1. Introducción
En los últimos años la economía mundial se ha reestructurado. El tema del ritmo de
crecimiento siempre está presente, el futuro siempre genera preocupación por los
nuevos problemas macroeconómicos en el entorno de la globalización. Para un
gobierno, no solo importa conocer las variables que influyen directamente en el
crecimiento del PIB per cápita, sino más importante aún, analizar el comportamiento
de estas variables a largo del tiempo. Ello le permite diseñar e implementar las
estrategias necesarias para conseguir los objetivos previstos en sus metas de
crecimiento económico. El tema central del presente trabajo es analizar la dinámica
de transición del crecimiento del PIB per cápita de México y su relación con la
deuda externa per cápita, vista a través de un modelo macroeconómico de crecimiento
para una economía abierta. Los modelos realizados por Blanchard son piedra angular
en esta teoría y se analizan para llevar a cabo esta investigación. Se analiza y
proyecta el crecimiento económico de México en el largo plazo, considerando los
flujos externos de capital, de bienes y servicios, reflejados a través de la deuda
externa y el déficit en la cuenta corriente.
Blanchard (1983) estudia la sustentabilidad
del déficit de la cuenta corriente y por ende de la deuda externa de la economía
brasileña. Utilizando un modelo intertemporal de ahorro e inversión calibrado para
la economía brasileña, Blanchard (1983)
realiza varias simulaciones y concluye que el déficit de la cuenta corriente es
sostenible. Sin embargo, si un país desea reducir su deficit en su cuenta corriente
es preferible disminuir el gasto en consumo que el de la inversión.1 Asimismo, de Carvalho y Saloma᷉o
(2007) actualizan la aplicación para
Brasil del modelo de Blanchard (1983). Esta
metodología se ha aplicado a varios países, sin embargo, no ha sido aplicada a la
economía mexicana. Por tanto, en este artículo se calibra el modelo de Blanchard
(1983) y Blanchard y Fischer (1989) para el caso de México y se realizan
simulaciones de como la economía responde a cambios es sus parámetros.
Los datos utilizados en la calibración del modelo son obtenidos del Penn Word,
versión 10.0, Banco Mundial e INEGI. Primero, se calibra el modelo intertemporal de
ahorro e inversión para el año base de 2019. Se determinan los auténticos brazos
estables no lineales del modelo por medio del método de eliminación del tiempo
(Mulligan y Sala-i-Martin, 1991 y 1993). Así como los brazos estables lineales.
Se realizan varias simulaciones, moviendo parámetros, como un aumento en la
productividad, una disminución en la tasa de crecimiento de la población y una
disminución en la tasa de interés internacional. Se analiza como la economía
responde a estos cambios en los parámetros y se observa la trayectoria en el tiempo
del precio de mercado por unidad del capital instalado, de la relación
capital-trabajo, del consumo per cápita, del ingreso per cápita, de la cuenta
corriente y de la deuda externa per cápita. Como no se considera el progreso técnico
exógeno, que es arbitrario, se analizan solamente los efectos nivel sobre las
variables endógenas.
En particular, en el estado estacionario, cuando la productividad aumenta un 1%, el
ingreso per cápita aumenta un 1.61% y la proporción deuda externa a PIB aumenta del
19.3% (nivel del año base) al 26.9%. Así, los incrementos de la productividad dan un
aumento aceptable del ingreso per cápita y la proporción deuda externa a PIB se
mantiene a un nivel sostenible, como se verá en la próxima sección, en el resumen de
la literatura. Ahora, cuando la tasa de crecimiento de la población disminuye del 1%
(año base 2019) al 0.5% anual (debido a la transición demográfica), el ingreso per
cápita aumenta ligeramente en un 0.08% y la proporción deuda externa a PIB aumenta
ligeramente a un 20.6%, nivel sostenible.
También, cuando la tasa de interés mundial disminuye del 3% (nivel del año base) al
2.75%, se da un aumento del ingreso per cápita del 1.98%, pero la proporción deuda
externa a PIB aumenta a un 44.01% (un incremento del 128% respecto al año base),
todavía un nivel sostenible. Sin embargo, la deuda externa per cápita es
extremadamente sensible a variaciones en la tasa de interés internacional y la tasa
de depreciación del capital (véase de Carvalho y
Saloma᷉o, 2007). Así, la proporción deuda externa a PIB fácilmente puede
situarse en el nivel de sobrendeudamiento y perjudicar el funcionamiento de la
economía. Por ejemplo, cuando la tasa de interés internacional disminuye del 3 al
2%, la proporción deuda externa a PIB aumenta a un 118.4%, nivel claramente
insostenible para países en desarrollo. En términos generales, la dinámica de
transición consiste en un cambio instantáneo del precio de mercado de una unidad de
capital, estimulando la inversión y la acumulación del capital. Mientras. que la
cuenta corriente y la dinámica de la deuda per cápita están definidos por el consumo
per cápita y el movimiento en el tiempo del ingreso neto.
El artículo está organizado de la siguiente manera. En la sección 2, se presenta un
breve resumen de la literatura. En la sección 3, se presenta y se soluciona el
modelo. En sección 4 se deduce analíticamente el estado estacionario. En la sección
5, se presenta la calibración y la solución numérica en el estado estacionario. En
la sección 6, se estudia las propiedades dinámicas del modelo. En la sección 7, se
presentan las simulaciones. Mostrando la dinámica de transición del precio de
mercado por unidad del capital instalado y del capital per cápita. Además, el nivel
del consumo per cápita en el estado estacionario y la dinámica de transición del
producto neto y de la deuda externa per cápita. Finalmente, en la sección 8, se dan
las conclusiones.
2. Resumen de la literatura
Wright y Grenade (2014) introducen una
adhesión al modelo de Blanchard (1983). Ellos
introducen el gasto público que es exógeno. Estiman la proporción óptima deuda/PIB
para un conjunto de 13 países caribeños. Región que posee algunos de los países más
endeudados del mundo, con una proporción promedio deuda/PIB de 114%. Analizan la
proporción óptima deuda/PIB con la finalidad de identificar el umbral donde el
endeudamiento perjudica el crecimiento económico. Estos autores toman como punto de
partida el trabajo de Greenidge, Craigwell, Thomas y Drakes (2012) que señalan que un nivel deuda/PIB menor al 30% no
perjudica el crecimiento económico, mientras que un porcentaje mayor al 55% empieza
a ser problemático para el crecimiento. Uno de los hallazgos más significativos de
Wright y Grenade (2014) es que determinan una
relación no lineal entre deuda y crecimiento. La proporción óptima deuda/PIB
encontrada en la investigación es del 61% para los países analizados; más allá de
este valor, la deuda tiene un impacto negativo sobre la economía. Para el caso
latinoamericano, Gil-León, Rosso-Murillo y Ramírez-Hernández (2019) muestran que cuando la proporción deuda pública a PIB
pasa del 75% produce una desaceleración en el crecimiento. También, Eberhardt y
Presbitero (2015) encuentran evidencia para
una relación negativa entre la deuda y el crecimiento para 118 países, pero no hay
un umbral común de la deuda.
El tema de sobreendeudamiento, en presencia de desinflación e incluso deflación, ha
sido estudiado para países de la zona europea a partir de la crisis 2008-2009 en el
trabajo de Ekkehard, Semmler y Haider (2017).
Ellos afirman que el sobreendeudamiento crea tensión en los mercados financieros,
produciendo que se eleven las tasas de interés real, debido a la desinflación y
deflación, mientras que el crecimiento y el ingreso disminuyen, se agraven los
problemas de apalancamiento y que una economía pueda caer en la insolvencia con un
alto estrés financiero. Los autores exponen la posibilidad de efectos adversos
debido a la presencia de dinámicas con circuitos de retroalimentación cada vez
mayores. Se observan dinámicas inestables y espirales descendentes en presencia de
los bucles de retroalimentación. El análisis teórico es acompañado de un análisis
econométrico a través de un modelo VAR de múltiples regímenes, lo que les permite
examinar los factores de riesgo deflacionario y financiero.
También, las consecuencias del endeudamiento, en países abundantes en materias
primas, es analizada en Nyambu y Semmler (2017). Cuando hay un auge en el precio de los recursos naturales, los
países pueden expandir su sector real y acceder a créditos que permiten
endeudamientos excesivos. Cuando hay una caída en el precio de los recursos
naturales, disminuyen los ingresos por exportaciones y aparece el riesgo de
incumplimiento e inestabilidad macroeconómica. Estos autores, a través de un modelo
de crecimiento dinámico, descubren que cuando la razón deuda externa/capital se
eleva de cierto umbral, la dinámica cambia de estable a inestable. Además,
encuentran primas de riesgo especificas asociadas con auges y caídas. Encuentran que
los países exportadores de petróleo tienen un mayor peligro de sufrir crisis de
deuda externa.
En Semmler y Tahri (2017) se analiza el efecto
de la deuda en la dinámica inversión-consumo para el caso de la deuda externa de
Italia, España y Alemania. Para estudiar la dinámica de la sostenibilidad de la
deuda utilizan el cociente deuda externa/activos en lugar de la medida tradicional
deuda externa/PIB. Utilizando un modelo intertemporal de tiempo finito, encuentran
que Italia y España se dirigieron lentamente hacia una crisis de deuda, mientras que
Alemania se movió hacia un entorno de estabilidad.
Recientemente, utilizando en parte el modelo de Blanchard y Fischer (1989), Alogoskoufis (2021) analiza la dinámica de la cuenta corriente en su
transición hacia el crecimiento equilibrado. La apertura financiera, con compromiso
para asegurar el pago de la deuda externa, permite que países pobres y ricos
aprovechen la apertura al comercio internacional mutuamente beneficioso. Sin
embargo, aparecen asimetrías, los países pobres presentan un menor consumo en el
estado estacionario, debido al pago de la deuda externa acumulada en la transición,
que los países ricos. Con ausencia de compromiso para asegurar el pago, pueden
aparecer inconsistencias intertemporales.
3. Un modelo de crecimiento económico para una economía abierta
El modelo que se desarrolla en este trabajo se encuentra basado en Blanchard y
Fischer (1989), en donde se añaden dos
parámetros: la tasa de crecimiento de la población,
n
, y la tasa de depreciación del capital físico,
δ
. Como suponer cualquier tasa de crecimiento exógena del progreso
técnico nos daría una senda de crecimiento arbitraria, se optó por suponer que la
tasa de crecimiento del progreso tecnológico es cero. Por tanto, a cambios en los
parámetros, se analiza solamente el efecto nivel de las variables endógenas. El
modelo refleja una pequeña economía abierta. Las variables se encuentran en términos
per cápita y se considera que la fuerza de trabajo es igual a la población. Tanto el
modelo original de Blanchard y Fischer (1989)
como el desarrollado aquí son con horizonte infinito y en tiempo continuo.
El modelo se desarrolla con el concepto de economía centralizada o la de un
planificador benevolente; cuyo objetivo es maximizar el valor presente de las
utilidades
uct
, donde
c(t)
es el consumo per cápita correspondientes al periodo
t
(se omitirá el índice
t
por legibilidad). La utilidad se descuenta a una tasa subjetiva,
ρ
, esto debido al egoísmo de los individuos por consumir en su
periodo de vida, en vez de heredar riqueza a sus hijos. A diferencia de una economía
cerrada, se permite un déficit en la cuenta corriente financiado por deuda externa,
a la tasa de interés mundial. El déficit en la cuenta corriente se refleja en un
incremento de la deuda externa per cápita. Es decir, los individuos pueden tener un
consumo per cápita mayor que en una economía cerrada endeudándose con el exterior.
También, la inversión total per cápita,
i
, puede ser costeada por el ahorro externo. El nivel de
i
es igual a la inversión neta más la depreciación. La inversión
neta per cápita es el nuevo capital neto, añadido al acervo existente de capital en
un periodo de tiempo determinado y se define como
k˙=dk/dt
, donde
k
es el capital por trabajador. El capital se deprecia a la tasa
δ+n
. La inversión total
i
incurre en costos de instalación
Φ(i/k)
.
Para fines de simulación usaremos una función de utilidad logarítmica,
u(c)=lnc
y una función de producción per cápita Cobb-Douglas,
y=Akα
, donde
y
es el ingreso per cápita,
A
es la productividad,
k
es el capital per cápita y
α
son pagos al capital respecto al PIB. El costo de instalación es
Φ=ε/2i/k
, donde
ε
es un parámetro positivo. En el problema de maximización, las
variables de decisión son el consumo per cápita,
c
, y la inversión total per cápita,
i
. Las variables de estado son la deuda externa per cápita,
b
, y la relación capital-trabajo,
k
. Por tanto, el problema de optimización del hogar-productor
es:
maxU(0)=∫0∞(lnc)e-ρ-ntdt
(1)
sujeto a la ecuación de recursos de la economía y a la ecuación de acumulación de
k
.
b˙=rw-nb+c+i1+ε2ik-Akα
(2)
k˙=i-(δ+n)k
(3)
donde
b˙=db/dt
es el incremento en la deuda externa per cápita en el tiempo y
rw
es la tasa de interés internacional. La economía parte con un
capital per cápita positivo
k(0)>0
. El hamiltoniano es:
H=lnc-μrw-nb+c+i+ε2i2k-Akα+μqi-(δ+n)ke-(ρ-n)t
donde
-μe-(ρ-n)t
es la variable de coestado de
b
y
uqe-(ρ-n)t
de
k
. Primero se determina la ecuación de Euler para el consumo per
cápita. Las condiciones de primer orden son
∂H/∂c=0
y
d(-μe-(ρ-n)t)/dt=-∂H/∂b
más la condición de transversalidad sobre
b
,
limt→∞-μbe-(ρ-n)t=0
. Utilizando las anteriores condiciones, se obtiene:
c˙c=rw-ρ
(4)
En los modelos dinámicos para economías abiertas basados en el modelo de Ramsey,
existe una complicación en el comportamiento de
c˙/c
. Dado que
rw
y
ρ
son constantes dadas, se puede dar el caso que
rw>ρ
, lo cual implicaría que
c
y los activos netos per cápita crezcan indefinidamente. Por tanto,
la economía empezaría a influir a la tasa de interés mundial, dejando de ser una
pequeña economía abierta. Por el contrario, si
rw<ρ
, el consumo per cápita tiende a cero y los activos netos per
cápita tienden a un nivel negativo. En resumen, si
rw>ρ
o si
rw<ρ
se darían comportamientos anómalos. Para evitar esto, se tiene que
la tasa de descuento
ρ
es igual a la tasa de interés internacional
rw
,
rw=ρ
. Por tanto, la tasa de crecimiento del consumo per cápita es cero,
c˙/c=0
. Así, en esta economía abierta el hogar-productor suaviza
perfectamente su consumo. El nivel de
c
se sitúa siempre en un estado estacionario y será constante para
todo
t
(véase Heijdra y Van Der Ploeg,
2002 y Barro y Sala-i-Martin,
2004). El nivel de
c*
de estado estacionario será definido más adelante (los niveles de
estado estacionario se denotan con un *).
Ahora se determina la inversión. Las condiciones de primer orden son
∂H/∂i=0
y
d(μqe-(ρ-n)t)/dt=-∂H/∂k
más la condición de transversalidad sobre
k
,
limt→∞μqke-(ρ-n)t=0
. Utilizando estas condiciones, se obtiene:
q=1+εik
(5)
donde
q
es el precio de mercado de una unidad de capital. Despejando
i
, se obtiene la teoría
q
de la inversión
i=(q-1)εk
(6)
la ecuación (6) establece que, si el
valor de mercado de una unidad de capital es mayor que el precio de reposición, la
inversión es positiva. Por medio de las condiciones de primer orden, también se
obtiene:
rw=Aαkα-1+(ε/2)(i/k)2q-δ+q˙q
(7)
la ecuación (7) dice que
rw
es igual al producto marginal del capital,
Aαkα-1
, más la reducción marginal de los costos de instalación,
(ε/2)(i/k)2
, todo deflactado por
q
, menos la depreciación más las ganancias de capital,
q˙/q
.
Para estudiar la dinámica de la inversión, es posible obtener un subsistema de
ecuaciones diferenciales en
k
y
q
. Sustituyendo
i
, ecuación (6), en la
restricción
k˙=i-(δ+n)k
, se obtiene:
k˙=q-1ε-δ+nk
(8)
Ahora, sustituyendo
i
, ecuación (6), en
ecuación (7) y despejando
q˙
, se obtiene:
q˙=(rw+δ)q-Aαkα-1-q-122ε
(9)
Con este subsistema, ecuaciones (8) y
(9), se determinan las
trayectorias de
q
y
k
en el tiempo. Conociendo los niveles de
q
y
k
en el tiempo, es posible conocer las trayectorias de
y
, del consumo per cápita de estado estacionario, de la cuenta
corriente y de
b
. Por tanto, integrando la ecuación (2), es posible determinar el nivel de consumo per cápita de
estado estacionario como:
c*=rw-n∫0∞Akα-q-1k/ε∙1+q-1/2e-rw-ntdt-b(0)
(10)
Para el análisis de resultados, se define el ingreso nacional per cápita como
y-(rw-n)b
. Dado que el ahorro per cápita,
s
, es la diferencia entre el ingreso nacional menos consumo, se
tiene:
s=y-rw-nb-c
(11)
Ahora, despejando
c
de la ecuación (2) y
sustituyendo el resultado en
s
, ecuación (11), se
obtiene:
b˙=i+ε2i2k-s
(12)
la ecuación (12) establece que
b˙
es igual a la diferencia entre la inversión total (con costo de
instalación) y ahorro per cápita. Finalmente, el déficit de la cuenta corriente es
igual al incremento de
b
en el tiempo,
b˙=(rw-n)b-nx
(13)
donde
nx
son las exportaciones netas per cápita.
Una vez conocidas las trayectorias
q
y
k
, se puede determinar
c*
. Si definimos el producto neto como
yneto=Akα-i1+(ϵ/2)(i/k)
, donde
i
está dada por ecuación
(6). La cuenta corriente y la evolución de la deuda per cápita están
determinadas por
c*
y la evolución en el tiempo del
yneto
. En resumen, con todo lo anterior nos permite determinar el
comportamiento de esta pequeña economía abierta.
4. El estado estacionario analítico
Con
k˙=0
en ecuación (8), se
obtiene el valor de
q
en estado estacionario
q*=1+δ+nε
(14)
cómo se ve en la ecuación (14),
q*
solo depende de parámetros. Además, observe que
q*
es mayor que uno, ya que, en el estado estacionario, la inversión
tiene que cubrir la depreciación.
Análogamente, sustituyendo la ecuación
(14) en la ecuación (9),
con
q˙=0
, se tiene
k*=Aαrw+δq*-(q*-1)22ε11-α
(15)
Con
k˙=0
en ecuación (3), se
obtiene el nivel de inversión total en el estado estacionario
i*=δ+nk*
(16)
Considerando que, en el estado estacionario,
b˙=0
, de la ecuación
(12), se obtiene
s*=i*+ε2i*2k*
(17)
la ecuación (17) dice que en el estado
estacionario el ahorro e inversión per cápita son iguales. Así mismo, con
b˙=0
, en
b˙=(rw-n)b-nx
, se tiene
(rw-n)b=nx
(18)
es decir, en el estado estacionario el excedente comercial es igual al pago de
intereses sobre la deuda externa. Por último, con
b˙=0
y la ecuación (2),
se obtiene el nivel de la deuda externa per cápita en el estado estacionario
b*=Ak*α-i*-ε/2i*/k*-c*rw-n
(19)
Sustituyendo la ecuación (16) en la
expresión anterior, se tiene que
b*=Ak*α-δ+nk*-ε/2δ+n2k*-c*(rw-n)
(20)
donde el nivel de consumo per cápita,
c*
, está dado por la ecuación
(10), la cual depende de las trayectorias de
k
y
q
en el tiempo y de parámetros.
5. Solución numérica y simulaciones en el estado estacionario
Con los datos del Penn Word versión 10.0 (2021), se establecieron los niveles del ingreso y el capital per cápita. Los
datos del año 2019 fueron tomados como el año base, donde el ingreso per cápita es
y2019=18,862.6
(precios nacionales constantes 2017, US$) y el capital per cápita
de
k2019=85,706.2
(precios nacionales constantes 2017, US$). Para la solución
numérica del modelo, el nivel de los parámetros se tomó de la literatura empírica.
Así, la tasa de depreciación varía entre 5 y 10% (véase INEGI, 2013). Se dio
δ=0.05
. La tasa de crecimiento de la población se estableció en
n=0.01
(véase INEGI, 2021).
Además, se fijo
rw=0.03
.
En particular, se determinó que
ε=1
, para que el nivel de
q
no tomara valores irreales en la transición, ni en el estado
estacionario. El nivel máximo empírico de
q
reportado es no mayor a 1.5 (véase Blanchard, Rhee, and Summers,1993, y Barro y Sala-i-Martin, 2004). Con los parámetros anteriores, en el
estado estacionario,
q*=1.06
. Ahora, utilizando datos del Banco Mundial (2022), se obtuvo la deuda externa per cápita para el año 2019,
b2019=3,702.7
(precios actuales, US$). En el estado estacionario, con
b˙=0
y
b2019=3,702.7
, el nivel del consumo per cápita consistente con la restricción de
recursos de la economía, ecuación (2),
es:
c2019*=y2019-(δ+n)k2019-ε/2(δ+n)2k2019-rw-nb2019
Utilizando los niveles de
y2019
,
k2019
,
b2019
y los parámetros determinados, se obtiene que
c2019*=13,491.9
. Solamente, en el año base, conociendo
b2019
, se puede determinar
c2019*
con la restricción de recursos de la economía. A continuación, se
procedió a calibrar el modelo para que en el estado estacionario se reproduzcan los
niveles auténticos de
k2019
y
y2019
, para ello se calibraron los valores de
α
y
A
. Despejando
A
de la ecuación
(15), se tiene que
A=k20191-ααrw+δq*-(q*-1)22ε
(21)
Sustituyendo la ecuación (21) en la
función de producción,
y2019=Ak2019α
, y despejando
α
, el valor de
α
es
α=k2019y2019rw+δq*-(q*-1)22ε
(22)
Reemplazando el nivel de
q*
,
rw
,
δ
,
ε
,
k2019
y
y2019
en la ecuación
(22), se tiene que
α=85,706.2 18,862.60.03+0.051.06-(1.06-1)22=0.3771
Es importante señalar que las estimaciones de la participación del trabajo para
México varían entre 0.34 a 0.61, y considerando que
α
es igual a 1 menos la participación del trabajo, daría un rango
para
α
entre 0.66 a 0.39 (véase Guerriero, 2019). Así, el nivel de
α
calibrado es ligeramente bajo, pero consistente con la
calibración. Finalmente, sustituyendo este valor de
α
, el de
q*
, el de los parámetros y el nivel real de
k2019
en la ecuación
(21), se obtiene
A=85,706.2 1-0.37710.37710.03+0.051.06-(1.06-1)22=260.15
Para observar la consistencia del modelo numérico, se despeja
b
de la ecuación (11)
y se obtiene
b=(y-c-s)/rw-n
. Como efectivamente, en el estado estacionario, el ahorro per
cápita numérico es igual a inversión per cápita con costo de ajuste numérico, se
tiene que
s2019=i2019
, el nivel de
i2019
generado por el modelo es
5,296.65
. Por tanto,
b2019*=(y2019*-c2019*-i2019)/(rw-n)=3,702.7
, dando el mismo nivel de
b2019*
, proveniente de los datos.
Resumiendo, los resultados numéricos de estado estacionario en el 2019 son:
q2019*=1.06
,
k2019=85,706.2
,
y2019=18,862.6
,
c2019*=13,491.9
,
s2019*=i2019*=5,296.65
y
b2019*=3,702.7
. Una vez definido el estado estacionario en el 2019, que serán las
condiciones iniciales, se realizan tres simulaciones. En el Cuadro 1 se muestran los resultados del caso base. Asimismo, las
simulaciones, cuando
A
aumenta un 1%, cuando
n
disminuye de 0.01 a 0.005, y cuando
rw
disminuye de 0.03 a 0.0275. Todos los resultados son de un estado
estacionario a otro. Obsérvese que consideramos solamente perturbaciones positivas
que afectan a la economía. Recordamos que no hay progreso técnico exógeno, por
considerarlo arbitrario. Por tanto, todos los resultados de las simulaciones
mostrados en el cuadro 1, son efectos nivel
(aunque en la transición la tasa de crecimiento de
y
es positiva).
Cuadro 1 Simulaciones en el estado estacionario
|
Caso Base (2019) |
Simulación 1
Aumento A en 1%
|
Simulación 2
Disminución de n
|
Simulación 3
Disminución r
w
|
n
|
0.01 |
0.01 |
0.01 a 0.005 |
0.01 |
A
|
260.15 |
260.1 a 262.7 |
260.15 |
260.15 |
rw
|
0.03 |
0.03 |
0.03 |
0.03 a 0.0275 |
k*
|
85,706.2 |
87,086.4 |
85,893.1 |
90,289.5 |
q*
|
1.06 |
1.06 |
1.055 |
1.06 |
y*
|
18,862.6 |
19,166.4 |
18,878.1 |
19,236.9 |
c*
|
13,491.9 |
13,681.2 |
13,926.6 |
13,508.8 |
c*/y*
|
0.715 |
0.713 |
0.737 |
0.702 |
b*
|
3,702.7 |
5,156.9 |
3,899.6 |
8,467.3 |
b*/y*
|
0.193 |
0.269 |
0.206 |
0.4401 |
s*=i*
|
5,296.6 |
5,381.9 |
4,854.0 |
5,579.8 |
i*/ y*
|
0.280 |
0.280 |
0.257 |
0.290 |
Como se observen el cuadro 1, cuando
A
aumenta un 1% (todas las comparaciones son respecto al caso base),
se constata que
y
aumenta a 19,166.4 (un incremento del 1.61%), debido a que la
productividad es un determinante fundamental del ingreso per cápita. En tanto,
c*/y*
y
i*/ y*
se mantienen prácticamente en el mismo nivel que el caso base.
Mientras que
b*/y*
aumenta a 0.269 (26.9% del PIB), un nivel perfectamente
sostenible, según la reseña de la literatura presentada en la sección 2.
Ahora, cuando
n
disminuye, se observa que
y
aumenta a 18,878.1 (un incremento marginal del 0.08%). Entre
tanto,
c*/y*
aumenta a 0.737, debido a una menor carga poblacional y
i*/ y*
disminuye a 0.257, debido al trueque con
c*/y*
. Mientras que
b*/y*
aumenta a 0.206, un nivel sostenible.
Finalmente, cuando
rw
disminuye, se tiene que
y
aumenta a 19,236.9 (un aumento del 1.98%), crecimiento semejante
cuando
A
aumenta. Mientras que
c*/y*
disminuye a 0.702 y
i*/ y*
aumenta a 0.290, la mayor
i*/ y*
de las tres simulaciones. Así, una disminución en
rw
, como es de esperase, mejora la inversión. Mientras tanto,
b*/y*
aumenta a 0.4401 (un aumento del 128%). Este nivel
b*/y*
esta antes del posible umbral para economías en desarrollo, donde
b*/y*
es sostenible y no afecta negativamente el desempeño de la
economía.
Sin embargo, como señalan de Carvalho y Saloma᷉o (2007), la deuda externa per cápita es muy sensible a cambios en
rw
y
δ
. Aunque estamos más interesados en los movimientos de
rw
. Así, dada la sensibilidad de
b*/y*
con respecto a
rw
y
δ
, el nivel de
b*/y*
podría caer fácilmente en la zona de sobrendeudamiento y
perjudicar el funcionamiento de la economía, tal como se muestra en los siguientes
resultados. Por ejemplo, si
rw
disminuye de 0.03 a 0.02, nos da un nivel de
b*/y*= 1.184
(118.4% del PIB), nivel claramente insostenible para economías en
desarrollo. Mientras, que si
δ
disminuye de 0.05 a 0.04, el nivel de
b*/y*
es del 1.191, también insostenible. Ahora, si combinamos las
disminuciones de
rw
y
δ
, el nivel de
b*/y*
es del 2.222 (222.2% del PIB). Por tanto, el modelo puede
fácilmente generar situaciones de sobreendeudamiento y dañar a la economía.
6. Dinámica de transición numérica del sistema de ecuaciones diferenciales y del
modelo
Recordemos que el primer paso es resolver el sistema de ecuaciones diferenciales
(8) y (9) para obtener la trayectoria óptima
de
k
y
q
. Se determina la trayectoria verdadera o brazo estable no lineal
por medio del método de eliminación del tiempo (time elimination
method) desarrollado por Mulligan y Sala-i-Martin (1991 y 1993) a través del programa MATLAB R2020b. También, se obtiene el brazo
estable lineal por medio de una linealización del sistema
q˙
y
k˙
. Una vez conocidos
k
y
q
, el segundo paso consiste en determinar
c*
, ecuación (10). El
nivel de
c*
es encontrado a través del programa Wolfram Mathematica 12.2. Así,
conocidos
k
,
q
,
c*
,
i*
y
yneto
es posible hablar de la dinámica de la cuenta corriente o de la
deuda externa per cápita.
Para visualizar la dinámica de transición del modelo es conveniente deducir el
diagrama de fase del sistema. Por tanto, en la gráfica
1, se presenta el diagrama fase del sistema
k˙=0
y
q˙=0
para los niveles del año base 2019, donde
k˙=k q-1.06=0
q˙=-98.11k0.6228-12q-12+0.08q=0
en el cual el punto de estado estacionario esta en
(k*, q*)=(85,706.3, 1.06)
. El diagrama de fase efectivamente nos indica la existencia de un
brazo estable.
A continuación, se deduce el auténtico brazo estable no lineal utilizando el método
de eliminación del tiempo y también el brazo estable lineal en donde se utiliza el
método de linealización de sistemas de ecuaciones diferenciales no lineales a través
de planos tangentes en el punto de estado estacionario.
6.1 Método de eliminación del tiempo
Este método consiste en utilizar el sistema de ecuaciones diferenciales
q˙
y
k˙
para derivar una ecuación diferencial que nos de una
policy función. La policy function
consiste en una relación funcional entre la variable de control
q
y la variable de estado
k
, en donde el tiempo ha sido eliminado. En nuestro caso, se
divide
q˙
entre
k˙
, ecuaciones (8)
y (9), obteniéndose una solo
ecuación diferencial, cuya solución es una función
q
que depende de
k
,
q(k)
, esta es la policy función del modelo. Por
tanto, se obtiene:
dq(k)dk=q'k=q˙k˙=(rw+δ)q-αAkα-1-q-122εkq-1ε-(n+δ)
(23)
La ecuación anterior nos da la pendiente de la policy function
para todos los valores de
k
, excepto en el estado estacionario, ya que la pendiente en el
estado estacionario esta indeterminada,
q'k*=q˙/k˙=0/0
. Es posible calcular la pendiente de la policy
function en el estado estacionario a través del vector propio
negativo del brazo estable de la linealización del sistema de las ecuaciones (8) y (9). Conocida la pendiente en el
estado estacionario, se resuelve numéricamente la ecuación (23) sujeto a la pendiente de estado estacionario
como un problema de valor inicial, donde los valores iniciales son los valores
de estado estacionario de la policy function. Es importante
mencionar, que a partir del punto de estado estacionario, se determina el
auténtico brazo optimo yendo hacia atrás.
Pendiente de la función
q=q(k)
en el estado estacionario. Para linealizar el sistema de ecuaciones (8) y (9), se emplea la aproximación de
Taylor de grado uno. Considerando que
k~=k-k*
y
q~=q-q*
, se obtiene el sistema linealizado en forma matricial
k˙q˙=∂k˙∂k∂k˙∂q∂q˙∂k∂q˙∂qk*,q*k~q~
donde la matriz de derivadas parciales es la matriz Jacobiana
A
del sistema.
La solución del sistema linealizado es:
k~q~=v11v12v21v22eλ1t00eλ2tE1E2
la cual tiene los siguientes valores y vectores propios
λ1>0, Vλ1=v11v21
λ2<0, Vλ2=v12v22
Dado que
λ2
está asociada al brazo estable (valor propio negativo), se
ignora la solución del brazo inestable y se establece que
E1=0
, con lo que el sistema se reduce a
k~=E2v12eλ2t
q~=E2v22eλ2t
Sustituyendo
k~=k-k*
,
q~=q-q*
y despejando
k
y
q
se obtienen las soluciones del sistema en el tiempo
t
kt=k*+E2v12eλ2t
(24)
qt=q*+E2v22eλ2t
(25)
Derivando las ecuaciones anteriores con respecto al tiempo y sustituyendo en
q'k
se obtiene la pendiente en el punto de estado
estacionario,
k˙=E2v12λ2eλ2t
q˙=E2v22λ2eλ2t
q'k=q˙k˙=v22v12
Por tanto, para el caso base 2019 la matriz Jacobiana
A
del sistema es
A=-4.85×10-1785706.26.03×10-70.02
la cual tiene los siguientes valores y vectores propios
λ1=0.2375, Vλ1=-1-2.77217 ×10-6
λ2=-0.2175, Vλ2=-12.53882 ×10-6
donde
q'k=2.53882×10-6-1=-2.53882×10-6
A continuación, se procedió a aplicar el algoritmo desarrollado por Mulligan y
Sala-i-Martin a las ecuaciones diferenciales (8) y (9),
tomando el valor de la pendiente en el estado estacionario. La aplicación para
este modelo se puede consultar en el apéndice
A1. En la gráfica 2, se muestra
la trayectoria verdadera no lineal de la policy function,
qk
. Fácilmente, se observa que la policy
function se acerca al punto de estado estacionario en la dirección
del campo de vectores del sistema de ecuaciones diferenciales.
6.2 Método lineal
Como se observó en la sección anterior, los valores propios del sistema
linealizado son números reales con signos opuestos, por ende, el punto de estado
estacionario es un punto silla, donde el valor propio negativo representa una
solución estable y el valor propio positivo una solución inestable. Como se
observa en la gráfica 3, la trayectoria del
brazo estable lineal es la única solución factible hacia el estado
estacionario.
Finalmente, como ya fue mencionado, el nivel de
c*
se encuentra resolviendo numéricamente la ecuación (10). Es importante
señalar que el objetivo de esta linealización del sistema de ecuaciones
diferenciales de
k˙
y
q˙
, se hace con el propósito de encontrar el valor de la integral
que define a
c*
, al sustituir las trayectorias de
k
y
q
en el tiempo (en el método de eliminación del tiempo
obviamente el tiempo ha sido eliminado). Una vez conocidos
k
,
i
y
c*
, se conoce la trayectoria del producto neto y de
b
.
7. Simulaciones y la dinámica de transición
Una vez definido el comportamiento dinámico del sistema de ecuaciones diferenciales
de
k˙
y
q˙
, ecuaciones (8) y
(9), se realizaron varias
simulaciones, tomando como condiciones iniciales los valores de
k
y
q
del estado estacionario del año 2019.
En la gráfica 4, se muestran las policy
functions de la primera simulación, donde
A
aumenta en 1%, pasa de 260.1 a 262.7. Las policy
functions se encontraron por medio del algoritmo del método de
eliminación del tiempo utilizando el programa MATLAB R2020b. La nueva policy
function está a la derecha de la original. En la transición, el nivel
de
q
aumenta instantáneamente (variable de control) de 1.06 a 1.063
(alcanzando instantáneamente la nueva policy function). Dado que el
precio de mercado de una unidad de capital es mayor que el precio de reposición, los
incentivos para la inversión aumentan, ecuación (6). Por tanto, el nivel de
k
comienza a aumentar lentamente (variable de estado). Después,
q
disminuye y
k
aumenta hasta llegar al nuevo estado estacionario.
Una vez determinados
q
y
k
por medio del método de eliminación del tiempo, el siguiente paso
consiste en calcular
c*
, ecuación (10). La
integral para determinar
c*
esta en función de las trayectorias de
q
y
k
en el tiempo. Para calcular estas trayectorias en el tiempo, se
linealizo el sistema de ecuaciones diferenciales de
k˙
y
q˙
, ecuaciones (8) y
(9). El procedimiento de cómo se
encontraron las trayectorias en el tiempo y el algoritmo utilizado para encontrar el
nivel del consumo per cápita de estado estacionario se encuentran en el apéndice A.2 y A.3, respectivamente. Así, utilizando las trayectorias en el tiempo, se
resolvió la integral con la instrucción “NIntegrate” de Mathematica 12.2. Una vez
obtenido el nivel de
c*
, se puede encontrar el valor de
b*
de estado estacionario, ecuación (20). El resultado es
c*= 13,681.2
y
b*= 5,156.9
. Conociendo
c*
, también es posible conocer la dinámica de transición de
b
por medio de la definición del producto neto,
yneto=Akα-i-(ϵ/2)(i2/k)
. La trayectoria del producto neto se encuentra al sustituir en su
definición las ecuaciones de las trayectorias de
k
y
q
en el tiempo, encontradas con anterioridad al linealizar el
sistema de
k˙
y
q˙
.
En la gráfica 5 se muestran las trayectorias del
consumo y del producto neto. Al inicio, dado que
c*
es mayor que el producto neto, existe un déficit en la cuenta
corriente. Así, la economía pide prestado al resto del mundo. Como
k
aumenta, el producto neto aumenta. Cuando el producto neto es
igual al nivel de
c*
, el déficit comercial es cero, pero la cuenta corriente continúa
siendo deficitaria, por el pago de interés sobre la deuda externa per cápita. Se
continúa acumulando deuda, hasta llegar al nuevo estado estacionario donde el
superávit comercial es igual al pago de intereses sobre la deuda externa.
En la gráfica 6 se presentan las policy
functions para la segunda simulación, cuando
n
disminuye de
n=0.01
(línea continua) a
n=0.005
(línea punteada). La nueva policy function se
sitúa por debajo de la original. En la transición, el nivel de
q
disminuye instantáneamente de 1.06 a un nivel mayor que el precio
q*= 1.055
del nuevo estado estacionario, alcanzando la nueva policy
function. Los incentivos a la inversión continúan siendo relativamente
altos y
k
comenzará a aumentar. En la transición, el nivel de
q
disminuye y el de
k
aumenta hasta alcanzar el nuevo estado estacionario.
Conociendo las trayectorias en el tiempo de
q
y
k
, se obtiene el nivel de estado estacionario del consumo per
cápita,
c*= 13,926.6
y consiguientemente la deuda per cápita,
b*= 3,899.68
. Similar a la primera simulación,
c*
es mayor que el producto neto, existiendo un déficit en la cuenta
corriente. Como
k
aumenta, el producto neto aumenta y la deuda externa aumenta. En
el estado estacionario, nuevamente, el pago de intereses sobre la deuda externa es
igual al excedente comercial,
(rw-n)b=nx
.
Finalmente, en la gráfica 7, se muestran las
policy functions de la tercera simulación, cuando
rw
disminuye en 25 puntos base, de 0.0 3 a 0.0275. La nueva
policy function se sitúa por arriba de la original. En la
transición, el nivel de
q
aumenta instantáneamente de 1.06 a 1.071, situándose sobre la
nueva policy function, Los incentivos para la inversión son
elevados y el nivel de
k
comenzará a aumentar. En la transición, el nivel de
q
disminuye y el de
k
aumenta hasta alcanzar el nuevo estado estacionario. Como era de
esperarse, una disminución en
rw
aumenta la inversión en
k
y
y
. Por tanto, el capital per cápita aumenta un 5.34% y el ingreso
per cápita en 1.98%. 2
De nuevo se determina
c*
por medio de las trayectorias en el tiempo de
q
y
k
. El resultado es
c*= 13,508.8
y consiguientemente el de la deuda externa per cápita es
b*= 8,467.3
. En forma análoga, como en la primera simulación,
c*
es mayor que
yneto
, implicando un déficit en la cuenta corriente. Como
k
aumenta, el producto neto aumenta y la deuda externa aumenta. Por
tanto, en el estado estacionario, el superávit comercial es igual al pago de
intereses sobre la deuda externa.
8. Conclusiones
El modelo de Blanchard (1983) y (1989) se ha utilizado para determinar la
sostenibilidad del déficit de la cuenta corriente y de la deuda externa. En este
artículo se ha implementado su aplicación a la economía mexicana. Se han encontrado
los niveles empíricos de los parámetros del modelo. También, se han calibrado varios
parámetros para reflejar correctamente a la economía mexicana. Con esto se ha
encontrado la solución de estado estacionario, reproduciendo correctamente los
niveles de las variables endógenas para el año 2019 (case base). También, por medio
del método de eliminación del tiempo, se han encontrado los brazos estables
auténticos, no lineales, del modelo dinámico entre el precio de mercado de una
unidad de capital y del capital por trabajador. Asimismo, se han deducido los brazos
estables lineales. Se han movido tres parámetros para observar cómo responde la
economía mexicana a estas perturbaciones positivas.
La primera simulación ha consistido en un aumento de la productividad del 1%. Como es
bien conocido, los aumentos de productividad son esenciales para el buen
funcionamiento de la economía. Se ha encontrado, en el estado estacionario, que el
ingreso per cápita ha aumentado un 1.61%. Sin embargo, el consumo y la inversión per
cápita prácticamente tienen el mismo nivel que en el año base. En la transición el
precio de mercado de una unidad de capital aumenta instantáneamente al nuevo brazo
estable, para después ir disminuyendo, mientras que la relación capital trabajo va
aumentando. También, en la transición, el consumo per cápita es mayor que el
producto neto y así la economía va acumulando deuda externa. Respecto, al nivel de
la deuda externa, la proporción deuda externa a PIB ha aumentado al 26.9%. Si
consideramos que el umbral en donde la proporción deuda externa a PIB perjudica a la
economía, es entre 55-75% (según el resumen de la literatura presentado), se deduce
que el nivel del 26.9% es sostenible.
La segunda simulación ha consistido en una disminución de la tasa demográfica, debido
a la transición demográfica. El ingreso per cápita prácticamente se mantiene
constantes (ligero aumento). Se ha producido un trueque entre el consumo per cápita
(aumenta) y la inversión per cápita (disminuye). En la transición el precio de
mercado de una unidad de capital disminuye instantáneamente al nuevo brazo estable,
para después ir bajando y la relación capital trabajo va incrementándose.
Nuevamente, en la transición, el consumo per cápita es mayor que el producto neto,
aumentando la deuda externa per cápita. La proporción deuda externa a PIB aumentó
marginalmente a un 20.6%.
Se comprobó que cuando la tasa de interés disminuyó en 25 puntos base el ingreso per
cápita aumentó en un 1.98%. Mientras que la proporción inversión a PIB aumentó y la
proporción consumo a PIB bajó. Así, una disminución de la tasa de interés
internacional estimula la inversión, beneficioso para la economía. En la transición
el precio de mercado de una unidad de capital aumenta instantáneamente al nuevo
brazo estable, para disminuir lentamente a su nuevo estado estacionario, y la
relación capital trabajo aumenta lentamente. Mientras tanto, el consumo per cápita
de estado estacionario es mayor que el producto neto. Así, la economía ira aumento
el acervo de la deuda externa en la transición, hasta que el superávit comercial sea
igual al pago de intereses sobre la deuda externa per cápita. La proporción deuda
externa a PIB aumento a un 44.01%, todavía sostenible.
Se ha mencionado que la deuda externa es muy sensible a movimientos de la tasa de
interés internacional (y de la tasa de depreciación del capital). El modelo predice
posibles sobreendeudamientos en economías abiertas. Así, cuando la tasa de interés
internacional disminuyó de 0.03 a 0.02, la proporción deuda a PIB aumenta a un nivel
insostenible del 118.4%.
Este último resultado nos pone en alerta respecto a los cambios en la tasa de interés
internacional y la necesidad de mantener políticas macroeconómicas prudentes. Los
ciclos económicos por los cuales transita la producción y la deuda externa de un
país van de la mano con la variación de las tasas de interés internacional. La
afectación del movimiento de la tasa de interés internacional se ve reflejada en
todas las economías, principalmente en los países en desarrollo, como México.
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Apéndice
A1. Algoritmo time elimination
clear all
clc
global
a n delta rw epsilon A1 k2019 y2019 q2019 qs ks slope
%Datos
a=0.37
;
n=0.01
;
delta =0.03
;
epsilon=1
;
rw =0.03
;
k2019 = 85706.2
;
y2019 = 18862.6
;
q2019= 1.06
;
A1=260.1
;
%Estado Estacionario
qs=1+n+delta*epsilon
;
ks=(A1*a) /((rw+delta)(1+n+delta*epsilon) -(n+δ*epsilon)^2/(2*epsilon) )^(1/(1-a))
;
%Jacobiano evaluado en el estado estacionario
a11 = ((qs-1)/epsilon)-(n+delta)
;
a12 = ks/epsilon
;
a21 = -A1*a*(ks)^(a -2)*( a-1)
;
a22 = rw+delta -((qs-1)/epsilon)
;
Jacb=a11 a12; a21 a22
%valores y vectores propios
V,Dia=eig(Jacb)
v11=V(1,1); v12 =V(1,2)
;
v21=V(2,1); v22=V(2,2)
;
slope=v21/v11
;
%Resolver Sistema Dinamico
k0 =ks/1.1
kf = ks
;
ssd0 = ks - k0
;
ssdf = ks - kf
;
%Resolver Sistema Dinamico
ssd,q = ode45(@Qprima,ssdf ssd0,qs)
;
k = ks-ssd
;
%Graficas
plot(k,q)
;
--------------------------------------------------------------
function qdot=Qprima(ssd,q)
;
global a n delta rw epsilon A1 ks slope
k=ks-ssd
;
if k==ks
qdot=-slope
else
qdot=(A1*a*k.^(a-1)+((q-1)^2)/(2*epsilon)-q.(rw+delta)) / (k.((q-1)/epsilon-(n+delta)))
;
end
A.2 Trayectorias de k(t) y
q(t)
A través del programa Mathematica 12.2 y el algoritmo presentado en Steger (2012), el cual puede consultarse en el
apéndice A.3, se obtuvieron las
trayectorias de
k
y
q
en el tiempo. Para determinar las trayectorias en el tiempo
del sistema linealizado, es necesario conocer las soluciones para toda
t
de las ecuaciones
(24) y (25) y el valor
de
E2
. Sustituyendo
t=0
en el sistema de soluciones, este se reduce a
k0=k* +E2v12
q0=q* +E2v22
y reemplazando el valor de
k0=k2019*
, el cual es conocido, se tiene
k2019*=k* +E2v12
q0=q* +E2v22
donde la solución del sistema está dada por
q0=q* +v22v12(k2019*-k*)
y
E2=1v12(k2019*-k*)
. Finalmente, sustituyendo estos valores en el sistema de
soluciones para toda
t
, las trayectorias de
k
y
q
en el tiempo están dadas por
kt=k* +(k2019*-k*)ⅇλ2 t
qt=q* +v22v12k2019*-k*ⅇλ2 t
A3. Algoritmo consumo (sistema lineal)
(*Datos*)
DatoInicial={a→0.37,n→0.01,delta→0.05,epsilon→1,rw→0.03, A1→260.1}
;
DatoFinal={a→0.37,n→0.01,delta→0.05,epsilon→1,rw→0.03, A1→260.1}
;
kreal=85706,2
;
yreal=18862.6
;
qreal=1.06
;
(*Estado Estacionario*)
{ks,qs}={((A1*a)/((rw+delta)*(1+(delta+n)*epsilon)-((( (1+(delta+n)*epsilon)-1)^2)/(2*epsilon)))) ^(1/(1-a)), 1+(delta+n)*epsilon}
;
{ks,qs}/.DatoInicial
{ks,qs}/.DatoFinal
(*Sistema de ecuaciones diferenciales*)
kp=(((q-1)/epsilon)-(delta+n))*k/.DatoFinal
qp=(rw+delta)*q-A1*a*(k^(a-1))-(((q-1)^2)/(2*epsilon))/.DatoFinal
(*Matriz Jacobiana*)
(jacobian =D{kp,qp},{{k,q}})
;
JACstst =jacobian/.{k→ks,q→qs}/.DatoFinal
;
(*Valores y vectores propios*)
eigen = EigensystemJACstst/.DatoFinal
;
TableFormeigen,TableHeadings → {{"ValoresPropios","VectoresPropios"}
,
Automatic,{k,q}},TableSpacing→{4,3}
;
(*Solución del Sistema*)
(SolLineal = B1 eigen2,1Expeigen1,1 t+B2 eigen2,2Expeigen1,2 t +{ks,qs}/.DatoFinal)
;
sys =SolLineal == {k0,q0}/.{t→0,k0→(ks/.DatoFinal)/((ks/.DatoFinal)/(ks/.DatoInicial)), B1→0}
;
SolCondInicial=Solvesys,{q0,B2}
B1=0
;
solComplete = SolLineal /.SolCondInicial
;
kComplete=solComplete1,1
;
qComplete=solComplete1,2
;
++++++++++++++++++++++++++++++++++
(*Consumo y Deuda per cápita)
fun=( A1*kComplete^a - ( (qComplete-1)*kComplete/epsilon )*( 1+(qComplete-1 )/2 ) ) *Exp-(rw-n)*t/.DatoFinal
;
int=NIntegratefun,{t,0,Infinity}
;
b0=3,702.7
;
C0=yreal-(delta+n)*kreal-(epsilon/2)*((delta+n)^2)*kreal-(rw-n)*b0/.DatoInicial
ys=(A1*ks^a)/.DatoFinal
;
cs=(rw-n)*(int-b0)/.DatoFinal
bs=(ys-cs-(delta+n)*ks-(epsilon/2)*((delta+n )^2 )*ks ) /(rw-n)/.DatoFinal