Vol.9-N°2, Junio - Diciembre 2021
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Influencia de la tasa de interes sobre la inversión extrajera directa,
durante el periodo 1990-2016: un análisis de cointegración a nivel
global
Influence of the interest rate on foreign direct investment, during the period
1990-2016: a global cointegration analysis
Dina Sarango1
1Carrera de Economía, Universidad Nacional de
Loja, Loja, Ecuador
Correspondencia
Dina Sarango, Carrera de Economía, Universidad
Nacional de Loja, Loja, Ecuador
Email: dina.sarango@unl.edu.ec
Agradecimientos
Club de Investigación de Economía (CIE)
Fecha de recepción
Junio 2021
Fecha de aceptación
Diciembre 2021
Dirección
Bloque 100. Ciudad Universitaria Guillermo
Falconí. Código Postal: 110150, Loja, Ecuador
RESUMEN
La presente investigación tiene como objetivo, examinar la incidencia de la tasa de interés
en la Inversión Extranjera Directa (IED) a nivel global, específicamente para 71 países du-
rante el periodo 1990-2016. Para cumplir con el objetivo antes señalado, fue necesario la
utilización de datos de panel, mismos que fueron compilados la base de datos World Deve-
lopment Indicators (WDI) del Banco Mundial (2018). Además, se ha desarrollado un modelo
econométrico, para lo cual, en primera instancia, se aplicó la prueba de cointegración de
Pedroni (1999) y Westerlund (2007) para encontrar el equilibrio a largo y corto plazo res-
pectivamente; seguidamente, se estimó la fuerza del vector de cointegración para países
individuales a través del modelo de Mínimos Cuadrados Ordinarios (DOLS), para grupos
de países que utilizan un modelo de Panel Dinámico con Mínimos Cuadrados (PDOLS). Los
resultados, indican la existencia de un equilibrio a corto y largo plazo para ciertos países y
por grupos de países. La fuerza del vector de cointegración es fuerte, aunque en algunos
países la relación es negativa. Finalmente, respecto se encontró una relación significati-
va unidireccional (de las tasas de interes a la IED) solamemte para los paises de nivel de
ingresos bajos.
Palabras clave: Inversión Extranjera Directa; Tasas de Interés; Datos de Panel.
Códigos JEL: E62. E43. C01.C33
ABSTRACT
The objective of this research is to examine the incidence of the interest rate on Foreign Di-
rect Investment (FDI) at a global level, specifically for 71 countries during the period 1990-
2016. To meet the aforementioned objective, it was necessary to use panel data, which
were compiled from the World Development Indicators (WDI) database of the World Bank
(2018). In addition, an econometric model has been developed, for which, in the first ins-
tance, the cointegration test of Pedroni (1999) and Westerlund (2007) was applied to find
the long- and short-term equilibrium, respectively; Next, the strength of the cointegration
vector was estimated for individual countries through the Ordinary Least Squares (DOLS)
model, and for groups of countries using a Panel Dynamic Least Squares (PDOLS) model.
The results, they indicate the existence of a balance in the short and long term for certain
countries and by groups of countries. The strength of the cointegration vector is strong,
although in some countries the relationship is negative. Finally, a significant unidirectional
relationship (from interest rates to FDI) was found only for low-income countries.
Keywords: Foreign direct investment; Interest rates; panel data.
JEL codes: E62. E43. C01.C33
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Sarango D.
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1|INTRODUCCIÓN
La IED ha sido y sigue siendo un indicador relevante a lo largo
de la historia, misma que básicamente trata de medir la colocación
de capitales por largos periodos de tiempo en diferentes partes del
mundo, con el propósito de crear, innovar, mejorar empresas de to-
dos los sectores productivos y llegar a internacionalizarse. Por tanto,
ya que la IED coloca capitales, se ha considerado a la tasa de interés
como un factor que incide en los canales del crédito, sin embargo,
esto se evidencia cuando la tasa de interés de un país es baja. Adicio-
nalmente, cabe destacar que la IED es una variable que está relacio-
nada íntimamente con el desempeño económico, orden financiero
y riego país según lo menciona Llamas (2016).
En el año 2016 a nivel global, el flujo de la IED descendió un
2 % situándose en 1.75 billones de dólares. Sin embargo, en los paí-
ses en desarrollo la concentración de IED se redujo en 14% en base
a la Conferencia de las Naciones Unidas sobre Comercio y Desarro-
llo (UNCTAD,2017). Con estas premisas, se considera un problema
que la inversión a nivel mundial este afectándose negativamente,
porque trae repercusiones en otros países.
Asimismo, en base a cifras indicadas por la Comisión Econó-
mica Para América Latina y el Caribe y Naciones Unidas (CEPAL-
NACIONES UNIDAS, 2015) los flujos de IED de América Latina y el
Caribe, descendieron un 14%; situándose en 142.000 millones de
dólares, debido a la recesión económica, la debilidad de los precios
de los productos básicos y las presiones sobre las exportaciones.
Además, los flujos hacia los países menos adelantados disminuyeron
en un 13 %, situándose en 38.000 millones de dólares. Por otro la-
do, para la UNCTAD (2017) las proyecciones de mayor crecimiento
económico, los volúmenes comerciales y los precios de los produc-
tos básicos normalmente apuntan a un aumento potencial de la IED
mundial para años posteriores. Sin embargo, los elevados riesgos
geopolíticos y la incertidumbre política podrían tener un impacto
negativo.
En este sentido, para capturar este problema se utiliza el mé-
todo de Koyck donde argumenta que cuando el valor real aumenta,
menor es la influencia de Xtsobre Yt. En este contexto, el objetivo
fundamental de este trabajo es examinar el efecto de las tasas de
interés en IED en 71 países. Este trabajo de investigación responde
a la pregunta: ¿Cuál es el efecto de tasas de interés en la IED? La
principal contribución de este trabajo es la clasificación de los paí-
ses en base al método atlas que se asigna a los diferentes países
de acuerdo a un rango específico de niveles de ingresos, adicional a
ello análisis econométrico de la cointegracion de Pedroni (1999) pa-
ra el largo plazo) y Corrección de error de Westerlund (2007) para el
corto plazo, respecto a la relación tasa de interés e IED, empleando
metodología de datos de panel para 71 países, permitiendo evaluar
políticas económicas a nivel global.
Respecto a los resultados encontrados, se puede verificar la
existencia de equilibrio a largo plazo, y existe equilibrio a corto pla-
zo solo a nivel global, en Países de Ingresos Extremadamente Altos
(PIEA); Países de Ingresos Medios Bajos (PIMB); Países de Ingresos
Bajos (PIB). En cuanto la fuerza del vector de cointegración indivi-
dual y para cada grupo de países, se puede decir que en la mayoría
de los países la fuerza del vector de cointegración es fuerte, aun-
que en algunos países la relación es negativa. Finalmente, respecto
a los resultados de la aplicación de causalidad de Granger, lo más re-
presentativo es que existe significativa unidireccional que va desde
las tasas de interes hacia la IED, sin embargo, solamemte para los
PIB. Para terminar, es importante mencionar que la investigación
se estructura en tres partes adicionales a la introducción: la segun-
da sección, proporciona una síntesis de la revisión de la literatura
previa relacionados con la trayectoria de la IED; la tercera sección,
describe los datos y plantea el modelo econométrico; en la cuarta
sección discusión de los resultados encontrados con la evidencia
empírica, finalmente la quinta sección, muestra la conclusión y las
posibles implicaciones de política.
2|REVISIÓN DE LITERATURA PRE-
VIA
En el marco de la teoría económica, existe una amplia literatura
sobre el efecto que tiene la tasa de interés tanto en la IED e inver-
sión nacional, consumo crecimiento, gasto gubernamental, desarro-
llo económico entre otras variables macroeconómicas que engloba
la tasa de interés ya que esto juega un papel fundamental y el costo
de intermediación financiera. Entonces, respecto al tema del presen-
te estudio, también hace alusión a trabajos empíricos que reflejan
la relación de la IED, sin embargo, algunos examinan la IED con el
crecimiento, inversión nacional e industrial como McGrattan (2012)
quien menciona la transición de la IED, donde manifiesta que las
ganancias de bienestar previstos conducen a la disminución tempo-
ral de la inversión interna y el empleo, dicho de otro modo que las
ganancias eventuales en el crecimiento pueden ser enormes. Por
otro lado, Cumbicus, y Ponce (2019) relacionan la IED y el riesgo
país, mencionado que existe una relación a largo plazo en econo-
mías sudamericanas como Ecuador, Colombia y Perú, y señalan que
se debería reducir el aparato burocrático de los países que dificulta
el ingreso a nuevos inversionistas, mantener un nivel de crecimien-
to sostenido, incrementar las reservas internacionales de cada país
y mejorar el nivel de apertura comercial.
Por su parte, Li, Wan, y Wang (2018) examinan el efecto con-
junto de las importaciones y la entrada de IED, estiman un modelo
econométrico donde aplicaron la variable explicativa la tasa de inte-
rés para la importación; encuentran que la mayor competencia de
importaciones reduce significativamente, es decir, el efecto negati-
vo de las importaciones sobre la inversión se deben a una disminu-
ción de los flujos de efectivo inducida por la competencia. Por otro
lado Sánchez-Martín, De Arce, y Escribano (2014) destacan que la
apertura comercial, el mantenimiento de bajos niveles de deuda a
corto plazo, tienen una influencia positiva en los flujos del IED. Ade-
más, Agurto, Castro, y Cartuche (2018) mencionan la IED y el cre-
cimiento económico, sostienen que se lograrían mejores niveles de
crecimiento económico al mejorar los acuerdos comerciales entre
empresas locales e internacionales, siendo el objetivo aprovechar al
máximo los beneficios económicos generados por la IED.
Seguidamente, se pueden recalcar que existe una amplia lite-
ratura sobre la IED y la que bosqueja la tasa de interés, haciendo én-
fasis al trabajo elaborado por Ucal (2014), sobre la IED y el pobreza,
indica que no existe relación estadísticamente significativa entre la
IED y la pobreza y es obvio que la IED reduce la pobreza en los paí-
ses en desarrollo. En otro estudio, Jumbo, y López (2018) realizaron
un estudio relacionando la IED con el desempleo en los países de
la Comunidad Andina de Naciones donde señalan que se debe prio-
rizar la atracción de capitales extranjeros brindando primeramente
estabilidad política, un escenario macroeconómico favorable, redu-
cir procesos burocráticos, eliminar barreras de infraestructura para
las inversiones, ofrecer concesiones de impuestos.
Por su parte Al-Abri y Baghestani (2015) analizan la IED y la
volatilidad del tipo de cambio real en donde 8 países se dividió en
dos grupos, utilizando datos de panel y sus resultados indican que
para el grupo uno, mayores niveles de IED reduce la volatilidad del
tipo de cambio real, sin embargo, en el segundo grupo aumenta. En
esta misma línea Ogun, Egwaikhide, y Ogunleye (2012) indican que
existe una relación significativa, es decir, la tasa de interés real in-
cide mucho en la IED. Por otro lado, en un estudio perfilado por
Ashby y Ramos ( 2013) se enfoca en la IED y la respuesta de la
industria con el crimen organizado en México. Los resultados ma-
nifiestan que el crimen organizado desalienta la IED en los servicios
financieros, el comercio y la agricultura, pero no a los sectores de
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petróleo y minería. En esta misma línea, según Ledyaeva, Karhunen,
y Kosonen (2013) aluden que los inversores extranjeros de países
menos corruptos y democráticos tienden a invertir menos en regio-
nes corruptas y democráticas, porque no brindan la seguridad de
que sus capitales vana generar ganancias esperadas. También, Mc-
Cloud, Delgado, y Holmes (2018) analizan la IED en el tamaño de
los gobiernos, donde mencionan que los flujos del IED no afectan
al consumo del gobierno. Con respecto al ambiente político sobre
la IED, se menciona a Wisniewski y Pathan (2014) quienes indican
que los inversores extranjeros directos se apartan de países con un
gasto público excesivo, sobre todo cuando este gasto se dirige hacia
los militares.
Según Chan, Hou, Li, y Mountain (2014) mencionan queel cre-
cimiento del PIB directamente influye en la IED, mientras que el cre-
cimiento en la infraestructura local y la inversión local proporcionan
influencia indirecta. En este mismo contexto, Makiela y Ouattara
(2018) revelan que la IED afecta el crecimiento a través de entra-
das de acumulación, pero no el canal de crecimiento total de la pro-
ductividad de los factores. Por su parte, Gui-Diby (2014) analizan el
impacto de la IED en el crecimiento económico en África, utilizando
datos de panel y el método de sistemas generalizados de momentos
propuesto por Blundell y Bond (1998) y indicando que las entradas
de IED impactaron significativamente al crecimiento económico re-
gional y también sostiene que pese a que es bajo nivel de recursos
humanos, esto no limitó el impacto de la IED.
En otro escenario, Desbordes y Wei (2017) analizan los efectos
del desarrollo financiero sobre la IED y como resultado indican que
el desarrollo financiero tienen una gran influencia positiva en el ver-
de campo, ampliación y fusiones y adquisiciones IED, aumentando
directamente el acceso a las finanzas externas y promover indirecta-
mente la actividad de fabricación. En este mismo sentido, Armijos, y
Lozano (2021) estudiaron los efectos de la IED y el desarrollo finan-
ciero manifestando existencia de equilibrio a corto y largo plazo uti-
lizando las mismas técnicas econométricas que el presente trabajo,
y constatan que los países con mayores ingresos deben incrementar
sus IED y el desarrollo financiero. Además, los trabajos de Gui-Diby
y Renard (2015) destacan los flujos de la IED y la industrialización,
utilizan datos de panel de 49 países en el periodo 1980-2009. Los
resultados encontrados muestran que la IED no tuvo un impacto sig-
nificativo en la industrialización de estos países, mientras que otras
variables, como: el tamaño del mercado, el sector financiero, y el
comercio internacional eran importantes. En este mismo contexto
Zhang (2014) concluye que la IED aumenta con los ingresos de IED
durante el período, y los cambios en la IED afecta a los cambios en
el rendimiento industrial. En esta misma vertiente Hasan, Rahaman,
Alamgir, y Akimoto (2017) aluden que la industria es una oportuni-
dad para IED mientras las tasa del país sean bajas. Finalmente, como
conclusión a la teoría citada anteriormente, es importante mencio-
nar que los gobiernos de los distintos países deberían tomar como
medida prioritaria crear politicas que incrementan la IED con una
tasa de intereses bajas, ya que por medio del cual se estarà apor-
tando al crecimiento económico del país al atraer nuevos y mejores
inversores a colocar sus capitales en los países de interés.
3|DATOS Y METODOLOGÍA
3.1 |Datos
Para alcanzar el objetivo planteado y examinar la relación entre
la IED y la tasa de interés, aplicando datos en panel para 71 países
durante el periodo 1971-2014, es indispensable la recopilación de
datos. Entonces, la base de datos utilizada para el presente traba-
jo es obtenida del World Development Indicators (WDI) del Banco
mundial (2018). La variable dependiente es la IED y la variable inde-
pendiente es la tasa de interés. Con la finalidad de eliminar el efecto
de composición del modelo, se utiliza variables medidas en tasas. La
Tabla 1, resume las variables del modelo econométrico.
Tabla 2. Relación entre las emisiones de CO2, las inversiones y el desarrollo financiero
Variable Descripción Unidad de medida
Variable dependiente
-IED Inversión Extrajera Directa ( % of GDP)
Variable Independiente
-TI Tasa de interés real ( % )
La importancia de la tasa de interés difiere según los países y
el nivel de desarrollo. Por tal motivo, se clasificaron en seis grupos
según su ingreso per cápita: Países de Ingresos Extremadamente
Altos (PIEA), cuyo ingreso es mayor a $50.000; los Países de Ingre-
sos Alto (PIA), cuyo ingreso esta entre $20.000-$49.999; los Países
de Ingresos Medio Alto (PIMA), cuyo ingreso oscila entre $10.000
- $19.999; los Países de Ingresos Medios Bajos (PIMB) se encuen-
tra entre $5.000-$9.999; Países de Ingresos Bajos (PIB) va desde
$1.006 - $4.999 y finalmente los Países de Ingresos Extremadamen-
te Bajos es menor a $1.005.
En este sentido, la Figura 1 resume las dispersiones para todos
los países a nivel global y por grupos de países, según su nivel de
ingresos.
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Figura 1. Dispersión de las variables
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Tabla 2. Estadísticos descriptivos de las variables
Variable Media Desviación Estandar Mínimo Máximo Observaciones
IED
General 4,56 8,50 -82,89 161,82 N = 1917
Entre 4,67 0,16 23,94 n = 71
Dentro 7,12 -101,70 142,49 T = 27
TI
General 7,44 9,37 -45,95 78,27 N = 1917
Entre 4,84 -2,57 25,11 n = 71
Dentro 8,04 -58,06 73,40 T = 27
La Tabla 2, indica las principales estadísticas descriptivas de los
datos utilizados para 71 países en el periodo de 1990-2016, de la
IED y la Tasa de Interés real (TI) como se puede observar que a nivel
global. La media de la IED es 4,56; mientras tanto, la TI es de 7,44;
respecto a la desviación estándar entre IED es de aproximadamente
8,50 lo que representa que es mayor a la variación dentro de la cual
es aproximadamente 7,12. En lo que respecta a la TI, la variación
general es de 9,37 y la variación dentro es aproximadamente 8,04.
Para rescatar los estadísticos descriptivos, autores como: Escobar,
Ferrando, y Rubtsov (2018); Ma, Yi, y Guan (2018) mencionan que
la variación presenta entre los países según el avanza el crecimiento
económico, independientemente de los otros indicadores.
3.2 |Metodología
El presente trabajo de investigación, procura analizar la impor-
tancia de las tasas de interés sobre la IED, utilizando datos de panel
con el propósito de verificar la relación de corto y largo plazo en-
tre las variables de estudio, para el cual se parte de la hipótesis de
Koyck, donde menciona que el valor real aumenta, menor es la in-
fluencia de Xtsobre Yt(Sánchez y Lago, 2015). De acuerdo a la
hipótesis de plantea la ecuación (1) presentada a continuación:
Yt=β0+β1X∗
t+u(1)
DondeYtes la demanda de dinero; el subíndice “t” indica el tiempo;
Xttasa de interés esperado; normal o de largo plazo; µtermino de
error; en este caso, los datos son anuales. Tomando como referen-
cia la ecuación (1). Se establece el modelo de datos de panel de la
siguiente manera en las ecuaciones (2) y (3):
I E Di t =(α0+β0) + β0T Ii t +Ei t (2)
Yi t =δ1+α1Yi(t−1)−β1X1(t−1)+Õ
i=1
y i αi j Y1t−1+Õ
i=1
xi αi j Xi t −1+µi t
(3)
La ecuación (2) muestra la variable dependiente que es la IED deno-
tada como Yi t y la variable independiente tasas de interés como Xi t
en si la ecuación nos permite observar los efectos de esta relación
en la ecuación (4):
I E Dt=α0+λI E Dt−1+α1t+
ρ
Õ
i=2
+βjI E Dt−i−1+Et(4)
La ecuación (4) indica cómo se va a aplicar el test de raíz unitaria,
es decir para determinar que en estimaciones futuras no existe pro-
blema alguno, donde Ytes la variable para verificar la existencia de
raíz unitaria α0es el intercepto, α1es el efecto tendencia , t es el
tiempo y finalmente Etes la corrección de error, adicional ello tam-
bién se aplicó el test de Hausman para los datos aplicados con el
fin de verificar si son efectos fijos o efectos aleatorios, por lo tanto,
se utilizó las regresiones Mínimos Cuadrados Generalizados (GLS) o
conocido como regresiones iniciales.
I E Di t =α1+
n−1
Õ
j=1
βi j T Ii t +
n−1
Õ
j=1
βi j I E Di t −j+πiectt−1+Ei t (5)
La ecuación (5) representa la variable dependiente de un país i en el
tiempo t . Donde el parámetro t, αirepresentan (N) observaciones
y los parámetros β,πson parámetros asociados, el ect es la correc-
ción de error obtenido en el vector de integración y por último el
Ei t representa el termino de error aleatorio. Además, el equilibrio a
corto plazo se determina mediante la prueba de Westerlund (2007)
a partir de la ecuación (6) como se plantea a continuación:
I E Di,t=δidt+αiYi,t−1−βiT Ii,t−1+
π
Õ
j=1
αi j I E Di t −j+
π
Õ
j=−qi
γi j T Ii t −j+Ei t
(6)
Donde t= 1...Tei= 1...Nes decir los períodos de tiem-
po y en los países. La expresión dtes el componente determinis-
ta. Confiamos en la suposición de que el vector Xi t es el aleatorio
independiente de Ei t , por lo que se supone que estos errores son
independientes a través de i. Con la presencia de la hipótesis nula
insinúa que no hay cointegración a corto plazo. La prueba de cointe-
gración de Pedroni (1999) es utilizada generalmente para verificar
la relación entre la inversión extranjera directa y las tasas de inte-
rés en diferentes niveles de desarrollo de países, así como en los
trabajos de Sayari, Sari, y Hammoudeh (2018); Pegkas (2015). En
consecuencia, en la próxima etapa estimamos la fuerza del vector
de cointegración utilizando el enfoque de Pedroni (2001). La ecua-
ción (7) nos permite saber la fuerza del vector de equilibrio entre las
dos variables de interés. dicho de otro modo, la fuerza de la relación
entre las dos variables en cada país se estimó utilizando un Modelo
Dinámico de Mínimos Cuadrados Ordinarios (DOLS) y para grupos
de países a través de una Dinámica Ordinaria del Modelo de Panel
de Mínimos Cuadrados (PDOLS). La siguiente ecuación plantea la
relación entre las dos variables:
I E Di,t=αi+δiT Ii,t+
p
Õ
j=−p
γi,t∆T Ii,t−j+Ui,t(7)
Donde Yi,trepresenta la inversión extranjera directa i= 1..,71 paí-
ses t= 1,2t, es el tiempo P es el número de retrasos que se efectué
en la regresión mínimos cuadrados ordinarios. Finalmente, usamos
la prueba formalizada por Dumitrescu y Hurlin (2012) para determi-
nar la existencia y la dirección de causalidad entre las dos variables
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usando la siguiente expresión:
I E Di,t=αi+
k
Õ
k=1
γt γi,t−k+
k
Õ
k=1
βiT Ii,t−k+Ui,t(8)
En la ecuación (8), suponemos que βi=β1
i, y que el término αise fija
en la dimensión de tiempo. El parámetro autorregresivo γt y el co-
eficiente de regresión y β i varían entre las secciones transversales.
La hipótesis nula a plantea que no hay relación causal para ninguna
de las secciones transversales del panel.
4|DISCUSIÓN DE RESULTADOS
La Tabla 3 muestra los resultados del modelo planteado entre
la IED, y la TI; para ello primeramente se realizó la Prueba de Haus-
man, la cual nos permitió verificar si los modelos de panel son de
efecto aleatorio o efecto fijos. En consecuencia, se evidencia que
son de efectos fijos, por lo tanto, fue necesario de aplicar efectos
aleatorios. También se implanto la Prueba de Wooldridge, para de-
terminar si hay auto correlación y heterocedasticidad aplicando a
nivel general, para solucionar este error se estimó las regresiones
de línea base. De los resultados obtenidos reflejados en la tabla 3,
podemos mencionar que los coeficientes son estadísticamente sig-
nificativos, en los PIEA y en PIMB en un 0,01. Es decir, que la TI
tiene un efecto positivo en la IED; y no significativo para todos los
niveles de países restantes. Para ratificar estos resultados de la pre-
sente investigación tenemos resultados similares con estudios de:
Llamas (2016); Addepalli, Pagalday, Salonitis, y Roy (2018).
Tabla 3. Resultados de las regresiones de línea base de GLS
GLOBAL PIEA PIA PIMA PIMB PIB PIEB
TI 0,07∗∗∗ −0,28∗∗ -0,04 0,02 0,27∗∗ 0,02 0,13
(3,75) (2,78) (-0,67) (0,45) (3,19) (1,33) (1,78)
Constante 4,04∗∗∗ 3,51∗∗∗ 4,35∗∗ 5,32∗∗∗ 4,95∗3,91∗∗∗ 3,97
(7,03) (4,87) (2,65) (3,35) (2,15) (6,47) (1,42)
Prueba de Hausman 0,97 0,24 0,55 0,33 0,75 0,91 0,71
Prueba Serial 0,00 0,98 0,01 0,01 0,00 0,00 0,02
Efectos fijos (tiempo) Si No No Si Si Si No
Observaciones 1917 162 243 216 270 729 297
Nota: t estadísticos en paréntesis *p <0,05; **p <0,01; ***p <0,001.
La Tabla 4 indica los resultados de la segunda etapa, las pruebas se es-
timaron sin efectos de tiempo en este test se informa los resultados
de: LLC; UB; IPS; ADF (Fisher); PP (Phillips y Perrón). Como podemos
observar los resultados de las pruebas de raíz unitaria para todos los
países a nivel global y por grupos de países agrupados por el nivel de
ingreso per cápita.
Tabla 4. Raíces unitarias
GRUPOS VARIBALES LL UB IPS ADF PP
WD
GLOBAL IED −33,06∗−5,53∗−39,54∗−16,86∗−44,25∗
TI −38,67∗−5,94∗∗ −45,30∗−18,93∗∗ −50,22∗∗
PIEA IED −3,92∗−5,66∗−11,01∗−4,59∗−13,96∗
TI −9,66∗−2,34∗∗ −10,66∗−4,35∗∗ −12,56∗∗
PIA IED −13,31∗−7,98∗−14,95∗−5,30∗−14,91∗
TI −15,50∗−3,32∗∗ −16,03∗−5,66∗∗ −15,44∗∗
PIMA IED −8,72∗−3,23∗−11,24∗−4,33∗−12,63∗
TI −10,86∗−3,10∗∗ −14,50∗−5,92∗∗ −18,67∗∗
PIMB IED −14,34∗−5,52∗−15,70∗−7,10∗−18,67∗
TI −11,73∗−2,41∗∗ −15,94∗−7,40∗∗ −17,92∗∗
PIB IED −1,85∗−26,86∗−24,77∗−10,89∗−27,97∗
TI −2,16∗−29,07∗∗ −25,15∗−12,16∗∗ −27,97∗∗
PIEB IED − − 8,75∗−4,28∗−12,21∗−7,13∗−16,23∗
TI −17,15∗−5,32∗∗ −19,61∗−8,59∗∗ −44,25∗∗
Nota: *significa 1 % .
La Tabla 5 muestra los resultados de cointegracion de Pedroni (999),
es decir, las estadísticas de panel t y panel ADF. La prueba de cointe-
gración de Pedroni (1999) muestra que existe una relación de equi-
librio a nivel global y para los distintos países de niveles de desarro-
llo. Las estadísticas de los dos paneles son estadísticamente signifi-
cativas. Estos resultados son similares a los trabajos encontrados de
Kathuria, Ray, y Bhangaonkar (2015), y Agosin (1999).
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Tabla 5. Resultados del test de cointegracion de Pedroni
ESTADÍSTICAS DE PRUEBA GLOBAL PIEA PIA PIMA PIMB PIB PIEB
Estadístico t de panel −5,87∗∗∗ −20,61∗∗∗ −16,14∗∗ −13,92∗∗ 27,21∗∗∗ −32,42∗∗∗ −23,68∗∗∗
Estadístico ADF panel −32,12∗∗∗ −10,81∗∗∗ −12,86∗∗∗ −12,51∗∗ −17,73∗∗ −17,9∗∗ −7,06∗∗
Nota: **significa 1 %, ***significa 1 % .
La Tabla 6 muestra los resultados del modelo de corrección de error
de los datos del panel propuesto por Westerlund (2007). La prueba
de cointegración verifica la ausencia o presencia de determinación
de cointegración a corto plazo. Como lo habíamos mencionado an-
teriormente no posee el problema de la raíz unitaria. Por ende, fue
necesario estimar la prueba de cointegración de Westerlund (2007),
y como podemos observar son resultados a nivel global y para todos
los grupos de países, encontramos que existe un equilibrio a corto
plazo de las variables, y se puede destacar que se cumple con lo pro-
puesto por Westerlund (2007) debido a que tiene una significancia de
0,1 % a nivel global, países con PIEA, PIMB y PIB; y los restos del nivel
de países no presenta un nivel de significancia relevante. El resulta-
do encontrado es consistente con estudios de: Landa Díaz y Arriaga
Navarrete (2017); FitzGerald (1998), y Agosin, (1999).
Tabla 5. Resultados del test de cointegracion de Pedroni
Estadísticos Valor Valor Z Valor P
Global Gt -3,12 -7,96 0,00
Ga -16,15 -5,39 0,00
Pt -29,17 -13,24 0,00
Pa -20,60 -16,43 0,00
PIEA Gt -3,75 -4,25 0,00
Ga -25,39 -4,97 0,00
Pt -9,29 -5,61 0,00
Pa -24,62 -6,43 0,00
PIA Gt -2,66 -1,11 0,14
Ga -11,39 0,23 0,00
Pt -9,29 -5,61 0,00
Pa -24,62 -6,43 0,00
PIMA Gt -2,86 -1,78 0,04
Ga -12,28 -0,16 0,44
Pt -7,92 -2,26 0,01
Pa -14,47 -2,61 0,00
PIMB Gt -3,07 -2,81 0,00
Ga -15,18 -1,56 0,06
Pt -10,67 -4,64 0,00
Pa -18,36 -4,98 0,00
PIB Gt -3,32 -6,21 0,00
Ga -17,47 -4,35 0,00
Pt -16,39 -6,30 0,00
Pa -16,44 -6,51 0,00
PIEB Gt -2,88 -2,16 0,02
Ga -15,46 -1,78 0,04
Pt -12,58 -6,50 0,00
Pa -25,30 -9,07 0,00
La Tabla 7 indica los resultados encontrados en la estimación
de mínimos cuadrados ordinarios, para cada país individualmente, es
decir, la fuerza del vector de cointegración. Como se puede observar
primero, reportamos los estimadores de DOLS con efecto de tiempo
fijo y segundo sin efecto de tiempo. Los PIEA como: Canadá, Finlan-
dia y Japón presentan fuerza de cointegracion entre la IED y TI; en
cuanto a Australia y Suecia presentan una elasticidad negativa en-
tre las variables. Haciendo referencia a los PIB, siendo el grupo que
cuenta con mayor número de integrantes, en su mayoría presenta una
relación de elasticidad negativa, pero con una relación de equilibrio
fuerte entre la IED y TU. Los resultados encontrados son similares
a los trabajos encontrados de Délèze y Korkeamäki (2018), Mkaouar,
Prigent, y Abid (2017) donde mencionan que los PUEA presentan ma-
yor fuerza de cointegracion con relación a la inversión.
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Tabla 7. Resultados del modelo DOLS para países individuales
PIMB PIB PIEB
País Est.C/D Est. S/D País Est.C/D Est. S/D País Est.C/D Est. S/D
Australia -0,44 -1,41 Francia -0,25 -2,31 Anti. y Barbu 3,26 -1,31
Canadá 1,12 2,06 Alemania -0,73 -1,86 Bahamas -0,56 -0,73
Finlandia -2,78 -2,77 Islandia 2,04 3,93 Baharí 0,44 -0,84
Japón 1,63 -2,97 Italia 0,24 -0,72 Egipto -1,07 -0,71
Suecia -0,52 -1,12 Kuwait 0,79 -0,71 Grecia -1,23 0,99
Esta. Uni. -0,33 1,29 Macao -1,15 0,99 Kitts y Nervis -2,91 -1,14
Singapur 0,76 -1,14 Trinidad y Tobago 3,44 3,03
España -1,23 3,03 Venezuela -0,46 -0,34
Reino Uni. 2,24 -0,34
Tabla 7. Continuación de los resultados del modelo DOLS para países individuales
PIMB PIB PIEB
País Est.C/D Est. S/D País Est.C/D Est. S/D País Est.C/D Est. S/D
Chile -0,92 1,50 Algeria 0,89 0,32 Bangladesh 3,42 0,93
Costa Rica 1,65 -2,33 Belice 0,32 0,76 Rep. África 1,68 -0,87
Guin. Ecuatorial 2,39 2,44 Bután -0,72 -0,16 Chad 1,27 1,28
Gabón 1,23 1,96 Bolivia 0,79 1,41 Gambia -0,48 0,31
Granada -0,05 -2,66 Botswana 0,61 1,71 India -0,38 -1,22
Malasia 0,61 -2,00 Burundi -0,98 -0,38 Kenia 0,79 0,32
Mauricio -0,95 -2,11 Cameron -0,36 0,62 Lesoto -0,51 1,46
Seychelles 0,74 0,82 China -1,62 -3,31 Liberia 0,85 -0,19
Sud África 0,13 3,37 Rep.Con. -1,52 -2,24 Malawi 1,79 0,15
Sta. lucia 0,65 -1,18 Domínica 0,52 0,55 Nepal 0,06 0,06
El Sal-
vador
0,18 2,87 Uganda 1,70 0,14
Huyana -1,33 -2,31
Honduras 3,96 1,89
Indonesia 3,85 2,66
Jamaica -2,09 -2,25
Jordán -1,34 -1,63
Marroco -0,85 -2,17
Nigeria -2,22 -1,83
Nueva
Guinea
1,52 1,24
Perú -2,26 -0,31
Filipinas -0,77 0,6
Sierra
Leone
-2,36 -2,84
Vicent
y Gra-
na.
-2,57 -2,27
Suazilandia -1,89 -3,98
Tailandia -0,62 0,43
Vanuatu 1,06 -0,86
Zambia -3,20 3,27
La Tabla 8 indaga los resultados encontrados para cada grupo de
países, en donde se estimó un modelo con y sin Dummy. Y se puede
observar que, en todos los grupos de países, los vectores son esta-
dísticamente significativas, pero es más relevante en los PIEA y una
relación negativa con tiempo ficticio. En los PIEA, indica que se en-
cuentran en una relación equilibrada entre la IED y TI. Los resultados
sin tiempo ficticio destacan que la fuerza del vector de cointegración
es más fuerte cuando aumenta el nivel de desarrollo del país, así mis-
mo los resultados encontrados concuerdan con los trabajos de Saraç
y Karagöz(2016); Bleaney Saxena y Yin(2018) donde aluden que la
IED directa presentan una relación equilibrada en el tipo de cambio.
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Tabla 8. Resultados del modelo PDOLS en grupos de países
Grupos con tiempo de Dummy sin tiempo de Dummy
Beta t-stat Beta t-stat
GLOBAL -0,00** -0,06 -0,21** -2,43
PIEA -0,38** -0,53 -0,81** -2,01
PIA 0,26** 0,90 -0,45** -0,64
PIMA 0,19** 0,32 -0,46** -0,36
PIMB 0,43** 1,73 -0,07** -0,06
PIB -0,27** -2,51 -0,14** -2,83
PIEB 0,25** 1,70 0,24** 0,72
Nota: Significativo en el 5 %
La Tabla 9 enseña los resultados de la prueba de causalidad del tipo
Granger en donde se puede evidenciar que se hizo dos relaciones,
primero dIED →TI indicando que en todos los niveles de desarrollo
de los países no existe causalidad. Segundo dIED←TI podemos de-
cir que si existe causalidad para los PIB. Los resultados de la prueba
de causalidad revelan que, en los PIB, la TI incide en la IED, es decir,
existe relación causal entre las variables de interés. Estos resultados
son consistentes en los trabajos de Andries
,, Căpraru, Ihnatov, y Tiwa-
ri (2017), mientras tanto Hnatkovska, Lahiri, y Vegh (2013) dicen que
existe causalidad para los PIMB en temas de tipo de cambio y tasa
de interés.
Tabla 9. Resultados de causalidad tipo Granger
Dirección Causal Grupos países W-bar Z-bar Valor P
DIET - TI
Global 1,18 1,12 0,65
PIEA 0,63 -0,63 0,49
PIA 1,33 0,70 0,68
PIMA 1,83 1,65 0,22
PIMB 1,61 1,36 0,34
PIB 1,05 0,19 0,89
PIEB 0,85 -0,34 0.63
TI - DIED
Global 1,52 3,13 3.13
PIEA 0,51 -0,84 0.39
PIA 2,11 2,35 0.07
PIMA 1,56 1,12 0.44
PIMB 0,94 -0,13 0.76
PIB 1,97 3,56 0.01
PIEB 1,02 0,05 0.87
Nota: Significativo en el 5 %
5|CONCLUSIONES
Esta investigación estudió la relación entre la inversión extran-
jera directa y tasas de interés durante el periodo 1990-2016, aplica-
da para 71 países. Se llevó a cabo, mediante los modelos de datos
de panel y utilizando diversas técnicas econométricas. Primero, los
resultados del modelo GLS muestran que, a nivel global y los PIA, PI-
MA, PIMB son significativos y para el resto de nivel de desarrollo no
ocurre lo mismo. En cuanto a la prueba de cointegración de Pedro-
ni (1999) verificamos la existencia de equilibrio a largo plazo entre
las dos variables. Adicionalmente, con el test de Westerlund (2007)
se verificó la existencia equilibrio a corto plazo solo a nivel global, y
para PIEA, PIMB, PIB. Por otro lado, para determinar la fuerza del
vector de cointegración para cada país individualmente y para cada
grupo de países, se estimó el modelo DOLS y PDOLS con y sin efec-
tos de tiempo, respectivamente. De forma general, se puede decir
que en los PIEA como: Canadá, Finlandia y Japón presentan fuerza
de cointegración entre las variables de estudio, se puede decir que
en la mayoría de los países la fuerza del vector de cointegración es
fuerte, aunque en algunos países la relación es negativa. Finalmen-
te, se presenta los resultados de causalidad de tipo Granger, dónde
se encontró que hay una relación muy significativa unidireccional de
las TI hacia la IED, solamemte para los PIB y en constraposición para
el resto de paises no se encontro un resultado relevante. En base a
los resultados encontrados, la posible implicación de política es plan-
tear, aplicar las tasas de interés más bajas posibles para motivar a la
IED y además, permitir mitigar las restricciones de liquidez, tratando
de transformarse en un mecanismo de vital importancia para evitar
serios problemas de inestabilidad en los precios, coincidiendo con la
mención de Creedy y Gemmell (2017) quien promulga que las tasas
bajas de interés promueve la inversión. Como bien lo sabemos que la
tasa de interés es importante para poder invertir en términos nacio-
nales e internacionales, y dependiendo de ello promueve la IED y a la
vez manifestaría efectos positivos en el crecimiento y desarrollo de
un país.
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