntamente de los 17 grupos de países para mantener la estructura de la correlación multinacional contemporánea. En general, la incertidumbre sobre la futura evolución de los precios es reflejo también de la incertidumbre respecto del futuro crecimiento mundial y la rapidez con que se suplementa la oferta. Por lo tanto, se efectúa una aleatorización adicional en base a los siguientes supuestos: 1) las tasas de crecimiento del PIB mundial están uniformemente distribuidas en torno al “escenario” de referencia de Perspectivas de la economía mundial, la tasa máxima de crecimiento mundial excede en ½ punto porcentual dicho escenario, y la tasa mínima es inferior en 1 punto porcentual al escenario; 2) se produce una desviación de hasta el 1% anual del crecimiento efectivo de la oferta de metal (deducidas las fluctuaciones de precios) con respecto a la proyección del ABARE de crecimiento de la oferta, y 3) la elasticidad a mediano plazo de la oferta, de metal con respecto a los precios se distribuye uniformemente entre 0,16 y 0,26.

Definiciones y fuentes de datos

La autora principal de esta sección es Angela Espiritu.

  • Productos básicos no combustibles: Se incluyen los metales industriales, alimentos, bebidas y materias primas agrícolas. De acuerdo con la clasificación uniforme para el comercio internacional (CUCI, Revisión 3)29, los productos básicos no combustibles son los grupos de productos con códigos 0, 1, 2, 4, 67 y 68. En el análisis no se incluyen metales nobles ni piedras preciosas.
  • Cobertura de países: El análisis econométrico está basado en datos para 14 países y 3 grupos de países. Los 14 países son Argentina, Brasil, Canadá, China, Corea, Estados Unidos, India, Indonesia, Japón, México, Rusia, Sudáfrica, Tailandia y Turquía. Los grupos de países son EUR-12 (Alemania, Austria, Bélgica, Dinamarca, Finlandia, Francia, Italia, Noruega, los Países Bajos, el Reino Unido, Suecia y Suiza); EUR-4E (España, Grecia, Irlanda y Portugal) y Oceanía (Australia y Nueva Zelandia).
  • Precios de los productos básicos: Los datos de precios son preliminares y provienen de la base de datos del sistema de precios de los productos básicos del FMI30. En general, la base contiene datos a partir de 1957. Se usaron datos de Cashin, Liang y McDermott (2000) para ampliar la cobertura del sistema de precios de los productos básicos en la medida que fue necesario31. Los datos para 2006 son un promedio de los precios de enero y junio de ese año. En el gráfico 5.2 se presentan los índices de precios a largo plazo de los productos básicos de Grilli y Yang (1988) para el período de 1900–87. Debido a los cambios en las definiciones, los índices de Grilli y Yang no son directamente comparables con los datos del sistema de precios de los productos básicos ni los de Cashin, Liang y McDermott (2000), y por lo tanto se presentan sin transformaciones ni actualizaciones. Los precios de los futuros en las bolsas de metales se obtuvieron de Bloomberg Financial Markets, LP (datos de la Bolsa de Metales de Londres actualizados el 28 de agosto de 2006) y de las ediciones del 19 de julio de 2006 y del 23 y el 29 de agosto de 2006 de Commodity Daily Briefings, de Barclays Capital.
  • Índices de precios generales: Las series históricas (desde 1900) para el índice de precios al consumidor en Estados Unidos están disponibles en el Banco de la Reserva Federal de Min-neapolis32. El Índice de las Naciones Unidas del valor unitario de las manufacturas se usa para calcular el valor unitario de las exportaciones de bienes manufacturados (grupos 5 a 8 de la CUCI) en 24 economías de mercado desarrolladas. Los datos anteriores a 1960 se tomaron de Cashin y McDermott (2002); los datos de 1960 en adelante provienen de la base de datos del Manual de Estadísticas de la UNCTAD33.
  • Exportaciones de productos básicos: Los datos sobre exportaciones de productos básicos provienen de la base de datos World Integrated Trade Solution del Banco Mundial34. En el gráfico 5.1, las exportaciones totales de productos básicos no combustibles se expresan como porcentaje del producto interno bruto (PIB). Para medir la dependencia de las exportaciones de productos básicos se usa el promedio de la relación entre exportaciones y PIB durante el período de cinco años más reciente para el que se dispone de datos. Se clasifica un total de 171 países; en 12 de ellos la relación entre las exportaciones de productos básicos no combustibles y el PIB es superior al 20%; en 24 la relación es de entre 10% y 20%; en 56, entre 5% y 10%; en 39, entre 2½ % y 5%; en 25, entre 1 % y 2½ %, y en 15 países la relación es inferior al 1%.
  • Consumo y producción de metales: Los datos sobre consumo y producción de metales provienen de World Metal Statistics Yearbook (1991, 1995, 2000 y 2005) y Metal Statistics (1970, 1975, 1980, 1985 y 1995) de la Oficina Mundial de Estadísticas del Metal. Los datos contenidos en las distintas ediciones se compilaron para crear una serie cronológica del consumo y la producción de metales para el período de 1960–2005. En el caso del acero, los datos se compilaron con el mismo método y provienen de Steel Statistical Yearbook (1983, 1985, 1990, 1995, 2000 y 2004) del Instituto Internacional del Hierro y el Acero. Finalmente, los datos sobre explotación de mineral de hierro se obtuvieron de World Mineral Statistics 1998/2002 (2004) y World Mineral Production 2000—04 (2006) del Servicio Geológico Británico.
  • Consumo de productos agrícolas: En general, los datos sobre productos agrícolas provienen del Departamento de Agricultura de Estados Unidos (USDA)35. Los datos sobre banano, cacao, camarón y lana se tomaron de la base de datos FAOSTAT de la FAO36. En general, los datos disponibles cubren el período de 1960–2005.
  • Índices de producción:Los datos sobre el PIB en paridad de poder adquisitivo provienen de World Development Indicators (WDI) 2006 del Banco Mundial y corresponden al período de 1970–200437. Estos datos se expresan en dólares constantes de 2000 ajustados según la paridad del poder adquisitivo. Se usaron dos bases de datos para ampliar la cobertura de los datos de WDI: cuando estaban disponibles, datos de la Organización de Cooperación y Desarrollo Económicos (OCDE)38 y, en caso contrario, datos de Perspectivas de la economía mundial. Los datos sobre producción industrial se obtuvieron de Haver Analytics, Global Insight y organismos estadísticos nacionales. La proporción del valor agregado industrial en el PIB se obtuvo de WDI.
  • Otras variables: Los datos sobre población provienen de las siguientes fuentes: WDI, base de datos de Perspectivas de la economía mundial, y la base de datos de la Red de Información sobre Población de las Naciones Unidas39. El tipo de cambio del dólar de EE.UU. frente al DEG se obtuvo de International Financial Statistics del FMI.
Apéndice 5.2. Un modelo de la relación entre la especulación y los precios de los productos básicos

Los autores de este apéndice son Sergei Antoshin y Hossein Samiei.

En este apéndice se describe el método de cálculo usado en el análisis que se presenta en el recuadro 5.1. También se hace un examen detallado de los resultados.

Metodología

Se usó un modelo de corrección de error vectorial (MCEV) para determinar la causalidad, dado que tanto los precios spot como los precios de los futuros, así como las posiciones especulativas, contienen raíces unitarias. Este modelo permite hacer un análisis de la causalidad a corto y largo plazo: la causalidad a corto plazo está determinada por el nivel de significación de los coeficientes de los términos de primera diferencia; la causalidad a largo plazo está determinada por el nivel de significación del coeficiente del término de corrección de errores cuando existe una relación de cointegración de niveles a largo plazo40. Se estima el siguiente modelo::

en que yt = (st, ft, nt); st, ft, y nt son, respectivamente, los logaritmos de los precios spot y los precios de los futuros en un año, y el nivel de las posiciones no comerciales sobrecompradas netas; la cointegración es de orden 1; el número de desfases de la autoregresión vectorial (VAR) L es 3; α es un vector 3 x 1 de los coeficientes de ajuste; β es un vector 3 x 1 de cointegración; {Γi}i1L1 son matrices 3 x 3 de los coeficientes VAR; y t es una tendencia temporal lineal.

Pusimos a prueba la hipótesis nula de posiciones especulativas que causan los precios spot y los precios de los futuros41. Se usan promedios semanales (martes a lunes) de los precios de productos básicos (tomados de Bloomberg) y datos semanales de las posiciones especulativas para los martes (usando como variable sustitutiva las posiciones no comerciales netas, tomadas de la Comisión de Operaciones de Futuros de Productos de Estados Unidos (CFTC), que se definen como posiciones adoptadas por inversionistas que no usan contratos de futuros para fines de cobertura de riesgos). El período de estimación es de septiembre de 1995 a junio de 2006. El modelo se estima usando regresiones móviles, y un período de cuatro años y medio (234 semanas) como duración plausible del ciclo económico y para cubrir el período de duración de la reciente alza de precios. Utilizamos también un período más corto y, desde el punto de vista cualitativo, los resultados obtenidos fueron similares. Además, los resultados fueron bastante robustos frente a los cambios en el número de desfases (de 3 a 12), la especificación de la tendencia y el número hipotético de ecuaciones de cointegración (de 0 a 2). Finalmente, dado que al no existir cointegración las pruebas de causalidad a corto plazo podrían no ser válidas, estimamos también los modelos centrándonos exclusivamente en la relación entre primeras diferencias. Los resultados sobre causalidad a corto plazo no variaron.

Resultados de los cálculos

Primero examinamos los resultados obtenidos para el petróleo crudo, mediante el uso de diagramas de las estimaciones móviles de los parámetros y bandas de confianza, a fin de ilustrar gráficamente los resultados brutos del estudio y, seguidamente, presentar todos los resultados de manera simple y resumida.

Petróleo crudo

En el gráfico 5.12 se describe la evolución de los coeficientes a largo plazo (panel de la izquierda) y los coeficientes de ajuste (panel de la derecha), y sus bandas de confianza. Indudablemente, la relación es inestable a lo largo del tiempo. Sin embargo, los valores móviles del orden de cointegración parecen indicar que la cointegración existe; de este modo, es posible hacer un análisis global de la causalidad a largo plazo basada en la significación de los coeficientes de ajuste. Los resultados indican que, aunque el coeficiente de ajuste estimado en la ecuación de posición especulativa es muy diferente de cero durante la mayor parte del período (en general, cero se sitúa fuera de la banda de confianza del 90%), ocurre lo contrario en el caso de las ecuaciones de precios spot y de los futuros. Esto significa que, cuando existe una relación a largo plazo, la causalidad va desde los precios spot y de los futuros hacia las posiciones especulativas.

Gráfico 5.12.Petróleo crudo: Estimaciones móviles de los parámetros a largo plazo del modelo1

Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.

1Las áreas azules son bandas de confianza del 90%. El modelo de corrección de error vectorial se estima con un orden de cointegración 1, con 3 desfases y con una tendencia restringida. El vector de cointegración se estima fijando el coeficiente del precio spot igual a 1. El período móvil es de 234 semanas. Las fechas en la abscisa son las de término del período.

En los tres paneles del gráfico 5.13 se indica la evolución de los coeficientes a corto plazo. Específicamente, las cifras indican las bandas de confianza en torno a las estimaciones del primer o segundo desfase de la primera diferencia de una variable en la ecuación con respecto a otra. Los resultados son sorprendentemente conclu-yentes. En la ecuación para el precio spot (panel superior), ni los desfases en los precios de los futuros ni las posiciones especulativas son significativamente diferentes de cero por períodos importantes (es decir, las bandas de confianza casi siempre incluyen cero). En la ecuación para los precios de los futuros (panel del medio), el segundo desfase de la especulación es frecuentemente significativo, aunque otras variables no lo son. Sin embargo, la magnitud del impacto de la especulación en los precios de los futuros es muy reducida. Finalmente, en la ecuación para posiciones especulativas (panel inferior), los primeros desfases de los precios spot y de los futuros casi siempre son significativos. Además, la R2 para esta relación es del 36%, mientras que en las otras dos ecuaciones oscila entre 6% y 8%.

Gráfico 5.13.Petróleo crudo: Estimaciones móviles de los parámetros a corto plazo del modelo1

(Coeficientes)

Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.

1Las áreas sombreadas son bandas de confianza del 90%. El modelo de corrección de error vectorial se estima con un orden de cointegración 1, con 3 desfases y con una tendencia restringida. El vector de cointegración se estima fijando el coeficiente del precio spot igual a 1. El período móvil es de 234 semanas. Las fechas en la abscisa son las de término del período.

Otros productos básicos

En esta sección se resumen y comparan los resultados obtenidos para todos los productos básicos (cuadro 5.11). Consideramos que una variable es significativa para otra variable en una relación a corto plazo si al menos uno de sus desfases es significativo al 5%. En el cuadro, la frecuencia con que las variables observadas son significativas se señala de la siguiente forma (el nivel de significación se indica en porcentajes entre paréntesis): siempre (superior al 90%), generalmente (60%–90%), a veces (40%–60%), en contadas ocasiones (10%–40%) y nunca (inferior al 10%). En lo que respecta a la relación a largo plazo, indicamos la frecuencia de la cointegración, la estabilidad de la relación y el grado de significación del coeficiente de ajuste (usando la norma enunciada en el párrafo anterior), y el valor medio de los R2 de las regresiones. Los resultados se examinan en el recuadro 5.1.

Cuadro 5.11.Síntesis de los resultados de las regresiones móviles
Ecu a ción de precios spotEcuación de precios de los futurosEcuación de posiciones especulativas
Petróleo crudo
Coeficientes a corto plazo
Precio spotEs poco significativaSiempre es significativa
Precio de los futurosEs poco significativaSiempre es significativa
Posiciones especulativasEs poco significativaEs muy significativa
Coeficientes a largo plazo
Relación de cointegraciónEstá mayormente presente; es poco estable
Coeficientes de ajusteNunca es significativaEs poco significativaSiempre es significativa
Promedio de R20,060,080,36
Cobre
Coeficientes a corto plazo
Precio spotNunca es significativaSiempre es significativa
Precio de los futurosEs poco significativaEs muy significativa
Posiciones especulativasEs poco significativaEs poco significativa
Coeficientes a largo plazo
Relación de cointegraciónEstá mayormente presente; es poco estable
Coeficientes de ajusteNunca es significativaNunca es significativaSiempre es significativa
Promedio de R20,110,100,66
Azúcar
Coeficientes a corto plazo
Precio spotEs poco significativaSiempre es significativa
Precio de los futurosEs ocasionalmente significativaSiempre es significativa
Posiciones especulativasEs poco significativaEs poco significativa
Coeficientes a largo plazo
Relación de cointegraciónEstá mayormente presente; es mayormente estable
Coeficientes de ajusteEs poco significativaNunca es significativaSiempre es significativa
Promedio de R20,060,050,48
Café
Coeficientes a corto plazo
Precio spotNunca es significativaSiempre es significativa
Precio de los futurosEs poco significativaEs muy significativa
Posiciones especulativasEs poco significativaEs poco significativa
Coeficientes a largo plazo
Relación de cointegraciónEstá mayormente presente; es mayormente estable
Coeficientes de ajusteEs ocasionalmente significativaEs ocasionalmente significativaEs muy significativa
Promedio de R20,060,050,56
Algodón
Coeficientes a corto plazo
Precio spotEs poco significativaSiempre es significativa
Precio de los futurosNunca es significativaSiempre es significativa
Posiciones especulativasNunca es significativaNunca es significativa
Coeficientes a largo plazo
Relación de cointegraciónEstá mayormente presente; es mayormente estable
Coeficientes de ajusteEs muy significativaEs poco significativaSiempre es significativa
Promedio de R20,130,110,55
Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.
Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.
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    Oficina Mundial de Estadísticas del Metal, Metal Statistics, varios números (Londres).

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El principal autor de este capítulo es Martin Sommer, con la asistencia de Christopher Gilbert en calidad de consultor. Angela Espiritu colaboró en las tareas de investigación.

1

Esta tendencia a largo plazo ha sido evidente durante la mayor parte del siglo pasado y ya fue señalada por Pre-bisch (1950) y otros autores en los años cincuenta. Cashin y McDermott (2002), Deaton y Laroque (2003), Grilli y Yang (1988), y Borensztein et al. (1994) presentan un análisis a fondo. Debido a deficiencias estadísticas y a la volatilidad propia de los precios de los productos básicos, no todos los expertos están de acuerdo en que estos precios estén disminuyendo a nivel real; véase un análisis diferente en Cuddington (1992).

2

Tilton (2003) pasa revista a los estudios recientes, en tanto que Barnett y Morse (1963) presentan una evaluación histórica de los avances de la productividad.

3

Véase el capítulo III de la edición de abril de 2006 de Perspectivas de la economía mundial, titulado “¿De qué forma la globalización ha afectado la inflación?”

4

Por ejemplo, gracias a la aparición de grandes exportadores de café, como Vietnam, los precios del café ya no dependen tanto de las condiciones meteorológicas en Brasil. Pero la agregación de los datos sobre volatilidad oculta las considerables diferencias de comportamiento entre los precios de los distintos productos básicos comestibles. La correlación mediana entre las variaciones anuales de los precios de dos productos básicos comestibles seleccionados al azar es del 15%, frente al 33% en el caso de los metales. Cashin, McDermott y Scott (2002) y Gilbert (2006) analizan la volatilidad de los precios de los productos básicos. Dehn, Gilbert y Varangis (2005) pasan revista a las medidas instituidas para controlar las consecuencias negativas de la volatilidad en los mercados de productos básicos.

5

Los precios de los metales subieron más del 75% durante las aceleraciones cíclicas anteriores, como resultado de los largos plazos de gestación necesarios para ampliar la capacidad del sector y de la poca elasticidad-precio de la demanda.

6

En la edición de septiembre de 2006 del informe Global Financial Stability Report del FMI se analiza la creciente importancia de los productos básicos en las carteras de inversión.

7

Es interesante observar que China contribuyó más al aumento de la demanda mundial de metales que a la de petróleo.

8

China es hoy el consumidor más grande de varios de los principales metales, ya que genera alrededor de una cuarta parte de la demanda mundial total de aluminio, cobre y acero. En comparación, contribuye 8%–25% del valor agregado industrial mundial (según se convierta la moneda utilizando el tipo de cambio vigente o ajustado según la PPA).

9

Por ejemplo, Rusia originó el 25% del incremento de la demanda mundial de cobre en 2002–05, pero solo el 0,5% del aumento del consumo de aluminio.

10

La demanda de metales puede seguir creciendo más allá de ese nivel si los sectores industriales que los utilizan intensivamente continúan expandiéndose a un ritmo fuerte (como por ejemplo en Corea).

11

Muchas de las economías que antiguamente tenían una planificación centralizada solían estar muy industrializadas.

12

La contribución de China al aumento del consumo de alimentos no ha sido tan grande como en el caso de los metales y otros productos básicos intermedios, como el algodón. Como ya se ha señalado, su presencia ha sido más prominente en los mercados de productos básicos intermedios debido al enorme vigor con que ha crecido su producción industrial.

13

Aunque los precios de los futuros no son buenos predictores de los precios spot en el futuro, sí reflejan la opinión actual de los operadores de mercado sobre la evolución que seguirán los precios. Para Bowman y Husain (2004), los modelos basados en los precios de los futuros producen pronósticos más exactos que los basados en datos históricos o apreciaciones subjetivas, sobre todo a largo plazo.

14

Según Alcan (2006) y Alcoa (2004), los costos energéticos representan alrededor del 30% de la estructura de costos del aluminio refinado.

15

La muestra es más corta en el caso de algunos países debido a la falta de datos integrales sobre la producción industrial.

16

La sustitución entre metales es pequeña aun a mediano plazo, y por lo tanto no se la modeló explícitamente. Para más detalles, véase el apéndice 5.1.

17

Según los supuestos a mediano plazo del capítulo 1 de Perspectivas de la economía mundial, la economía mundial seguirá creciendo a un ritmo sólido de 4¾%–5% por año, es decir, entre ¾–1 punto porcentual más que el promedio anual registrado en 1995–2005.

18

En promedio, el modelo explica un 80%-90% de la variabilidad de los precios reales del aluminio y del cobre, aunque no capta totalmente el comportamiento de los precios durante los picos cíclicos. Para más detalles, véase el apéndice 5.1.

19

Los metales comunes abundan; por ejemplo, más del 8% y el 5% de la corteza terrestre está compuesta de aluminio y hierro, respectivamente. En otras palabras, la base de recursos de muchos metales podría durar cientos de años, aunque con la tecnología actual se puede extraer redituablemente apenas una pequeña parte (Tilton, 2003). Además, los procesos metalúrgicos no destruyen la materia prima y los metales pueden reciclarse después del uso, lo cual prolonga aún más las expectativas de vida de los yacimientos. En comparación, el Organismo Internacional de Energía (2004) estima que los yacimientos petrolíferos remanentes podrían satisfacer 70 años de consumo anual promedio entre 2003 y 2030.

20

Gilbert (1996) analiza varios intentos de control de precios en los mercados de los productos básicos no combustibles. Todos fallaron por distintos motivos: aparición de otras fuentes de oferta, problemas de coordinación y desacuerdos sobre la distribución de las utilidades.

21

Actualmente, los precios del petróleo se mantienen a niveles elevados a causa del vigor de la demanda, la situación geopolítica y la falta de suficiente capacidad de producción adicional (apéndice 1.1). El capítulo IV de la edición de abril de 2005 de Perspectivas de la economía mundial (titulado “¿Se mantendrá la tensión en el mercado del petróleo?”) documenta los roces en el campo de la oferta petrolera que podrían impedir que a largo plazo los precios del petróleo vuelvan a los niveles promedio de la década de 1990 (por ejemplo, el potencial limitado que existe fuera de la OPEP para aumentar la producción, y la falta de incentivos para que los países de la OPEP incrementen la producción a largo plazo en los volúmenes necesarios para que los precios regresen a niveles típicos de la década pasada).

22

El Servicio para Shocks Exógenos (SSE) está a disposición de los países de bajo ingreso que han elaborado o están elaborando una estrategia de reducción de la pobreza. La asistencia se brinda a través de préstamos en condiciones concesionarias a corto plazo que se desembolsan rápidamente para atender necesidades impostergables de la balanza de pagos. Los préstamos también pueden encauzarse a través del Servicio de Financiamiento Compensatorio (SFC), destinado a los países que se enfrentan a un déficit repentino de los ingresos por exportación o a un alza del costo de las importaciones de granos debida a la fluctuación de los precios mundiales de los productos básicos.

23

Los análisis confirmaron la existencia de una relación de cointegración entre el consumo de metales y la producción industrial en la mayoría de los países, lo cual contribuye a lograr la coherencia de las estimaciones.

24

Las especificaciones sobre productos se incorporan en las tecnologías de producción, y en la mayoría de los casos los metales no pueden sustituirse sin un alto costo. En el largo plazo, el nivel de sustitución podría ser considerable, pues la fluctuación de los precios relativos se traduce en la compra de nuevas herramientas, o en su sustitución, y da origen a actividades de investigación y desarrollo (Gosh, Gilbert y Hughes Hallet, 1987). Sin embargo, el nivel de ajuste y las propiedades estadísticas de las ecuaciones estimadas son muy satisfactorios, y es improbable que las sustituciones de metales ocasionadas por fluctuaciones recientes de los precios sean significativas en el horizonte de previsión considerado en este estudio.

25

Por lo tanto, se da por supuesto que la sensibilidad de la oferta de metales a los precios es igual o mayor que la estimada en el estudio sobre petróleo descrito en la edición de abril de 2005 de Perspectivas de la economía mundial.

26

Se incluye el término de tipo de cambio porque los precios de los metales están denominados en dólares de EE.UU. Como premisa simplificadora, se usa el tipo de cambio nominal en lugar del tipo de cambio real; los precios al consumidor en Estados Unidos y los precios al consumidor basados en el DEG tienen una dinámica muy similar.

27

Las series cronológicas disponibles para existencias son limitadas y presentan importantes errores de medición; su inclusión en la ecuación de precios no dio buenos resultados.

28

Se da por supuesto que la tasa de aumento del consumo en el resto del mundo (alrededor del 10% del total) es la tasa de crecimiento del consumo mundial del año anterior. En el caso del cobre, las elasticidades del consumo con respecto a la producción industrial se estimaron para unos pocos países a niveles insosteniblemente elevados de 2,5–5 (Argentina, Indonesia, México y Rusia), en parte debido a que el período de la muestra para estos países es breve. Los países se incluyen en el grupo del resto del mundo a fin de hacer un pronóstico de los precios del cobre.

29

La estructura y las definiciones de la CUCI (Revisión 3) se describen en el sitio de las Naciones Unidas en Internet http://unstats.un.org/unsd/cr/registry/regcst.asp?Cl=14.

30

Véase más información sobre los datos en http://www.imf.org/external/np/res/commod/index.asp.

31

El coeficiente de correlación medio entre los índices agregados para metales, alimentos y materias primas agrícolas del sistema de precios de los productos básicos y Cashin, Liang y McDermott (2000) es 0,94.

37

Véase en http://worldbank.org/data el enlace denominado World Development Indicators.

40

Específicamente, en el caso de las variables x e y, se dice que y causa x en el corto plazo si ΔΔy genera un cambio Granger de ΔΔx; es decir, habida cuenta de los valores anteriores de ΔΔx, los valores anteriores de ΔΔy son útiles para predecir ΔΔx. Además, si el coeficiente de ajuste en la ecuación para x es significativo, se dice que y causa x en el largo plazo.

41

No efectuamos una prueba conjunta de significación para el primer y segundo desfase. En cambio, examinamos los valores p de los respectivos coeficientes y el poder explicativo de las ecuaciones (R2). Sin embargo, cabe advertir que, si uno de los dos desfases es significativo, es probable que ambos sean significativos tomados en conjunto.

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