Esfuerzos corporativos voluntarios

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Este análisis, que evalúa los esfuerzos realizados por empresas que quieren gestionar su huella de carbono, y se basa en dos mediciones para cada uno de los países: el número de empresas que han implementado iniciativas para reducir emisiones, y el número de compañías que han implementado iniciativas para hacer un uso más eficiente de la energía. Naturalmente, en el curso normal de un negocio muchas compañías buscan ser más eficientes, y algunas pueden experimentar la reducción de emisiones de forma indirecta. Sin embargo, este análisis está interesado en identificar a las compañías que persiguen ese objetivo de forma proactiva y estratégica. La fuente de información para este análisis es la lectura exhaustiva de los informes anuales de las empresas o informes de responsabilidad corporativa (llevado a cabo por el equipo medioambiental, social y de gestión de Bloomberg) buscando referencias explícitas de las intenciones de la empresa para buscar y aplicar estas iniciativas de sostenibilidad. La nivelación detrás de esas dos mediciones se ha hecho atendiendo al número de compañías identificadas por Bloomberg en un determinado país. Así, por ejemplo, como son siete las empresas en Chile que llevan a cabo actividades de reducción, y Bloomberg rastreó un total de 226 compañías en el país, la puntuación nivelada para Chile en esa métrica es de 0,03. Es importante tener en cuenta que en América Latina y el Caribe, Bloomberg rastreó un total de 1.681 empresas.

Proyectos de compensación

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En la región de América Latina y el Caribe, la actividad más importante relacionada con la gestión de gases de efecto invernadero ha sido el desarrollo de proyectos de compensación (también conocidos como offset); proyectos que reducen las emisiones de carbono y generan créditos vinculados (los cuales pueden ser comprados por compañías que quieran compensar sus emisiones con propósitos de sostenibilidad, o por compañías que deban cumplir con normas de ciertos mercados de carbono, por ejemplo el Régimen de Comercio de Derechos de Emisión de la Unión Europea). 

El análisis de la actividad de proyectos de compensación atendió a tres métricas para cada país: volumen de actividad de compensación, riesgo de los proyectos y amplitud en proveedores de servicios. Concretamente: (i) el volumen de actividad se basa en la cantidad de créditos de compensación que se estima que serán emitidos en un determinado país durante el 2012 por proyectos considerados como el Mecanismo de Desarrollo Limpio (MDL), un mecanismo de flexibilidad que forma parte del plan del Protocolo de Kyoto para mitigar los efectos del cambio climático, o por proyectos que generan créditos adquiridos por compañías que persiguen fines sostenibles; (ii) el riesgo de proyectos basado en la variabilidad de las tasas de éxito (generación de crédito real vs la prevista) para proyectos MDL en un determinado país; y (iii) amplitud de los proveedores de servicios se basa en el número de organizaciones que proporcionan activamente servicios de validación MDL en un determinado país. 

De esas métricas, sólo la primera (referente al volumen de actividad de compensación) requiere nivelación. La nivelación requiere dos pasos: nivelar por tamaño de país (los países de mayor tamaño deberían tener más oportunidades para la reducción de emisiones) e intensidad de carbono (países con una alta intensidad de carbono deberían disponer de mayores oportunidades para la reducción de emisiones). Las fuentes de información utilizadas para realizar este análisis son la base de datos de Bloomberg New Energy Finance sobre MDL y otros proyectos de compensación (que incluyeron información sobre el volumen, índice de éxito y validadores).

ACTIVIDADES DE GESTIÓN DE EMISIONES DE GASES DE EFECTO INVERNADERO

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El parámetro de Actividades de Gestión de Gases de Efecto Invernadero examina las actividades relativas a los esfuerzos para reducir las emisiones de gases. El análisis tuvo en cuenta dos tipos de actividad: por un lado los proyectos de compensación de emisiones, y por otro lado las iniciativas empresariales voluntarias.

FÓRMULA DE PUNTUACIÓN PARA EL PARÁMETRO III

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COSTE DE LA DEUDA

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Las condiciones de financiamiento de un determinado país son claves para los promotores y los inversores. El costo soberano de la deuda también sirve como un punto de referencia útil para valorar el riesgo de un país y es, en consecuencia, un importante indicador para aquellos que exploran un nuevo mercado. La categoría del costo de la deuda comprende dos indicadores: costo promedio de los microcréditos verdes y el costo promedio de la deuda soberana, cada uno representa el 0,3% y el 2,7% en el índice Climascopio. En total, la categoría sobre el costo de la deuda representa el 10% del Parámetro II. 

En cuanto al coste de la deuda en financiamiento de proyectos, Bloomberg New Energy Finance estimó los costos de la deuda tomando en consideración la información relativa al tipo de interés de la deuda soberana de cada país disponible en los datos del Terminal Bloomberg para bonos soberanos a largo plazo denominados en dólares. Para el tipo de interés de los microcréditos verdes, se tomó la información a partir de las respuestas de la encuesta mencionada en el apartado anterior. No fue necesario nivelar los dos indicadores de la categoría del costo de la deuda ya que se consideraron como tipos de interés simples. Se utilizó el criterio de indexación para puntuar los nueve indicadores comprendidos en el Parámetro II, debido a su naturaleza cuantitativa.

NEGOCIOS DE BAJAS EMISIONES DE CARBONO Y CADENAS DE VALOR DE ENERGÍA LIMPIA

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La capacidad de un país para atraer capital y acelerar el despliegue de energías limpias depende en gran medida la cantidad de segmentos existentes y desarrollados en la cadena de valor de las energías limpias. Una base de producción local sólida puede atraer inversión y producir de por sí los bienes de capital necesarios para expandir la capacidad de generación de energías limpias. Un sector de servicios financieros adecuado a nivel local, puede proveer los fondos necesarios para que la industria crezca. Los proveedores de servicios de energías limpias, que incluyen los promotores, bufetes de abogados y otros, pueden proporcionar la ayuda necesaria para facilitar la expansión. Este parámetro simplemente tiene como objetivo evaluar qué enlaces en las diversas cadenas de valor clave para el desarrollo de las energías limpias existen en el tejido local y cuales faltan. los micro créditos desembolsados como para el número de prestatarios de microcréditos verdes, nivelando estos datos con la cantidad total de créditos microfinancieros desembolsados en un determinado país (datos de MixMarket) y población, respectivamente.

FÓRMULA DE PUNTUACIÓN PARA EL PARÁMETRO II

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MICROFINANZAS VERDES

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Las microfinanzas verdes juegan un papel cada vez más importante en el despliegue de la energía limpia y tecnologías de eficiencia energética en los países en desarrollo. Considerando su nueva pero creciente importancia, el peso que representa en el parámetro II es del 25%. Sin embargo cabe destacar que la información sobre microfinanzas verdes no fue fácil de obtener. La recopilación de información sobre los tres indicadores que comprenden la categoría de microfinanzas verdes y el tipo de interés aplicable a los microcréditos verdes se obtuvo a través de otra metodología que incluye las encuestas como fuente de información. 

Los datos para este indicador proceden de las respuestas a una encuesta concreta al escrutarse un total de 448 instituciones de microfinanzas (IMFs), registradas por el proveedor de datos MixMarket y que representa el 100% de las entidades registradas en este proveedor de la región. De las instituciones escrutadas, 365 (o 81%) respondieron a la encuesta. Los resultados indican que de esas 365, 71 o el 19%, pueden ser consideradas IMFs verdes ya que ofrecen algún producto de deuda que busca facilitar el despliegue de actividades con bajas emisiones de carbono, de energías limpias o mejoras en la eficiencia energética para sus clientes. 

Para valorar el posicionamiento de los países dentro del índice, se tuvo en cuenta la presencia de IMFs verdes en su mercado. Esa valoración se infirió multiplicando el número de IMFs verdes de un país por un indicador de nivel de penetración en el mercado. Este indicador fue desarrollado por el Fondo Multilateral de Inversiones (FOMIN) y utilizado en su informe “Microfinanzas en América Latina y el Caribe: El Sector en Cifras,” publicado en 2010 para determinar el nivel de penetración de las IMFs en su mercado. El nivel de penetración de las microfinanzas mide la importancia del sector del microcrédito en un país en relación al conjunto del sector financiero. Los países fueron valorados utilizando el criterio de la indexación tanto para los micro créditos desembolsados como para el número de prestatarios de microcréditos verdes, nivelando estos datos con la cantidad total de créditos microfinancieros desembolsados en un determinado país (datos de MixMarket) y población, respectivamente.

FUENTES DE FINANCIAMIENTO

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La categoría relativa a las fuentes de financiamiento representa el 20% de la puntuación del Parámetro II. Sus dos únicos indicadores – préstamos, ayudas y programas de ayudas, e inversiones locales por parte de actores locales – representan cada uno la mitad del peso del parámetro y el 3% de la puntuación total en el Climascopio. 

Los dos indicadores en la categoría de fuentes de financiamiento, siguieron una metodología similar para rastrear los compromisos financieros que incluían préstamos públicos y privados, ayudas y programas de ayudas comprometidos en cada país de la región. La estandarización de los datos se obtuvo al comparar la fuente de financiamiento con el PIB de cada país. La puntuación para el indicador que evalúa las inversiones locales por parte de actores locales se obtuvo filtrando la información de las inversiones totales en energía limpia locales e infiriendo la cantidad comprometida en dólares como un porcentaje de la inversión total en energía limpia.

POLÍTICAS Y REGULACIÓN

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Algunas políticas han contribuido a fomentar un mayor desarrollo de energía limpia en Europa Occidental, Estados Unidos y otras partes del mundo. El impacto potencial de políticas relativas a bajas emisiones de carbono en el desarrollo de energías limpias en América Latina y el Caribe son claves para entender el clima de inversión en proyectos vinculados al cambio climático y para hacer previsiones sobre su crecimiento. 

Por esta razón, la categoría sobre políticas y regulación del Parámetro I comprende tres indicadores: políticas de energías limpias, estructura del sector energético y electrificación rural con energías limpias. El indicador de políticas en energías limpias representa el 60% de la puntuación del país en el Parámetro I y el 9,6% de la puntuación total en el Climascopio. Tiene un peso mucho más importante que cualquier otro indicador para reflejar la importancia de tener políticas específicas para apoyar las energías limpias en el desarrollo de este sector. Para recopilar la información relativa a este indicador, Bloomberg New Energy Finance llevó a cabo una búsqueda exhaustiva de políticas relevantes en América Latina y el Caribe, examinando fuentes primarias como legislación vigente pero también incluyendo entrevistas a los responsables de estas políticas a nivel local para obtener más información. Se consiguió recopilar una base de datos sobre 80 políticas locales.

MARCO PROPICIO

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En el Climascopio, el marco regulador refleja las políticas básicas, la estructura y condiciones del mercado en un país determinado. Este marco es fundamental para prácticamente cualquier actor interesado en invertir, empezar un negocio, desarrollar un proyecto o implementar una medida relativa a la economía de bajas emisiones de carbono de un determinado país. Debido a su valor universal, este parámetro representa el 40% de la puntuación total de un país en el Climascopio. 

El parámetro está integrado por 13 indicadores, que a su vez se dividen en cuatro sub-categorías: 

• Políticas y regulación 

• Penetración de energía limpia 

• Atractivo del precio 

• Expectativas de tamaño de mercado

METODOLOGÍA - II

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En total, estos cuatro parámetros incluyen 30 indicadores diferentes. La información para cada uno de estos indicadores se obtuvo a partir de una gran variedad de fuentes primarias incluyendo documentos legales, sitios web gubernamentales, informes de medios de comunicación, entrevistas y encuestas, así como fuentes secundarias como la base de datos de Bloomberg New Energy Finance sobre inversiones y proyectos en energías limpias, proveedores de estos servicios, políticas y cadenas de valor. Cada indicador puede tener una o más fuentes de datos y tiene una magnitud diferente. En un esfuerzo por consolidar los datos al mismo tiempo que se tienen en cuenta esas variaciones y se garantiza que la encuesta no sea parcial con algún actor, algunos indicadores se “nivelaron” para que fuera posible hacer comparaciones. Cada uno de los indicadores se puntuó partiendo de alguno de estos tres criterios: 

• Indexación – el Climascopio está basado en su totalidad en un sistema de puntuación de 0 a 5, siendo el 5 la máxima puntuación posible. Utilizando este criterio, el país que obtuvo la máxima puntuación total en un indicador dado, en muchos casos tras una nivelación, recibió también la máxima puntuación en el índice (es decir, obtuvo una indexación de 5). Las puntuaciones de los países restantes se valoraron y ordenaron en relación a esa puntuación máxima. Se empleó este enfoque en indicadores cuantitativos como la capacidad instalada de energías limpias, las inversiones en energías limpias y la tasa de electrificación. 

• Nivelación – en otros casos, la puntuación en los indicadores de cada país se jerarquizó o niveló teniendo en consideración quintiles predefinidos. Por ejemplo, se utilizó la nivelación en el caso del indicador de la estructura del sector energético, ya que la puntuación de los países se situó en diferentes quintiles en función del grado de apertura para nuevos productores de energía. Esta metodología fue considerada como más adecuada que la indexación para evaluaciones cualitativas como la relativa al desarrollo de proyectos de compensaciones de emisiones de carbono. También se ha utilizado la nivelación cuando los resultados cuantitativos se basan en información limitada. 

• Recuento simple – Algunos indicadores eran simplemente binarios y, en consecuencia, siguieron un recuento simple. En esos casos, el país recibió una puntuación de 0 o 5. Por ejemplo, cuando un indicador tenía el objetivo de tomar en consideración si los países tienen un programa de electrificación rural con fuentes de energía limpia disponibles o no, los países que recibieron una puntuación de 5 si tenían dicha electrificación rural con energías limpias y los que no, recibieron un 0.

METODOLOGÍA - I

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VISIÓN GENERAL 

El Climascopio es un índice desarrollado por el Fondo Multilateral de Inversiones (FOMIN) del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) conjuntamente con Bloomberg New Energy Finance (BNEF) para medir el estado actual de las energías limpias y renovables así como el desarrollo de negocios relacionados con el cambio climático en 26 países de América Latina y el Caribe. Además de medir los logros hasta la fecha, el índice evalúa la capacidad relativa de cada país para atraer inversiones en el sector de las energías limpias y renovables. El Climascopio incluye 30 indicadores cualitativos y cuantitativos, clasificados en 4 grupos de parámetros, relacionados entre sí: (I) Marco Propicio; (II) Inversión en Energías Limpias y Créditos a Proyectos en Torno al Cambio Climático; (III) Negocio con Bajas Emisiones de Carbono y Cadenas de Valor de Energía Limpia; y (IV) Actividades de Gestión de Emisiones de Gases de Efecto Invernadero. Cada parámetro contribuye a la puntuación total del país dependiendo de la ponderación del parámetro (ver ilustración en la próxima página). Un parámetro consiste en una serie de indicadores que también se ponderan en base a su contribución a ese parámetro y, a su vez, los indicadores del Climascopio que comprenden los Parámetros I y II se agrupan en categorías para simplificar el análisis. La tabla en la página 10 muestra las ponderaciones relativas de cada uno de los parámetros y cómo contribuyen a la puntuación del índice. La tabla también muestra las categorías e indicadores comprendidos en cada uno de los parámetros. 

El parámetro I – Marco Propicio representa el 40% de la puntuación total del índice Climascopio, y muestra el clima de inversión de cada país. Toma en cuenta las políticas impulsadas por los gobiernos locales, las condiciones del mercado energético, el atractivo general del mercado y el potencial de crecimiento. El parámetro II – Inversión en Energía Limpia y Créditos a Proyectos en Torno al Cambio Climático cuantifica las inversiones en energía limpia de todo tipo, incluidas las inyecciones de capital privado (“private equity”), financiamiento de proyectos de gran escala, ofertas públicas de acciones, donaciones, y microcréditos verdes. Con un peso del 30% sobre la puntuación total, este parámetro también indica las fuentes de financiamiento disponibles a nivel local y sus condiciones. El parámetro III relativo al sector de Negocios de Bajas Emisiones de Carbono y Cadenas de Valor de Energía Limpia (con un peso del 10%) toma en consideración la disponibilidad de producción local y las cadenas de suministro de bienes de equipo para energías limpias, servicios y financiamiento relacionados con energías limpias. Finalmente, el parámetro IV sobre Actividades de Gestión de Emisiones de Gases de Efecto Invernadero (con un peso del 20%) mide el impacto de las acciones realizadas y los proyectos desarrollados a través del Mecanismo de Desarrollo Limpio (MDL) de las Naciones Unidas o iniciativas voluntarias llevadas a cabo por compañías y por gobiernos para reducir emisiones.

HOJA DE RUTA DEL INFORME

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• La sección sobre metodología del informe detalla las fuentes consultadas, el proceso de recolección de datos, el sistema de puntuación y el proceso de nivelación para los indicadores. 

• La sección sobre el resumen de las puntuaciones presenta las puntuaciones totales del Climascopio y la clasificación de los 26 países de América Latina y el Caribe evaluadas en este informe. También proporciona análisis y clasificación de los países por parámetros individuales. 

• La sección sobre perfiles de los países incluye 26 resúmenes de los países y analiza la puntuación de cada uno de ellos. 

• Acompaña el informe una herramienta completamente interactiva disponible en http://climascopio.fomin.org, que permite a los usuarios ajustar varias suposiciones en el modelo Climascopio para ver cómo puntúan los países en distintas circunstancias. 

• Los estudios de casos ponen en relieve pequeñas iniciativas que han tenido un gran impacto en cada uno de los países, y también están disponibles online. El sitio web pone a disposición del usuario toda la información que hay detrás de este informe para que pueda ser descargada en su conjunto.

HALLAZGOS CLAVES - II

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• Las principales economías de la región lideran el impulso de las cadenas de valor de energía limpia, desde instituciones financieras y productores de equipos, hasta diseñadores e implementadores de proyectos. Brasil es el único país con una cadena de valor completa para al menos dos tecnologías de energía limpia (biocombustibles, y biomasa y residuos). México va encaminado a convertirse en el primer país con cadenas de valor completas para energía eólica y solar. Si bien es poco probable que países más pequeños puedan desarrollar cadenas de valor completas, podrían jugar un papel clave en llenar un espacio actualmente vacío para producir material especializado. 

• Entre 2006 y 2011, Bloomberg New Energy Finance registró un total de $90.000 millones en inversiones en energía limpia en América Latina y el Caribe. Brasil atrajo cerca del 80% del total de los fondos comprometidos. Sin embargo, el Climascopio no clasifica a los países en cifras absolutas; en cambio los países son clasificados según la importancia de las inversiones en energía limpia para su economía en general. En ese contexto, cuando se tiene en cuenta su producto bruto interno (PBI), el gran tamaño de la economía brasileña convierte en irrelevantes los $70.000 millones comprometidos a energías limpias. Aun así, Brasil ocupa el segundo puesto en esta categoría, sólo por detrás de Nicaragua. Este último y otros países de Centroamérica emergen como líderes en el Climascopio, consiguiendo las mejores puntuaciones por inversión en energía limpia relativas a la actividad económica. Centroamérica, en especial Guatemala, Costa Rica y Honduras, también experimentaron la tasa compuesta de crecimiento económico en cinco años para inversiones en energía limpia más alta. 

• La mayoría de los proyectos del Mecanismo de Desarrollo Limpio (MDL) en América Latina y el Caribe se encuentran en Brasil y México. Como consecuencia de ello, ambos países recibieron la puntuación más alta en el parámetro que analiza las actividades que gestionan los gases de efecto invernadero de la región. La alta presencia de compañías multinacionales en estos países es una posible razón para explicar su éxito en este sector. Por su parte, Panamá es el país que obtuvo la mejor puntuación en lo que se refiere al desarrollo de proyectos para reducir las emisiones de carbono, un indicador del éxito que ha tenido el país en la reducción de sus emisiones mediante la capitalización de la venta de créditos de carbono. Es evidente que es necesario impulsar un nuevo acuerdo internacional sobre carbono, fortalecer las políticas locales, o ambos, para estimular una mayor actividad.

HALLAZGOS CLAVES - I

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• Brasil, Nicaragua y Panamá recibieron las puntuaciones más altas en el Climascopio gracias a una combinación de políticas locales favorables, inversiones en energías limpias y otros factores. Pero no fueron los únicos países que resaltaron; también destacaron otros países que impulsaron medidas importantes, crearon estructuras de mercado, atrajeron instituciones de microfinanzas, o impulsaron proyectos fomentando bajas emisiones de carbono. 

• Los resultados globales del Climascopio demuestran que todavía hay espacio para mejoras en países que buscan atraer más inversión hacia sus sectores de energía de bajas emisiones de carbono y que quieran instalar una mayor capacidad de energía limpia. Son necesarias mejores políticas en torno a energías limpias para conseguir este objetivo. Sin embargo, no existe una solución milagrosa para mejorar la puntuación total de un país en el Climascopio, sino una necesidad de impulsar una serie de cambios para conseguir mejoras sustanciales y, como consecuencia, atraer inversiones significativas en torno a la energía de bajas emisiones carbono. Se deben tomar múltiples medidas con el fin de garantizar un clima equilibrado. 

• Existen, como mínimo, 80 políticas para el fomento de energías limpias en América Latina y el Caribe. Algunas ya han sido implementadas, mientras que otras se encuentran en proceso de implementación. En su mayoría, estas afectan mecanismos del mercado energético o incentivos fiscales. Trinidad y Tobago es el único país con políticas en marcha referentes al mercado de carbono. Brasil y República Dominicana son los únicos países que cuentan con políticas facilitando financiamiento en energía limpia. 

• 8% de los 301GW de capacidad energética instalada en América Latina y el Caribe son producidos por fuentes renovables como biomasa y residuos (10,2GW), pequeñas hidráulicas (8,4GW), energía eólica (2,4GW), energía geotérmica (1,5GW) y energía solar (1,5MW). Comparado con el resto de países de la región, Panamá ha aumentado considerablemente la presencia de renovables, con una tasa de crecimiento de 31% de 2006 a 2010. • América Latina y el Caribe poseen dos características muy atractivas para los inversores que busquen generar nueva energía limpia: precios de electricidad altos y sólidas 1. En base a una definición ampliamente usada por Bloomberg New Energy Finance, este estudio no considera que las grandes centrales hidroeléctricas (>50MW) a ser una fuente de baja emisión de carbono. Fondo Multilateral de Inversiones: Climascopio 2012 Reporte por Bloomberg New Energy Finance tasas de crecimiento de demanda energética. El promedio del precio al por menor en la región se situó en $0,14/kWh en 2010. Jamaica ($0,30/kWh), Barbados ($0,26/kWh) y Belice ($0,23/kWh) tienen tasas particularmente altas. Los precios relativamente altos de electricidad en la región brindan a los promotores la oportunidad de impulsar proyectos de energía limpia y de ofrecer otras posibilidades a consumidores insatisfechos. Estos precios son una señal para inversores que quieran impulsar proyectos de energía limpia a un costo competitivo. Es más, gracias a los bajos precios sin precedente de la infraestructura necesaria para generar energía limpia, en algunos países resulta posible instalarla de forma económica, sin necesidad de subvenciones. 

• Las microfinanzas están emergiendo como una fuerza importante en la expansión del acceso de comunidades más pobres a energías limpias. Cerca de 34 millones de personas en América Latina y el Caribe no tienen acceso directo a la red eléctrica. En la actualidad, hay 71 instituciones de microfinanzas en América Latina y el Caribe que ofrecen algún tipo de producto financiero verde. Nicaragua destaca por tener el nivel más alto de penetración de microfinanzas verdes. En total, las instituciones de microfinanzas verdes que operan en América Latina y el Caribe han concedido hasta la fecha $75 millones en micro préstamos verdes, proporcionando a unos 44.000 prestatarios con pocos recursos acceso a energía limpia, barata y renovable. 

CUÁL ES SU INTERÉS?

Tweet Cambio climático y clima de inversión en América Latina y el Caribe

CLIMASCOPIO 2012 - Resumen ejecutivo

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El Climascopio 2012 es un informe e índice realizado por el Fondo Multilateral de Inversiones, miembro del Grupo del Banco Interamericano de Desarrollo (BID), en colaboración con Bloomberg New Energy Finance. 

El estudio evalúa el clima de inversión en torno al cambio climático en América Latina y el Caribe, analizando y evaluando la capacidad de los 26 países de la región de atraer inversiones hacia fuentes de energía con bajas emisiones de carbono, que contribuyen a una economía más verde. Todos los países que se incluyen en el informe son miembros prestatarios del BID. 

MIEMBROS PRESTATARIOS DEL BID

EL CARIBE
Bahamas
Barbados
Guyana
Haití
Jamaica
República Dominicana
Surinam

Trinidad y Tobago

AMÉRICA CENTRAL Y MEXICO
Belice
Costa Rica
El Salvador
Guatemala
Honduras
México
Nicaragua
Panamá

AMÉRICA DEL SUR
Argentina
Bolivia
Brasil
Chile
Colombia
Ecuador
Paraguay
Perú
Uruguay
Venezuela

Referencias

Tweet [1] BERG, Andrew, BORENSZTEIN, Eduardo; PATTILLO, Catherine (2004) Assessing Early
Warning Systems: How Have They Worked in Practice?, IMF Working Paper WP/04/52.
[2] BERG, Andrew; PATTILLO, Catherine (1998) Are currency crises predictable? A test, IMF
Working Paper WP/98/154.
[3] EDISON Hali J. (2000) Do Indicators of Financial Crises Work? An Evaluation of an Early
Warning System, International Finance Discussion Paper No. 675, Board of Governors of
the Federal Reserve System.
[4] FLOOD, Robert P.; MARION, Nancy (1998) Perspectives on the Recent Currency Crises
Literature, NBER Working Paper No. 6380, National Bureau of Economic Research.
[5] International Monetary Fund (2009) International Financial Statistics, CD-ROM, Setiembre.
[6] KAMINSKY, Graciela L.; LIZONDO, Saul, REINHART, Carmen (1998) Leading Indicators
of Currency Crises, IMF Staff Papers, Vol. 45, pp. 1-48.
[7] PISTELLI, Alfredo (2006) Speculative Currency Attacks: Role of Inconsistent Macroeconomic
Policies and Real Exchange Rate Overvaluation, Banco Central de Chile Documento de
Trabajo Nº 379.

Referencias

Tweet [1] BERG, Andrew, BORENSZTEIN, Eduardo; PATTILLO, Catherine (2004) Assessing Early
Warning Systems: How Have They Worked in Practice?, IMF Working Paper WP/04/52.
[2] BERG, Andrew; PATTILLO, Catherine (1998) Are currency crises predictable? A test, IMF
Working Paper WP/98/154.
[3] EDISON Hali J. (2000) Do Indicators of Financial Crises Work? An Evaluation of an Early
Warning System, International Finance Discussion Paper No. 675, Board of Governors of
the Federal Reserve System.
[4] FLOOD, Robert P.; MARION, Nancy (1998) Perspectives on the Recent Currency Crises
Literature, NBER Working Paper No. 6380, National Bureau of Economic Research.
[5] International Monetary Fund (2009) International Financial Statistics, CD-ROM, Setiembre.
[6] KAMINSKY, Graciela L.; LIZONDO, Saul, REINHART, Carmen (1998) Leading Indicators
of Currency Crises, IMF Staff Papers, Vol. 45, pp. 1-48.
[7] PISTELLI, Alfredo (2006) Speculative Currency Attacks: Role of Inconsistent Macroeconomic
Policies and Real Exchange Rate Overvaluation, Banco Central de Chile Documento de
Trabajo Nº 379.

CONCLUSIONES

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Las variables macro económicas globales, tales como la tasa de interés de referencia de Estados Unidos y variables domésticas como el crédito interno medido como porcentaje del PBI, la desviación del tipo de cambio real y la tasa de interés real doméstica, en un modelo en la tradición del enfoque de señales muestran una mayor importancia relativa y un buen nivel de ajuste para estimar la probabilidad de crisis financieras en mercados emergentes. 

El modelo de predicción de crisis planteado ha mostrado entonces, resultados mixtos; no obstante su aplicación constituye un elemento valioso, ya que este tipo de modelos permite tener elementos prospectivos de análisis de riesgo de crisis en el corto plazo. Las variables económicas utilizadas, permiten sin embargo tener una aproximación al efecto que pueden tener cambios en el estado de los mercados financieros en la probabilidad de crisis financieras, aunque la aplicación se ha visto limitada por la disponibilidad de datos. 

La aplicación futura de este tipo de modelación se puede potenciar por la disponibilidad de nuevas series de tiempo, principalmente variables financieras como las curvas de rendimiento, indicadores más detallados del mercado financiero, o variables de la dinámica política nacional, pueden contribuir en la aplicación de esta metodología en otros mercados emergentes.

RESULTADOS DEL MODELO - X

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Varios comentarios se pueden ofrecer a la luz de estos resultados, por ejemplo, en general, los valores de los percentiles estimados son muy parecidos a los resultados de KLR (1996), Berg y Pattillo (1998) y Edison (2000), pero una diferencia importante es el valor de los ratios ruido-señal, esto han mejorado considerablemente con respecto a los trabajos anteriores, sin embargo esto no se traduce en una mejora del porcentaje de crisis detectadas para la última crisis financiera global del 2008, esto es un indicativo de que el poder predictivo del modelo puede no ser lo suficientemente alto para detectar nuevas crisis, tema al que llegaremos en el siguiente acápite. 

Asimismo el orden relativo según el ajuste del ratio ruido-señal varia respeto a los trabajos anteriores, el indicador de las tasas de interés de referencia en Estados Unidos es la que muestra un mejor nivel de ajuste relativo (variable no considerada en el trabajo original de KLR e incorporada en el estudio de Edison); también las tasas de interés domésticas muestran un buen nivel de ajuste, aunque la disponibilidad de data es una de las más bajas en el estudio; el ratio de crédito domestico sobre PBI mantiene su importancia relativa entre ambos estudios; el indicador para la desviación del tipo de cambio cae al cuarto lugar, mientras en los estudios anteriores era la primera o segunda variable de importancia, también puede notarse que las variable financieras ocupan la mayoría de los primeros lugares en cuanto a la efectividad para predecir las crisis, entre las variables de predicción estudiadas. 

Cabe comentar que el poder predictivo de la variable ratio de tasas de interés activas sobre pasivas es nulo, ya que la probabilidad no condicional es superior a la probabilidad condicional de que se produzca una crisis, si bien el ratio ruido-señal es menor a uno, la significancia estadística general de la variable es cero, por lo que se puede descartar su inclusión en el modelo.

RESULTADOS DEL MODELO - IX

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Para el periodo en estudio, la tabla muestra en la primera columna el número de crisis para los que existe información disponible, así por ejemplo, el indicador para el cual existe menor información es el índice bursátil con información disponible sólo para 77 crisis, en tanto que la mayoría de indicadores está disponible para la totalidad de crisis identificadas. En la segunda columna se puede observar la región crítica, en términos del percentil de la distribución de frecuencia de la variable de interés, por ejemplo, para el caso de la tasa de interés de Estados Unidos el percentil que define la región crítica es el 90, en tanto que el percentil para el indicador de la tasa de crecimiento es el 10, esto es la cola inferior de la distribución. En la tercera columna se muestra el ratio ruido-señal para el percentil obtenido, cabe resaltar que la búsqueda se realizó entre el percentil 10 y 20 para el caso de percentiles bajos y entre 80 y 90 para el caso de los percentiles altos. 

Como vemos en la tercera columna, el ratio ruido-señal varía ampliamente entre las variables estudiadas, siendo el ratio de mejor performance el de la tasa de interés de Estados Unidos, seguida de cerca de la tasa de interés doméstica y el ratio de crédito doméstico/PBI, la mayoría de los indicadores muestra un ratio ruido-señal bastante bajo respecto a estudios anteriores (esto se puede deber a la mayor disponibilidad de datos) asimismo, todos los indicadores propuestos muestran un ratio menor a uno, por lo que no pueden descartarse según este indicador de ajuste, la inclusión en el modelo de la información proporcionada por estos. Otro aspecto a observar es el porcentaje de crisis para el cual se emite al menos una señal de alarma, este valor también varía ampliamente entre las variables elegidas, así el indicador que muestra un menor porcentaje es el ratio de tasas activas sobre pasiva del país, con solo 42%, en tanto la tasa de interés de Estados Unidos solo detecta el 62% de las crisis y la producción industrial solo un 64%. Finalmente la última columna muestra la probabilidad que se dé una crisis dado que se emite una señal de alerta, descontando la probabilidad no condicional de que se produzca una crisis, con los datos disponibles esta probabilidad es de 27.91%.

RESULTADOS DEL MODELO - VIII

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Para las crisis identificadas se procedió a calcular el número de ocurrencias en las que el valor del indicador sobrepasaba o caía por debajo de un umbral determinado realizando una simulación grid tanto en el segmento superior de los percentiles, como en el inferior dependiendo de la naturaleza del indicador, esto corresponde a la estimación del valor de las celdas A y C de la Tabla Nº 1. 

En el caso de que las crisis tengan periodos superpuestos, se procedió a separar cada crisis y tratar a cada una como un evento singular. Según la metodología del enfoque de señales se debe evaluar los resultados de cada indicador a través de varios parámetros; primero, el ratio ruido señal, y en segundo lugar a través del porcentaje de crisis en la cual el indicador emitió al menos una señal de crisis, asimismo por el porcentaje de crisis detectadas, entre otros aspectos. Los resultados de nuestro modelo se muestran en la tabla Nº 4.