Relación entre la PMNC y la volatilidad del rendimiento de los activos financieros

Se estiman modelos GARCH para determinar la volatilidad diaria de los índices bursátiles y las tasas de cambio desde 2007 hasta 2017. Este periodo de tiempo está caracterizado por ser el punto de partida de la PMNC de Estados Unidos y el ciclo de auge de los commodities en la región de AL.

Los modelos GARCH poseen una estructura de la varianza condicional conformada por la media , la varianza del día anterior y la información acerca de volatilidad en el periodo anterior . Esta relación permite que se capture de manera más completa los ciclos de volatilidad (^{Monsegny y Cuervo, 2008}). Por esta razón el modelo empleado es la versión clásica del Garch.

En la ecuación 2 se específica el modelo de volatilidades del Índice Bursátil (IB) y de la Tasa de Cambio (TC):

Cada β1 representa el comportamiento de la volatilidad del índice bursátil diario de las cinco economías emergentes (BOVESPA, IPSA, IGBC, IPC, IGBVL) y de las tasas de cambio diarias por país (Brasil, Chile, Colombia, México y Perú). Esto en función del índice de la base monetaria que representa la variación de la base monetaria de Estados Unidos diariamente desde el 2007 hasta el 2017. La se determina tomando como base el tamaño de la hoja de balance en noviembre de 2008, y a partir de allí se determina la proporción del incremento.

Después de analizar la volatilidad de los IB y del TC por país se diseña modelos VAR (Vectores AutorRgresivos) bivariados con datos diarios entre 2007 y 2017 para cada país, con el propósito de definir cómo es la dinámica de la relación entre estas dos variables, donde la dirección de la relación se estimó a través del test de causalidad de Granger. Se encontró que el principal canal de traspaso de choques externos es de la siguiente manera: una perturbación externa, en primera medida, impacta en los mercados financieros y luego estas perturbaciones inciden en el mercado cambiario.

El uso de un modelo VAR permite definir de manera más precisa cómo son los procesos de correlación y transmisión de los efectos entre las variables, autores como ^{Ramirez y Rodriguez (2013)} destacan que el modelo VAR logra analizar las relaciones contemporáneas y los efectos dinámicos. Esto llevó al cálculo de las matrices contemporáneas y los efectos dinámicos de choques de la variación en los índices bursátiles sobre las tasas de cambio nominal. La metodología es usada puesto que los modelos VAR permiten captar de una mejor manera los efectos dinámicos, ya que al tener la tasa de cambio nominal y el índice bursátil diarios se logra estimar el canal de los efectos de la PMNC. Es importante resaltar que el efecto de contagio en el sector financiero es mucho más rápido, lo que permitió establecer un canal de traspaso que después de la estimación del VAR y el test de causalidad se logró evidenciar.

Identificación de la relación entre los flujos de capital hacía EE y la PMNC

Se analiza el comportamiento de los flujos de capital extranjero hacia AL en función de las medidas no convencionales. Los efectos de las medidas no convencionales sobre los flujos de capital se miden a través de un modelo de datos panel, cuya estructura brinda información precisa sobre las especificidades a lo largo del periodo de análisis, y por tanto se controla la heterogeneidad no observada, la cual no se puede captar por medio de series temporales o de corte transversal (^{Perazzi y Merli, 2013}). En este punto los modelos de datos panel permiten estimar esos efectos no observables, que usualmente son efectos individuales específicos y efectos temporales (^{Wooldridge, 2010}).

El modelo de datos panel estimado tiene dominancia en series de tiempo, y define una relación positiva con el comportamiento de los flujos de capital. ^{Toro-Córdoba et al. (2012)} muestran que los flujos de capital en la región y desde la región crecieron considerable antes de la crisis, como resultado de los procesos de globalización financiera. El comportamiento de los flujos de capital está relacionado con la naturaleza del mismo ya que, al ser una crisis de origen financiero, el flujo de inversión de cartera mostró alto nivel de volatilidad. No obstante, la crisis también tuvo efectos sobre las restricciones de liquidez y en la reducción del financiamiento externo para AL, lo que generó repercusiones sobre el comercio internacional, la producción y el nivel de empleo.

Los flujos de inversión de cartera son uno de los determinantes claves para entender el comportamiento de los flujos en AL, y así mismo, son sensibles a perturbaciones externas, dado que el tipo de activos financieros que se usan poseen un alto nivel de volatilidad en el corto plazo, y especialmente tienen una relación directa con las decisiones de rentabilidad. Es importante destacar que dentro del periodo analizado el flujo de inversión extrajera directa aumentó, en especial desde el 2010-2014, debido a que gran parte de este recurso se concentró en la industria de extracción, pero un mayor ingreso de esta clase de capital no implicó mejores condiciones para las economías.

Las economías emergentes tiene como reto el de atraer mayores niveles de inversión que contribuyan al desarrollo sostenible y al cambio estructural de la región (^{CEPAL, 2018}). Este efecto lleva a que la inversión de cartera concentre un alto nivel de volatilidad, en función a esto, los activos de cartera negociados dependen en gran medida de las condiciones financieras de la economía residente, y la manera en cómo la economía asimila los choques externos, efecto que le permite a la inversión de cartera reaccionar en forma más volátil ante cada una de las medidas no convencionales. Analizar la incidencia de las medidas no convencionales sobre la inversión de cartera es primordial con el fin de establecer cómo el comportamiento de este flujo es determinante de la estabilidad macroeconómica. La ecuación a estimar es:

La ecuación (3) permite estimar la incidencia de las variaciones en la base monetaria de EE.UU sobre los flujos de capital extranjero de cartera mediante el valor de Y ₁. El vector de variables de control X _it explica el comportamiento de los flujos de capital extranjero con el vector de coeficientes δ. Se realiza una estimación para identificar el papel de la PMNC sobre la entrada de capital de extranjeros, y otra estimación sobre la salida de capital nacional hacia el extranjero. Las variables de control son: el crecimiento económico, la política monetaria del país, las operaciones con el sector externo respecto de la actividad económica, el crédito del sector financiero y la tasa de cambio.

La Tabla 1 muestra la especificación para la estimación por medio de un modelo de panel de la influencia de la PMNC sobre la entrada de flujos de capital de extranjeros:

Tabla 1: Especificación de variables a utilizar en la primera estimación 

Fuente: elaboración propia con datos de los autores.

En la Tabla 1 se presenta las variables contempladas para la estimación de los determinantes de la entrada de flujos de capital extranjero, y algunas están como proporción del PIB, lo que permite evidenciar la participación de la variable con respecto de la actividad económica del país. El análisis econométrico se realizó con tres tipos de estimaciones: en primer lugar por medio de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) para la consistencia de la especificación, luego se pasó al cálculo de efectos fijos (FE), y efectos aleatorios (RE), y por medio del test de ^{Hausman (1978)} se selecciona el estimador estadísticamente consistente, aunque efectos fijos tiene ventajas en el sentido que el efecto individual está correlacionado con las variables explicativas, lo que implica que el efecto individual es tratado separadamente del término de error. ^{Labra y Torrecillas (2014)} consideran que esto ayuda a reducir la sobreestimación del parámetro.

Tabla 2: Especificación de variables a utilizar en la segunda estimación 

Fuente: elaboración propia con datos de los autores.

La Tabla 2 presenta la especificación usada para analizar el comportamiento de las salidas de capital de nacionales. Estos son los activos externos de cartera que se toman como proporción del PIB. De igual manera, se estimó la influencia de la base monetaria sobre este flujo por medio de un modelo de datos panel (en la Tabla 6 se evidencian los resultados).

La PMNC y los rendimientos de activos financieros en EE de AL

La agudización de la crisis ocurrió con la bancarrota de Lehman Brothers, permitiendo así que la incertidumbre y la volatilidad afectara la mayoría de los mercados financieros del mundo, y en especial a las EE, en un panorama donde la inyección de liquidez fue la mejor herramienta para reactivar la economía era inevitable que las economías emergentes no estuvieran expuestas al exceso de liquidez en los mercados, lo que implicó un aumento de la volatilidad de los activos financieros en la región.

En la Figura 1 se observa el crecimiento acelerado de la base monetaria después de 2008 hasta el 2013, que fue el nivel máximo de los incrementos. Existen consideraciones teóricas que señalan que el aumento drástico de la base monetaria por medio de la QE llevaría a niveles altos de inflación, lo que implicaba que los bancos e instituciones comerciales tenían un alto monto de reservas en la Fed, que en efecto aumentó la base monetaria, pues gran parte de dichas reservas eran usadas para líneas de créditos, pero si estás aumentaban drásticamente la inflación se iba a acelerar. Este escenario no ocurrió porque la Fed pagaba intereses por los recursos depositados, lo que garantizaba que el interés pagado para esas reservas era mayor que el retorno con respecto de otras opciones de inversión, lo que generó que las reservas quedaran estables (^{Ricketts, 2011}). En la Figura 1 se observa la estabilidad de la base monetaria antes de noviembre de 2008 y posterior a 2014, es decir, durante el periodo de PMNC hubo expansión en la hoja de balance.

Fuente: elaboración propia con datos de la Fed (tomados en 2018).

Figura 1 Índice de cambios de la base monetaria de Estados Unidos (noviembre 2008=1). 

La volatilidad estimada de los IB por país mediante el modelo GARCH se observa en la Figura 2. En esta se aprecia cómo la volatilidad del Bovespa no fue tan marcada como la del IGBC y el IPC. La economía brasileña posee varias ventajas con respecto de las demás en la región, ya que el nivel volatilidad de su indicador bursátil es bajo, pues es uno de los países que conforman el grupo de los BRICS. Con respecto al IPC, las condiciones de actividad comercial de México están relacionadas con Estados Unidos, así que le efecto contagio es alto.

Al estudiar las medidas la PMNC, se debe tener presente el contexto no solo de las economías desarrolladas, en este caso de Estados Unidos, sino también el ciclo que vivía AL después de la segunda medida de expansión monetaria, a partir de 2010, donde el nivel de volatilidad era bajo, que se explica por dos factores importantes en la AL, en primera medida, las bajas tasas de interés en países desarrollados, que ocasionaron un mayor flujo de capital en la región. Adicional, el auge en el precio de los commodities tomaba fuerza lo que mantenía a la región como una de las más rentables, efecto que se detuvo en el 2015, por aspectos como la normalización de la política monetaria en las economías avanzadas y la caída de precio del petróleo. Este efecto fue de mayor impacto en Chile, Colombia y Perú que para el 2015 mostraron episodios de volatilidad más altos (^{Ocampo, 2009}).

En relación a lo expuesto por ^{Ocampo (2009)} , el aumento de los flujos hacia la región, motivado por el precio del petróleo, gas, cobre, ferroníquel y oro llevaron al aumento de la inversión extranjera, y, por consiguiente, las bolsas de valores de la región dinamizaron su expansión (^{Rincón y Velasco, 2013}). En el 2015 el ciclo llegó a su fin, con la contracción de los niveles de inversión, la disminución del valor de los títulos de deuda y la salida de capitales, ya que gran parte de las inversiones de AL estaban en inversión de portafolio (presentan mayor volatilidad).

Fuente: elaboración propia con datos de los Bancos Centrales (tomados en 2018).

Figura 2 Volatilidad de los Índices Bursátiles por país. 

Tabla 3: Incidencia de la PMNC en la volatilidad de la bolsa Variable dependiente: Volatilidad del índice bursátil Método: Mínimos Cuadrados Ordinarios Errores estándar ( )  

***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1Fuente: elaboración propia con datos de los Bancos Centrales y la Reserva Federal.

La Tabla 3 muestra la relación y significancia de la volatilidad de cada índice bursátil en función de los cambios de la base monetaria, para el caso del BOVESPA e IPC, son los dos IB que presentan un coeficiente negativo, dadas las condiciones económicas del país y la estabilidad de su mercado financiero; dicho de otra manera, dentro de las bolsas más grandes la volatilidad se redujo, debido a que los agentes del mercado consideran que sus activos no están demasiado expuestos a los choques externos, permitiéndoles diversificar su portafolio de inversiones, y controlando la incertidumbre, mientras que en bolsas pequeñas, factores como la dependencia de inversión extranjera es mayor. Con respecto del IPSA, IGBC e IGBVL, sus niveles de volatilidad son similares, con una respuesta positiva ante la PMNC.

Uno de los factores más expuestos ante una crisis es la tasa de cambio, pues la pérdida del valor de la moneda genera encarecimiento de la deuda externa y en el mediano plazo inconvenientes con la meta de inflación, razón por la cual es importante determinar cómo fueron los procesos de volatilidad y ajuste del tipo de cambio en las EE de la región ante los choques de las medidas no convencionales. La estimación diseñada se hace mediante un modelo GARCH, lo que permite analizar cómo son los procesos de volatilidad de las tasas de cambio nominal: real (BRA), peso chileno (CHL), peso colombiano (COL) y sol peruano (PER) en función al índice de la base monetaria de Estados Unidos.

Fuente: elaboración propia con datos de los Bancos Centrales (tomados en 2018).

Figura 3 Volatilidad de las tasas de cambio. 

Con respecto de los procesos de volatilidad, se destaca que la tasa de cambio (TC) de Colombia, fue uno de los más estables en el 2009, pues la exigencia de un nivel de encaje sobre la entrada de capitales controló la entrada de capitales más volátiles (^{Ocampo, 2009}, p. 17). El deterioro de la balanza comercial de las EE de la región también ha afectado a las tasas de cambio, debido a que, desde inicio de la crisis, la tendencia de las TC ha sido clara, y es hacia la depreciación, efecto que es más notorio en el peso mexicano, seguido por el peso colombiano y sol peruano. De igual manera, entre el 2010 y 2014, las TC no fueron tan volátiles en comparación a 2015-2017, ya que los flujos de capital en la región estaban apreciando las monedas de EE por sus rendimientos provenientes del sector de los commodities, y por la depreciación del dólar explicado por el momento de la economía mundial.

Tabla 4: Incidencia de la PMNC en la volatilidad de la tasa de cambio Variable dependiente: Volatilidad del índice bursátil Método: Mínimos Cuadrados Ordinarios Errores estándar ( )  

***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1 Fuente: elaboración propia con datos de los Bancos Centrales y la Reserva Federal.

La Tabla 4 muestra los resultados de la estimación de la volatilidad de las tasas de cambio en función de los cambios de la base monetaria, donde todos los resultados tienen significancia estadística. El modelo propuesto mostró que la mayor volatilidad aparece mientras ocurrió la expansión de la base monetaria en EE.UU, lo cual sugiere que la volatilidad de las tasas de cambio tiene sensibilidad a los cambios de la base monetaria; asimismo, dichos cambios sobre las TC afectaron a los flujos de capital, el nivel de inversiones y las expectativas de la tasa de interés de cada país.

Al definir el canal de transmisión de los efectos de las medidas no convencionales no tarda mucho en expandirse en una economía, debido a que las decisiones financieras toman menos tiempo en actuar que las tomadas por las autoridades monetarias. La causalidad encontrada es apoyada por la teoría, la cual sugiere que las mayores afectaciones y pérdidas que se han tenido para América Latina se da en sus bolsas de valores, dado que cuando estas se han desvalorizado los capitales migran del país, se reduce la inversión y la confianza de los agentes financieros, trayendo consigo que las empresas reporten pérdidas en sus dividendos, cancelación de operaciones y reducción de la capacidad productiva, esto en simultánea, obliga a los bancos centrales a modificar la tasa de interés e intervenir en el mercado cambiario para poder estabilizar la economía afectada por la incertidumbre y la volatilidad de los mercados accionarios.

En línea con la relación de causalidad expuesta, se construyen las funciones impulso-respuesta de Cholesky, que permiten ortogonalizar las perturbaciones mediante una descomposición triangular de la matriz de covarianzas, y se observa el comportamiento de las tasas de cambio ante los impulsos de los índices bursátiles, y estos últimos, de choques externos (^{Irastorza, Arce, y Arregui, 2010}, p. 9). Un choque del BOVESPA al real brasileño hace que durante los tres primeros días de negociación este se deprecie para luego estabilizarse pasado el cuarto día desde el choque.

En relación a Chile se puede evidenciar que un choque por parte del IPSA genera una apreciación del peso chileno al día de recibir el choque, pero se estabiliza dos días después. En este caso, desde el inicio del choque hasta que se normaliza la tasa de cambio, transcurren cerca de cuatro días; la economía chilena tarda un día más en absorber el choque frente al caso de Brasil. En el caso del peso colombiano, se evidencia que ante choques al IGBC, durante el primer día, la tasa de cambio tiende a depreciarse y, en el tercer día, mantiene una tendencia para apreciarse con una duración de cuatro días.

Fuente: elaboración propia con Eviews 9.5.

Figura 4 Funciones impulso-respuesta del TC de cada país a choques en IB. 

Cuando se presenta un choque al IPC el primer efecto es la alta volatilidad que contiene este choque; esto genera una fuerte depreciación del peso durante los dos primeros días, pero un día antes de finalizar el choque, el peso se aprecia, no en la misma medida de la depreciación del primer día, y su duración es cuatro días también.

Por último, Perú, presenta una particularidad en materia de traspaso del choque. Cuando el IGBVL recibe un choque externo a diferencia de todas las otras monedas, el choque hace que el sol se aprecie a lo largo de los cuatro días que dura el efecto. Esto es explicado por dos razones claves: la primera, las medidas de regulación financiera que implementó Perú desde mediados de 2012 que buscaron que los flujos de capital con más alta volatilidad tuviesen impedimentos regulatorios para evitar que contagiaran la bolsa de valores de Lima. La segunda razón, es que el Banco Central del Perú tiene una política cambiaria poco flexible, que hace que participe de manera activa en las operaciones cambiarias diarias, además de tener en marcha todos los mecanismos de intervención, lo cual implica que, ante un choque externo de volatilidad e incertidumbre, los mecanismos mitiguen en gran parte las consecuencias internas al país.

En resumen, los choques de PMNC por parte de Estados Unidos determinaron el comportamiento cíclico de los mercados de activos financieros de la región desde el 2007 hasta 2017, pero dependió del país el nivel de la volatilidad. En definitiva, un choque externo demora cuatro días en ser absorbido y ajustado por la TC.

Flexibilidad cuantitativa en EE.UU y flujos de capital hacia EE de AL

Los flujos de capital en AL han estado sujetos a las dinámicas cíclicas de las economías desarrolladas, situación evidente en el comportamiento de la actividad bursátil de la región, y en el momento que detonó la crisis, los flujos en inversión de cartera mostraron una tendencia a la contracción hacia las EE, efecto que se corrigió en la región después de 2010, motivada por las bajas tasas de interés en las economías desarrolladas y la dinámica de las materias primas en la región.

Para explicar el impacto de las medidas no convencionales en los flujos de capital, es importante definir lo que determina la dinámica del comportamiento de estos flujos. En razón a esto, se estudian los flujos de inversión de cartera, específicamente las variaciones de los pasivos y activos externos, dado que es la entrada neta de capital extranjero en América Latina. Esta cartera comprende los instrumentos financieros en forma de títulos de participación y los títulos negociados en los mercados financieros externos.

Es importante destacar que los activos de cartera hasta el 2015 se contrajeron en la región, ya que la inestabilidad y riesgo en las economías desarrolladas era alto, generando un aumento de los flujos de inversión de cartera en la región explicada por la consolidación de las economías emergentes con el auge en los precios de las materias primas.

Los resultados evidencian que cuando la base monetaria se duplica la inversión de cartera del capital extranjero en el país aumenta un 0.71% con respecto de la dinámica económica del país (como proporción del PIB). En ese sentido, como el índice de la hoja de balance pasó de tener un valor de 1 en noviembre de 2008 a cerca de 4 después de 2014 cuando finalizó la flexibilidad cuantitativa, entonces el efecto de la PMNC sobre el flujo de pasivos externos de cartera fue de 2.84% respecto del PIB.

Tabla 5: Impacto de las PMNC en la inversión de cartera de extranjeros 

***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1 Fuente: elaboración propia en Stata 14 con datos de los Bancos Centrales y la Reserva Federal.

La estimación de los determinantes de la inversión extranjera de cartera muestra que existe relación positiva con los cambios en la base monetaria de la Fed, efecto que se explica con el aumento considerable en los flujos hacia la región. Este aumento de inversión de cartera desde 2012 se debió al dinamismo y solidez financiera de los mercados de la región, acompañado del contexto internacional de bajos rendimientos, que aumentó la inversión en los mercados emergentes, en especial en AL (^{CEPAL, 2011}). Dicha situación llevó a que la volatilidad de estos activos afectará de manera considerable los IB. Los países que más concentran inversión en cartera en su orden son: Brasil, México y Colombia.

Por medio del análisis de datos panel, se identifica cómo las decisiones de la Fed aumentaron la entrada de los flujos de capital, en especial después de 2012, cuando la región estaba en el auge de los commodities, ciclo que aumentó la participación de capitales extranjeros y ayudó a dinamizar los mercados financieros (^{Blancas, 2015}). Expuesto de esta manera, con la normalización de las medidas no convencionales de la Fed, y la especulación que generó los cambios en los parámetros de política monetaria, los agentes financieros se enfocaran a invertir en las EE, en especial en activos financieros de alta rentabilidad y fáciles de comercializar, generando que la inversión de cartera fuera más volátil ante las decisiones de los inversores, y por consiguiente de la política monetaria.

Uno de los instrumentos más importantes que utilizó la Fed para reactivar la economía fue la hoja de balance, y el aumento excesivo del tamaño de esta generó especulación en los mercados financieros, ya que con el aumento de los pasivos de su balance se absorbió en una importante proporción con la compra de activos financieros, como hipotecas y bonos, limitando los activos financieros estables en su mercados financieros, llevando a la movilización de capitales hacia otros mercados estables a nivel mundial, en especial a las EE de América Latina. También, es clave destacar que con el QE3 el mercado financiero recibió un nivel extra de liquidez, aumentando la inversión en portafolio después de 2012.

Se debe hacer una aclaración con respecto de la situación anterior, ya que puede ser consideraba como contradictoria, pero no lo es, puesto que la Fed al reducir los activos financieros del mercado limitó las opciones para los inversionistas, muchos de ellos, estaban cerca de entrar en insolvencia, efecto que se marcó aún más cuando los activos sin ningún respaldo financiero se propagaron por la mayoría del mercado mundial, convirtiéndose en un problema de liquidez. En los dos escenarios la especulación fue elevada y el riesgo de invertir en Estados Unidos aumentaba, dejando como una alternativa invertir en otros mercados. Es así que la variación en los activos de reserva, la cuenta corriente, el crédito del sistema financiero y la tasa de cambio explican la tendencia de la ICP en la región.

La balanza de pagos de AL se vio fuertemente afectada por la PMNC, en relación a la volatilidad de los flujos de cartera, para la ^{CEPAL (2018)} la composición financiera de la balanza de pagos se ha concentrado en los flujos de portafolio; en especial los bonos que son mayores a los préstamos bancarios, efecto derivado del aumento de los pasivos de la hoja de balance de la Fed, que generó la recomposición por los bonos con mayor nivel de volatilidad. La balanza de pagos de AL como se ha venido mostrando, fue una de las más expuestas a los choques externos. En relación, a la exposición del sector financiero principalmente a los choques externos, las diferentes autoridades monetarias de la región han tomado medidas macroprudenciales para estabilizar la economía y controlar la especulación en el sistema financiero.

Tabla 6: Impacto de las PMNC en la inversión en activos externos de cartera por nacionales 

***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1 Fuente: elaboración propia en Stata 14 con datos de los bancos centrales.

En la estimación, ICA responde de manera inversa ante los cambios de la base monetaria, debido a que cuando aumenta la liquidez en los mercados financieros desarrollados los mercados lo ven como una señal de contracción de dichas economías, generando el aumento del riesgo e incertidumbre en las economías desarrolladas. Esto motiva a que la inversión de cartera de activos externos de cada país se vea afectada por factores como la volatilidad y el contagio financiero masivo.

La tendencia de contracción de los activos externos de cartera es explicada en el informe de las Naciones Unidas (UNCTAD, 2017), que señala cómo después de 2015 la contracción de dichos flujos en las EE aumentó por factores como riesgos políticos, exceso de endeudamiento y fuertes presiones a la devaluación. Para ^{De la Torre et al. (2014)} la contracción de inversión en el extranjero está explicada, no sólo por la normalización monetaria de la Fed, sino también por el incremento de los costos de capital para las EE, originada porque los bonos del Tesoro estadounidense aumentaron su rentabilidad, generando que varias economías de la región incrementarán la tasa de política monetaria o permitieran la depreciación de la moneda para mitigar el choque externo.

La reducción de ICA está asociada con la contracción de la participación en títulos de otros países, ya que después de 2015, la posición de inversión de varias economías en la región cambió reduciendo los activos de inversión, fenómeno agudizado con el encarecimiento de la deuda externa y el deterioro de la cuenta corriente, pues es una señal para los inversionistas de un mayor nivel de riesgo e inestabilidad económica del país.