i

FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES

Carrera de Negocios Internacionales

INFLUENCIA DE LOS FACTORES ECONÓMICOS E

INSTITUCIONALES EN LA INVERSIÓN

EXTRANJERA DIRECTA EN EL PERÚ EN EL

PERÍODO 1995 – 2015

Tesis para optar el Título Profesional de Licenciado en Negocios

Internacionales

JUAN AMADO VILCHEZ QUISPE

Asesora:

Dra. Patricia Mercedes Rodríguez Román

Lima – Perú

2017

ii

Dedicatoria

Con cariño esta tesis a toda mi familia. A mi amada

esposa Alcira por su dedicación y apoyo

incondicional que me brinda en todo momento, por

el ánimo que me da día a día para alcanzar mis

nuevas metas en estos tiempos difíciles; a mis

adoradas hijas Katherine y Jennifer, ellas me alegran

la vida y son mi motivación constante; a mis padres

por acompañarme con sus oraciones; a Dios

Todopoderoso por mantenerme con salud, por

haberme dado la fuerza necesaria para continuar y

lograr mis objetivos, gracias por su amor

incondicional.

iii

Agradecimiento

A todos mis profesores de la Universidad San Ignacio

de Loyola por enseñarme a valorar los conocimientos

y a superarme cada día, a los profesores Patricia

Rodríguez Román y Óscar Méndez Saavedra por las

asesorías y tiempo dedicado a la revisión de la Tesis y

a la orientación en los aspectos metodológicos y

estadísticos de la investigación.

A la Universidad San Ignacio de Loyola por haberme

dado la oportunidad de implementar mi grado

académico, para poder realizar este trabajo de

investigación.

iv

Índice

Páginas

Dedicatoria ii

Agradecimiento iii

Índice iv

Lista de tablas viii

Lista de figuras ix

Introducción xiii

I. Planteamiento del Problema 15

1.1 Antecedentes 16

1.1.1 Revisión de la literatura 16

1.1.2 Relaciones causales entre las variables 20

1.1.2.1 Relación causal entre la inflación y la inversión extranjera directa 20

1.1.2.2 Relación causal entre el PBI per cápita y la inversión extranjera directa 20

1.1.2.3 Relación causal entre el Tipo de cambio y la inversión extranjera directa 21

1.1.2.4 Relación causal entre el Riego país y la inversión extranjera directa 21

1.1.2.5 Relación causal entre el PBI y la inversión extranjera directa 22

1.1.3 Situación problemática 23

1.1.3.1 Situación de Latinoamérica y la inversión extranjera directa 23

1.1.3.2 Situación del Perú y la inversión extranjera directa 24

1.2 Definición del problema 27

1.3 Preguntas de investigación 28

1.3.1 Pregunta general y preguntas específicas 28

1.4 Objetivos de Investigación 29

1.4.1 Objetivo general y objetivos específicos 29

v

1.5 Justificación 30

1.5.1 Justificación Teórica 30

1.5.2 Justificación Práctica 30

1.6 Viabilidad de la investigación 30

1.6.1 Delimitación de la investigación 30

1.6.2 Limitantes de la investigación 30

II. Marco Teórico 31

2.1 Factores Económicos e Institucionales 32

2.1.1 Definición 32

2.1.2 Dimensiones 33

2.1.2.1 Producto Bruto Interno 33

2.1.2.2 Tipo de cambio 35

2.1.2.3 Inflación 37

2.1.2.4 Producto Bruto Interno per cápita 39

2.1.2.5 Riesgo país 40

2.2 Inversión extranjera directa 43

2.2.1 Definición de Inversión extranjera directa 44

2.2.2 Investigaciones y modelos referentes a la inversión extranjera directa 47

2.2.3 Ventajas y desventajas de la Inversión Extranjera Directa 56

2.3 Factores económicos e Institucionales y la Inversión extranjera directa 57

2.3.1 Investigaciones y Modelos empleados 58

2.4 Modelo de investigación 65

2.4.1 Aplicación de la econometría en el modelo de investigación 67

2.5 Hipótesis preliminares de la investigación 70

2.6 Matriz de consistencia 71

vi

III. Metodología 72

3.1 Tipo de investigación 73

3.2 Diseño de investigación 74

3.2.1 Proceso de Muestreo 75

3.2.2 Definición de la población 75

3.2.3 Tamaño de la muestra 75

3.2.4 Recolección de datos 75

3.2.5 Matriz de operacionalización de variables 78

3.2.6 Diseño del instrumento 79

IV. Resultados 87

4.1 Plan de Análisis de datos 88

4.2 Presentación de los resultados de la investigación 89

4.2.1 Correlación entre variables independientes empleando la correlación de Pearson

90

4.2.2 Análisis de regresión: cálculo del factor de inflación de la varianza 91

4.2.3 Análisis del Factor de inflación de la varianza para detectar multicolinealidad 93

4.2.4 Análisis de Correlación del modelo con prueba de hipótesis 95

4.2.5 Análisis de Regresión del modelo con prueba de hipótesis 97

4.2.6 Validación del modelo con la prueba de Heterocedasticidad mediante el test de

Levene’s, con prueba de hipótesis 100

4.2.7 Prueba de Normalidad Anderson – Darling de los residuos del Modelo 102

4.2.8 Tablas del análisis de varianza y significancia de las variables del Modelo 104

4.2.9 Prueba de hipótesis de la investigación 105

V. Conclusiones 110

VI. Recomendaciones 115

vii

VII. Bibliografía 119

Anexos 127

Apéndice A: Data empleada 128

Apéndice B: Gráficas de las variables 129

Apéndice C: Resultado de las regresiones con EViews 132

Apéndice D: Validación del Instrumento 133

viii

Lista de tablas

Tabla 1. Información de la base datos estadística de los factores económicos e

institucionales y de la inversión extranjera directa 86

Tabla 2. Valores de correlación entre las variables de los factores económicos e

institucionales y la inversión extranjera directa 91

Tabla 3. Valores del factor de inflación de la varianza (VIF) de las variables de las

variables independientes 92

Tabla 4. Valores del factor de inflación de la varianza (VIF) de las variables

independientes o explicativas, sin considerar al producto bruto interno per

cápita 93

Tabla 5. Análisis de correlación del modelo 96

Tabla 6. Valores del Análisis de regresión del modelo 98

Tabla 7. Valores de la tabla del análisis de variancia del modelo (ANOVA) 104

Tabla 8. Valores del test de regresión para prueba de hipótesis de la investigación 105

Tabla 9. Información de la base datos estadística de las variables independientes y

dependientes 128

Tabla 10. Información de la estadística descriptiva de las variables 129

Tabla 11. Resultado del análisis de Regresión del modelo con software EViews 132

ix

Lista de figuras

Figura 1. Evolución del Producto Bruto Interno en el Perú durante los años

1995-2015 (expresado en variación %). Datos tomados del PBI en el

Perú años 1995 al 2015 del Banco Central de Reserva del Perú. 34

Figura 2. Evolución del Producto Bruto Interno en el Perú durante los años

1995-2015 (expresado en millones de dólares). Datos tomados del

PBI en el Perú años 1995 al 2015 del Banco Mundial y del Banco

Central de Reserva del Perú (BCRP). 35

Figura 3. Evolución del tipo de cambio en el Perú durante los años 1995-2015

(expresado en UMN por US $). Datos tomados del tipo de cambio

en el Perú en el periodo del 1995 al 2015 del Banco Mundial y del

Banco Central de Reserva del Perú (BCRP). 37

Figura 4. Evolución de la Inflación en el Perú durante los años 1995-2015

(expresado en %). Datos tomados de la evolución de la inflación en

el Perú en el periodo del 1995 al 2015 del Banco Mundial. 38

Figura 5. Evolución del Producto Bruto Interno per cápita en el Perú durante

los años 1995-2015 (expresado en dólares). Datos tomados del PBI

per cápita en el Perú años 1995 al 2015 del Banco Mundial. 40

Figura 6. Evolución del Riesgo País en el Perú durante los años 1995-2015

(expresado en puntos básicos). Datos tomados del riesgo país en el

Perú en el periodo del 1995 al 2015 del Banco Central de Reserva

del Perú (BCRP). 42

x

Figura 7. Evolución de la inversión extranjera directa (IED) en el Perú

durante los años 1990-2015 (expresado en millones de dólares).

Datos tomados de la IED en el Perú en el periodo del 1995 al 2015

del Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) y del Banco

Mundial. 47

Figura 8. Ecuación de la investigación de Żmuda (2012) basados en el

paradigma ecléctico de John Dunning. 51

Figura 9. Ecuación de la investigación de Vallejo y Aguilar (2004) empleando

el modelo de gravedad. 54

Figura 10. Ecuación del modelo econométrico y la técnica de Regresión Lineal

Múltiple de Malki (2014). 59

Figura 11. Ecuación del modelo econométrico con estimación Mínimos

cuadrados ordinarios de Treviño y Mixon (2004). 61

Figura 12. Ecuación del modelo econométrico con datos de panel de efectos

fijos de la investigación de Herranz et al. (2009). 62

Figura 13. Ecuación del modelo econométrico con métodos de datos de panel

de Amal et al. (2010). 63

Figura 14. Ecuación del modelo econométrico dinámico de Llamas y Rigoberto

(2016). 64

Figura 15. Ecuación de la estimación tipo Koyck de Llamas y Rigoberto (2016). 64

Figura 16. Modelo representativo de la investigación. 66

Figura 17. Ecuación del modelo econométrico con técnica de regresión lineal

múltiple 68

xi

Figura 18. Ecuación del modelo econométrico con aplicación de logaritmos

naturales en las variables. 69

Figura 19. Proceso resumido de la recolección de datos. Adaptado de

(Hernández et al., 2014). 77

Figura 20. Ecuación del modelo econométrico sin considerar al producto bruto

interno per cápita. 94

Figura 21. Test de heterocedasticidad mediante los valores residuales versus

valores ajustados. 100

Figura 22. Gráfico representativo del test de Levene’s para la prueba de

heterocedasticidad. 102

Figura 23. Gráfico representativo de la prueba de normalidad de Anderson –

Darling. Datos tomados de los valores residuales del modelo con un

nivel de significancia del 10% 103

Figura 24. Gráfico variable inversión extranjera directa (en mll US y en Log.) 129

Figura 25. Gráfico variable Producto bruto interno (en mll US y en Log.) 130

Figura 26. Gráfico de la variable Tipo de Cambio (en UMN por US y en Log.) 130

Figura 27. Gráfico de la variable Inflación: (en Variación % y en Log.) 131

Figura 28. Gráfico de la variable Riesgo país: (en puntos básicos y en Log.) 131

xii

Resumen

La presente investigación busca determinar la influencia de los factores económicos e

institucionales en la inversión extranjera directa en el Perú en el período 1995 al 2015, en

particular considera el efecto de las variables independientes como el producto bruto

interno (en adelante PBI), inflación, tipo de cambio, producto bruto interno per cápita (en

adelante PBI per cápita) y el riesgo país sobre la variable dependiente inversión extranjera

directa (en adelante IED). Se empleó la econometría y la técnica de Regresión Lineal

Múltiple (en adelante RLM) para medir la magnitud de la asociación de las variables

independientes con la IED, técnica que permite controlar muchos otros factores que

afectan en forma simultánea a la variable dependiente y, el método más conveniente para

resolver la ecuación planteada del modelo econométrico, el de Mínimos Cuadrados

Ordinarios (en adelante MCO). En el capítulo de resultados se empleó un plan de análisis

de datos coherente con la técnica y el método empleado para ir ajustando el modelo hasta

obtener un modelo válido, sin variables fuertemente correlacionadas, con valores de

inflación de varianza que no presenten el problema de multicolinealidad y sin la presencia

de heterocedasticidad mediante el test de Levene’s, se realizó la prueba de normalidad de

Anderson Darling y el respectivo análisis de varianza del modelo; todas estas pruebas se

realizaron para obtener un modelo estadísticamente válido con lo cual las variables

económicas e institucionales utilizando el coeficiente de determinación múltiple ajustado

(R2) explicaron el 91.70% de la variable dependiente IED, por lo que los resultados

permiten afirmar que el PBI, el tipo de cambio, la inflación y el riesgo país son factores

estadísticamente significativos determinantes de la IED en el Perú en período 1995 al

2015.

Palabras clave: Perú, inversión extranjera directa (IED), producto bruto interno (PBI),

tipo de cambio, inflación, producto bruto interno per cápita (PBI per cápita), riesgo país.

xiii

Introducción

El objetivo general de la investigación es determinar la influencia de los factores

económicos e institucionales en la IED en el Perú en el período 1995 al 2015, en la cual

hubieron cambios económicos que permitieron y regularon la entrada de la IED en nuestro

país, inversiones que empezaron a partir de la década de los noventa, cuyos flujos

evidencian el incremento del PBI y su relación con su crecimiento en forma sostenida. Sin

embargo, nuestro análisis se centrará en los factores económicos e institucionales que

explican el comportamiento de las inversiones extranjeras, por lo que la pregunta general

de investigación se estableció como: ¿Cuál es la influencia de los factores económicos e

institucionales en la inversión extranjera directa en el Perú en el período 1995 al 2015?

Es importante conocer el momento en que se empezaron a suscitar cambios

positivos para país, así encontramos que desde la década de los noventa la economía

peruana emprendió importantes cambios estructurales en el ámbito de la actividad

económica como la liberalización del comercio internacional con una política de reducción

de aranceles a las importaciones, estabilización de la economía con disciplina monetaria,

inicio de un amplio programa de privatizaciones de empresas estatales y la creación de un

marco regulatorio para facilitar la entrada de la IED, con estos cambios la pobreza empezó

a disminuir, se eliminó la hiperinflación, el PBI empezó a crecer al igual que el PBI per

cápita y se logró el equilibrio fiscal (Rivera, 2011).

En cuanto a los entornos económicos e institucionales que se utilizan para explicar

el comportamiento de la IED, Mehara, Hagnejad, Dehnavi y Meybodi (2010) afirman que

un marco de política macroeconómica favorable al crecimiento económico de un país es

una necesidad, sin embargo, para lograr y mantener una tasa de crecimiento, las

xiv

autoridades tienen que entender los factores que determinan este crecimiento, así como las

políticas que lo afectan.

Además, De la Fuente-Mella, Vallina-Hernández & Pino-Pizarro (2013) sostienen

que el desarrollo económico de un país implica mejorar factores como los económicos,

sociales, ambientales, geográficos, además parte del desarrollo está relacionado con el

crecimiento de su economía, pero no siempre un mayor crecimiento implica un mayor

desarrollo, debido a que para lograr un mayor desarrollo económico se requiere mejorar las

condiciones y niveles de educación, salud, demografía, pobreza y desigualdad.

El término asociado a las inversiones extranjeras es la Globalización que según

Parodi (2011) se trata de la integración económica mundial, lo cual hace que el mundo se

comporte como si fuera un único mercado, marca el inicio de la expansión de la IED, las

empresas multinacionales (en adelante EMN) y la integración del mercado mundial de

capitales entre otros.

Cuando se trata de realizar negocios internacionales, las organizaciones deben

decidirse por uno de los modos de operaciones internacionales como la importación y

exportación, turismo y transporte, licencias y franquicias, operaciones llave en mano,

contratos de administración, inversión directa y de cartera (incluidas las empresas

conjuntas) (Daniels, Radebaugh y Sullivan, 2010).

15

I. Planteamiento del Problema

16

1.1 Antecedentes

1.1.1 Revisión de la literatura

Muchos sucesos crearon el entorno para el crecimiento dinámico de la IED y del comercio

internacional entre las cuales tenemos: en Asia las reformas económicas de la República

Popular China propugnada por Deng Xiao Ping que concluyeron con la adopción de la

política de puertas abiertas en el año 1978, reforma que puede considerarse como el evento

particular de gran alcance y largo plazo como determinante de los cambios ocurridos a

nivel mundial; los avances logrados en el marco del Acuerdo General de Aranceles y

Tarifas (GATT); la búsqueda de soluciones a la crisis de la deuda externa en

Latinoamérica en 1982 que afectó a la totalidad de las economías de los países de

Latinoamérica, generando crisis financiera y cambiarias, fugas de capitales, por lo que fue

considerada una década perdida por el crecimiento negativo en términos de producción y

del ingreso de aquellas naciones (Moreno, 2008).

Los estudios de Balasubramanyam, Salisu y Sapsford (1996), examinan dentro de

un nuevo marco de teoría del crecimiento económico, el papel que desempeña la IED en el

proceso de crecimiento de países en desarrollo caracterizados por diferentes regímenes de

política comercial, en donde el papel de las inversiones extranjeras en el proceso de

crecimiento de los países en desarrollo es tema de un intenso debate que ha proporcionado

información valiosa entre IED y crecimiento, por otro lado la relación entre las

exportaciones y el crecimiento, basada en la teoría del crecimiento endógeno ha sido

objeto de varias investigaciones como la de Greenaway y Sapsford (1994).

Para Carrasco y Hoyle (2003), la IED constituye una fuente importante de

acumulación de capital físico y de transferencia y difusión tecnológica para las economías

en vías de desarrollo, porque promueve el uso de nuevas tecnologías por parte de las

17

empresas de los países receptores de la inversión, generando incrementos en la

productividad del factor trabajo, vía entrenamiento en actividades especializadas, y la

adquisición de habilidades específicas.

Chowdhury & Mavrotas (2006) afirman que la relación que existe entre la IED y el

crecimiento económico ha motivado una extensa literatura empírica enfocándose en la

industria y desarrollo de los países, además el rol de las IED en los países receptores

sugieren que tales inversiones es una fuente importante de capital que complementa a la

inversión privada nacional y, por lo general se asocia con nuevas oportunidades de empleo,

mejoramiento en la transferencia de tecnología e impulsa el crecimiento económico de los

países anfitriones o países de acogida de estas inversiones.

Chang (2014) realiza una investigación para averiguar las características y

determinantes de la IED de China en 138 países y las estrategias de inversión de las

empresas chinas en el período 2003-2009 utilizando un modelo de gravedad, cuyo modelo

empírico basado en las características de los flujos de IED de China, incluye una variable

dependiente representada por la cantidad de IED de China y doce variables determinantes

entre las cuales están el PBI, tamaño de la población, distancia geográfica con respecto al

país anfitrión, el tipo de cambio relativo, el efecto SMP (promedio ponderado del PBI real

de los países anfitriones), el efecto SAR (efecto espacial, proximidad del país anfitrión

observado a los países anfitriones), las patentes, las exportaciones de combustibles, las

exportaciones de minerales y metales.

Por otro lado, Chen (2016) realiza un estudio sobre la base del marco OLI (ventajas

de propiedad, ubicación y de internalización específicas de una empresa) de Jhon Dunning

y la teoría de la trayectoria del desarrollo de la inversión, sobre esta base investiga los

determinantes de la IED de las empresas provinciales de China en el exterior, los

18

resultados de su investigación muestran que el desarrollo económico provincial, la

innovación, el nivel tecnológico y las exportaciones como porcentaje del PBI son

determinantes estadísticamente significativos que afectan a los flujos de IED de las

provincias de China, mientras que las entradas de IED, las importaciones como porcentaje

del PBI y el tamaño del mercado provincial no son determinantes estadísticamente

significativos que afectan a los flujos de IED de las provincias de China.

Los estudios de las IED son considerados importantes para Treviño y Mixon

(2004), sobre todo en Latinoamérica y el Caribe, debido a que estos países reciben una

parte significativa de los flujos de IED destinada a los países en desarrollo (UNCTAD,

1999), además las crisis de deuda de la región que dieron como resultado la reducción de

los flujos de IED durante la primera mitad de la década de 1980, después de lo cual estas

inversiones iniciaron un incremento constante, como consecuencia en parte de las políticas

de liberalización macroeconómicas e institucionales de los países receptores de las

inversiones extranjeras.

Existen varios estudios acerca de la IED en Latinoamérica, entre ellos se encuentra

la investigación de Galan y Gonzáles-Benito (2006) acerca de los factores determinantes

de la IED de España en Latinoamérica, basándose en el estudio y análisis de 103 empresas

multinacionales españolas que han llevado a cabo este tipo de inversiones para esta región,

para tal efecto emplean el modelo de Jhon Dunning denominado “Paradigma ecléctico”

revisada (Dunning,1988), que incluyen los factores de propiedad, internalización y

localización, cuyos resultados responden a diferentes factores de acuerdo al país estudiado

y, muestran que las IED españolas en Latinoamérica presentan algunas de las

características distintivas dentro de cada grupo de factores, siendo la afinidad cultural

19

como la más importante para la selección de este destino, además dentro de la Comunidad

Europea (CE), España es el principal inversor en Latinoamérica.

Hay hallazgos empíricos que apoyan la idea de que las IED tienden a promover el

crecimiento económico, estudios como del World Bank (2009), Harmes y Lensink (2003),

Chowdhury & Mavrotas (2006) sugieren que la IED es una fuente importante de capital,

complementa la inversión privada nacional, mejora la transferencia de tecnología y

capacidad de gestión y aumenta el crecimiento económico general de los países de acogida

(Oladipo, 2013).

Existen muchos estudios acerca de la IED, se han investigado en China donde Chen

(2016) lo realiza sobre la base del modelo conceptual de Jhon Dunning y tomando en

cuenta los factores denominados OLI adopta el modelo de regresión de panel de efectos

fijos; Treviño y Mixon (2004) realizan un estudio de los factores que afectan a las

decisiones estratégicas de la IED en siete países de Latinoamérica: Argentina, Brasil,

Chile, Colombia, México, Perú y Venezuela para la cual utiliza el Modelo econométrico

con método de estimación de MCO; los investigadores Amal et al. (2010) realizan estudios

con la intención de abordar los factores determinantes de IED en Latinoamérica para lo

cual utilizan el Modelo econométrico con métodos de datos de panel; los estudios de

Llamas y Rigoberto (2016) llegan a considerar a la IED como un componente esencial del

desarrollo económico y representa un factor determinante del desarrollo local de muchas

regiones de México para el cual utilizan el Modelo econométrico dinámico basada en

especificaciones tipo Koyck y Almon; Żmuda (2012) realiza un estudio de los

determinantes de IED de China hacia los países en desarrollo realizando su análisis bajo el

modelo de MCO encuestado; Chang (2014) realiza un estudio para investigar las

características y determinantes de la IED de China en 138 países y las estrategias de

20

inversión de las empresas chinas durante el período 2003-2009 utilizando un modelo de

gravedad aumentada con vínculos espaciales y De la Fuente-Mella et al. (2013) realizan un

estudio para identificar los factores determinantes del desarrollo económico, realizando un

análisis cuantitativo comparativo entre Chile y otros países para la cual utilizaron el

modelo econométrico con análisis factorial.

1.1.2 Relaciones causales entre las variables

1.1.2.1 Relación causal entre la inflación y la inversión extranjera directa

Treviño y Mixon (2004) realizan un estudio de los factores que afectan a las decisiones

estratégicas de IED por parte de EMN en Latinoamérica, en vista que las EMN deben de

ajustarse al entorno institucional del país de acogida, en este contexto los países en

desarrollo deben implementar políticas macroeconómicas diseñadas para reducir la

inflación, estabilizar el tipo de cambio y aumentar el PBI debido a que con una eficaz

economía de mercado, se esperaría que la inestabilidad de los precios, el empleo y la

producción sean moderados, afirman que una alta tasa de inflación genera incertidumbre

respecto al valor actual neto de una inversión a largo plazo, a la vez que es un signo de

inestabilidad económica y de incapacidad del gobierno anfitrión para mantener una política

monetaria apropiada.

1.1.2.2 Relación causal entre el PBI per cápita y la inversión extranjera directa

Los estudios de Herranz, Barraza y Legato (2009) al analizar el impacto de las IED en

Latinoamérica, la relaciona con el incremento del PBI per cápita como aproximación al

crecimiento económico y a la acumulación del capital privado per cápita en un periodo en

estudio del 1996 al 2003, afirman que el éxito de las políticas económicas, se mide a través

del crecimiento económico de los países y con respecto al crecimiento de la movilidad de

capitales como otro factor como posible impacto en el crecimiento económico.

21

1.1.2.3 Relación causal entre el Tipo de cambio y la inversión extranjera directa

Por otro lado, Ogun, Egwaikhide & Ogunleye (2012) al realizar un análisis acerca de la

tasa de cambio real y la IED en África subsahariana, determinan que la región es el último

destino de la IED a nivel global, siendo un posible determinante la tasa de cambio real,

observan que en varios estudios empíricos se han examinado los mecanismos a través de

los cuales el nivel de tipo de cambio afecta a los flujos de IED, siendo la conclusión

general de los referidos estudios que la devaluación en la moneda del país receptor

estimula las entradas de IED y, a la inversa, una apreciación de la moneda conduce a una

reducción del flujo de IED; la explicación radica en que la devaluación en la moneda de un

país que recibe IED conduce a una reducción de los costes de producción locales en

términos de divisas, lo que eleva los beneficios de los inversores extranjeros orientados a

la exportación, por lo que a estos mayores retornos atraen las entradas de IED, por otro

lado existe el efecto de la riqueza de los inversionistas extranjeros en relación con los

inversionistas domésticos, este efecto se eleva luego de una devaluación porque los

insumos de producción son más baratos para el inversor extranjero cuyo capital está en

moneda extranjera y obviamente alienta la adquisición de bienes.

1.1.2.4 Relación causal entre el Riego país y la inversión extranjera directa

Para Dans (2012), el riesgo país en la IED está relacionada con los eventos que pueden

producir pérdidas como consecuencia de incumplimientos de contratos, daños de los

activos o cese de actividades de una IED, comenta que los riesgos a los que se enfrenta una

empresa a la hora de abordar un proyecto de IED se puede subdividir en dos aspectos: los

que surgen como resultado de su propia gestión en un determinado país, estos son los

riesgos comerciales que dependen del grado de eficiencia en la dirección del proyecto y

aquellos que surgen de la esfera política y macroeconómica de ese país, los cuales están

22

considerados en la categoría de riesgo país, es decir las características y circunstancias

económicas, políticas y sociales del país anfitrión de estas inversiones son factores que

pueden provocar pérdidas económicas a los inversionistas extranjeros.

1.1.2.5 Relación causal entre el PBI y la inversión extranjera directa

Por su parte Oladipo (2013), realiza una investigación acerca de la relación entre la IED y

el crecimiento económico de las economías en desarrollo abiertas de Latinoamérica,

explora el crecimiento económico de 16 países de esta región cuyo nexo deriva en el

período en que muchos de estos países introdujeron reformas económicas y financieras,

estudiaron las tendencias de crecimiento de los flujos de IED a Latinoamérica y el Caribe

durante 1980 al 2010; de esta manera la región de Latinoamérica está consolidando su

recuperación de la crisis económica mundial con tasas de crecimiento más altas de lo

esperado al 2010, mientras que el crecimiento económico de los países del Caribe siguió

siendo muy débil; finalmente los investigadores sostuvieron que la tasa de crecimiento

proporciona un entorno más propicio para las oportunidades de alta rentabilidad, atrayendo

así a las IED; como aspecto metodológico emplearon la econometría para estudiar la

dirección de la causalidad entre las dos variables: la tasa de crecimiento del PBI real y la

relación entre las entradas de IED y PBI de los 16 países en estudio.

Como resultado de la integración de los mercados de capitales internacionales, las

IED han crecido con fuerza desde el año 1990 a tasas muy superiores a las del comercio

mundial debido a los enormes flujos mundiales de IED para los países en desarrollo,

siendo la relación entre estas inversiones y el crecimiento económico objeto de debate

intenso por los comentaristas económicos, agencias multilaterales y líderes políticos

debido a los hallazgos empíricos que apoyan la idea que la IED tiende a promover el

crecimiento económico (Oladipo, 2013).

23

1.1.3 Situación problemática

1.1.3.1 Situación de Latinoamérica y la inversión extranjera directa

La crisis de la deuda externa en Latinoamérica vivida en los años ochenta tuvo como

antecedente inmediato el efecto financiero de la derrota de Argentina en la guerra de las

Malvinas en 1981, pero fue en el año 1982 cuando México que era el mayor exportador de

petróleo de la región en esa época, declaró la moratoria en el cumplimiento de sus

obligaciones contraídas a título de deuda externa, este fenómeno se trasladó al resto de las

economías latinoamericanas, que posteriormente debieron renegociar sus acreencias y

pagos con los bancos comerciales y las instituciones multilaterales de crédito, de tal

manera que cuando se generalizó la crisis, los gobiernos de Latinoamérica se vieron ante

un escenario incierto como el de menor crecimiento, fuga de capitales, desvío de las

inversiones hacia otras regiones, fracasos en los procesos de integración económica

regional y subregional como el Pacto Andino, Asociación Latinoamericana de Integración

(ALADI), que finalmente terminaron por incidir negativamente en el surgimiento de

empresas latinoamericanas capaces de competir en mejores condiciones por sus mercados,

estas series de factores crearon las condiciones para que los países de Latinoamérica se

adhieran al Consenso de Washington que promulgaba la liberalización del comercio y de

las finanzas el cual incluía la apertura de las IED (Moreno, 2008).

Amal, Tomio y Raboch (2010) consideran que los mercados en desarrollo de

Latinoamérica han ganado importancia a partir de la década del noventa, no solo en el

comercio internacional, sino como importante región de acogida de flujos de IED, con esta

finalidad abordan los factores determinantes de IED en Latinoamérica, flujos que se han

incrementado significativamente gracias a las reformas, la estabilidad macroeconómica y

el potencial de crecimiento de los negocios de los países receptores de IED.

24

La investigación de la IED es muy importante según Shatz & Venables (2000),

teniendo en cuenta el marco de tiempo establecido y su desarrollo en el mundo, debido a

que en la década de los 90, los gobiernos de los países en desarrollo han visto que la IED

en los países desarrollados han tenido un gran beneficio para estas naciones, por lo cual

han considerado a estas inversiones como parte de su estrategia de desarrollo pues se ha

demostrado que ha elevado su nivel de vida y ha reducido la pobreza, pero pocos países en

vías de desarrollo han podido recibir grandes cantidades de estas inversiones, así entre

1993 y 1997 solo 10 países en vías de desarrollo recibieron dos tercios de la IED dirigida a

todos los países en desarrollo.

La importancia de la IED radica según Oladipo (2013) en la relación que tiene con

el desarrollo económico, de Amal et al. (2010) por la importancia de los mercados en

desarrollo de Latinoamérica y por el impacto positivo de las economías de éstos países.

Según Suanes & Roca-Sagalés (2015), la importancia de la afluencia de la IED

dirigida a las economías en desarrollo durante las últimas dos décadas, ha generado una

considerable cantidad de trabajos los cuales intentan explicar su impacto sobre el

crecimiento económico de un país y sus determinantes, existe abundante literatura para

este tipo de estudio, pero solo para casos de países industrializados, para los países en

desarrollo o economías relativamente pequeñas es poca o escasa los estudios de este tipo.

1.1.3.2 Situación del Perú y la inversión extranjera directa

Para comprender el contexto histórico del Perú desde antes de la entrada de las IED hasta

la actualidad, investigadores como Rivera (2011) determinaron que la historia reciente del

Perú muestra tres periodos diferenciados con resultados económicos y sociales

marcadamente diferentes, iniciando con un primer período de crecimiento liberal

excluyente (1951 – 1970), un segundo período intervencionista de contracción económica

25

y social severa (1971 – 1990) y un tercer período de crecimiento económico liberal

paulatinamente inclusivo (1991 – 2010), los cuales se describen a continuación:

El primer período de crecimiento liberal excluyente se desarrolló con políticas

macroeconómicas sanas y políticas estructurales liberales con la primacía del sector

privado en la actividad económica y con plena libertad de acción en todos los mercados de

la economía, el crecimiento estaba concentrado en los sectores extractivos sin beneficio

para las grandes mayorías de la población, el Perú todavía mantuvo la influencia de las

instituciones coloniales que persistió con fuerza en este periodo, el PBI creció un 5.5%

promedio anual y el PBI per cápita un 3% promedio anual, crecimiento que no alcanzó a la

mayoría de la población, por lo que el carácter excluyente de este primer período generó

inestabilidad social y política que derivó en un cambio radical del modelo económico,

haciendo retroceder 30 años el PBI per cápita (Rivera, 2011).

Durante el segundo período intervencionista de contracción económica y social

severa, los cambios políticos y económicos fueron muchos y profundos, se iniciaron

cuando el General Juan Velasco Alvarado asumiera la Presidencia del Perú en el año 1968

efectuando cambios radicales en el modelo económico tales como la reforma agraria sin

apoyo técnico que empeoró la productividad agrícola; implementó una política de

sustitución de importaciones extrema; dictó las leyes de estabilidad laboral y la

nacionalización de grandes empresas de servicio público, financieros, seguros, industrias

extractivas; en este período la inflación sube por primera vez en la historia por encima del

20% hasta el 23.5% en 1975, el PBI promedio fue de 1.45%, el PBI per cápita empieza a

descender siendo su valor negativo de 1.3% anual promedio, en mayo de 1980 empieza el

terrorismo de sendero luminoso interrumpiendo la actividad económica y de seguridad de

la nación; en el año 1985 asumió la Presidencia del Perú en su primer periodo Alan García

26

Pérez, período que estuvo marcada por políticas monetarias y fiscales descontroladas, así

en 1989 el PBI fue decreciente con un 12% negativo, en el año 1990 se produjo la mayor

inflación de la historia del país del orden del 7481%, cuya consecuencia fue el incremento

de la pobreza de 43% en 1987 al 58% en 1990, en este año 1990 la economía del país

había retrocedido 30 años en términos del PBI per cápita debido a que el PBI per cápita de

1990 era igual al PBI per cápita del año 1960 (Rivera, 2011).

Terminando este segundo periodo a inicios del año 1990, el Perú comenzó a abrir

sus puertas al capital foráneo, algo más tarde que otros países de la región, debido a que las

políticas económicas hasta ese momento estaban plagadas de regímenes populistas, estaba

en crisis debido al pago de la deuda externa, existía inestabilidad política y económica y no

habían inversiones extranjeras (Treviño y Mixon, 2004).

El tercer periodo de crecimiento económico liberal con inclusión paulatina se inicia

a partir del año 1991, se caracteriza por la disminución de la pobreza, eliminación de la

hiperinflación que llegó a 73% en 1992 y menos del 10% en 1997, estabilización de la

economía con disciplina monetaria y la transición del déficit fiscal que era de 11% del PBI

en 1989 a equilibrio fiscal en 1997, liberalización del comercio internacional con una

política de reducción de aranceles a las importaciones, época marcada con un amplio

programa de privatizaciones de empresas estatales en constante déficit como las empresas

de servicios públicos, liquidación de los bancos estatales de fomento, se privatizan las

empresas de telecomunicaciones y se crea un marco regulatorio que facilita la entrada de

las IED, en consecuencia la pobreza baja de 58% en 1990 a 37% en el 2008, el PBI creció

en 4.8% promedio anual, el PBI per cápita del orden de 3.7% promedio anual siendo el

más alto en los últimos 60 años (Rivera, 2011).

27

De acuerdo a las cifras de los factores macroeconómicos del Perú en este tercer

periodo de crecimiento económico liberal, la investigación de las IED en nuestro país es

importante porque una de las variables como la inflación se reduce drásticamente de

7481% en 1990 a 3.5% en el año 2015 con disciplina monetaria y equilibrio fiscal, además

otra variable como el PBI a partir del año 1991 inicia un crecimiento sostenido, salvo unas

caídas de 0.54% en 1992 y 0.39% en 1998, en el 2015 tuvo un crecimiento del orden del

3.26% (Rivera, 2011).

Todos estos elementos enviaron señales claras de que el Perú quería llegar a ser un

miembro del mercado global y, al igual que otros países de la región, la privatización de

empresas en el país llevó a un aumento de los flujos de las IED (Treviño y Mixon, 2004).

1.2 Definición del problema

Teniendo en cuenta las investigaciones realizadas en el tema de las IED y dada su

importancia como fuente de capital, de transferencia y difusión tecnológica, de

complemento de la inversión privada nacional y como factor de crecimiento económico en

los países de acogida, sería relevante la identificación de los factores económicos e

institucionales que atraen tales inversiones por su influencia favorable en la economía de

nuestro país.

28

1.3 Preguntas de investigación

1.3.1 Pregunta general y preguntas específicas

Pregunta General:

¿Cuál es la influencia de los factores económicos e institucionales en la inversión

extranjera directa en el Perú en el período 1995 - 2015?

Preguntas específicas:

Pregunta específica 1

¿Cuál es la influencia del producto bruto interno en la inversión extranjera directa en el

Perú en el período 1995 - 2015?

Pregunta específica 2

¿Cuál es la influencia del tipo de cambio en la inversión extranjera directa en el Perú en el

período 1995 - 2015?

Pregunta específica 3

¿Cuál es la influencia de la inflación en la inversión extranjera directa en el Perú en el

período 1995 - 2015?

Pregunta específica 4

¿Cuál es la influencia del producto bruto interno per cápita en la inversión extranjera

directa en el Perú en el período 1995 - 2015?

Pregunta específica 5

¿Cuál es la influencia del riesgo país en la inversión extranjera directa en el Perú en el

período 1995 - 2015?

29

1.4 Objetivos de Investigación

1.4.1 Objetivo general y objetivos específicos

Objetivo general:

Determinar la influencia de los factores económicos e institucionales en la inversión

extranjera directa en el Perú en el período 1995 - 2015.

Objetivos específicos:

Objetivo específico 1

Determinar la influencia del producto bruto interno en la inversión extranjera directa en el

Perú en el período 1995 - 2015.

Objetivo específico 2

Determinar la influencia del tipo de cambio en la inversión extranjera directa en el Perú en

el período 1995 - 2015.

Objetivo específico 3

Determinar la influencia de la inflación en la inversión extranjera directa en el Perú en el

período 1995 – 2015.

Objetivo específico 4

Determinar la influencia del producto bruto interno per cápita en la inversión extranjera

directa en el Perú en el período 1995 – 2015.

Objetivo específico 5

Determinar la influencia del riesgo país en la inversión extranjera directa en el Perú en el

período 1995 – 2015.

30

1.5 Justificación

1.5.1 Justificación Teórica

La presente investigación se sustenta y se justifica en el interés que podrían tener los

académicos, los economistas para profundizar este tema y las variables involucradas, los

investigadores de las inversiones extranjeras que podrían profundizar con respecto a las

variables que toman en cuenta estas inversiones y, a la comunidad académica en general en

los temas referentes a la economía relacionada a las IED, podrían hacer uso de los

resultados de la presente tesis para elaborar sus clases, para complementarlos y como

soporte en la explicación de la teoría, y a los futuros investigadores.

1.5.2 Justificación Práctica

Cualquier empresa que quiera invertir en el Perú podría requerir de los estudios expuestos,

que hace énfasis a un análisis de las principales variables que permita orientar la decisión

de inversión.

1.6 Viabilidad de la investigación

1.6.1 Delimitación de la investigación

La delimitación de la investigación se circunscribe al Perú.

La actualidad de la información al año 2015.

El período de tiempo de la información: años 1995 al 2015.

1.6.2 Limitantes de la investigación

Respecto a la naturaleza o contenido de los datos, éstas son anuales, no encontrándose

datos con una frecuencia trimestral que era lo deseable para la investigación.

31

II. Marco Teórico

32

2.1 Factores Económicos e Institucionales

2.1.1 Definición

Es importante la revisión de términos referentes a la economía, para entender el contexto

de la investigación que trata en parte sobre factores económicos que afectan a las IED.

La microeconomía es la rama de la teoría económica que se ocupa de la conducta de

unidades económicas individuales, que son los consumidores, trabajadores,

inversores, propietarios de tierra, empresas y cualquier individuo o entidad que

desempeñe algún papel en el funcionamiento de la economía; en cambio la

macroeconomía es la rama de la teoría económica se ocupa de las cantidades

económicas agregadas, como el nivel, tasa de crecimiento de la producción nacional,

los tipos de interés, el desempleo y la inflación, pero en los últimos años la frontera

entre la microeconomía y la macroeconomía se ha difuminado, porque la

macroeconomía implica también el análisis de los mercados como por ejemplo de los

mercados agregados de bienes y servicios, de trabajo y de bonos de las sociedades

anónimas, es decir para comprender como funcionan los mercados agregados se

tienen que comprender primero la conducta de las empresas, consumidores,

trabajadores, inversores que los integran, entonces existe un interés creciente de los

macroeconomistas por los fundamentos microeconómicos de los fenómenos

económicos agregados, por lo que una gran parte de la macroeconomía es en realidad

una extensión del análisis microeconómico. (Pindyck y Rubinfeld, 2009, p.3).

Según Şipoş-Gug y Badulescu (2015), en el estudio acerca de los factores

macroeconómicos del emprendimiento en la Unión Europea, consideran que varios

factores influyen en la actividad empresarial, habiendo seleccionado algunos de los más

invocados en la literatura como el PBI, la inflación, el desempleo, las tasas de préstamo, y

33

la dificultad de iniciar un negocio, variables que el espíritu empresarial ha relacionado

tradicionalmente con varios factores económicos como el crecimiento económico, la

inflación, el desempleo y la tasa de interés, los resultados arrojaron que el PBI está

positivamente relacionado con la actividad empresarial, la tasa de interés de los préstamos

está relacionada negativamente y el desempleo no puede estar significativamente

relacionada con la actividad empresarial.

Es indispensable el estudio de las variables económicas debido a que los países en

desarrollo para competir por las entradas de las IED, deben implementar políticas

macroeconómicas diseñadas para reducir la inflación, estabilizar el tipo de cambio,

aumentar el PBI del país anfitrión, disminuir el indicador riesgo país, una alta tasa de

inflación es un signo de inestabilidad económica interna y de la incapacidad de un

gobierno anfitrión para mantener la política monetaria conveniente (Treviño & Mixon,

2004).

2.1.2 Dimensiones

2.1.2.1 Producto Bruto Interno

Según el Glosario de términos económicos del BCRP (2016), este término se refiere al

“valor total de la producción corriente de bienes y servicios finales dentro de un país

durante un periodo de tiempo determinado. Incluye por lo tanto la producción generada

por los nacionales y los extranjeros residentes en el país”.

Cuando se evidencia el buen o mal manejo económico de un país en un periodo de

tiempo determinado, se observa el nivel de renta que generan todos sus participantes, es

decir el PBI, este indicador macroeconómico mide la renta total de todos los miembros de

la economía y el gasto total de la producción de bienes y servicios del país en evaluación,

34

y en una economía en conjunto la renta tiene que ser igual al gasto (Dornbusch, Fischer y

Startz, 2009).

Respecto a la evolución de la tasa de crecimiento del PBI en el Perú (variación %)

en el periodo 1995-2015 el crecimiento promedio fue del orden del 4.70%, el año 1998 fue

decreciente con una variación % del orden del -0.40% y el de mayor crecimiento fue el

2008 con una variación % de +9% (ver figura 1).

Figura 1. Evolución del Producto Bruto Interno en el Perú durante los años 1995-2015 (expresado

en variación %). Datos tomados del PBI en el Perú años 1995 al 2015 del Banco Central de

Reserva del Perú. Recuperado de http://www.bcrp.gob.pe/estadisticas/cuadros-anuales-

historicos.html

Respecto a la evolución de la tasa de crecimiento del PBI en el Perú (en millones

de dólares) en el periodo 1995-2015, su valor promedio anual ha sido del orden de 103,137

millones de dólares y, el máximo valor se registró el año 2014 con 202,855 millones de

dólares (ver figura 2).

35

Figura 2. Evolución del Producto Bruto Interno en el Perú durante los años 1995-2015 (expresado

en millones de dólares). Datos tomados del PBI en el Perú años 1995 al 2015 del Banco Mundial y

del Banco Central de Reserva del Perú (BCRP). Recuperado de

http://datos.bancomundial.org/indicador/NY.GDP.MKTP.CD?locations=PE

La evolución del PBI ha tenido un crecimiento constante desde el año 1985 hasta

alcanzar su valor máximo el año 2014 con 202,855 millones de dólares, en el año 2015 el

PBI decreció en 5.31 % con respecto al año anterior (ver figura 2).

2.1.2.2 Tipo de cambio

Según el Glosario de términos económicos del BCRP (2016), el tipo de cambio es parte de

la política monetaria de esta institución y se refiere al “tipo de cambio que se establece y

mantiene inalterado por decisión de política económica. Para mantener dicha tasa, la

autoridad debe tener una cantidad suficiente de divisas para venderlas cada vez que existan

excesos de demanda en el mercado y contar con instrumentos de política monetaria para

absorber los excesos de oferta”.

Respecto al tipo de cambio, Wong (2015) realiza una investigación de una empresa

exportadora cuya cobertura de decisiones depende del riesgo del tipo de cambio, la

compañía puede negociar contratos de futuros de divisas imparciales con fines de

cobertura, pero tiene que tomar decisiones bajo la incertidumbre del tipo de cambio o

36

incertidumbre cambiaria, con este criterio el objetivo de su investigación es la de examinar

la solidez de los teoremas de separación y cobertura total cuando la empresa exportadora

competitiva se enfrenta no solo a la incertidumbre del tipo de cambio, sino también a un

choque multiplicativo de sus ingresos en moneda extranjera que puede provenir de varias

fuentes: precios de producción inciertos, incertidumbre política en el país extranjero,

riesgo de crédito de la empresa importadora y otras variables; tal situación lo

documentaron Goldberg y Knetter (1997) al establecer que una depreciación del diez por

ciento del dólar se asociaría con un aumento de los precios de importación de los Estados

Unidos de aproximadamente el cinco por ciento a nivel agregado.

La investigación de Shaheen (2013) se llevó a cabo para examinar el alcance y la

dirección de la volatilidad del tipo de cambio y su impacto en el desempeño

macroeconómico de Pakistán en la que afirma que los países comienzan con la

depreciación de la moneda para reducir la brecha del déficit del saldo externo, debido a

que una moneda más débil impulsará las exportaciones y en consecuencia aumentará el

empleo y por ende mejorará el crecimiento económico, también acota que el Fondo

Monetario Internacional (FMI) y el Banco Central a veces lo proponen para mejorar la

competitividad externa, incrementar las exportaciones, disminuir las importaciones y de

esta manera mejorar los balances comerciales y de cuenta corriente; respecto a la

metodología de investigación la variable dependiente es el tipo de cambio y las variables

independientes son la tasa de inflación, la importación y el saldo de exportación, además

recopila la información de fuentes secundarias como la de “Economic Survey of Pakistan”

y los informes trimestrales del Banco estatal de Pakistan.

Respecto a la evolución del tipo de cambio en el Perú (UMN por dólar) en el

periodo 1995 al 2015, el valor promedio anual es de 3.00 UMN por dólar, el valor máximo

fue de 3.52 UMN por dólar el año 2002 que representa la mayor depreciación de la

37

moneda nacional con respecto al dólar, el año 2015 fue del orden de 3.18 UMN por Dólar

(ver figura 3).

Figura 3. Evolución del tipo de cambio en el Perú durante los años 1995-2015 (expresado en UMN

por US $). Datos tomados del tipo de cambio en el Perú en el periodo del 1995 al 2015 del Banco

Mundial y del Banco Central de Reserva del Perú (BCRP). Recuperado de

http://datos.bancomundial.org/indicador/PA.NUS.FCRF?locations=PE

Al contrario de los otros indicadores como el PBI, IED, PBI per cápita, el

comportamiento del tipo de cambio ha ido decreciendo desde el 2002 hasta el 2012 con un

valor de cambio de 2.64 UMN por dólar lo que denota que la moneda nacional se fue

apreciando con respecto a la divisa norteamericana, desde el 2013 en adelante la moneda

nacional se ha depreciado frente a la divisa norteamericana cuyo valor promedio el 2015

fue de 3.18 UMN por dólar (ver figura 3).

2.1.2.3 Inflación

Término que se refiere según el Glosario de términos económicos del BCRP (2016), al

“aumento persistente del nivel general de los precios de la economía, con la consecuente

pérdida del valor adquisitivo de la moneda. Se mide generalmente a través de la variación

del índice de precios al consumidor (IPC)”.

38

Según los indicadores del Banco Mundial (2016), “La inflación, medida según la

tasa de crecimiento anual del deflactor implícito del PBI, muestra la tasa de variación de

precios en la economía en general. El deflactor implícito del PBI es el cociente entre el

PBI en moneda local a precios corrientes y el PBI en moneda local a precios constantes”.

Las investigaciones de Treviño & Mixon (2004) desde el punto de vista de las

EMN, determinan que una alta inflación va a generar incertidumbre respecto al valor

actual neto de una inversión costosa a largo plazo, por lo que las empresas pueden evitar la

realización de inversiones en países con alta tasa de inflación, este aspecto es un signo de

inestabilidad económica interna y la incapacidad del gobierno anfitrión para mantener una

política monetaria conveniente.

Respecto a la evolución de la inflación en el Perú, se tuvo la inflación histórica más

grande registrada en el país durante el primer gobierno de Alan García Pérez en el año

1990 la inflación llegó a la cifra record de 7481% debido a las políticas monetarias y

fiscales descontroladas, como consecuencia se incrementó la pobreza en el país (Rivera,

2011).

Figura 4. Evolución de la Inflación en el Perú durante los años 1995-2015 (expresado en %).

Datos tomados de la evolución de la inflación en el Perú en el periodo del 1995 al 2015 del Banco

Mundial. Recuperado de

http://datos.bancomundial.org/indicador/NY.GDP.DEFL.KD.ZG?locations=PE

39

La evolución de la inflación representada en la figura 4, denota la falta de control

en las políticas fiscales hasta antes del año 1995, luego del cual existe un decrecimiento de

la misma debido a que los gobiernos posteriores al año 1990 implantaron la estabilización

de la economía con disciplina monetaria y equilibrio fiscal, lo que resulta en un

decreciente índice de inflación, favorable para la economía nacional, teniendo en el

período 1995 – 2015 una tasa promedio de 4.32%, y el año 2013 una baja tasa de inflación

del orden de 1.47% (Rivera, 2011).

2.1.2.4 Producto Bruto Interno per cápita

Según el Glosario de términos económicos del BCRP (2016), este término se refiere al

“Relación entre el PBI y la población de un país en un año determinado. Generalmente, se

asocia con el grado de desarrollo relativo de un país. El Banco Mundial clasifica a los

países de cuerdo al nivel del PBI per cápita”.

Los investigadores Herranz, Barraza y Legato (2009) realizan un estudio acerca del

impacto de la IED en el crecimiento económico de 14 países latinoamericanos durante el

periodo entre 1996 y 2003, considerando su relación con el incremento del PBI per cápita

como aproximación al crecimiento económico y a la acumulación del capital privado per

cápita, afirman que el éxito de las políticas económicas de los países, se mide a través de

su impacto en el crecimiento económico de los países debido a que en el periodo estudiado

la movilidad de capitales aumentó de manera significativa por lo que consideran como un

factor de estudio por su posible impacto en el crecimiento económico, siendo la variable

representativa de la movilidad de capitales la IED per cápita; como aspecto metodológico

desarrollan un modelo multiecuacional con datos de panel de 14 países latinoamericanos.

40

Respecto a la evolución del PBI per cápita en el Perú (US $) en el periodo 1985-

2015, su valor promedio anual ha sido del orden de US $ 3,605 y el valor máximo el año

2013 del orden de US $ 1,930 (ver figura 5).

Figura 5. Evolución del Producto Bruto Interno per cápita en el Perú durante los años 1995-2015

(expresado en dólares). Datos tomados del PBI per cápita en el Perú años 1995 al 2015 del Banco

Mundial. Recuperado de

http://datos.bancomundial.org/indicador/NY.GDP.PCAP.CD?locations=PE

Al igual que la tasa de crecimiento del PBI, IED, el PBI per cápita ha tenido un

crecimiento constante hasta el año 2013, luego del cual durante los años 2014 y 2015 ha

ido decreciendo (ver figura 5).

2.1.2.5 Riesgo país

Según el Glosario de términos económicos del BCRP (2016), el riesgo país es la “medida

de la probabilidad de que un país incumpla las obligaciones financieras correspondientes a

su deuda externa, el término asociado a Riesgo País es el de Riesgo Soberano, que da lugar

a calificaciones crediticias (rating crediticio) que Agencias Calificadoras de Riesgo

internacionales elaboran respecto a las deudas públicas de los países. Estos ratings

41

crediticios están usualmente designados por un conjunto de letras, y signos o números, que

indican la graduación de dicho rating o calificación”.

Según Dans (2012), al referirse a riesgo país resume que son los riesgos que

inevitablemente enfrenta una empresa a la hora de abordar un proyecto de IED, el cual se

puede subdividir en dos aspectos: los que resulten como resultado de su propia gestión en

un país al que se les denomina riesgos comerciales y los que se derivan del aspecto político

y macroeconómico de un determinado país, este último caso está en la categoría de riesgo

país, las características y circunstancias económicas, políticas y sociales del país anfitrión

de estas inversiones son factores que pueden provocar pérdidas económicas a los

inversionistas extranjeros.

El concepto de Riesgo país es amplio, así investigadores como Moosa (2002), lo

define como una “exposición a una pérdida económica en operaciones transnacionales

causada por eventos producidos en un determinado país que están, al menos en cierto

modo, bajo el control de gobierno”, eventos que puede ser de carácter económico como el

caso de una inflación galopante, un deterioro de la cuenta corriente de la balanza de pagos,

un sobreendeudamiento externo entre otros. En el caso del Perú, la inflación galopante

ocurrió en la década de 1985-1990 debido a las políticas monetarias y fiscales

descontroladas del gobierno en ese período.

También este concepto está asociado a eventos económicos como la quiebra de una

empresa por falta de financiamiento bancario que son directamente causado por la gestión

de las autoridades del país anfitrión, entonces estos aspectos de carácter económicos y

políticos tienen su origen en la política por lo que al utilizar la expresión riesgo político se

está refiriendo al riesgo país (Dans, 2012).

42

Por otro lado, Ritab & Umaima (2013) definen al riesgo político como “la

probabilidad de que un Estado soberano no quiera o no pueda garantizar un entorno

favorable para los inversionistas, ya sea por políticas del Estado o políticas fuera de su

control (como la inestabilidad social), que podría afectar la incertidumbre económica, la

seguridad del capital invertido y las perspectivas económicas de la economía de acogida, a

menudo el riesgo político se refiere a la calidad del entorno institucional”.

La información disponible del riesgo país del Banco Central Reserva del Perú

(BCRP) data a partir del año 1998, por lo que este indicador se analizará en el período

1998-2015, el cual ha ido decreciendo desde 655 puntos básicos en el año 1998 hasta 200

puntos básicos el año 2015, cabe anotar que presentó el valor más bajo el año 2007 con

151 puntos básico, lo cual denota una mejora en la performance de este importante

indicador para la decisión de los inversores (ver figura 6).

Figura 6. Evolución del Riesgo País en el Perú durante los años 1995-2015 (expresado en puntos

básicos). Datos tomados del riesgo país en el Perú en el periodo del 1995 al 2015 del Banco

Central de Reserva del Perú (BCRP). Recuperado de

https://estadisticas.bcrp.gob.pe/estadisticas/series/diarias/tasas-de-interes-variacion-en-pbs

43

Como se observa en la figura Nº 6, el riesgo país denota una buena performance en

base a la buena calificación de riesgo expedida por las calificadoras internacionales de

riesgo, siendo para el Perú en la actualidad un buen indicador que deben de tomar en

cuenta los inversionistas.

Según Treviño y Mixon (2004) no solo las variables macroeconómicas afectan la

afluencia de IED, también las afectan las variables institucionales, es decir las instituciones

proporcionan las reglas del juego que estructuran las interacciones en las sociedades y

plantea que la acción organizativa está obligado por estas normas (North, 1990), dentro de

este ámbito se encuentra el riesgo político, que puede definirse como el riesgo de que un

gobierno de un país anfitrión inesperadamente cambiar el entorno institucional en el que

operan las empresas (Butler y Joaquín, 1998).

2.2 Inversión extranjera directa

Żmuda (2012) examina los determinantes de las IED de China hacia los países en

desarrollo, debido al aumento considerable de las mismas, considera fundamental revisar

las teorías generales de IED con el fin de establecer un marco teórico para el análisis de las

salidas de IED, debido a que las teorías convencionales de las inversiones extranjeras se

han formado principalmente sobre la base de la experiencia de los países desarrollados,

sino que también es importante para discutir en qué medida estas teorías en general pueden

ser aplicables en el caso de las economías en desarrollo como China, sin embargo, debido

al espacio limitado, todas las teorías convencionales respecto a las IED no pueden ser

considerados en este documento.

La literatura sobre los factores determinantes de la IED en las últimas dos décadas

ha demostrado que además de políticas macroeconómicas estables, la estabilidad política y

la calidad institucional son cruciales para atraer a las IED (Ritab & Umaima, 2013).

44

El comercio y las IED se han convertido en un importante camino hacia los

mercados extranjeros y, a medida que los negocios se hacen más globales y el nivel de

competencia entre las empresas aumenta, los directivos de las empresas multinacionales se

enfrentan a decisiones estratégicas que son de naturaleza más compleja que las decisiones

adoptadas por las empresas nacionales, entre las cuales encuentran el estudio obligatorio

de los indicadores de riesgos políticos que podrían afrontar en los países en los que

deciden realizar inversiones (Ritab & Umaima, 2013).

2.2.1 Definición de Inversión extranjera directa

Instituciones gubernamentales como el Banco Central de Reserva del Perú (BCRP, 2016)

en su Glosario de términos económicos define a las IED como una “inversión realizada en

la economía residente por un inversionista no residente con un interés económico de largo

plazo, otorgándole influencia en la dirección de la empresa”.

Instituciones internacionales como el Fondo Monetario Internacional, en su Manual

de Balanza de Pagos define a la IED como una “categoría de la inversión transfronteriza

asociada a una entidad residente en una economía que tiene control o un grado

significativo de influencia en la gestión de una empresa residente en otra economía” (FMI,

2009, pp. 100-101).

Según el Banco Mundial (2016), la IED “constituye la entrada neta de inversiones

para obtener un control de gestión duradero (por lo general, un 10% o más de las acciones

que confieren derecho de voto) de una empresa que funciona en un país que no es el del

inversionista”.

El World Investment Report de la UNTAD (2014), define a la IED como “una

inversión que implica una relación a largo plazo y refleja un interés y control duradero por

45

parte de una entidad residente en una economía (inversor directo extranjero o empresa

matriz) en una empresa residente en otra economía distinta a la de IED, además la IED

implica que el inversor ejerce un grado significativo de influencia en la gestión de la

empresa residente en la otra economía, por último la IED puede ser realizada por personas,

así como las entidades empresariales”.

Por otro lado, en la publicación de la definición marco de la IED de la OCDE

(2008), la define como “una categoría de inversión transfronteriza que realiza un residente

de una economía (el inversor directo) con el objetivo de establecer un interés duradero en

una empresa (la empresa de inversión directa) residente en una economía diferente de la

del inversor directo” (OCDE, 2008, pp.12).

Para Mehrara, Haghnejad, Dehnavi y Meybodi (2010), la IED es un paquete

compuesto de capital social, tecnología, conocimientos técnicos que puede aumentar las

oportunidades de empleo para la población del país anfitrión, a la vez que reduce la carga

de las importaciones en los países de acogida a través de la sustitución de importaciones,

aumenta la competencia en los mercados del país de acogida y proporciona el acceso a los

mercados mundiales actuando como un conducto para el país anfitrión en su participación

en el proceso de la globalización.

Investigadores como Mossa (2002), define a la IED como el “proceso por el cual

los residentes de un país (país de origen) adquieren la propiedad de los activos con el fin

de controlar la producción, distribución y otras actividades de una empresa en otro país

(país anfitrión)”.

La IED se define como una forma de cooperación inter empresarial internacional

que involucra la participación significativa en el capital y poder de decisión de la gestión

en las empresas extranjeras o el control de la propiedad de las mismas, la IED abarca otras

46

formas más amplias y heterogéneas de cooperación que implican el suministro de activos

tangibles e intangibles por una empresa extranjera a una empresa nacional; las

asociaciones de colaboración más amplias incluyen las licencias, arrendamiento financiero,

franquicias, acuerdos internacionales de reparto de la producción, empresas mixtas con

participación limitada de capital extranjero, y cooperación en investigación y desarrollo

entre países y firmas (De Mello, 1999).

Se observa en las definiciones de la IED similitudes como la participación de una

empresa y/o inversionista de una economía que participa en una empresa residente en una

economía diferente del inversor, refiriéndose a la participación de un inversor extranjero

que participa en una economía local o país anfitrión. Otra similitud es la hacer referencia a

las inversiones del tipo de activos tangibles como intangibles refiriéndose al tipo de

inversiones como franquicias, cooperación en investigación entre otras.

En cuanto a las diferencias en las definiciones, con respecto al tiempo pocas

mencionan la duración de estas relaciones, como la UNTAD que la considera como una

relación a largo plazo y la OCDE como el objetivo de establecer un interés duradero en

una empresa. Otra diferencia es con respecto a la transferencia y difusión tecnológica para

las economías en vías de desarrollo como lo afirman Carrasco y Hoyle (2003), aspectos

que logran incrementar la productividad de las empresas de los países receptores. Solo la

UNTAD refiere que las IED pueden ser realizadas por personas y entidades empresariales.

En la figura 7, se presenta la evolución de las inversiones extranjeras directas en el

Perú desde el año 1990 al 2015, para poder notar que en los años 1990 al 1992 no había

este tipo de inversiones en nuestro país, en el año 1993 tales inversiones eran aún

incipientes, pero a partir de entonces las IED fueron en un aumento progresivo (ver figura

7).

47

Figura 7. Evolución de la inversión extranjera directa (IED) en el Perú durante los años 1990-2015

(expresado en millones de dólares). Datos tomados de la IED en el Perú años 1990 al 2015 del

Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) y del Banco Mundial. Recuperado de

http://datos.bancomundial.org/indicador/BX.KLT.DINV.CD.WD?locations=PE

En el período 1995 al 2015, la tendencia de las IED en el Perú fue creciente, con

ligero decrecimiento durante los años 1997, 1998, 2000 y 2003 y a partir de este último

año la tendencia fue creciente hasta el 2010, el 2011 por la crisis internacional la IED en el

Perú bajaron para retornar a su máximo valor en el año 2012 con un monto de US $ 11,917

millones de dólares, luego durante los años 2013 al 2015 la tendencia es decreciente (ver

figura 7).

2.2.2 Investigaciones y modelos referentes a la inversión extranjera directa

Teoría de los ciclos de producción

En el año 1966 Vernon a través de su “teoría de los ciclos de producción" resume en

cuatro etapas el ciclo de producción: concepción, madurez, crecimiento y declive, además

de teorizar que las EMN construyen instalaciones en el exterior con la finalidad de fabricar

productos que ya han sido estandarizados en los mercados domésticos, más maduros, de

los países de origen (Vernon, 1966).

48

Modelo de Internacionalización Uppsala

Los investigadores Johanson y Vahlne (1977), enfatizan el modelo que se basa en

observaciones empíricas en negocios internacionales de la Universidad de Uppsala, donde

las empresas suecas desarrollan sus operaciones en pequeños pasos, en lugar de hacer

grandes inversiones en producción extranjera, es decir las empresas empiezan a exportar a

un país a través de un agente, más tarde establecen una filial de ventas y finalmente en

algunos casos empiezan la fabricación en el país de acogida, observaron además que el

establecimiento de sucesivas operaciones en los nuevos países de acogida parecen estar

relacionados con la distancia psíquica o distancia cultural.

Teoría neoclásica del comercio internacional

Moreno (2008), comenta que la teoría neoclásica del comercio internacional, se hizo

evidente en los enunciados del modelo de Heckscher-Ohlin de la Escuela Sueca, y

constituye el primer antecedente sistemático y moderno de la discusión acerca del patrón

de comercio de bienes, servicios y factores entre las naciones, patrón que se define a partir

de las diferencias existentes en la dotación de factores de la producción (tierra, trabajo,

capital, tecnología), de esta forma cada país exporta con su actividad económica el factor

abundante e importa el factor escaso, pero el surgimiento y la expansión de las EMN

durante el siglo XX con un amplio control sobre tecnología patentadas y acceso a fuentes

de financiación transnacionales, obligaron a nuevos desarrollos teóricos.

Paradigma ecléctico o Modelo OLI de Jhon Dunning

Dunning (1980, 1993) en su modelo del paradigma ecléctico, expuso la triple combinación

de propiedad-localización-internalización que explica la inversión directa de las EMN en

el extranjero, con un marco analítico que permite analizar por qué y dónde tendrá lugar la

inversión; el paradigma ecléctico es un constructo simple pero profundo, en el cual se

49

expone la triple combinación (propiedad, localización e internalización), denominadas

factores OLI refiriéndose a las ventajas competitivas de las empresas y que se deben de

tomar en cuenta al realizar inversiones las EMN, con un marco analítico que permite

analizar por qué y dónde tendrá lugar la inversión, siendo el grado, la geografía y la

composición industrial de la producción extranjera emprendida por las EMN determinada

por la interacción de tres conjuntos de variables interdependientes, que comprenden los

componentes del paradigma (Dunning, 2000).

El primer sub-paradigma es la ventaja de propiedad, que son las empresas que desean

participar o aumentar sus actividades de IED y deben de poseer la propiedad de un activo

tangible o intangible específico que le proporcione una ventaja competitiva sobre otras

empresas que le da valor y se refiere a una patente o modelo que da lugar a un producto o

proceso productivo que otras empresas no pueden imitar, y cuanto mayores son las ventajas

competitivas de las empresas inversoras en los países anfitriones, existe una mayor

probabilidad de participar o aumentar su producción en los países anfitriones (Dunning,

2000).

El segundo sub-paradigma es la ventaja de localización de los países o regiones en la

cual la inversión en el mercado exterior y/o en el país en que realiza debe de ser rentable, es

decir producir en el país anfitrión y exportar en vez de realizarlo en el país de origen

(Dunning, 2000).

El tercer sub-paradigma es la de internalización, característica de la empresa para

gestionar y coordinar los procesos en su cadena de valor, también trata de la presencia de

beneficios comerciales en acuerdos inter empresariales como una relación de independencia

mutua entre el inversor extranjero y el receptor de la inversión; la teoría de la internalización

reconoce que cuando mayor sea el beneficio neto de internalizar los mercados de productos

50

intermedios transfonterizos, más probable será que una empresa prefiera dedicarse a la

producción extranjera en lugar de autorizar el derecho a hacerlo por un contrato de

franquicia extranjera (Dunning, 2000).

Investigaciones basadas en el paradigma ecléctico de Jhon Dunning

La investigación de Żmuda (2012), acerca de la IED procedente de China y sus

determinantes hacia los países en desarrollo con datos del 2003 al 2010 hacen referencia al

paradigma ecléctico o Modelo OLI publicado por Jhon Dunning en el año 1980, el cual ha

sido el marco de más amplio estudio acerca de las IED y se refiere a los tres tipos de ventajas

que tiene una empresa al realizar inversiones extranjeras las cuales son las ventajas de

propiedad que se refiere a las ventajas competitivas de una empresa que pueden ser los

activos tangibles e intangibles, marcas comerciales, técnicas de producción, habilidades

empresariales, capital humano; refiere el otro tipo de ventaja de localización que son las

ventajas específicas de cada lugar y se refieren a las características de los países y regiones,

tales como la existencia de materias primas, el tamaño del mercado, salarios, impuestos o

tarifas especiales, es decir, económicos, políticos y ventajas sociales siendo los factores

claves para determinar qué países serán elegidos para las actividades de las IED; y por

último las ventajas de internalización, referidas a la capacidad de la EMN para transferir y

explotar sus ventajas a través de las fronteras nacionales dentro de su propia organización

las cuales surgen cuando su propia producción en el extranjero es más eficiente que la

producción a través de un acuerdo de asociación, tales como licencias, franquicias o una

empresa conjunta; adopta el modelo de mínimos cuadrados ordinarios combinado como el

más adecuado para los datos recogidos y aplicado para determinar si existe una relación

entre el nivel de salidas de las IED de China y otras variables, la ecuación que se emplea

para medir esta relación es la siguiente (ver figura 8).

51

OFDIit = αt + β1GDPit + β2OPENit + β3TRADEit + β4DISTi + β5RESOURCEit + β6EDUit

+ β7RISKit + εit

Figura 8. Ecuación de la investigación de Żmuda (2012) basados en el paradigma ecléctico.

El tipo y la definición de las variables de la ecuación de la figura 8, es la siguiente: (a)

OFDI, variable dependiente que representa el flujo de salidas de las IED de China, en valor

de logaritmo natural; (b) GDP, variable independiente que representa el PBI del país

anfitrión, en valor de logaritmo natural; (c) OPEN, variable independiente que representa

la suma de las exportaciones e importaciones dividido por el PBI de los países de acogida,

en valor de logaritmo natural; (d) TRADE, que representa el comercio total del país

anfitrión con China, en valor de logaritmo natural; (e) DIST, variable independiente que

representa la distancia desde China al país de acogida de la IED, en valor de logaritmo

natural; (f) RESOURCE, variable independiente que representa a las exportaciones de

combustibles, minerales y metales divididos por las exportaciones totales de mercancías de

los países de acogida; (g) EDU, variable independiente que representa el porcentaje de la

población del país anfitrión (edad de los 15 años en adelante) que finalicen la enseñanza

superior, en valor de logaritmo natural; y (h) RISK, variable independiente que representa

la calificación de riesgo político del país anfitrión calculado por el promedio de seis

índices.

La investigación de Dunning (1980), enfoca su estudio hacia la teoría ecléctica de

producción internacional, estableciendo su modelo en base a la propósito de una empresa a

participar en la producción internacional financiada con IED la cual está supeditada a tres

principales determinantes: primero, en la medida en que posee activos que sus

competidores no lo tienen; segundo, es de su interés de vender o arrendar tales activos a

otras empresas o utilizarlos internamente y tercero en qué medida es rentable explotar

estos activos en combinación con recursos de los países anfitriones y no con los del país de

52

origen, bajo este contexto plantea la hipótesis de que la ventaja competitiva de las

empresas de una nación en el servicio a los mercados extranjeros está determinada por las

ventajas de propiedad de estas empresas en relación con las de empresas de otras

nacionalidades y las ventajas de localización de las naciones en las que producen con

respecto a las de otros países, por último la forma de la participación dependerá del

atractivo relativo de las dotaciones específicas de cada país y del país de acogida, para

probar su hipótesis evaluó variables específicas de propiedad y ubicación para explicar el

patrón industrial y la distribución geográfica de las ventas de filiales estadounidenses en 14

industrias manufactureras en 7 países en el año 1970.

Modelo econométrico

Modelo econométrico con metodología Dolado-Lütkepohl y Toda-Yamamoto

Por su parte, Oladipo (2013) estudia la relación entre la IED y el crecimiento económico

en las economías en desarrollo abiertas, para el cual explora el nexo de crecimiento de IED

de 16 países en desarrollo de Latinoamérica y el Caribe durante las últimas tres décadas,

período en las cuales muchos de estos países introdujeron reformas económicas y

financieras, a la vez que encuentra que el aumento de entrada de IED no se ha propagado

en partes iguales entre las regiones de países en desarrollo debido a que Latinoamérica, el

Caribe, Asia Oriental y el Pacífico, las regiones de Europa y Asia Central siguen

recibiendo la mayor parte del aumento de la inversión, dejando al dejando al África

subsahariana, Oriente Medio, África del Norte y las regiones del sur de Asia con pequeños

incrementos de IED; encuentra que la distribución desigual de los flujos de IED en los

países en desarrollo se debe a que algunos países de Latinoamérica, el Caribe, Asia Central

y el Pacífico tienen sus economías más grandes que otras regiones en desarrollo y son

estables; para estudiar estas relaciones entre IED y crecimiento económico adopta el marco

53

econométrico empleando la metodología Dolado-Lütkepohl y la de Toda-Yamamoto para

la prueba de causalidad; las variables utilizadas son la tasa de crecimiento del PBI real y la

proporción de los flujos de IED respecto al PBI y los datos de los 16 países de estudio

como Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, República Dominicana,

Ecuador, El Salvador, Guatemala, México, Perú, Venezuela, Trinidad y Tobago, Jamaica y

las Bahamas.

Modelo econométrico basado en análisis de cointegración

De la Fuente-Mella et al. (2013) realizan un estudio para identificar los factores

determinantes del desarrollo económico, realizando un análisis cuantitativo comparativo

entre Chile y otros países o regiones para lo cual utilizan como variable endógena al PBI y

a las variables exógenas que lo explicarían como el índice de precios de consumo (IPC), la

productividad, el capital físico, el ahorro, la inversión, el comercio, características de la

población, la metodología empleada considera el siguiente procedimiento secuencial: (a)

análisis de los datos donde se identifican las variables en términos de definición y

medición; (b) análisis factorial que permitirá la reducción de las dimensiones menos

relevantes; (c) con la identificación de los factores determinantes se procede a crear los

modelos econométricos que permitan explicar las variables exógenas identificadas, estos

modelos se agrupan para Chile, para Latinoamérica y el Caribe, para países desarrollados y

para España; (d) como última etapa se presenta el análisis de cointegración, donde se

analizan las series del residuo del PBI de cada grupo de estudio, se compara a Chile con

cada grupo para buscar semejanzas a largo plazo entre las series.

54

Modelo de gravedad

Modelo de gravedad con análisis de data de panel

El objetivo de la investigación de Vallejo y Aguilar (2004), es identificar los principales

factores en la atracción de la IED y, en particular el papel que desempeñan los principales

acuerdos preferenciales de comercio (APC) sobre los flujos de IED en Latinoamérica

debido a que en la segunda mitad de la década de los noventa, la IED a nivel mundial

alcanzó un promedio de crecimiento real del 27% superando ampliamente al comercio

internacional; utilizaron para tal efecto el modelo de gravedad para identificar el impacto

de los APC sobre los flujos de IED en Latinoamérica, el referido modelo se fundamenta en

la ecuación de gravedad de Isaac Newton que explica los flujos entre dos países basados en

el potencial de transacciones de cada uno, en la resistencias entre ambos y una constante

gravitacional, la técnica utilizada fue la de panel para poder identificar los efectos estáticos

y dinámicos de los determinantes de los flujos de entrada de IED en los países miembros

de acuerdos preferenciales de comercio, tales como: Comunidad Andina de Naciones

(CAN), Mercosur, Comunidad del Caribe (CARIMON) y el mercado común

centroamericano (CACM).

Vallejo y Aguilar (2004) consideran el efecto de los acuerdos preferenciales de

comercio (APC) sobre las IED en Latinoamérica considerando una serie de variables

estructurales, institucionales, políticas y de infraestructura a través del modelo de gravedad

y un análisis de data de panel entre los años 1980 – 1998. La ecuación básica de panel del

referido modelo es la siguiente (ver figura 9).

Log (IEDBijt) = η + αGijt + βINFit + φINSit + θPijt + vijt + εij

Figura 9. Ecuación de la investigación de Vallejo y Aguilar (2004) empleando el modelo de

gravedad.

55

El tipo y la definición de las variables de la ecuación de la figura 9, es la siguiente: (a) La

variable dependiente es la entrada de inversión extranjera directa (IEDB) donde i es el país

receptor, j es el país fuente y t representa el período en el cual se reportan los datos; (b) el

primer grupo de variables explicatorias (G) corresponde a las usuales en un modelo de

gravedad; (c) el segundo grupo de variables explicatorias (INF) son variables de

infraestructura que pueden afectar la atracción de capitales; (d) el tercer grupo de variables

son las institucionales (INS); (e) el cuarto es el relacionado con la política comercial y de

inversión extranjera (P); (f) el quinto grupo representa los efectos de panel (v); y (g)

finalmente, el sexto grupo representa el error convencional de una regresión (ε).

Modelo de gravedad aumentada con vínculos espaciales

Por su parte, Chang (2014) investiga las características y los determinantes de la IED de

China en 138 países y las estrategias de inversión de las empresas chinas en el período

2003-2009 utilizando un modelo de gravedad aumentada con vínculos espaciales,

determina la preferencia de las empresas chinas en invertir en industrias de alta tecnología

en países desarrollados, mientras que la extracción de materias primas la realizan en todo

el mundo; los hallazgos empíricos muestran que el tamaño económico del país anfitrión

tiene un efecto significativamente positivo en términos de promoción de la IED de China,

el modelo utilizado encuentra que las IED de China está asociado positivamente con el

tamaño de mercado del país anfitrión y su proximidad geográfica y de manera contraria e

insignificantemente asociada con el tipo de cambio, dotaciones de recursos naturales y la

búsqueda de activos.

El modelo empírico de la investigación de Chang (2014) basado en las

características de los flujos de las IED de China incluye una variable dependiente

representada por la cantidad total de IED de China y a doce determinantes entre las cuales

56

tenemos: el PBI, tamaño de la población, distancia geográfica con respecto al país

anfitrión, el tipo de cambio relativo, el efecto SMP (promedio ponderado del PBI real de

los países anfitriones), el efecto SAR (efecto espacial, proximidad del país anfitrión

observado a los países anfitriones), las patentes, las exportaciones de combustibles, las

exportaciones de minerales y metales, además al tomar en cuenta el entorno comercial

internacional, introduce tres variables ficticias en la estimación que abarca la frontera, el

idioma y la composición de la ASEAN (Asociación de Naciones del Sudeste Asiático).

2.2.3 Ventajas y desventajas de la Inversión Extranjera Directa

Ventajas:

Según Treviño y Mixon (2004) en el pasado los gobiernos de muchos países en desarrollo

veían a las EMN como parte del problema de desarrollo, debido al tema de la explotación

del medio ambiente y de la fuerza laboral, actualmente son vistos como parte de la

solución del desarrollo de sus naciones porque los gobiernos de los países en desarrollo

reconocen que necesitan capital foráneo para alcanzar sus objetivos de desarrollo, las IED

orientadas a la exportación atrae divisas y las EMN tienen acceso a recursos de capital,

tecnología y acceso a los mercados extranjeros.

Por otro lado, Wilson y Baack (2012) afirman que en los últimos años se dispone

de una cantidad limitada de capital global para la IED por lo que los países compiten

intensamente por estas inversiones realizando una amplia gama de actividades para

atraerla, siendo uno de los medios la publicidad utilizando el marco de ventajas de

localización de IED de John Dunning en la cual explican que el contenido de la publicidad

varía según la clasificación del ingreso del país, identificando cinco factores representados

en la publicidad de IED: recursos de conocimiento, atractivo de mercado, gobernabilidad

económica, infraestructura y recursos naturales; finalmente los hallazgos sugieren que los

57

países de ingresos altos tienden a centrarse en los recursos de conocimiento, mientras que

los países de ingresos medios bajos se centran en la gobernanza económica y los países de

ingresos medios altos aprovechan los recursos del conocimiento y la gobernanza

económica al tiempo que promueven el atractivo de su mercado.

Desventajas:

Mientras que Oladipo (2013) realiza una investigación acerca de la relación entre la IED y

el crecimiento económico en las economías en desarrollo abiertas debido a que el aumento

de entrada de IED no se ha propagado a partes iguales entre las regiones de los países en

desarrollo, Latinoamérica y el Caribe, Asia Oriental y el Pacífico, y las regiones de Europa

y Asia Central que siguen recibiendo la mayor parte del aumento de la inversión, dejando

al África subsahariana, Oriente Medio, África del Norte y las regiones del sur de Asia con

pequeños incrementos de IED, acota que la distribución desigual de los flujos de IED en

los países en desarrollo se debe en parte al hecho de que algunos países de Latinoamérica,

el Caribe, Asia oriental y el Pacífico tienen las economías más grandes que otras regiones

en desarrollo y son relativamente estables.

2.3 Factores económicos e Institucionales y la Inversión extranjera directa

La investigación de Biglaiser y DeRouen Jr. (2006) trata de explicar el efecto de las

reformas económicas para atraer a la IED en Latinoamérica, encuentran que el control de

los factores macroeconómicos, la buena gobernabilidad y la implementación de reformas

económicas no siempre atraen a los flujos de IED, también se debe de tomar en cuenta que

los países que minimizan los riesgos de expropiación como complemento de las reformas

financieras y comerciales tienden en aumentar el interés de los inversionistas extranjeros,

que encontrarán menos obstáculos para sus inversiones.

58

Las reformas económicas que se consideran cruciales para atraer a las IED son las

modificaciones de las leyes fiscales, la liberalización del comercio, la privatización del

comercio, la reforma financiera interna y la eliminación de los obstáculos a los flujos

internacionales de capital, además de que las empresas extranjeras se sienten atraídas por

los países con buenas condiciones macroeconómicas como un alto crecimiento del PBI,

PBI per cápita, sectores con entradas anteriores de IED y desestiman invertir en países con

gastos altos en sus gobiernos (Biglaiser y DeRouen Jr., 2006).

2.3.1 Investigaciones y Modelos empleados

Modelo econométrico con técnica de Regresión Lineal Múltiple

Los investigadores Khrawish, & Siam (2010) realizan un estudio para examinar los

determinantes de los flujos de IED en la economía de Jordania en el período 1997 – 2007,

tomando en cuenta que los flujos de capital es la característica clave de las recientes crisis

financieras en los países de mercados emergentes, consideran que los flujos de corto plazo

han demostrado ser volátiles y no deseados frente a los flujos de capital a largo plazo como

la IED, que tiende a ser más estable y en consecuencia más deseable por los países en

desarrollo, que recurren a la IED en comparación con otras fuentes de financiamiento;

consideran que el mantenimiento de la estabilidad macroeconómica es el principal desafío

de aquellos países; como aspecto metodológico para examinar los determinantes de las

IED en Jordania se utilizó el modelo de RLM para analizar el efecto de un número de

variables económicas y financieras de la siguiente forma: IED = f (X, Y), donde: X es un

vector de variable de riesgo económico como el PBI per cápita, crecimiento del PBI anual,

tasa de Inflación anual, saldo presupuestario como porcentaje del PBI y el saldo de la

cuente corriente como porcentaje del PBI; Y: es un vector de variable de riesgo financiero

como la deuda externa como porcentaje del PBI, servicio de la deuda externa como

59

porcentaje de la exportación de bienes y servicios, cuenta corriente como porcentaje de la

deuda externa y la estabilidad del tipo de cambio (Khrawish, & Siam, 2010).

Malki (2014), al realizar la investigación de los determinantes de la IED en Arabia

Saudita comenta que los países en desarrollo, las economías emergentes y los países en

transición consideran cada vez más a la IED como fuente de crecimiento de los ingresos y

de empleo con marcado efecto sobre el crecimiento macroeconómico; la investigación

toma en cuenta la base teórica denominada “teoría ecléctica” O “Paradigma OLI:

Propiedad, localización e internalización” de Jhon Dunning; y para evaluar la efectividad

de la política macroeconómica de Arabia Saudita en términos de IED y sus determinantes,

utiliza un modelo econométrico y la técnica de RLM, cuya fórmula es la siguiente (ver

figura 10).

FDISA = α0 + α1 GDPSA + α2 NEXSA + α3 GFCFSA + e

Figura 10. Ecuación del modelo econométrico con la técnica de Regresión Lineal Múltiple de

Malki (2014).

El tipo y la definición de las variables de la ecuación de la figura 10, es la siguiente: (a) α0:

constante de regresión; (b) α1; α2; and α3 son los parámetros a estimar; (c) e: error de

predicción; (d) FDIsa: IED en Arabia Saudita; (e) GDPsa: PBI en Arabia Saudita; (f)

NEXsa: Exportaciones netas de Arabia Saudita; (g) GFCFsa: Formación bruta de capital

fijo en Arabia Saudita.

Modelo econométrico con estimación del método de momentos

Los investigadores Mehrara et al. (2010), utilizan técnicas econométricas como las pruebas

de raíces unitarias, panel de cointegración y método de panel generalizado de momentos

(GMM), para afirmar que el crecimiento económico representado por el PBI es uno de los

requisitos más importantes para los países en desarrollo y poder alcanzar los objetivos de

60

desarrollo del milenio, afirman que existen pocos estudios que relacionan la IED con el

crecimiento económico y las exportaciones en los países en desarrollo, siendo necesario

para las autoridades del país receptor de las IED entender los determinantes del

crecimiento, mantener una alta tasa de crecimiento y las políticas que lo afectan.

El procedimiento econométrico empleado por Mehrara et al. (2010) considera

cuatro etapas: (a) en la primera etapa se realiza pruebas de raíz unitaria de los grupos

propuestos para determinar el orden de integración de las variables; (b) en la segunda etapa

condicionada a que las variables son integradas del mismo orden, se emplea una prueba de

panel de cointegración; (c) en tercer lugar en caso de que las variables están cointegradas,

se calcula el vector de cointegración usando el panel modificado de mínimos cuadrados;

(d) en la última etapa se estima un modelo de panel de vector de corrección de errores con

la finalidad de inferir las relaciones causales entre las variables Granger utilizando el

estimador de Método generalizado de momentos (GMM).

Modelo econométrico con estimación método de Mínimos cuadrados ordinarios

Treviño y Mixon (2004) realizan un estudio de los factores que afectan a las decisiones

estratégicas de IED en siete países de Latinoamérica: Argentina, Brasil, Chile, Colombia,

México, Perú y Venezuela para el periodo 1988 – 1999, donde determinan que los países

en desarrollo para competir por las entradas de IED, deben implementar políticas

macroeconómicas diseñadas para reducir la inflación, estabilizar el tipo de cambio y

aumentar el PBI del país anfitrión debido a que con una economía de mercado en

Latinoamérica eficaz se esperaría que la inestabilidad de los precios, el empleo y la

producción sean moderados, presentan un modelado de la IED dentro de los marcos

macroeconómicos e institucionales en la siguiente ecuación (Ver figura 11).

61

IED = b1RERT + b2CPIPC + b3GDPC + b4CALI + b5PRIV + b6PRSK + e

Figura 11. Ecuación del modelo econométrico con estimación MCO de Treviño y Mixon (2004).

El tipo y la definición de las variables de la ecuación de la figura 11, es la siguiente: (a)

IED es la variable dependiente, representa la entrada de IED en los siete países de

Latinoamérica en estudio entre 1988-1999; (b) RERT es el tipo de cambio real de las

monedas de Latinoamérica a fin de año, por cada dólar EE.UU.; (c) CPIPC representa el

cambio porcentual anual de los precios al consumidor en la moneda del país de acogida;

(d) GDPC es el PBI per cápita del país anfitrión, en dólares estadounidenses; (e) CALI es

el grado de control del país de acogida sobre las transacciones de cuenta de capital sobre

una base anual; (f) PRIV es el valor de las privatizaciones domésticos (menos IED) de

cada país; (g) PRSK es la calificación de riesgo político de cada país anfitrión; y (h) el

error convencional de una regresión (e).

Modelo econométrico con técnicas de datos de panel de efectos fijos

Herranz et al. (2009) estudian el impacto de la IED en el crecimiento económico de 14

países latinoamericanos relacionándolo con el incremento del PBI per cápita como

aproximación al crecimiento económico y con la acumulación de capital privado per

cápita, para tal efecto utilizan el modelo econométrico para medir el referido impacto y

para determinar su influencia en la formación de capital, para el cual se desarrolló un

modelo de dos ecuaciones simultáneas que son resueltas utilizando el análisis de datos de

panel de efectos fijos, este modelo de ecuaciones simultáneas permite modelizar

estructuras relacionales más complejas para las variables y recoge la influencia de la

variable endógena sobre las predeterminadas y las relaciones que entre éstas pueda existir,

y como parte del reconocimiento de estudios empíricos de crecimiento económico se basa

en la siguiente ecuación que es una variante del modelo de Cobb-Douglas (ver figura 12).

62

ln(Yit) - ln(Yit-π) = κ + β ln(Yit-π) + δ Wit-π + ηi + ζi + εit

Figura 12. Ecuación del modelo econométrico con datos de panel de efectos fijos de la

investigación de Herranz et al. (2009).

La definición de las variables de la ecuación de la figura 12, es la siguiente: (a) Yit es el

PIB per-cápita en el país i en el período t; (b) Wit-τ es un vector fila de determinantes,

es decir, de variables explicativas de Crecimiento Económico; (c) ηi es el componente fijo

y específico de cada país; (d) ζt es una constante específica de cada período; y (e) εit es el

término de error.

Modelo econométrico con técnica de datos de panel

Los investigadores Amal et al. (2010) realizan estudios con la intención de abordar los

factores determinantes de IED en Latinoamérica debido a que los mercados en desarrollo

han ganado importancia desde la década de 1990, no solo en el comercio internacional sino

también como una importante región de acogida de las IED, utilizan el Modelo

econométrico con técnica de datos de panel de los determinantes económicos e

institucionales en ocho países de Latinoamérica entre los años 1996 – 2008 donde los

resultados empíricos concluyen que las IED en Latinoamérica está positivamente

relacionada con la estabilidad económica, el crecimiento y la apertura del comercio,

afirman también que con diferentes métodos econométricos se han examinado los

determinantes de la IED en Latinoamérica en donde la mayoría de ellos han incidido en los

impactos de las variables macroeconómicas respecto a las entradas de las IED en la región,

estimaron que los determinantes de la IED en Latinoamérica puede ser explicada por la

siguiente ecuación (Ver figura 13).

63

Figura 13. Ecuación del modelo econométrico con métodos de datos de panel de Amal et al.

(2010).

La definición de las variables de la ecuación de la figura 13, es la siguiente: (a) FDI, es la

variable dependiente y representa la entrada de la IED; (b) DUMMY, representa a una

variable binaria; (c) RER, representa la tasa de cambio real del país anfitrión; (d) INF,

representa a la tasa de inflación; (e) INTER, representa a la tasa de interés del país de

acogida; (e) GDPPC, representa el PBI per cápita; (g) GDPGR, representa el crecimiento

del PBI; (h) TRADE, representa a los flujos de comercio, es decir a las exportaciones

sumados a las importaciones; y (i) ER, representa al error residual de la función.

Modelo econométrico dinámico basada en especificaciones tipo Koyck y Almon

La investigación de Llamas y Rigoberto (2016), tiene como objetivo analizar la relación

entre la IED y la tasa de interés para la economía mexicana a través de un modelo

dinámico porque consideran a estas inversiones como un componente esencial y

representan un factor determinante del desarrollo económico y local de muchas regiones

de México, en especial la región de la frontera norte, donde los flujos de IED han sido

significativos en la industria maquiladora, además consideran que estas inversiones es una

variable íntimamente relacionada con un conjunto de indicadores de desempeño

económico, con variables de orden financiero, de riesgo país y mantiene un estrecho

vínculo en la evolución de la tasa de interés ya que esta incide a través de los canales de

crédito, por lo que los estudios realizados tiene como objetivo evaluar el impacto que tiene

la tasa de interés en la IED; los datos corresponden al período 1995-2012 y utilizan la

64

metodología econométrica basada en especificaciones tipo Koyck y Almon, las cuales

consideran estructuras de rezago temporal.

Es importante los modelos econométricos dinámicos debido a que la variable

explicativa es rezagada, siendo la explicación de rezagos cuando existen eventos cuyos

efectos persisten en el tiempo, lo que significa que una causa dada produce un efecto con

algún retardo temporal, bajo este contexto un modelo con un rezago finito de k periodos de

tiempo cuando la variable a rezagar es la variable exógena, se usa la siguiente

especificación (ver figura 14) (Llamas y Rigoberto, 2016).

Figura 14. Ecuación del modelo econométrico dinámico de Llamas y Rigoberto (2016).

La definición de las variables de la ecuación de la figura 14, con rezago finito con k

periodos de tiempo son: (a) β0 es el multiplicador de corto plazo, β1… βk informan del

impacto intermedio; (b) Xt-1 es una variable exógena; y (c) µt es una variable aleatoria con

E(μt)=0 y var(μt)= σ2.

Una desventaja de este método es que no está especificada a priori la longitud del

rezago, porque a medida que se estiman los rezagos, se pierden g.l.(grados de libertad) y

puede presentar problemas de multicolinealidad (Llamas y Rigoberto, 2016).

La estimación tipo Koyck es la siguiente (ver figura 15).

Figura 15. Ecuación de la estimación tipo Koyck de Llamas y Rigoberto (2016).

65

La definición de las variables de la ecuación de la figura 15, es la siguiente: la variable

IED denota la inversión extranjera directa y r la tasa de interés interbancaria de equilibrio a

28 días.

2.4 Modelo de investigación

En base a las investigaciones, se ha decidido que se debe de utilizar dentro de los factores

económicos e institucionales: (a) Producto bruto interno (PBI), factor considerado en las

investigaciones “Macroeconomic factors of entrepreneurship in the european union” de los

autores Şipoş-Gug & Badulescu (2015), “Strategic factors affecting foreign direct

investment decisions y multi-national enterprises in Latin America” de los autores Treviño

& Mixon (2004), “Does foreign direct investment cause long run economic growth?

Evidence from the Latin American and the Caribbean countries” de Oladipo (2013),

“Análisis de los determinantes del desarrollo económico, un estudio econométrico

comparativo entre chile y otros sectores de diferentes niveles de desarrollo” de los autores

De la Fuente-Mella et al. (2013) y “Foreign direct investment, exports, and economic

growth in the developing countries: a panel data approach” de los autores Mehrara et al.

(2010); (b) Tipo de cambio, factor considerado en las investigaciones “Strategic factors

affecting foreign direct investment decisions y multi-national enterprises in Latin

America” de los autores Treviño & Mixon (2004), “Export and hedging decisions under

correlated revenue and exchange rate risk” del autor Wong (2015) y “Fluctuations in

Exchange Rate and its Impact on Macroeconomic Performance of Pakistan” del autor

Shaheen (2013); (c) Inflación, factor considerado en las investigaciones “Macroeconomic

factors of entrepreneurship in the european union” de los autores Şipoş-Gug & Badulescu

(2015) y “Strategic factors affecting foreign direct investment decisions y multi-national

enterprises in Latin America” de los autores Treviño & Mixon (2004), (d) Producto bruto

interno per cápita (PBI per cápita), factor considerado en las investigaciones “Inversión

66

Extranjera Directa y Crecimiento Económico en Latinoamérica” de los autores Herranz,

Barraza y Legato (2009), (e) Riesgo país, factor considerado en las investigaciones “El

riesgo país en la inversión extranjera directa: concepto y modalidades de riesgo” de los

autores Dans (2012) y “Does political risk affect the flow of foreign direct investment into

the middle east north african region?” de los autores Ritab y Umaima (2013).

Esta investigación explica los determinantes de la IED en términos de factores

económicos e institucionales que consisten en el producto bruto interno, tipo de cambio,

inflación, producto bruto interno per cápita y el riesgo país para el Perú, los datos

provienen de la base de datos estadísticas del Banco Mundial y del Banco Central de

Reserva del Perú (BCRP, 2016) (ver figura 16).

Figura 16. Modelo representativo de la investigación.

Los factores de la IED del modelo en estudio de la figura 16, son los siguientes: (a)

Producto bruto interno, factor sustentado por los investigadores: Treviño & Mixon (2004),

Oladipo (2013), De la Fuente-Mella et al. (2013) y Mehrara et al. (2010); (b) Tipo de

67

cambio, factor sustentado por los investigadores: Treviño & Mixon (2004), Wong (2015) y

Shaheen (2013); (c) Inflación, factor sustentado por los investigadores: Şipoş-Gug &

Badulescu (2015) y Treviño & Mixon (2004), (d) Producto bruto interno per cápita, factor

sustentado por los investigadores: Herranz, Barraza y Legato (2009), (e) Riesgo país,

factor sustentado por los investigadores Dans (2012) y Ritab & Umaima (2013).

2.4.1 Aplicación de la econometría en el modelo de investigación

Según Wooldridge (2014), la econometría se basa en el desarrollo de métodos estadísticos

que se utilizan para estimar relaciones económicas, siendo la aplicación más común la del

pronóstico de variables macroeconómicas como las tasas de interés, la inflación y el

producto bruto interno. Por consiguiente, el modelo econométrico a probar es el siguiente:

IED = f (PBI, TC, INF, PBI_PC, RP)

En el modelo econométrico de la investigación, la variable dependiente es la

inversión extranjera directa (IED), y las variables independientes o explicativas son el

producto bruto interno (PBI), el tipo de cambio (TC), la inflación (INF), el producto bruto

interno per cápita (PBI_PC) y el riesgo país (RP).

Aplicación de la técnica econométrica Regresión lineal múltiple en el modelo de

investigación

Para determinar el grado de asociación de cada variable independiente con la

variable dependiente IED se utilizará la técnica econométrica Regresión lineal múltiple

(RLM), que según Hernández, Fernández y Baptista (2014), se refiere a evaluar el efecto

de dos o más variables independientes sobre una variable dependiente, así como predecir

el valor de la variable dependiente con una o más variables independientes, y estimar cuál

es la independiente que mejor predice las puntuaciones de la dependiente, se trata de una

68

extensión de la regresión lineal simple, dicho de otro modo, se estima el peso de dos o más

variables independientes sobre una dependiente.

Respecto a la Regresión múltiple, Malhotra (2008) refiere es una técnica estadística

que simultáneamente desarrolla una relación matemática entre dos o más variables

independientes y una variable dependiente.

Para obtener el efecto de las variables independientes sobre la dependiente IED, se

plantea la siguiente ecuación econométrica empleando la técnica de RLM (ver figura 17):

IEDt = β0 + β1 PBIt + β2 TCt + β3 INFt + β4 PBI_PCt + β5 RPt + µt

Figura 17. Ecuación del modelo econométrico empleando la técnica regresión lineal múltiple.

La definición de las variables y parámetros de la ecuación de la figura 17, es la siguiente:

IED: Variable dependiente representada por la inversión extranjera directa

PBI: Producto bruto interno

TC: Tipo de cambio

INF: Inflación

PBI_PC: Producto bruto interno per cápita

RP: Riesgo país

µ: Término de error o perturbación

t: Representa el período en el cual se reportan los datos

β0: Es el parámetro de término constante

β1…β5: Parámetros asociados a las variables independientes

En vista de que las variables del modelo tienen valores monetarios grandes en la

serie de tiempo analizada y variaciones pronunciadas (caso IED, PBI, riesgo país y PBI per

cápita) y otros con valores pequeños (caso tipo de cambio, inflación), se procedió al uso de

69

logaritmos naturales en la variables del modelo para reducir la dispersión original de la

serie, el beneficio adicional del uso de logaritmos según Wooldridge (2014) es que el

tomar el logaritmo de una variable con frecuencia disminuye su intervalo y se aplica para

variables que pueden tener valores monetarios grandes, la excepción radica para variables

con valores entre cero y uno y valores negativos, por lo que el uso de logaritmos en

nuestro modelo incidirá en la interpretación entre las variables, y además se pueden

ignorar las unidades de medición de las variables que aparecen de forma logarítmica,

porque los coeficientes de pendiente no varían ante un cambio de unidades.

La ecuación econométrica modificada, empleando la técnica de RLM y las

variables en base a logaritmos naturales, se expresa de la siguiente manera (ver figura 18):

LN_IEDt =β0 +β1 LN_PBIt + β2 LN_TCt + β3 LN_INFt + β4 LN_PBI_PCt + β5 LN_RPt +µt

Figura 18. Ecuación econométrica empleando la técnica de RLM con aplicación de logaritmos

naturales en las variables.

La definición de las variables de la ecuación de la figura 18, es la siguiente:

LN_IED: Inversión extranjera directa, en valor de logaritmo natural.

LN_PBI: Producto bruto interno, en valor de logaritmo natural.

LN_TC: Tipo de cambio, en valor de logaritmo natural.

LN_INF: Inflación, en valor de logaritmo natural.

LN_PBI_PC: Producto bruto interno per cápita, en valor de logaritmo natural.

LN_RP: Riesgo país, en valor de logaritmo natural.

Una vez planteado el modelo econométrico, la técnica a utilizar de RLM, la ecuación

se estimará con el método más apropiado para este caso que es la de mínimos cuadrados

ordinarios (MCO), debido a que las variables son cuantitativas y es el método adecuado a

este tipo de investigación.

70

2.5 Hipótesis preliminares de la investigación

Hipótesis General:

H1:

Los factores económicos e institucionales influyen de manera significativa y positiva en la

inversión extranjera directa en el Perú en el período 1995 - 2015.

Hipótesis específicas:

H1a:

El producto bruto interno influye de manera significativa y positiva en la inversión

extranjera directa en el Perú en el período 1995 – 2015.

H1b:

El tipo de cambio influye de manera significativa y positiva en la inversión extranjera

directa en el Perú en el período 1995 – 2015.

H1c:

La inflación influye de manera significativa y positiva en la inversión extranjera directa en

el Perú en el período 1995 – 2015.

H1d:

El producto bruto interno per cápita influye de manera significativa y positiva en la

inversión extranjera directa en el Perú en el período 1995 – 2015.

H1e:

El riesgo país influye de manera significativa y positiva en la inversión extranjera directa

en el Perú en el período 1995 – 2015.

71

2.6 Matriz de consistencia

Preguntas Objetivos Hipótesis

Pregunta general

¿Cuál es la influencia de los

factores económicos e

institucionales en la

inversión extranjera directa

en el Perú en el período

1995 - 2015?

Objetivo general

Determinar la influencia de

los factores económicos e

institucionales en la inversión

extranjera directa en el Perú

en el período 1995 - 2015.

H1

Los factores económicos e

institucionales influyen de

manera significativa y positiva

en la inversión extranjera

directa en el Perú en el período

1995 - 2015.

Pregunta específica 1

¿Cuál es la influencia del

producto bruto interno en la

inversión extranjera directa

en el Perú en el período

1995 - 2015?

Objetivo específico 1

Determinar la influencia del

producto bruto interno en la

inversión extranjera directa

en el Perú en el periodo 1995

- 2015.

H1a

El producto bruto interno

influye de manera significativa

y positiva en la inversión

extranjera directa en el Perú en

el período 1995 – 2015.

Pregunta específica 2

¿Cuál es la influencia del

tipo de cambio en la

inversión extranjera directa

en el Perú en el período

1995 - 2015?

Objetivo específico 2

Determinar la influencia del

tipo de cambio en la inversión

extranjera directa en el Perú

en el período 1995 - 2015.

H1b

El tipo de cambio influye de

manera significativa y positiva

en la inversión extranjera

directa en el Perú en el período

1995 – 2015.

Pregunta específica 3

¿Cuál es la influencia de la

inflación en la inversión

extranjera directa en el Perú

en el período 1995 - 2015?

Objetivo específico 3

Determinar la influencia de la

inflación en la inversión

extranjera directa en el Perú

en el período 1995 – 2015.

H1c

La inflación influye de manera

significativa y positiva en la

inversión extranjera directa en

el Perú en el período 1995 –

2015.

Pregunta específica 4

¿Cuál es la influencia del

producto bruto interno per

cápita en la inversión

extranjera directa en el Perú

en el período 1995 - 2015?

Objetivo específico 4

Determinar la influencia del

producto bruto interno per

cápita en la inversión

extranjera directa en el Perú

en el período 1995 – 2015

H1d

El producto bruto interno per

cápita influye de manera

significativa y positiva en la

inversión extranjera directa en

el Perú en el período 1995 –

2015.

Pregunta específica 5

¿Cuál es la influencia del

riesgo país en la inversión

extranjera directa en el Perú

en el período 1995 - 2015?

Objetivo específico 5

Determinar la influencia del

riesgo país en la inversión

extranjera directa en el Perú

en el período 1995 – 2015.

H1e

El riesgo país influye de

manera significativa y positiva

en la inversión extranjera

directa en el Perú en el período

1995 – 2015.

72

III. Metodología

73

3.1 Tipo de investigación

Para Atehortúa y Zwerg-Villegas (2012), cualquier tipo de investigación, sea cuantitativa o

cualitativa, requiere de rigor científico y ético, es decir, estar relacionado con el respeto

por los elementos básicos de la investigación, debiéndose tener en cuenta el rigor desde lo

epistémico, lo metodológico y lo teórico, por lo que el investigador debe ser consciente de

la forma de ver al mundo, considerar sus limitaciones, cumplir con las exigencias del

método y sustento de la parte teórica de la cual surgen las interrogantes para enunciar.

La investigación tiene un enfoque tipo cuantitativo, cuya característica representa

un conjunto de procesos de forma secuencial y probatorio, que según Hernández et al.

(2014) parte de una idea que una vez delimitada se derivan los objetivos y preguntas de la

investigación, luego se revisa la literatura y se desarrolla el marco teórico, de las preguntas

de la investigación se establecen las hipótesis y se determinan las variables, luego se

desarrolla un plan para probarlas denominada diseño, se procede a medir las variables en

un determinado contexto, luego utilizando métodos estadísticos se analizan las mediciones

obtenidas y finalmente se establece una serie de conclusiones respecto de las hipótesis.

El marco general de referencia básica del enfoque cuantitativo se fundamenta en el

enfoque del positivismo, neopositivismo y pospositivismo, el punto de partida se basa que

hay una realidad que conocer y puede hacerse a través de la mente y con respecto a la

realidad que se va a estudiar existe una realidad objetiva única, donde el mundo es

concebido como externo al investigador (Hernández et al., 2014). Las características del

positivismo provienen de las denominadas ciencias “exactas”, como la Física, la Química

y la Biología, los positivistas se fundamentaron en científicos como Galileo, Newton,

Copérnico, Malthus y Darwin, de tal forma que la objetividad es importante para los

positivistas, es decir, el investigador observa, mide y manipula variables; además de que se

74

desprende de sus propias tendencias (la relación entre éste y el fenómeno de estudio es de

independencia), solo acepta conocimientos que procedan de la experiencia, es decir, de

datos empíricos; fue reemplazado por el pospositivismo, fundamentado en el paradigma

anterior, pero más abierto y flexible donde la percepción del conocimiento se visualiza

como resultado de una interacción, de una dialéctica entre el conocedor y el objeto

conocido (Hernández et al., 2014).

3.2 Diseño de investigación

El propósito del diseño de la investigación es responder a las preguntas de la investigación,

cumplir los objetivos del estudio y someter las hipótesis a prueba; existen dos tipos de

diseños de investigación: experimental y no experimental (Hernández et al., 2014).

El diseño de la presente investigación es no experimental, porque se realiza sin

manipular deliberadamente las variables, es decir, se trata de estudios en los que no se

varían en forma intencional las variables independientes para ver su efecto sobre otras

variables, se observan los fenómenos tal como se dan en su contexto natural, para

analizarlos (The SAGE Glossary of the Social and Behavioral Sciencies, 2009b), el diseño

no experimental se clasifica a su vez en transversal y longitudinal (Hernández et al., 2014).

Si el propósito de la investigación es analizar cambios al paso del tiempo de

determinada categorías, conceptos, variables, o de las relaciones entre éstas, se dispone de

los diseños longitudinales, donde los datos se recolectan en diferentes momentos o

períodos para hacer inferencias respecto al cambio, sus determinantes y consecuencias

(Hernández et al., 2014). La presente investigación corresponde al diseño longitudinal

debido a que las observaciones se han recolectado en un período de tiempo entre los años

1995 al 2015.

75

3.2.1 Proceso de Muestreo

Respecto a la selección de la muestra, no existe el proceso de muestreo, porque se cuenta

con una base de datos con información censal, es decir un censo con información de

variables en un período a investigar.

3.2.2 Definición de la población

Se trata de una población a nivel de censo, porque debemos de incluir todos los casos de la

información las variables económicas e institucionales y de las inversiones extranjeras

directas en el periodo de los años 1995 al 2015.

3.2.3 Tamaño de la muestra

No hay muestra, porque se trata de un censo en el cual tenemos un tamaño de

observaciones de 21 años de las cuales se va a estudiar variables económicas e

institucionales y de las inversiones extranjeras directas.

3.2.4 Recolección de datos

La recopilación y análisis de datos secundarios según Hernández et al. (2014), se

fundamenta en información disponible recolectada por otros analistas distintos del

investigador, esta técnica para recabar los datos puede subdividirse en: a) datos estadísticos

provenientes de fuentes oficiales y en b) datos para metaanálisis, en ambos casos se acude

a bases de información que pueden encontrarse en una o varias fuentes y que son útiles

para los propósitos del estudio (Schmidt y Hunter, 2014 y Vartanian, 2010).

En la investigación se recaban datos estadísticos de fuentes oficiales, debido a que

se recogen estadísticas como datos para analizar por ejemplo, tasas de defunción y

nacimiento, número de camas de los hospitales y pacientes atendidos, número de

monumentos históricos por tipo, producto bruto interno, índice de inflación, monto de la

76

deuda externa pública y privada, unidades producidas por una o varias fábricas, etc.)

(Hernández et al., 2014).

La recolección de la información de las variables económicas e institucionales y de

la inversión extranjera directa para el Perú, se han obtenido de las siguientes instituciones:

Banco Mundial (BM), Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) y el Instituto Nacional

de Estadística (INEI), para las siguientes variables:

Inversión extranjera directa

Los valores de la inversión extranjera directa del Perú para el período 1995 al 2015, se

extrajeron de la base de datos estadística del Banco Mundial.

El Producto bruto interno

Los valores del producto bruto interno del Perú para el período 1995 al 2015, se extrajeron

de la base de datos estadística del Banco Mundial y del Banco Central de Reserva del Perú

(BCRP).

Tipo de cambio

Los valores del tipo de cambio promedio para el período 1995 al 2015, fueron tomados de

la base de datos estadística del Banco Mundial y del Banco Central de Reserva del Perú

(BCRP).

Inflación

Los valores de la evolución de la inflación para el período 1995 al 2015, fueron tomados

de la base de datos estadística del Banco Mundial.

77

El Producto bruto interno per cápita

Los valores del producto bruto interno per cápita para el período 1995 al 2015, se

extrajeron de la base de datos estadística del Banco Mundial.

El Riesgo país

Los valores del Riesgo país para el período 1995 al 2015, se extrajeron de la base de datos

estadística del Banco Central de Reserva del Perú (BCRP).

El resumen de la recolección de datos se visualiza a través del siguiente esquema, adaptado

de (Hernández et al., 2014) (ver figura 19).

Figura 19. Proceso resumido de la recolección de datos. Adaptado de (Hernández et al.,

2014).

78

3.2.5 Matriz de operacionalización de variables

Hipótesis de

Investigación

Variables incluidas

en la definición de

hipótesis

Definición Operacional

H1

Los factores económicos

e institucionales influyen

de manera significativa y

positiva en la inversión

extranjera directa en el

Perú en el período 1995 -

2015.

Variable

dependiente:

Inversión extranjera

directa

Según la Guía Metodológica del BCRP

(2010), la IED en el país incorpora la

inversión extranjera recibida, para el

cálculo, sus principales variables incluyen

la reinversión de utilidades, los aportes

nuevos de capital efectuados por el

inversionista directo o la compra de

participaciones de capital aunque no

signifiquen recursos nuevos para la

empresa (transferencia de acciones entre

residentes y no residentes), los préstamos

netos con la matriz (recibidos menos

pagados) entre el inversionista directo y su

empresa afiliada.

H1a

El producto bruto interno

influye de manera

significativa y positiva

en la inversión extranjera

directa en el Perú en el

período 1995 – 2015.

Variable

independiente:

Producto bruto

interno

Según el Banco Mundial (2015), el PBI “es

la suma del valor agregado bruto de todos los

productores residentes en la economía más

todo impuesto a los productos, menos todo

subsidio no incluido en el valor de los

productos” .

H1b

El tipo de cambio influye

de manera significativa y

positiva en la inversión

extranjera directa en el

Perú en el período 1995

– 2015.

Variable

independiente: Tipo

de cambio

Según la metodología de la

Superintendencia de Bancas, Seguros y AFP

(SBS), el procedimiento de cálculo del tipo

de cambio “es el cálculo de los tipos de

cambio de compra y venta de las monedas

más negociadas en el sistema financiero

peruano, calculados sobre la base de la

información remitida diariamente por las

empresas bancarias y financieras

(incluyendo el Banco de la Nación), a través

del Reporte N° 5 “Cotización de Oferta y

Demanda de Moneda Extranjera”. Las

empresas informan entre las 13:30 horas del

día anterior y las 13:30 horas del día del

reporte el monto total negociado en

operaciones de compra y venta, así como el

tipo de cambio promedio ponderado de

compra y venta de las operaciones realizadas

en el periodo indicado”

79

H1c

La inflación influye de

manera significativa y

positiva en la inversión

extranjera directa en el

Perú en el período 1995

– 2015.

Variable

independiente:

Inflación

Según el Banco Mundial (2016), “la

inflación, medida según la tasa de

crecimiento anual del deflactor implícito del

PBI, muestra la tasa de variación de precios

en la economía en general, este deflactor

implícito del PBI es el cociente entre el PBI

en moneda local a precios corrientes y el PBI

en moneda local a precios constantes”.

H1d

El producto bruto interno

per cápita influye de

manera significativa y

positiva en la inversión

extranjera directa en el

Perú en el período 1995

– 2015.

Variable

independiente:

Producto bruto

interno per cápita

Según el Banco Mundial (2016), el Producto

Bruto Interno per cápita es “el producto

interno bruto dividido por la población a

mitad de año”.

H1e

El riesgo país influye de

manera significativa y

positiva en la inversión

extranjera directa en el

Perú en el período 1995

– 2015.

Variable

independiente:

Riesgo país

Según el Glosario de términos económicos

del BCRP (2016), la medida del riesgo país

“se muestra en ratings crediticios y están

usualmente designados por un conjunto de

letras, signos o números, que indican la

graduación de dicho rating o calificación,

cuanto más crece el nivel del riesgo país de

una nación, mayor es la probabilidad de que

la misma ingrese en cesación de pagos o

‘default’ ”.

3.2.6 Diseño del instrumento

Según Hernández et al. (2014) en toda investigación cuantitativa se aplica un instrumento

para medir las variables contenidas en las hipótesis, siendo eficaz esta medición cuando el

instrumento de recolección de datos representa a las variables, caso contrario la medición

es deficiente y en consecuencia la investigación no es digna de tomarse en cuenta, no

existe medición perfecta, pero debemos de aproximarnos lo más posible a la

representación de las variables que se van a observar mediante el instrumento de medición

que desarrollaremos porque al medir estandarizamos y cuantificamos los datos (Babbie,

2014 y Bostwick y Kyte, 2005).

80

El instrumento en la cual se han extraído los datos se ha originado de los siguientes

constructos y dimensiones:

Constructo Inversión Extranjera Directa

Metodología de cálculo de la inversión extranjera directa (IED):

Según la Guía Metodológica del BCRP (2010), la IED en el país incorpora la inversión

extranjera recibida, una transacción es de inversión directa cuando corresponde a un

inversionista que posee, individualmente, el diez por ciento o más de las acciones con

derecho a voto de la empresa con quien realiza la transacción, en otras palabras, el registro

en este rubro supone que los inversionistas directos tienen una participación duradera en la

empresa residente y un grado de influencia en la dirección de la misma, para el cálculo de

la IED, sus principales variables incluyen la reinversión de utilidades, los aportes nuevos

de capital efectuados por el inversionista directo o la compra de participaciones de capital

aunque no signifiquen recursos nuevos para la empresa (transferencia de acciones entre

residentes y no residentes), los préstamos netos con la matriz (recibidos menos pagados)

entre el inversionista directo y su empresa afiliada.

Constructo Factores económicos e institucionales

Metodología de cálculo del Producto Bruto Interno:

Según la metodología de cálculo del INEI (2009), existen tres métodos para el cálculo del

PBI, en el primer método denominado método de la producción, el PBI se entiende como

la agregación de los aportes a la producción total de todos los agentes productores del

sistema económico, tales agentes económicos se clasifican en diferentes categorías

homogéneas que permite establecer grados y niveles de desagregación, ordenándose las

actividades económicas como agricultura, ganadería, caza; pesca; explotación de minas y

81

canteras; manufactura; producción y distribución de electricidad y agua; construcción;

comercio; transportes y comunicaciones; productores de servicios gubernamentales y otros

servicios. El aporte de cada unidad productiva está constituido por el valor añadido en el

proceso de producción al valor de los productos ya existentes en el sistema económico. La

cuenta de producción agregada tiene en su estructura las variables de Costos de producción

compuesto por el consumo intermedio (CI) y el valor agregado bruto (VAB), la suma de

éstos da el Valor Bruto de Producción (VBP), de la cual se deduce que el VAB es la

diferencia entre el VBP y el CI, el VAB o valor agregado de cada una de las actividades

económicas es igual a su producto bruto interno sectorial. Finalmente el PBI de toda la

economía se obtiene por la sumatoria de los valores agregados brutos sectoriales (VAB)

más los derechos de importación y los impuestos a los productos.

El segundo método de cálculo del PBI según el INEI (2009), es denominado

método del gasto de la producción, el PBI mide el valor de las diferentes utilizaciones

finales de la producción en la economía restándole valor de las importaciones de bienes y

servicios, incluye para el cálculo seis variables como el Gasto de consumo de los hogares e

instituciones privadas sin fines de lucro (GCH), gasto de consumo de Gobierno como

gastos de consumo final de las entidades gubernamentales para la producción de servicios

que satisfagan necesidades colectivas de la población (GCG), formación bruta de capital

fijo como los gastos efectuados por los productores en la adquisición de bienes duraderos

para incrementar su stock de capital (FBKF), variación de existencias como cambios de

existencias de bienes no considerados de un periodo a otro como formación bruta de

capital fijo en poder de los productores del sistema económico (VE), exportaciones de

bienes y servicios como ventas al exterior de los productos generados en el territorio

interior (X), importaciones de bienes y servicios como las compras de productos realizados

por los agentes residentes en el exterior (M). Con estas variables la medición del PBI

82

desde este segundo método se expresa como la sumatoria de las variables GHC, GCG,

FBKF, VE, X, restándole las Importaciones (M).

El tercer método de cálculo del PBI según el INEI (2009), es denominado Método

del Ingreso, donde el PBI parte de los ingresos recibidos por los agentes económicos como

retribución por su participación en el proceso de producción, método conocido también

como del valor agregado porque constituye la suma de las rentas generadas por los factores

de la producción, tiene cuatro variables como las remuneraciones de los asalariados como

los pagos efectuados por los empleadores en contrapartida por el trabajo desarrollado antes

de cualquier deducción (R), consumo de capital fijo representado por el valor al costo

corriente de reposición de activos fijos reproducibles (CKF), Impuesto a la producción e

importaciones que considera el aporte que corresponde al estado en el valor agregado

generado en el proceso de producción (Ipm) y el excedente de explotación como

retribución al riesgo empresarial que pueden ser ganancias y pérdidas empresariales

derivadas de la actividad productiva de la unidad económica (EE), el cálculo del PBI según

este método es la sumatoria de las cuatro variables descritas.

Metodología de cálculo del Producto Bruto Interno per cápita:

Según el Glosario de términos económicos del BCRP (2016), la metodología de cálculo

incluye dos variables como el PBI y la cantidad de la población, este término se refiere a la

“Relación entre el PBI y la población de un país en un año determinado. Generalmente, se

asocia con el grado de desarrollo relativo de un país. El Banco Mundial clasifica a los

países de acuerdo al nivel del PBI per cápita”.

83

Metodología de cálculo del Tipo de Cambio:

Según la metodología de cálculo del tipo de cambio de la Superintendencia de Bancas,

Seguros y AFP (SBS), el procedimiento es el siguiente “los tipos de cambio de compra y

venta de las monedas más negociadas en el sistema financiero peruano son calculados

sobre la base de la información remitida diariamente por las empresas bancarias y

financieras, a través del Reporte N° 5 “Cotización de Oferta y Demanda de Moneda

Extranjera”. Las empresas informan entre las 13:30 horas del día anterior y las 13:30

horas del día del reporte el monto total negociado en operaciones de compra y venta, así

como el tipo de cambio promedio ponderado de compra y venta de las operaciones

realizadas en el periodo indicado”.

El tipo de cambio de compra de cada moneda, se calcula promediando en forma

ponderada el tipo de cambio promedio de compra reportado por cada empresa bancaria y

financiera (incluyendo el Banco de la Nación), por lo montos comprados por cada empresa

(SBS, 2015); el tipo de cambio de venta de cada moneda, se calcula promediando en forma

ponderada el tipo de cambio promedio de venta reportado por cada empresa bancaria y

financiera (incluyendo el Banco de la Nación), por lo montos vendidos por cada empresa

(SBS, 2015).

El valor considerado en la investigación es el promedio del tipo de cambio de

compra y del tipo de cambio de venta.

Metodología de cálculo de la Inflación:

Según la metodología de cálculo del INEI (2009), las variaciones del Índice de precios al

consumidor (IPC) nos permiten mostrar el ritmo de la inflación, por lo que la variable

principal de la inflación es el IPC, que es un indicador estadístico que mide el

84

comportamiento de precios en un periodo determinado de un conjunto de productos

(bienes y servicios) representativos del gasto de la población de Lima Metropolitana, el

IPC muestra la variación promedio de un conjunto de precios distribuidos geográfica y

temporalmente, es decir se refiere a los consumos habituales y patrones de consumo en un

determinado periodo base y, es representativo del consumo de los hogares de los diferentes

niveles de ingreso de Lima Metropolitana (INEI, Metodología del cambio de año base

2009 del IPC de Lima Metropolitana).

Según el BCRP (2010), el IPC se obtiene comparando a través del tiempo el costo

de una canasta de bienes y servicios con base a un periodo anterior, la variación porcentual

del IPC de Lima Metropolitana es utilizada como el indicador de inflación en el Perú, la

canasta del IPC cubre la ciudad de Lima, considerando 532 variedades, 170 rubros, 55

subgrupos de consumo, 31 grupos y 8 grandes grupos. Aproximadamente 41,900 precios

se obtienen cada mes de alrededor de 7,800 establecimientos comerciales, 42 mercados, 6

supermercados y 617 viviendas alquiladas, la recolección de información así como el

cálculo del IPC está a cargo del Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI).

Según el INEI (2009), para el cálculo del IPC se requieren las variables: definición

de la población de referencia, definición de los bienes y servicios consumidos, estructura

de consumo de los hogares, precios el consumidor en el periodo base de dichos bienes y

servicios y realizar el seguimiento periódico de los precios. El método de cálculo más

aplicado internacionalmente es la que corresponde a la fórmula de Laspeyres que se

expresa como un promedio ponderado de precios relativos (índice elementales de

variedades) multiplicados por su ponderación (estructura del gasto) correspondiente al

período base, la mayoría de los países que elaboran este indicador utilizan la fórmula de

Laspeyres que permite la comparación internacional en la medición de la evolución de los

85

precios, finalmente una vez calculada el IPC, se puede calcular el ritmo de la inflación

como las variaciones del IPC en un periodo determinado.

Metodología de cálculo del riesgo país:

Según la Guía Metodológica del BCRP, (2010), el riesgo país es elaborado por el Banco de

inversión J.P.Morgan que emplea el índice de bonos de mercados emergentes “Emerging

Markets Bond Index Global” (EMBIG) como indicador de riesgo, y que es empleado

como referencia sobre un portafolio de deuda de mercados emergentes, el diferencial se

mide en puntos básicos y representa la diferencia de rendimientos de este indicador con

respecto a los bonos del Tesoro de los Estados Unidos de América de similar duración que

se consideran de riesgo cero.

Según Orellana, Sergio (2004), el método tradicional basado en el spread de los

bonos soberanos, se fundamenta en base a la diferencia (el spread) entre el rendimiento de

un instrumento libre de riesgo y su equivalente en el país bajo análisis, en este método los

bonos del tesoro americano son utilizados como el instrumento libre de riesgo y su

equivalente son los bonos emitidos por los gobiernos de economías emergentes como

puede ser los bonos emitidos por el gobierno peruano.

La información resultado de la metodología de cálculo de las dimensiones de los

constructos finalmente son llevados a una matriz de datos tabulada en la hoja de cálculo de

Microsoft Excel para que puedan ser analizados a través de métodos estadísticos, siendo la

información la siguiente (ver tabla 1).

86

Tabla 1

Información de la base datos estadística de los factores económicos e institucionales y de

la inversión extranjera directa.

Nota. Información de la base datos estadística de la inversión extranjera directa, Producto Bruto Interno,

Tipo de cambio, Inflación, Producto bruto interno per cápita y del riesgo país en el Perú durante los años

1995-2015, datos extraídos del Banco Mundial y del Banco Central de Reserva del Perú (BCRP).

Los datos empleados provienen de información de datos secundarios externos de

instituciones que ya han aplicado el instrumento y de las cuales se ha extraído la

información de censo de 21 años (1995 – 2015). Las referidas instituciones son

organismos no gubernamentales como el Banco JP.Morgan que proporciona información

sobre riesgo país, el Banco Mundial que proporciona información diversa de los países del

mundo, entre las cuales tenemos información de variables económicas, además de fuentes

de organismos gubernamentales como la del Banco Central de Reserva del Perú (BCRP)

quienes han aplicado el instrumento, siendo la calidad de la información de estas fuentes

elevada.

87

IV. Resultados

88

4.1 Plan de Análisis de datos

En el presente trabajo se aborda el estudio de la influencia de los Factores Económicos e

Institucionales en la inversión extranjera en el Perú en el período 1995 – 2015,

considerando como factores económicos al Producto bruto interno, el tipo de cambio, la

inflación y el producto bruto interno per cápita y como factor institucional al riesgo país.

La información se ha obtenido de las bases de datos estadísticas de instituciones

gubernamentales y no gubernamentales como el Banco Mundial (BM), el Banco Central

de Reserva del Perú (BCRP) y el Instituto Nacional de estadística (INEI), las referidas

instituciones utilizan una metodología estandarizada por lo que la calidad de los datos de

estas fuentes es elevada y garantiza la información, la cual es procesada por el software

estadístico Minitab versión 17 y el software estadístico SPSS versión 23.

Respecto a la elección de técnicas de análisis estadístico cuyo objetivo es la de

relacionar y predecir una variable desde otras, la técnica a emplear es RLM, y el método

adecuado para estimar la ecuación es de MCO, que según Wooldridge (2014) el método de

MCO es un método econométrico para estimar los parámetros de un modelo de RLM.

Por consiguiente, las pruebas estadísticas establecidas en el siguiente plan de

análisis de datos tienen relación directa con el empleo de la técnica RLM y su

correspondiente método MCO, cuyo procedimiento es el siguiente: (a) se establecerá la

correlación entre las variables independientes del modelo empleando la correlación de

Pearson a fin de determinar que no existan variables independientes que estén fuertemente

correlacionadas, de ser así el modelo estaría implicado en el problema de multicolinealidad

y no podría ser estimado por el método de MCO, debido a que implicaría errores en los

valores resultantes de los coeficientes, parámetros y afectaría los resultados del modelo;

(b) en caso la correlación de Pearson muestre valores altos, se procederá a calcular el

89

factor de inflación de la varianza (en adelante VIF) que es el método más adecuado para

detectar la multicolinealidad de las variables independientes; (c) con los valores calculados

del VIF se identificará a las variables que produzcan este problema y se retirarán del

modelo; (d) se efectúa un nuevo cálculo del VIF, se identifican las variables que producen

multicolinealidad, se retiran del modelo las variables que impliquen este inconveniente

hasta obtener variables independientes válidas (con VIF entre cero y diez); (e) se procede

al análisis de correlación de la variable dependiente con cada una de las variables

independientes, con la prueba de hipótesis de las variables; (f) se efectúa el análisis de

regresión del modelo con la prueba de hipótesis; (g) se valida el modelo empleando el Test

de Levene’s para corroborar que no exista el problema de Heterocedastidad en el modelo;

h) se somete el modelo a la prueba de normalidad de los residuos del modelo: Prueba de

Anderson – Darling; (i) se presentan las tablas de análisis de varianza y significancia de las

variables del modelo; y finalmente (j) se efectúan la prueba de hipótesis de la

investigación.

El valor del nivel de significancia a utilizar en las pruebas estadísticas es del 10%

debido a que la investigación está enfocada a explorar y determinar si existen variables

significativas, y no que tal altamente significativas son las variables.

4.2 Presentación de los resultados de la investigación

Es de vital importancia el análisis de los factores económicos e institucionales en la

captación de la IED, debido a que cada dimensión tiene un aporte y significancia en atraer

tales inversiones para nuestro país, es por ello que se ha empleado y desarrollado una

metodología de la cual presentamos el análisis y los respectivos resultados.

Acerca del uso de la econometría en la investigación, cabe mencionar a Larios,

Alvarez & Quineche (2014) que afirman que no se conoce el verdadero proceso generador

90

de datos de ninguna variable económica, por lo cual es necesario el uso de la econometría

para poder explicar el comportamientos de la variables a investigar; en este contexto

Wooldridge (2014) afirma que la econometría se basa en métodos estadísticos para estimar

relaciones y teorías económicas, siendo la aplicación más común en el pronóstico de

variables macroeconómicas como la inflación, tasas de interés y el PBI, motivo por el cual

es indispensable el uso de la econometría para poder explicar las relaciones y el

comportamiento de las variables de la investigación.

4.2.1 Correlación entre variables independientes empleando la correlación de

Pearson

Según Wooldridge (2014), a una correlación fuerte (pero no perfecta) entre dos o más

variables independientes se le llama multicolinealidad, si en un modelo con dos variables

independientes x1 y x2, donde R2 es la R-cuadrada de la regresión simple de x1 sobre x2,

como la R-cuadrada mide la bondad de ajuste, un valor de R2 cercano a uno indica que x2

explica gran parte de la variación de x1 en la muestra o viceversa, esto significa que x1 y x2

están fuertemente correlacionadas y a medida que de R2 se aproxima a uno, puede

conducir a varianzas grandes en los estimadores de pendiente de MCO, lo cual afectaría a

los parámetros del modelo. Una de las formas de eliminar el problema de

multicolinealidad es eliminando aquellas variables independientes que proporcionan

información que se obtendrían de otras variables ya incluidas en el modelo.

Empleando la función de correlación de Pearson del Software Minitab entre las

variables independientes, se obtiene el siguiente resultado (ver Tabla 2):

91

Tabla 2

Valores de correlación entre las variables de los factores económicos e institucionales y la

inversión extranjera directa

Nota. Resultado de la correlación entre las variables del modelo en términos de logaritmos naturales, mediante

el software Minitab, empleando la función de correlación de Pearson.

De los valores de la Tabla 2, se identifica una fuerte correlación entre dos variables

independientes: LN_PBI (producto bruto interno) y LN_PBI_PC (producto bruto interno per

cápita) con valor de 0.998 (cercano a la unidad) que estaría indicando multicolinealidad,

para confirmar esta información, se realiza el análisis de regresión para calcular el VIF.

4.2.2 Análisis de regresión: cálculo del factor de inflación de la varianza

Según Mandel (1982), una de las principales dificultades en el uso de estimaciones mínimo

cuadráticas es la presencia de la multicolinealidad que no afecta a la capacidad predictiva

del modelo, pero, representa un grave problema cuando el propósito es evaluar la

92

contribución individual de las variables explicativas en el modelo. Además es un indicador

que la información de una o más variables independientes es redundante.

La realización del cálculo del VIF es para poder determinar las variables independientes

que implican el problema de multicolinealidad en el modelo, tomando en cuenta:

Los valores normales de VIF están comprendidos entre 0 y 10.

Si VIF > 10, entonces existe multicolinealidad

Los resultados del VIF a través del análisis de regresión son los siguientes (ver tabla 3):

Tabla 3

Valores del factor de inflación de la varianza (VIF) de las variables independientes

Nota. Resultado del factor de inflación de la varianza (VIF) entre las variables independientes del modelo en

términos de logaritmos naturales, mediante el software Minitab, a través de la prueba de Regresión del modelo.

Los resultados de la Tabla 3, muestran variables independientes con valores VIF

superiores a los normales, identificamos: la variable PBI per cápita (LN_PBI_PC) con VIF

igual a 11024.88, la variable PBI (LN_PBI) con VIF igual a 10203.69 y la variable tipo de

cambio (LN_TC) con VIF igual a 32.66, evidencia que existe multicolinealidad en el

modelo, lo cual hace crecer las varianzas y covarianzas, dificulta la estimación precisa de

93

los parámetros βi, y en consecuencia afecta la contribución de cada variable explicativa o

independiente.

Las variables con mayor valor del VIF como el PBI per cápita (LN_PBI_PC) cuyo

valor resulta por definición como la división del PBI (LN_PBI) entre la cantidad de

habitantes de un país, resultado que no añade mayor información al modelo, su

información es redundante y puede ser tomada de la variable PBI, además de presentar el

valor VIF más grande (11024.88), no se consideró en el modelo final de la investigación,

sin esta variable se procedió a un nuevo análisis de regresión para el cálculo del VIF.

4.2.3 Análisis del Factor de inflación de la varianza para detectar

multicolinealidad

Una vez retirado del modelo la variable independiente PBI per cápita, se procede a un

nuevo test de análisis de Regresión para comprobar si persiste el problema de

multicolinealidad, con el siguiente resultado (ver Tabla 4).

Tabla 4

Valores del factor de inflación de la varianza (VIF) de las variables independientes o

explicativas, sin considerar al producto bruto interno per cápita

Nota. Resultado del factor de inflación de la varianza (VIF) de las variables independientes en términos de

logaritmos naturales, mediante el software Minitab, a través del análisis de Regresión.

94

Si el VIF es mayor a 10, indica problema de multicolinealidad, caso contrario si

son menores a 10, el efecto de la multicolinealidad ya no es importante, el resultado del

análisis de regresión mostrado en la Tabla 4, muestra que los valores VIF de las variables

independientes son menores a 10, por lo que se puede concluir:

a) Para LN_PBI (producto bruto interno), el VIF = 8.76, el resultado es menor a 10,

por lo que el efecto de la multicolinealidad ya no es importante.

b) Para LN_TC (tipo de cambio), el VIF = 3.49, es menor a 10, el efecto de la

multicolinealidad ya no es importante.

c) Para LN_INF (inflación), el VIF = 1.23, es menor a 10, por lo que el efecto de la

multicolinealidad ya no es importante.

d) Para LN_RP (riesgo país), el VIF = 5.26, es menor a 10, por lo que el efecto de la

multicolinealidad ya no es importante.

En resumen, sin considerar la variable explicativa PBI per cápita, para las demás

variables independientes el VIF es menor a 10, entonces el efecto de la multicolinealidad

ya no es importante, no afecta al modelo.

Al retirar la variable independiente PBI per cápita (LN_PBI_PC), el modelo ya no

presenta el problema de multicolinealidad, por lo que la ecuación econométrica modificada

empleando la técnica de RLM se expresa de la siguiente manera (ver figura 20).

LN_IEDt = β0 + β1 LN_PBIt + β2 LN_TCt + β3 LN_INFt + β4 LN_RPt + µt

Figura 20. Ecuación del modelo econométrico sin considerar al PBI per cápita.

En las siguientes pruebas estadísticas, no se incluirá a la variable independiente

PBI per cápita.

95

4.2.4 Análisis de Correlación del modelo con prueba de hipótesis

El análisis de correlación es una derivación o parte de la regresión, es decir, es un tipo

especial de correlación canónica, pero no necesariamente cuando ejecutamos un análisis

de correlación implica que vamos a efectuar el de regresión, pero a la inversa esto no

ocurre, es decir, cuando se lleva a cabo un análisis de regresión, estimamos las

correlaciones pertinentes (Hernández et al., 2014). La correlación de Pearson mide la

correlación de las variables uno a uno, en cambio la correlación canónica es la que mide un

grupo de variables con otro grupo de variables, se refiere un tipo de especial de correlación

canónica cuando es el caso de una variable con un grupo de variables.

El análisis de correlación se usa para medir la intensidad de la relación que puede

existir entre dos variables, el valor resultante de este análisis varía desde -1

(proporcionalidad inversa o negativa) hasta +1 (proporcionalidad directa o positiva),

cuando el resultado tiene un valor de cero, indica que no existe relación entre las variables.

El procedimiento del análisis de correlación entre la variable dependiente IED y las

variables independientes es el siguiente:

Planteamiento de las Hipótesis:

El valor del coeficiente de correlación determina una relación lineal entre las

variables, pero no indica si esta relación es estadísticamente significativa, para este

efecto se aplica la prueba de hipótesis del coeficiente de correlación expresado

mediante la letra R.

o Hipótesis nula H0: R = 0 (No hay correlación entre la IED y cada

una de las variables independientes)

o Hipótesis alterna H1: R ≠ 0 (Hay correlación entre la IED y cada una

de las variables independientes)

96

Nivel de significancia: 10% = 0.10

Regla de decisión: Si p-Value < 0.10, se rechaza H0

Resultado de las correlaciones empleando el software Minitab (ver Tabla 5)

Tabla 5

Análisis de correlación del modelo

Nota. Resultado del análisis de correlación del modelo, mediante el software Minitab, de la variable

dependiente inversión extranjera directa versus las variables independientes.

Análisis y prueba de hipótesis de las correlaciones de acuerdo a los resultados:

a) La correlación entre LN_IED y LN_PBI (inversión extranjera directa y producto

bruto interno) resulta en un p-Value = 0.000, aplicando la regla de decisión:

Si 0.000 < 0.10 se rechaza la H0 y se acepta la hipótesis alterna H1.

De esta manera, aceptamos la hipótesis alterna de que existe correlación entre las

variables inversión extranjera directa y producto bruto interno, están correlacionadas

positivamente y significativamente.

b) La correlación entre LN_IED y LN_TC (inversión extranjera directa y tipo de

cambio) resulta en un p-Value = 0.018, aplicando la regla de decisión:

Si 0.018 < 0.10 se rechaza la H0 y se acepta la hipótesis alterna H1.

97

De esta manera, aceptamos la hipótesis alterna de que existe correlación entre las

variables inversión extranjera directa y tipo de cambio, están correlacionadas

negativamente y significativamente.

c) La correlación entre LN_IED y LN_INF (inversión extranjera directa y la inflación)

resulta en un p-Value = 0.785, aplicando la regla de decisión:

Si 0.785 < 0.10 se rechaza la H0, pero como: 0.785 > 0.10 no se rechaza la hipótesis

nula H0 (se acepta la hipótesis nula H0)

De esta manera, aceptamos la hipótesis nula de que no existe correlación entre las

variables inversión extranjera directa y la inflación.

d) La correlación entre LN_IED y LN_RP (inversión extranjera directa y riesgo país)

resulta en un p-Value = 0.000, aplicando la regla de decisión:

Si 0.000 < 0.10 se rechaza la H0 y se acepta la hipótesis alterna H1

De esta manera, aceptamos la hipótesis alterna de que existe correlación entre

variables inversión extranjera directa y riesgo país, están correlacionadas

negativamente y significativamente.

4.2.5 Análisis de Regresión del modelo con prueba de hipótesis

Según Wooldridge (2014), el análisis de RLM es más adecuado para un análisis ceteris

paribus debido a que permite controlar de manera explícita muchos otros factores que

afectan en forma simultánea a la variable dependiente, es importante tanto para probar

teorías económicas como para evaluar los efectos de una política cuando hay que apoyarse

en datos no experimentales. En la regresión múltiple se tiene más parámetros, por lo que es

necesario en la hipótesis general ver si la regresión es significativa. El procedimiento del

98

análisis de regresión entre las variables independientes y la variable dependiente IED, es el

siguiente:

Planteamiento de las Hipótesis:

Hipótesis nula H0: βi = 0 (xi no es significativo sobre y)

Hipótesis alterna H1: βi ≠ 0 (xi es significativo sobre y)

Donde βi es el coeficiente de la regresión

Nivel de significancia: 10% = 0.10

Regla de decisión: Si p-Value < 0.10, se rechaza H0

Resultado de la Regresión empleando el software Minitab (ver tabla 6)

Tabla 6.

Valores del Análisis de regresión del modelo

Nota. Resultado del test de regresión del modelo en términos de logaritmos naturales, mediante el software

Minitab, de la variable dependiente inversión extranjera directa versus producto bruto interno, tipo de cambio,

inflación y riesgo país.

99

Análisis y prueba de hipótesis de las regresiones de acuerdo a los resultados:

a) La regresión entre LN_PBI y LN_IED (producto bruto interno y la inversión

extranjera directa) resulta en un p-Value = 0.081, aplicando la regla de decisión:

Si 0.081 < 0.10 se rechaza la H0 y se acepta H1.

De esta manera, aceptamos la hipótesis alterna de que es significativo el producto

bruto interno (LN_PBI) sobre la inversión extranjera directa (LN_IED).

b) La regresión entre LN_TC y LN_IED (tipo de cambio y la inversión extranjera

directa) resulta en un p-Value = 0.024, aplicando la regla de decisión:

Si 0.024 < 0.10 se rechaza la H0 y se acepta H1.

De esta manera, aceptamos la hipótesis alterna de que es significativo el tipo de

cambio (LN_TC) sobre la inversión extranjera directa (LN_IED).

c) La regresión entre LN_INF y LN_IED (la inflación y la inversión extranjera

directa) resulta en un p-Value = 0.043, aplicando la regla de decisión:

Si 0.043 < 0.10 se rechaza la H0 y se acepta H1.

De esta manera, aceptamos la hipótesis alterna de que es significativo la inflación

(LN_INF) sobre la inversión extranjera directa (LN_IED).

d) La regresión entre LN_RP y LN_IED (riesgo país y la inversión extranjera directa)

resulta en un p-Value = 0.057, aplicando la regla de decisión:

Si 0.057 < 0.10 se rechaza la H0 y se acepta H1.

De esta manera, aceptamos la hipótesis alterna de que es significativo el riesgo país

(LN_RP) sobre sobre la inversión extranjera directa (LN_IED).

100

4.2.6 Validación del modelo con la prueba de Heterocedasticidad mediante el

test de Levene’s, con prueba de hipótesis

Según Wooldridge (2014), la heterocedasticidad es cuando la varianza del término de

error, dadas las variables explicativas, no es constante, está asociada al término de

homocedasticidad en donde se establece que la varianza del error no observable µ

condicional a las variables explicativas, es constante.

La heterocedasticidad tiene varias causas frecuentes, una de ellas son las variables

explicativas con una distribución asimétrica, otra causa es el uso de variables explicativas

con amplio recorrido porque pueden presentan un agrupamiento muy claro alrededor de la

media. La heterocedasticidad se puede estimar por dos métodos: el método gráfico y el test

de Levene’s.

Mediante el método gráfico, los valores ajustados para el test de Heterocedasticidad

se muestran mediante los valores residuales versus valores ajustados (ver figura 21).

Figura 21. Test de heterocedasticidad mediante los valores residuales versus valores ajustados.

Datos tomados de las variables IED, PBI, Tipo de cambio, Inflación y riesgo país con un nivel de

significancia del 10% en el periodo 1995-2015.

101

Un Gráfico ideal de valores residuales versus valores ajustados, debe mostrar

puntos que estén distribuidos de forma uniforme tomando como referencia la línea base y

no estar agrupados o acumulados porque determinaría que las varianzas no son constantes

e indicaría que existe heterocedasticidad en el modelo. En los resultados obtenidos, los

puntos están distribuidos de manera uniforme tomando como referencia la línea base, lo

cual indica varianzas iguales y apoya a la homocedasticidad.

El otro método para evaluar la igualdad de las varianzas para una variable

calculada, en estadística se efectúa mediante el test de Levene’s, cuyo procedimiento es el

siguiente:

Planteamiento de las Hipótesis:

Hipótesis nula H0: Varianzas iguales (Homocedasticidad)

Hipótesis alterna H1: Varianzas desiguales (Heterocedasticidad)

Nivel de significancia: 10% = 0.10

Regla de decisión: Si p-Value < 0.10 se rechaza H0

Resultado del test de Levene’s para prueba de Heteroscedasticidad empleando el

software Minitab, para el cual se ha distribuido la variable en cuatro grupos

(cuartiles), con la misma cantidad de datos u observaciones (Ver figura 22).

102

Figura 22. Gráfico representativo del test de Levene’s para la prueba de heterocedasticidad. Datos

tomados de los valores residuales y valores ajustados distribuidos en cuatro grupos con un nivel de

significancia del 10%.

Mediante el test de Levene’s se obtiene un valor de p-Value = 0.547 con lo cual

contrastamos las Hipótesis aplicando la regla de decisión:

Si 0.547 < 0.10 se rechaza H0. Pero se obtiene que 0.547 > 0.10, entonces no se

rechaza la Hipótesis Nula H0

De esta manera, aceptamos la hipótesis nula, con lo cual se afirma que existe

igualdad de varianzas, es decir apoya a la Homocedasticidad, y se rechaza la Hipótesis

alterna, es decir, se rechaza a la Heterocedasticidad.

4.2.7 Prueba de Normalidad Anderson – Darling de los residuos del Modelo

El estadístico de Anderson-Darling mide qué tan bien los datos siguen una distribución

particular, mientras mejor se ajusta la distribución a los datos, menor será este estadístico.

Se puede utilizar con un tamaño muestral bajo (n < 25), tamaños muestrales muy grandes

103

pueden rechazar el supuesto de normalidad con tan solo pequeñas imperfecciones, el

procedimiento de la prueba de normalidad de Anderson-Darling es el siguiente:

Planteamiento de las Hipótesis

Hipótesis nula H0: Los errores del modelo siguen una distribución normal

Hipótesis alterna H1: Los errores del modelo no siguen una distribución normal

Nivel de significancia: 10% = 0.10

Regla de decisión: Si p-Value < 0.10 se rechaza H0

Resultado de la prueba de normalidad de Anderson – Darling con la misma

cantidad de datos u observaciones (Ver figura 23).

Figura 23. Gráfico representativo de la prueba de normalidad de Anderson – Darling. Datos

tomados de los valores residuales del modelo con un nivel de significancia del 10%.

El resultado de la prueba de Anderson - Darling (figura 23), muestra el valor de p-

Value = 0.378, con lo cual contrastamos las Hipótesis aplicando la regla de decisión:

104

Si 0.378 < 0.10 se rechaza H0. Pero se obtiene que 0.378 > 0.10, por lo que no se

rechaza la Hipótesis Nula H0

De esta manera, aceptamos la hipótesis nula, con los cual afirmamos que los

errores del modelo siguen una distribución normal.

4.2.8 Tablas del análisis de varianza y significancia de las variables del Modelo

Para probar si el modelo es apropiado se establece el análisis de varianza, que según la

definición de (Hernández et al., 2014) es una prueba estadística para analizar si más de dos

grupos difieren entre sí de manera significativa en sus medias y varianzas. A la vez el

análisis de varianza o ANOVA, es una técnica estadística que se usa para examinar las

diferencias entre las medias de dos o más poblaciones, en la cual la hipótesis nula

generalmente plantea que todas las medias son iguales (Malhotra, 2008). El resultado del

ANOVA utilizando el software SPSS muestra el siguiente resultado (ver tabla 7).

Tabla 7

Valores de la tabla del análisis de variancia del Modelo

Nota. Resultado del test de análisis de variancia, empleado el Software estadístico SPSS.

El impacto del error debe ser lo más mínimo, este impacto se mide a través de las

varianzas que se calcula a través del modelo identificando la parte Determinística (X) y

parte Probabilística (residuo), el ANOVA nos presenta la varianza de la regresión (2.847)

y la varianza del residuo (0.059), luego efectuamos la prueba F que compara la varianza de

105

la regresión (del modelo) entre la varianza del residuo F=2.847/0.059 = 47.962, lo cual se

interpreta que la varianza de la regresión es mucho más grande que la varianza del residuo,

es decir, es casi 48 veces la varianza del residuo, lo cual demuestra que el modelo es

apropiado, debido a que el impacto de error del residuo demostró ser lo mínimo posible.

4.2.9 Prueba de hipótesis de la investigación

Para las pruebas de Hipótesis de la investigación se ha optado por los resultados del test de

regresión del modelo empleando el software Minitab, siendo la información resultante la

siguiente (ver tabla 8).

Tabla 8

Valores del test de regresión para prueba de hipótesis de la investigación

Nota. Resultado del test de regresión del modelo, mediante el software Minitab, de la variable dependiente

inversión extranjera directa versus producto bruto interno, tipo de cambio, inflación y riesgo país; resultado de

los valores del coeficiente de determinación múltiple R2 y R2 ajustado.

La fuerza de asociación en la regresión múltiple se mide usando el cuadrado del

coeficiente de correlación múltiple (R2), conocido como coeficiente de determinación

106

múltiple el cual se ajusta al número de variables independientes y al tamaño de la muestra

para explicar regresiones menores (Malhotra, 2008), el valor del R2 mostrado en la Tabla 8,

es igual a 93.65% y el R2 ajustado de 91.70%, lo cual comprueba que las variables

establecidas explican a un 91.70% la influencia de los factores económicos e institucionales

en la IED, además las respectivas probabilidades estadísticas de cada una de las variables

son inferiores al p- valor de 0.10 lo cual indica que las variables tomadas dentro del modelo

son estadísticamente significativas. Luego, las pruebas de hipótesis de la investigación son:

Hipótesis Principal:

H0: Los factores económicos e institucionales no influyen de manera significativa y

positiva en la inversión extranjera directa en el Perú en el período 1995 - 2015.

H1: Los factores económicos e institucionales influyen de manera significativa y

positiva en la inversión extranjera directa en el Perú en el período 1995 - 2015.

Nivel de significancia: 10% = 0.10

Regla de decisión: Si p-Value < 0.10, se rechaza H0

De acuerdo al test de Regresión el valor p-Value = 0.0, se aplica la regla de

decisión.

Si 0.0 < 0.10, se rechaza la Hipótesis Nula H0 y se acepta la Hipótesis Alterna H1.

De esta manera, aceptamos la hipótesis alterna de que existe suficiente evidencia en

los datos para afirmar que los factores económicos e institucionales influyen de manera

significativa y positiva en la inversión extranjera directa en el Perú en el período 1995 -

2015.

107

Hipótesis secundaria 1:

H0: El producto bruto interno no influye de manera significativa y positiva en la

inversión extranjera directa en el Perú en el período 1995 – 2015.

H1: El producto bruto interno influye de manera significativa y positiva en la

inversión extranjera directa en el Perú en el período 1995 – 2015.

Nivel de significancia: 10% = 0.10

Regla de decisión: Si p-Value < 0.10 se rechaza H0

De acuerdo al test de Regresión el valor p-Value = 0.081, se aplica la regla de

decisión.

Si 0.081 < 0.10 Se rechaza la Hipótesis nula H0 y se acepta la Hipótesis alterna H1

De esta manera, aceptamos la hipótesis alterna de que existe suficiente evidencia en

los datos para afirmar que el producto bruto interno influye de manera significativa y

positiva en la inversión extranjera directa en el Perú en el período 1995 – 2015.

Además, el producto bruto interno genera un impacto positivo sobre la inversión

extranjera directa ya que el coeficiente es 0.608, ello involucra que frente a un incremento

del producto bruto interno, la inversión extranjera directa en el Perú se verá incrementada.

Hipótesis secundaria 2:

H0: El tipo de cambio no influye de manera significativa y positiva en la inversión

extranjera directa en el Perú en el período 1995 – 2015.

H1: El tipo de cambio influye de manera significativa y positiva en la inversión

extranjera directa en el Perú en el período 1995 – 2015.

108

Nivel de significancia: 10% = 0.10

Regla de decisión: Si p-Value < 0.10 se rechaza H0

De acuerdo al test de Regresión el valor p-Value = 0.024, se aplica la regla de

decisión.

Si 0.024 < 0.10 Se rechaza la Hipótesis nula H0 y se acepta la Hipótesis alterna H1

De esta manera, aceptamos la hipótesis alterna de que existe suficiente evidencia en

los datos para afirmar que el tipo de cambio influye de manera significativa y positiva en

la inversión extranjera directa en el Perú en el período 1995 – 2015.

Además, el tipo de cambio genera un impacto negativo sobre la inversión

extranjera directa ya que el coeficiente es -2.85, lo que involucra que el incremento del

tipo de cambio contribuye con la reducción de la inversión extranjera directa en el Perú.

Hipótesis secundaria 3:

H0: La inflación no influye de manera significativa y positiva en la inversión

extranjera directa en el Perú en el período 1995 – 2015.

H1: La inflación influye de manera significativa y positiva en la inversión

extranjera directa en el Perú en el período 1995 – 2015.

Nivel de significancia: 10% = 0.10

Regla de decisión: Si p-Value < 0.10 se rechaza H0

De acuerdo al test de Regresión el valor p-Value = 0.043, se aplica la regla de

decisión.

Si 0.043 < 0.10 Se rechaza la Hipótesis nula H0 y se acepta la Hipótesis alterna H1.

109

De esta manera, aceptamos la hipótesis alterna de que existe suficiente evidencia en

los datos para afirmar que la inflación influye de manera significativa y positiva en la

inversión extranjera directa en el Perú en el período 1995 – 2015.

Además, la inflación genera un impacto negativo sobre la inversión extranjera

directa ya que el coeficiente es -0.194, con lo cual frente a un incremento de la inflación se

verá una reducción de la inversión extranjera directa en el Perú.

Hipótesis secundaria 4:

H0: El riesgo país no influye de manera significativa y positiva en la inversión

extranjera directa en el Perú en el período 1995 – 2015.

H1: El riesgo país influye de manera significativa y positiva en la inversión

extranjera directa en el Perú en el período 1995 – 2015.

Nivel de significancia: 10% = 0.10

Regla de decisión: Si p-Value < 0.10 se rechaza H0

De acuerdo al test de Regresión el valor p-Value = 0.057, se aplica la regla de

decisión.

Si 0.057 < 0.10 Se rechaza la Hipótesis nula H0 y se acepta la Hipótesis alterna H1

De esta manera, aceptamos la hipótesis alterna de que existe suficiente evidencia en

los datos para afirmar que el riesgo país influye de manera significativa y positiva en la

inversión extranjera directa en el Perú en el período 1995 – 2015.

Además, el riesgo país genera un impacto negativo sobre la inversión extranjera

directa ya que el coeficiente es -0.503, el cual significa que el incremento del riesgo país

contribuye con la reducción de la inversión extranjera directa en el Perú.

110

V. Conclusiones

111

El análisis desarrollado acerca de la influencia de los factores económicos e institucionales

en la inversión extranjera directa en el Perú sostiene las siguientes conclusiones:

La presente investigación, no pretende pronosticar el crecimiento económico del

Perú del presente año ni de los años siguientes, es una investigación que va a validar un

modelo empleado en otras investigaciones empíricas para nuestro entorno durante el

período 1995 al 2015, modelo que nos ha permitido identificar las variables que influyen

en la atracción de la inversión extranjera directa en el Perú, entre ellas el producto bruto

interno que es necesario para que el país crezca acelerada y sostenidamente a fin de

incrementar los flujos de inversión extranjera directa para luego alcanzar su crecimiento

potencial de largo plazo, para lograr la meta de ser un país desarrollado que es el objetivo

del presente Gobierno.

El producto bruto interno per cápita, fue desestimado en las pruebas estadísticas

por causar inestabilidad en el modelo al presentar una fuerte correlación con la variable

independiente producto bruto interno, problema denominado multicolinealidad y al no

añadir mayor información no se consideró en el modelo final de la investigación. Una vez

solucionado el problema de multicolinealidad, el modelo pasó por las pruebas necesarias

para su validación como de correlación utilizando la correlación de Pearson, factor de

inflación de la varianza, análisis de regresión, test de Levene’s para prueba de

heterocedasticidad, prueba de Normalidad de Anderson-Darling y análisis de varianza,

obteniéndose un modelo estadísticamente valido.

Habiéndose obtenido un modelo estadísticamente válido, los resultados de la

regresión del modelo utilizando el coeficiente de determinación múltiple R2, su valor

ajustado resultó en 91.70%, lo cual permite afirmar que el producto bruto interno, el tipo

de cambio, la inflación y el riesgo país son factores estadísticamente significativos

112

determinantes de la inversión extranjera directa en el Perú en período 1995 al 2015, por lo

que se tiene que tomar en cuenta estas variables como factores determinantes de la

inversión extranjera directa en el Perú.

Respecto al producto bruto interno, el modelo se comporta estable y mantiene una

relación directa y positiva con la inversión extranjera directa en el periodo en

investigación, lo que evidencia el buen manejo económico del país, la inversión extranjera

directa es una de las principales variables que hace que el producto bruto interno de un

país pueda crecer sustancialmente en el mediano y largo plazo, siendo el resto de las

variables como gastos de gobierno o consumos que no son significativos y son de corto

plazo.

La inversión extranjera directa en el Perú en el periodo 1995 al 2012, mostró un

comportamiento sostenido al alza, motivados por el crecimiento económico, menor riesgo

país y estabilidad en la política monetaria.

El tipo de cambio, que es parte de la política monetaria del BCRP ha evolucionado

favorablemente, con valores que han ido decreciendo ligeramente hasta el año 2013, se

observa que su disminución en varios años en el Perú (2008 al 2013) estuvo influenciada

por el incremento de la inversión extranjera directa en el mismo período, debido a que el

ingreso de estas inversiones extranjeras al país traen consigo divisas las cuales alteran el

precio de éstas con respecto a nuestra moneda, pero según las cifras de los dos últimos

años (2014, 2015) esto se revierte, es decir, el tipo de cambio comienza a crecer en forma

significativa debido a la reducción en la captación de estas inversiones extranjeras.

En el caso específico de la inflación su evolución en el periodo analizado ha sido

positivo, es decir, con un decrecimiento sostenido, lo que refleja la estabilización de la

economía con disciplina monetaria y equilibrio fiscal, cuyo resultado ha sido un

113

decreciente índice de inflación favorable para la economía nacional y a la vez, factor

favorable para que los inversionistas extranjeros puedan seguir realizando inversiones en el

país.

Respecto al factor riesgo país que es considerado un indicador más completo de

riesgo y de importancia en el modelo de investigación, debido a que mide la probabilidad

de que nuestro país incumpla sus obligaciones respecto a sus deudas, este indicador al

igual que el de la inflación mostró una tendencia decreciente desde el año 1998 al 2014,

que desde luego tiene un gran impacto sobre la atracción de flujos de inversión extranjera

directa debido a que en países emergentes son indicadores de inestabilidad económica o

manejo inadecuado de la política económica y son factores que pueden provocar pérdidas a

los inversionistas.

En la investigación, la inflación y el riesgo país tienen una relación negativa con

respecto a la inversión extranjera directa, lo cual es una ventaja debido a que un país con

tasas de inflación decrecientes y controladas, con indicadores de riesgo país con tendencia

al decrecimiento, hacen de una nación estable y que vale la pena invertir, porque reflejan la

estabilidad macroeconómica y la hacen viable a las inversiones. Ambas variables son

significativas e importantes para los inversionistas a la hora de tomar decisiones.

De acuerdo a las investigaciones empíricas, dentro de la Comunidad Europea (CE),

España es el principal inversor de Latinoamérica a partir de la década de los noventa,

siendo la afinidad cultural como el más importante aspecto para la selección de estos

países y como principales inversionistas en el Perú destaca España y el Reino Unido.

Investigaciones acerca de la inversión extranjera directa en el Perú se han realizado,

sin embargo los contextos y las situaciones van cambiando, las variables significativas no

son las mismas si se analiza los periodos de tiempo en que se investigaron, la

114

hiperinflación producida en el Perú en los años 1980 al 1990 que repercutió en la variable

inflación, no es la misma si el análisis se realiza en los años 1995 al 2015, en los años de

hiperinflación los montos de inversión extranjera directa no eran significativas, en la

actualidad es necesario este tipo de inversiones por lo que es importante su investigación,

que tiene respaldo en las investigaciones empíricas.

Finalmente, el análisis de las variables de la investigación hace notar una política

económica, transparente y responsable que ha tenido un impacto positivo sobre la

inversión extranjera directa, permitiendo que los inversionistas tengan expectativas claras

y que tales inversiones crezcan de forma sostenida en el país, esto se evidencia en el

crecimiento económico consistente en términos del producto bruto interno del Perú hasta

el 2014 y demuestra que el mercado interno es atractivo para cualquier inversionista, sea

local o del extranjero.

115

VI. Recomendaciones

116

Dentro de las acciones que deberían levarse a cabo con la finalidad de atraer las

inversiones extranjeras directas tomando en cuenta la influencia de los factores

económicos e institucionales en el Perú, se propone lo siguiente:

Como se ha podido apreciar en los resultados de los indicadores económicos e

institucionales y su evolución en el periodo investigado, el Perú ha logrado la estabilidad

macroeconómica, ha creado un clima propicio desde el punto de vista legal para que los

inversionistas puedan establecerse en nuestro país, cumpliendo de esta manera su rol como

fuente de crecimiento y de ahora en adelante mantenerla será una condición necesaria

aunque no suficiente para crecer. El país debe de mantener la apertura económica para que

se convierta en una fuente constante de crecimiento económico la cual debe de

complementarse con reformas como la calidad del capital humano mediante la mejora en

la calidad de educación que redunde en profesionales calificados, es necesario su

reforzamiento para que nuestra mano de obra sea competitiva y eleve su productividad lo

cual se reflejará mejoras salariales. Es necesario en estos años de desaceleración

económica, se incentive el crecimiento de la inversión privada a través del mejoramiento

del clima de negocios, promocionando la inversión extranjera ya sea a través de

mecanismos, aspectos legales, incrementar y mejorar la infraestructura vial, portuaria,

aeropuertos, sistema financiero y reformar el mercado laboral donde solo un pequeño

porcentaje está en planillas. Finalmente, es necesario tomar en cuenta todos estos aspectos

debido a que el objetivo es poder atraer nuevas inversiones tanto extranjeras como locales

para la creación de empresas, que redunde en el incremento de empleos con mejores

salarios, mejore las atenciones sociales y que nuestro país siga creciendo.

117

El Perú durante la última década, ha logrado la estabilidad macroeconómica, ha

abierto su economía al mundo, el actual reto es lograr un crecimiento acelerado y sostenido

pero de mejor calidad que el alcanzado hasta la fecha, para lo cual se debe además de

tomar en cuenta la estrategia de atracción de inversiones como: generar los

encadenamientos productivos, propiciar la transferencia tecnológica y la inserción de

nuevas tecnologías, descentralizar la economía, potenciar la actividad exportadora.

Respecto a la política monetaria, si se pretende ser receptor de flujos constantes y

crecientes de inversión extranjera directa, ésta se debe de mantenerse de manera

responsable como se viene realizando actualmente, además de una política fiscal firme y

conservadora que dará a los inversionistas una imagen de tranquilidad y seguridad que

redundará en el crecimiento de la economía.

Es necesario acotar que los factores que alejan la inversión extranjera directa del

Perú son los mismos que limitan la inversión privada local, actualmente se evidencia una

inadecuada política de inversión, la evidencia es que a partir del año 2015 el producto

bruto interno comenzó a decrecer, a la vez también las inversiones extranjeras empezaron

a decrecer desde el año 2013, motivo por el cual se debe de incentivar estos flujos de

inversión en función de razones de eficiencia y competitividad, buscar mejores operadores,

sean nacionales, extranjeros, o asociaciones entre ellos. Está demostrado en la literatura

empírica que la inversión privada es parte del crecimiento económico y el papel del estado

peruano deberá estar dirigida a facilitar dicha inversión desempeñando un rol subsidiario y

no de competencia con la inversión privada.

Introducir variables tipo dummy, también conocida como variable binaria (toma

valores de cero y uno para indicar la ausencia o presencia de alguna característica

cualitativa) que serviría para poder evaluar el efecto de la performance de los gobiernos

118

que se suceden cada cinco años, así se tendría una categoría relacionada al efecto del

gobierno sobre las inversiones extranjeras directas. Esta variable se puede introducir al

modelo, pero no de manera directa porque es una variable cualitativa, la variable dummy

es un mecanismo o artificio para introducir una variable no numérica al modelo de

regresión, en el periodo de la investigación han habido tres gobiernos: Alan García,

Alberto Fujimori y Alejandro Toledo, se introducirían 3 variables tipo dummy, una para

cada gobierno para estimar la influencia de los Gobiernos sobre la inversión extranjera

directa.

Ajustar el modelo con otra ventana de tiempo, es decir con información de períodos

diferentes al evaluado, para analizar el comportamiento de las variables, sus variaciones y

verificar cuáles son las más significativas y que deben de tomar en cuenta los

inversionistas y a los investigadores de las inversiones extranjeras directas.

Con respecto a los acuerdos comerciales del Perú, se debe de dinamizar la

inversión de los países pertenecientes a otros bloques económicos en nuestro país a los que

se les deben de brindar alternativas de inversión a través de la suscripción de Tratados de

libre comercio (TLC) en base a la concesión de preferencias arancelarias mutuas y la

reducción de barreras no arancelarias al comercio de bienes y servicios, debiendo tener en

cuenta que estos TLC traen consigo otros aspectos como inversiones extranjeras, acceso a

nuevos mercados, servicios financieros, telecomunicaciones, comercio electrónico entre

otros, que harían desarrollar una oferta exportable competitiva que generaría más y

mejores empleos y finalmente redundaría no solamente en beneficios del tipo comercial

sino que son positivos para nuestra economía en conjunto.

119

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127

Anexos

128

Apéndice A: Data empleada

Tabla 9

Información de la base datos estadística de las variables independientes y dependientes.

Nota. Información de la base datos estadística de la inversión extranjera directa, Producto Bruto

Interno, Tipo de cambio, Inflación, Producto bruto interno per cápita y del riesgo país en el Perú

durante los años 1995-2015, datos extraídos del Banco Mundial y del Banco Central de Reserva del

Perú (BCRP), la información del riesgo país se encuentra en la base de datos estadística del BCRP a

partir del año 1998.

129

Apéndice B: Gráficas de las variables

El software Minitab, proporciona el cálculo de medidas de tendencia central como la media,

la moda, la mediana; medidas de variabilidad como: rango, desviación estándar, varianza

entre otras medidas, siendo los resultados los siguientes:

Tabla 10

Información de la Estadística descriptiva de las variables.

Nota. Resultado de las medidas de tendencia central, medidas de variabilidad mediante el software

Minitab.

Gráficas de evolución de las variables:

Gráficas de la variable inversión extranjera directa (IED): (en mll US y en Log.)

Figura 24. Evolución de la inversión extranjera directa (IED) en el Perú durante los años 1995-

2015 (expresado en millones de dólares y en valores de logaritmo natural). Datos tomados de la

IED en el Perú años 1995 al 2015 del Banco Mundial y del Banco Central de Reserva del Perú

(BCRP).

130

Gráficas de la variable Producto Bruto Interno (en mll US y en Log.)

Figura 25. Evolución Producto Bruto Interno (PBI) en el Perú durante los años 1995-2015

(expresado en millones de dólares y en valores de logaritmo natural). Datos tomados del PBI en el

Perú años 1995 al 2015 del Banco Mundial y del Banco Central de Reserva del Perú (BCRP).

Gráficas de la variable Tipo de Cambio: (en UMN por US y en Log.)

Figura 26. Evolución del tipo de cambio en el Perú durante los años 1995-2015 (expresado en

UMN por US $ y en valores de logaritmo natural). Datos tomados del tipo de cambio en el Perú en

el periodo del 1995 al 2015 del Banco Mundial y del Banco Central de Reserva del Perú (BCRP).

131

Gráficas de la variable Inflación: (en Variación % y en Log.)

Figura 27. Evolución de la Inflación en el Perú durante los años 1995-2015 (expresado en % y en

valor de logaritmo natural). Datos tomados de la evolución de la inflación en el Perú en el periodo

del 1995 al 2015 del Banco Mundial.

Gráficas de la variable Riesgo país: (en Puntos básicos y en Log.)

Figura 28. Evolución del Riesgo País en el Perú durante los años 1995-2015 (expresado en puntos

básicos y en valor de logaritmo natural). Datos tomados del riesgo país en el Perú en el periodo del

1995 al 2015 del Banco Central de Reserva del Perú (BCRP).

132

Apéndice C: Resultado de las regresiones con EViews

Tabla 11

Resultado del análisis de Regresión del modelo con Software EViews

Nota. Información resultado del software econométrico EViews para la validación y contraste de

los resultados versus el Sotfware Minitab.

La prueba de regresión empleando el software EViews presenta iguales resultados que con

el software Minitab, así el coeficiente de determinación múltiple R2 es de 93.65%,

mientras que el coeficiente de R2 ajustado es de 91.70%. Tomando en cuenta el R2

ajustado se comprueba que las variables establecidas explican a un 91.70% la influencia de

los factores económicos e institucionales en la inversión extranjera directa, además con

respecto a las respectivas probabilidades estadísticas (Prob.) de cada una de las variables

del modelo, éstas son inferiores al p-Valor de 0.10, lo cual nos indica que las variables

asumidas en el modelo son estadísticamente significativas.

133

Apéndice D: Validación del Instrumento

La Molina, 27 de matzo del 2017

Estimado:

Magister Oscar Méndez Saavedra

Presente:

Me dirijo a usted con la finalidad de solicitar su valiosa colaboración en calidad de JUEZ (a)

para validar el contenido del instrumento.

Para dar cumplimiento a lo anteriormente expuesto se hace entrega fonnal de laoperaclonatización ¿e ta , las hipótesis áe la investigacióny el formulario del estudio, el cual deberá llenar de acuerdo a sus observaciones, a fin de orientary verificar la claridad? congnrencia, control de la tendenciosidad y dominio de los contenidosde los diversos items de los cuestionarios.

Agradezco de antemano su receptividad y colaboración. Su apoyo nos permitirá adquirirhabilidades y competencias profesionales y científicas que forman pu.t. Ort pror.ro d.investigación.

Quedo de Ud. en espera del feedbaok respectivo para mejorar del presente trabajo.

Muy Atentamente:

INSTBUMENTO PARA LA VALIDEZDN CONTENII}O

(JUrCrO rlE EXPERTOS)

El presente instrumento tiene como finalidad validar el modelo que explica la influencia de los factores

econórnicos e institucionales en la inversión extranjeradírectaen el Peru, el mismo será aplicado en un diseño

estadistico no experimental, enmarcado dentro del diseño transeccional o transversal, debido a que recolectan

datos en un solo momento, datos con información a nivel de censo, que constituye la población en estudio de

la validación del instrumento titulado Registro de datos.

Instrucciones

La elaluación requiere de la lectura detallada y completa de cada uno de los ítems propuestos a fin decotejarlos de manera cualitativa con los criterios propuestos relativos a: relevancia o iongruencia con elcontenido, claridad en la redacción, tendenciosidad o sesgo en su formulación y dominio del contenido. paraello deberá asignar una valoración si el ítem presenta o no los criterios propuestos, y oil caso necesario seofrece un espacio para las observaciones si hubiera.

Juez No:

Fechaactual: 27 Harzo 2ot7Nombres y Apellidos de Juez: O !cc., ¡4 ^

n ,-l 14 ¿^ J.Z !n q ve.c,tr. n

Institucióndondeelabora: Ur,ve!/s¡ d^"i 5b", 4nqcio ole LuTol 1Años de experiencia profesional o científica: lLl

OPERACIONALIZACIÓN DE VARIABLES INVOLUCRADAS EN EL ESTUDIO

Inversión extranjera directa (IED:

Según la guía metodológica del BCRP (2010), las principales variables de la IED incluyen la

reinversión de utilidades, los aportes nuevos de capital efectuados por el inversionista directo o

la compra de participaciones de capital aunque no signifiquen recursos nuevos para la empresa

(transferencia de acciones entre residentes y no residentes), los préstamos netos con matriz

(recibidos menos pagados) entre el inversionista directo y su empresa afiliada.

Producto bruto interno (PBI):

El PBI, según el método de la producción establecida por el INEI (2009), se obtiene por la

sumatoria de los valores agregados brutos sectoriales (VAB) como es el aporte de cada unidad

productiva del sistema económico (clasificados en actividades económicas como agricultura,

ganadería, pesca, minería, manufactura, producción y distribución de electricidad y agua,

construcción, comercio, transportes y comunicaciones, productores de servicios

gubernamentales y otros servicios) más los derechos de importación y los impuestos a los

productos.

Producto bruto interno per cápita:

Según la metodología de cálculo del BCRP (2016), sus variables son el PBI y la población de

un país, se refiere a la “relación entre el producto bruto interno y la población de un país en un

año determinado, generalmente, se asocia con el grado de desarrollo relativo de un país, el

Banco Mundial clasifica a los países de acuerdo al nivel de PBI per cápita”.

Tipo de cambio:

Según el Banco Mundial (2016), el tipo de cambio oficial se refiere al tipo de cambio

determinado por las autoridades nacionales o al tipo de cambio determinado en el mercado

cambiario autorizado legalmente. Se calcula como un promedio anual basado en los promedios

mensuales (unidades de moneda local en relación con el dólar de los Estados Unidos).

La autoridad del cálculo del tipo de cambio en el Perú es la Superintendencia de Bancas,

Seguros y AFP (SBS), que contempla una metodología para el tipo de cambio de compra y de

venta de esta forma: El tipo de cambio de compra de cada moneda, es calculada en base al

promedio ponderado del tipo de cambio promedio de compra reportado por cada empresa

bancaria y financiera (incluye al Banco de la Nación), por los montos comprados de

determinada moneda por la entidad; mientras que el tipo de cambio de venta de cada moneda,

es calculada en base al promedio ponderado del tipo de cambio promedio de venta reportado

por cada empresa bancaria y financiera (incluye al Banco de la Nación), por los montos

vendidos de determinada moneda por la entidad.

Inflación:

Según el BCRP (2016), la inflación es el aumento persistente del nivel general de los precios

de la economía, con la pérdida del valor adquisitivo de la moneda, se mide por la variación del

índice de precios al consumidor (IPC), las variaciones del IPC nos permite mostrar el ritmo de

la inflación, por lo que la variable principal de cálculo de la inflación es el IPC: que según el

INEI representa un indicador estadístico que mide el comportamiento de precios en un periodo

determinado de un conjunto de productos (bienes y servicios) representativos del gasto de la

población de Lima Metropolitana.

Riesgo país:

Según la Guía Metodológica del BCRP (2010), el riesgo país es elaborado por el Banco de

inversión J.P.Morgan que emplea el índice de bonos de mercados emergentes “Emerging

Markets Bond Index Global” (EMBIG) como indicador de riesgo, y que es empleado como

referencia sobre un portafolio de deuda de mercados emergentes, el diferencial se mide en

puntos básicos y representa la diferencia de rendimientos de este indicador respecto a los bonos

del Tesoro de los Estados Unidos de América de similar duración que se consideran de riesgo

cero.

HIPÓTESIS

Hipótesis Principal:

H1: Los factores económicos e institucionales influyen de manera significativa y positiva en la

inversión extranjera directa en el Perú en el período 1995 - 2015.

Hipótesis Secundaria 1:

H1a: El producto bruto interno influye de manera significativa y positiva en la inversión

extranjera directa en el Perú en el período 1995 – 2015.

Hipótesis Secundaria 2:

H1b: El tipo de cambio influye de manera significativa y positiva en la inversión extranjera

directa en el Perú en el período 1995 – 2015.

Hipótesis Secundaria 3:

H1c: La inflación influye de manera significativa y positiva en la inversión extranjera directa

en el Perú en el período 1995 – 2015.

Hipótesis Secundaria 4:

H1d: El producto bruto interno per cápita influye de manera significativa y positiva en la

inversión extranjera directa en el Perú en el período 1995 – 2015.

Hipótesis Secundaria 5:

H1e: El riesgo país influye de manera significativa y positiva en la inversión extranjera directa

en el Perú en el período 1995 – 2015.

FORMTILARIO DEL REGISTRO DE DATOS

Este cuestionario tiene como propósito levantar observaciones sobre la herramienta utilizada en la presente

investigación. Dicha información será de valiosa imporfancia para validar el Modelo planteado acerca de la

influencia de los factores económicos e institucionales en la inversión extranjera directa en el Peru. Si decides

participar en este estudio, por favor responde y entrega el instrumento.

DIMENSIONES

Cffiol iniento..Str ,,,'tq(}, i

¿La herramienta mide en efecto al Producto

Bruto Interno (PBI)? XCümplj mleritoi.SI,i NO

¿La herramienta mide en efecto al Tipo de

Cambio? xI4flación': , cufnól iménto

SI ., NOr,

LLa herramienta mide en efecto a la

inflación? xCumpli rftento

,Str ,NO

¿La herramienta mide en efecto al Producto

Interno per cáryita'l X:C,umpl :íru€nto

SI NO

¿La herramienta mide en efecto al Riesgo

País? XInversión, exJfani em directa,(IE- D) ,,eumol mrento

Str NO

¿La herramienta mide en efecto a la inversión

extranjera dkecta? x

La Molina,2l de marzo del20l7

Estimado:

Ingeniero Kesber Angulo Sánchez

Presente:

Me dirijo a usted con la finalidad de solicitar su valiosa colaboración en calidad de JIJEZ (a)

para vaiidar el contenido del instrumento.

Para dar cumplimiento a lo anteriormente expuesto se hace entrega formal de laoperacionalización de las variables involucradas en el estudio, las hipótesis áe h investigacióny el formulario del estudio, el cual deberá llenar de acuerdo á rur observaciones, a fin de orientary verificar la claridad, congruencia, control de la tendenciosidad y dominio de los contenidosde los diversos items de los cuestionarios.

Agradezco de antemano su receptividad y colaboración. Su apoyo nos permitirá adquirirhabilidades y competencias profesionales y científicas que forman purt. ¿.1 pro..ro d.investigación.

Quedo de Ud. en espera del feedback respectivo para mejorar del presente trabajo.

Muy Atentamente:

Vilchez Quispe

INSTRTJMENTO PARA LA VALIDEZDN CONTENTDO

(JUrCrO DE EXPERTOS)

El presente instrumento tiene como finalidad validar el modelo que explica la influencia de los factores

económicos e institucionales en la inversión extrar{era directa en el Peru, el mismo será aplicado en un diseño

estadístico no experimental, enmarcado dentro del diseffo transeccional o transversal, debido a que recolectan

datos en un solo momento, datos con inforrnación a nivel de censo, que constituye la población en estudio de

la validación del instrumento titulado Registro de datos.

fnstrucciones

La evaluacíón requiere de la lectura detallada y completa de cada uno de los ítems propuestos a fin decotejarlos de manera cualitativa con los criterios propuestos relativos a: relevancia o congruencia con elcontenido, claridad en la redacciÓn, tendenciosidad o sesgo en su formulación y dominio del contenido. Paraello deberá asignar una valoración si el ítem presenta o no los criterios propuestos, y oil caso necesario seofrece un espacio para las observaciones si hubiera.

JuezNo:

Fecha actual: Q I dt- *tar¿rp & nl+

Nombres y Apellidos de Juez: r(ESBER bauro Sa¿cffr?

Institución donde elabora: hVFo'Érfe.ee 3.A<

Años de experiencia profesional o científica: ? añs

Firma y Sello

OPERACIONALIZACIÓN DE VARIABLES INVOLUCRADAS EN EL ESTUDIO

Inversión extranjera directa (IED:

Según la guía metodológica del BCRP (2010), las principales variables de la IED incluyen la

reinversión de utilidades, los aportes nuevos de capital efectuados por el inversionista directo o

la compra de participaciones de capital aunque no signifiquen recursos nuevos para la empresa

(transferencia de acciones entre residentes y no residentes), los préstamos netos con matriz

(recibidos menos pagados) entre el inversionista directo y su empresa afiliada.

Producto bruto interno (PBI):

El PBI, según el método de la producción establecida por el INEI (2009), se obtiene por la

sumatoria de los valores agregados brutos sectoriales (VAB) como es el aporte de cada unidad

productiva del sistema económico (clasificados en actividades económicas como agricultura,

ganadería, pesca, minería, manufactura, producción y distribución de electricidad y agua,

construcción, comercio, transportes y comunicaciones, productores de servicios

gubernamentales y otros servicios) más los derechos de importación y los impuestos a los

productos.

Producto bruto interno per cápita:

Según la metodología de cálculo del BCRP (2016), sus variables son el PBI y la población de

un país, se refiere a la “relación entre el producto bruto interno y la población de un país en un

año determinado, generalmente, se asocia con el grado de desarrollo relativo de un país, el

Banco Mundial clasifica a los países de acuerdo al nivel de PBI per cápita”.

Tipo de cambio:

Según el Banco Mundial (2016), el tipo de cambio oficial se refiere al tipo de cambio

determinado por las autoridades nacionales o al tipo de cambio determinado en el mercado

cambiario autorizado legalmente. Se calcula como un promedio anual basado en los promedios

mensuales (unidades de moneda local en relación con el dólar de los Estados Unidos).

La autoridad del cálculo del tipo de cambio en el Perú es la Superintendencia de Bancas,

Seguros y AFP (SBS), que contempla una metodología para el tipo de cambio de compra y de

venta de esta forma: El tipo de cambio de compra de cada moneda, es calculada en base al

promedio ponderado del tipo de cambio promedio de compra reportado por cada empresa

bancaria y financiera (incluye al Banco de la Nación), por los montos comprados de

determinada moneda por la entidad; mientras que el tipo de cambio de venta de cada moneda,

es calculada en base al promedio ponderado del tipo de cambio promedio de venta reportado

por cada empresa bancaria y financiera (incluye al Banco de la Nación), por los montos

vendidos de determinada moneda por la entidad.

Inflación:

Según el BCRP (2016), la inflación es el aumento persistente del nivel general de los precios

de la economía, con la pérdida del valor adquisitivo de la moneda, se mide por la variación del

índice de precios al consumidor (IPC), las variaciones del IPC nos permite mostrar el ritmo de

la inflación, por lo que la variable principal de cálculo de la inflación es el IPC: que según el

INEI representa un indicador estadístico que mide el comportamiento de precios en un periodo

determinado de un conjunto de productos (bienes y servicios) representativos del gasto de la

población de Lima Metropolitana.

Riesgo país:

Según la Guía Metodológica del BCRP (2010), el riesgo país es elaborado por el Banco de

inversión J.P.Morgan que emplea el índice de bonos de mercados emergentes “Emerging

Markets Bond Index Global” (EMBIG) como indicador de riesgo, y que es empleado como

referencia sobre un portafolio de deuda de mercados emergentes, el diferencial se mide en

puntos básicos y representa la diferencia de rendimientos de este indicador respecto a los bonos

del Tesoro de los Estados Unidos de América de similar duración que se consideran de riesgo

cero.

HIPÓTESIS

Hipótesis Principal:

H1: Los factores económicos e institucionales influyen de manera significativa y positiva en la

inversión extranjera directa en el Perú en el período 1995 - 2015.

Hipótesis Secundaria 1:

H1a: El producto bruto interno influye de manera significativa y positiva en la inversión

extranjera directa en el Perú en el período 1995 – 2015.

Hipótesis Secundaria 2:

H1b: El tipo de cambio influye de manera significativa y positiva en la inversión extranjera

directa en el Perú en el período 1995 – 2015.

Hipótesis Secundaria 3:

H1c: La inflación influye de manera significativa y positiva en la inversión extranjera directa

en el Perú en el período 1995 – 2015.

Hipótesis Secundaria 4:

H1d: El producto bruto interno per cápita influye de manera significativa y positiva en la

inversión extranjera directa en el Perú en el período 1995 – 2015.

Hipótesis Secundaria 5:

H1e: El riesgo país influye de manera significativa y positiva en la inversión extranjera directa

en el Perú en el período 1995 – 2015.

FORMULARIO DEL RSGISTRO DE DATOS

Este cuestionario tiene como propósito levantar observaciones sobre la herramienta utilizada en la presente

investigación. Dicha información será de valiosa importanciaparuvalidar el Modelo planteado acerca de la

influencia de los factores económicos e institucionales en la inversión extranjera directa en el Perú. Si decides

participar en este estudio, por favor responde y entrega el instrumento.

DIMENSIONES

P¡g{qcto Bruto', Interno' (PBI}':Cumnl irmento

SI NO¿La herramienta mide en efecto al Producto

Bruto Interno (PBD? vTipo deCambio Cumpl mrento Obseruaciones

$T NOr¿La herramienta mide en efecto al Tipo de

Cambio? xInflación, r, r :':..

Cumpli mreritü CIbservaciorres,',':l"l"l,Sf NO

¿La herramienta mide en efecto a la

inflación? YProducto Bruto interno psr.qripiÉ ,Cumoli rmento

:SI NO¿La herramienta mide en efecto al Producto

Interno per cápita? xRiesgo país r r Cumplimteflto, Observaciohes

SI NO¿La herramienta mide en efecto al Riesgo

Pais? Xtrnversión éxtranjera directa flEDJ Cumplimiento

SI NO¿La herramienta mide en efecto a la inversión

extranjera directa? x

La Molina,23 de marzo del20l7

Estimado:

Licenciado Luis Pérez Aranguri

Presente:

Me dirijo a usted con la finalidad de solicitar su valiosa colaboración en calidad de JUEZ (a)

para validar el contenido del instrumento.

Para dar cumplimiento a lo anteriormente expuesto se hace enfega formal de laoperacionali¡ación de 1as variables involucradas en el estudio, las hipótesis de la investigacióny el formulario del estudio, el cual deberá llenar de acuerdo a sus observaciones, a fin de orientary verificar la claridad, congruencia, control de la tendenciosidad y dominio de los contenidosde los diversos íterns de los cuestionarios.

Agradezco de antemano su receptividad y colaboración. Su apoyo nos permitirá adquirirhabilidades y competencias profesionales y científicas que forman parte del proceso deinvestigación.

Quedo de Ud. en espera del feedback respectivo para mejorar del presente trabajo.

Muy Atentamente:

Vilchez Quispe

t-

INSTRUMDNTO PARA LA VALIDNZDF, CONTENTI}O

(Jrncrc DE EXPERTOS)

I

El presente instrumento tiene como finalidad validar el modelo que explica la influencia de los factores

económicos e institucionales en la inversión extranjera directa en el Peru, el mismo será aplicado en un diseño

estadístico no experimental, enmarcado dentro del diseño transeccional o transversal, debido a que recolectan

datos en un solo momento, datos con informaciÓn a nivel de censo, que constituye la población en estudio de

la validación del instrumento titulado Registro de datos.

Instrucciones

La evaluación requiere de la lectura deAllada y completa de cada uno de los ítems propuestos a fin decotejarlos de manera cualiktiva con los oriterios propuestos relativos a: relevancia o congruencia con elcontenido, claridad en la redacción, tendenciosidad o sesgo en su formulación y dominio deliontenido. Paraello deberá asignar una valoración si el ítem presenta o no los criterios propuestos, y oil caso necesario seofrece un espacio para las observaciones si hubiera.

Juez No:

Fecha actual: fr Llag¿ o 4a ¡+Nombres y Apellidos de Juez:

t,/?- A4mry)Ftv

Institución donde elabora: Unt'V . &nAños de experiencia profesíonal o científica, I 3

OPERACIONALIZACIÓN DE VARIABLES INVOLUCRADAS EN EL ESTUDIO

Inversión extranjera directa (IED:

Según la guía metodológica del BCRP (2010), las principales variables de la IED incluyen la

reinversión de utilidades, los aportes nuevos de capital efectuados por el inversionista directo o

la compra de participaciones de capital aunque no signifiquen recursos nuevos para la empresa

(transferencia de acciones entre residentes y no residentes), los préstamos netos con matriz

(recibidos menos pagados) entre el inversionista directo y su empresa afiliada.

Producto bruto interno (PBI):

El PBI, según el método de la producción establecida por el INEI (2009), se obtiene por la

sumatoria de los valores agregados brutos sectoriales (VAB) como es el aporte de cada unidad

productiva del sistema económico (clasificados en actividades económicas como agricultura,

ganadería, pesca, minería, manufactura, producción y distribución de electricidad y agua,

construcción, comercio, transportes y comunicaciones, productores de servicios

gubernamentales y otros servicios) más los derechos de importación y los impuestos a los

productos.

Producto bruto interno per cápita:

Según la metodología de cálculo del BCRP (2016), sus variables son el PBI y la población de

un país, se refiere a la “relación entre el producto bruto interno y la población de un país en un

año determinado, generalmente, se asocia con el grado de desarrollo relativo de un país, el

Banco Mundial clasifica a los países de acuerdo al nivel de PBI per cápita”.

Tipo de cambio:

Según el Banco Mundial (2016), el tipo de cambio oficial se refiere al tipo de cambio

determinado por las autoridades nacionales o al tipo de cambio determinado en el mercado

cambiario autorizado legalmente. Se calcula como un promedio anual basado en los promedios

mensuales (unidades de moneda local en relación con el dólar de los Estados Unidos).

La autoridad del cálculo del tipo de cambio en el Perú es la Superintendencia de Bancas,

Seguros y AFP (SBS), que contempla una metodología para el tipo de cambio de compra y de

venta de esta forma: El tipo de cambio de compra de cada moneda, es calculada en base al

promedio ponderado del tipo de cambio promedio de compra reportado por cada empresa

bancaria y financiera (incluye al Banco de la Nación), por los montos comprados de

determinada moneda por la entidad; mientras que el tipo de cambio de venta de cada moneda,

es calculada en base al promedio ponderado del tipo de cambio promedio de venta reportado

por cada empresa bancaria y financiera (incluye al Banco de la Nación), por los montos

vendidos de determinada moneda por la entidad.

Inflación:

Según el BCRP (2016), la inflación es el aumento persistente del nivel general de los precios

de la economía, con la pérdida del valor adquisitivo de la moneda, se mide por la variación del

índice de precios al consumidor (IPC), las variaciones del IPC nos permite mostrar el ritmo de

la inflación, por lo que la variable principal de cálculo de la inflación es el IPC: que según el

INEI representa un indicador estadístico que mide el comportamiento de precios en un periodo

determinado de un conjunto de productos (bienes y servicios) representativos del gasto de la

población de Lima Metropolitana.

Riesgo país:

Según la Guía Metodológica del BCRP (2010), el riesgo país es elaborado por el Banco de

inversión J.P.Morgan que emplea el índice de bonos de mercados emergentes “Emerging

Markets Bond Index Global” (EMBIG) como indicador de riesgo, y que es empleado como

referencia sobre un portafolio de deuda de mercados emergentes, el diferencial se mide en

puntos básicos y representa la diferencia de rendimientos de este indicador respecto a los bonos

del Tesoro de los Estados Unidos de América de similar duración que se consideran de riesgo

cero.

HIPÓTESIS

Hipótesis Principal:

H1: Los factores económicos e institucionales influyen de manera significativa y positiva en la

inversión extranjera directa en el Perú en el período 1995 - 2015.

Hipótesis Secundaria 1:

H1a: El producto bruto interno influye de manera significativa y positiva en la inversión

extranjera directa en el Perú en el período 1995 – 2015.

Hipótesis Secundaria 2:

H1b: El tipo de cambio influye de manera significativa y positiva en la inversión extranjera

directa en el Perú en el período 1995 – 2015.

Hipótesis Secundaria 3:

H1c: La inflación influye de manera significativa y positiva en la inversión extranjera directa

en el Perú en el período 1995 – 2015.

Hipótesis Secundaria 4:

H1d: El producto bruto interno per cápita influye de manera significativa y positiva en la

inversión extranjera directa en el Perú en el período 1995 – 2015.

Hipótesis Secundaria 5:

H1e: El riesgo país influye de manera significativa y positiva en la inversión extranjera directa

en el Perú en el período 1995 – 2015.

FORMULARIO DEL REGISTRO DN DATOS

Este cuestionario tiene como propósito,levantar observaciones sobre la herramie nta utiliz,adaen la presente

investigaciÓn. Dicha información será de valiosa importanci a paravalidar el Modelo planteado acerca de lainfluencia de los factores económicos e institucionales en la inversión extranjera directa en el peru. Si decides

participar en este estudio, por favor responde y entrega el instrumento.

DIMENSIONES

,empl imientoSI NO,

¿La herramient¿ mide en efecto al Producto

Bruto lnterno (PBD? X

Cumol kniento,SI r,. ,NO

¿La herramienta mide en efecto al Tipo de

Cambio? xIqflaqión:

:

,Cumpl rfruentosr, .lr:NO

¿La herramienta mide en efecto a la

inflación? x,;&mpiidenté

SI NO¿La herramienta mide en efecto al Producto

Interno per cápita? X

',,CumolitríentoSI NO ,

¿La herramienta mide en efecto al Riesgo

País? x'Cumplimientor

SI... NO¿La henamienta mide en efecto a la inversión

extranjera directa? x