Martín Tetaz - Newsletter Nro. 062

Identificar las causas
para planificar las políticas
Uno de los primeros temas que enfrenta un estudiante de Econometría en la Universidad es el de identificación. El típico problema es el de calcular la tasa de retorno de las inversiones en educación, que a simple vista puede ser estimado por la diferencia entre los salarios de los que tienen un título versus los de aquellos que no fueron a la universidad y lo mismo puede hacerse comparando lo que gana alguien con secundario completo en relación con el ingreso de aquellos que no terminaron la escuela.

Sin embargo, no es tan fácil, porque la gente no va a la escuela o abandona los estudios al azar, según los números que salen en una tómbola. Lo mas probable es que los que terminan la universidad sean en mayor proporción los que tienen más oportunidades (mejor posición socioeconómica), los que son mas inteligentes, o los que están dispuestos a esforzarse y trabajar mas. Pero entonces, si un graduado gana mas que un bachiller, ¿cuanto de esa diferencia se explica por el aporte de la institución educativa y cuanto por las otras características? ¿Acaso no hubieran ganado un poco mas, de todos modos, aquellos con mejor capital social y mas conexiones, los mas inteligentes y los más trabajadores, aun cuando no hubieran terminado la universidad?
La diferencia es importante porque de otro modo sobreestimamos el impacto (indudable) que tiene la educación y subestimamos el aporte de otros factores sobre los cuales operarían mejor otras políticas públicas.
Vamos ahora al tema del momento. ¿Cómo se comparan las cifras de muertos por COVID entre países? Trabajaremos, salvo mención en contrario, con la base datos y mapas de Our World in Data, de Max Roser.

A simple vista, nuestro país tiene pocos muertos (por fortuna), mientras que Estados Unidos y Europa llevan la peor parte. En la región, Ecuador, Brasil, Perú y Chile, en ese orden, son los mas complicados, con entre 150 y 216 muertos por millón. Venezuela, Paraguay y Uruguay están en el otro extremo, con menos de 7 fallecidos por millón.
Pero el virus no se distribuye aleatoriamente en el globo y las diferencias en el numero de decesos no obedecen exclusivamente a la robustez del sistema de salud o las diferencias en la gestión de la pandemia.
Para empezar, tenemos tres sospechosos; los flujos turísticos que llevan el virus y generan los primeros casos importados, la densidad poblacional y la estructura etaria.
En ausencia de cualquier política de mitigación uno esperaría mas casos en los lugares mas conectados turísticamente, que se multiplican mas rápido en áreas densamente pobladas y que acaban matando mas gente donde encuentran mas vulnerabilidad etaria
Respecto al primero esta claro que Francia, Estados Unidos, España e Italia eran candidatos a tener graves problemas porque reciben entre 52 y 82 millones de turistas por año. En contraste, los países muy pobres, como los africanos del centro, o aislados del mundo como Venezuela, fueron menos propensos a recibir casos importados

El timming no es menos importante. Según el siguiente grafico del International Business Time, en particular Milan, Roma, Paris, Londres y New York están entre los destinos preferidos de los turistas chinos, que presuntamente son los primeros que llevaron el virus. Esas ciudades fueron los Hubs que recibieron el virus y lo distribuyeron al mundo

La secuencia temporal es relevante, además, porque otro de los problemas de la comparación de muertes es que en Sudamérica todavía no se alcanzó el pico de contagios, mientras que en Europa o Estados Unidos aparentemente ya pasó lo peor
El segundo sospechoso es el tamaño de la población y en particular la densidad poblacional, pero, aunque obviamente hay mas casos donde hay mas población, no es cierto que los países con mayor densidad hayan sido mas afectados

Esto puede deberse a que la densidad de un país no necesariamente coincide con los patrones de aglomeración de la población; por ejemplo: Argentina y Rusia tienen baja densidad, pero el área metropolitana de Buenos Aires y Moscú son distritos con 14 y 16 millones de habitantes respectivamente.
El tercer candidato es el envejecimiento poblacional. Según los datos recopilados por worldometers.info la tasa de mortalidad en menores de 50 años es de 0,4% pero ese numero se multiplica por 10 en los mayores de 60 y por 40 veces en los mayores de 80, de modo que si el virus llega a poblaciones de mayor edad es previsible que cause mas muertes

En efecto, tanto respecto de la edad de la mitad de la población, como la proporción de mayores de 65 años correlacionan con la cantidad de muertos por millón.
Si consideramos las tres variables juntas, confirmamos los efectos antes señalados y podemos hacer un calculo de la cantidad de muertes que debería haber en cada país en función de la cantidad de turismo que recibe y de su estructura poblacional
Como el modelo está en logaritmos los coeficientes pueden ser interpretados como elasticidades; esto quiere decir que, por ejemplo, un país que sea un 10% mas grande tiene 7,3% mas de muertes en promedio y uno que recibe un 10% mas de turistas tiene un 4,4% mas de bajas. Las estrellitas en la ultima columna de la derecha indican la significatividad estadística, por lo que en sintonía con lo que habíamos anticipado, no hay evidencia de que la densidad poblacional juegue ningun papel. Por último; el R cuadrado de 0,64 indica que el 64% de las diferencias en la cantidad de muertos entre países se puede explicar por las variables del modelo, quedando un 36% en manos de otros factores, como las políticas sanitarias, o el azar.
En el siguiente gráfico podemos ver los valores estimados, versus los valores reales (siempre en logaritmos).

La línea azul es la de la predicción del modelo y la distancia vertical de los países a esa línea funciona como un ranking de gestión de la pandemia. Los países que están sobre la misma, son los que tienen mas muertes que las que su población, su composición etaria y su captación turística sugeriría. Viceversa los que están por debajo. Por ejemplo, Argentina tiene al día de la fecha 815 muertes y el modelo le predice 728. A Brasil, uno de los peores, el modelo le predice 1659 muertes y tiene 42.720 fallecidos, mientras que a Japón le pronostica 13.630 vidas perdidas, pero murieron solo 925. Uruguay es otro de los que sale bien parado: el modelo le calcula 125 decesos, pero tiene nada mas que 23
¿Qué pasa en el mundo?
En Estados Unidos los datos promedio sugieren una evolución favorable del COVID, medido tanto en el numero de casos como en las muertes diarias, pero el panorama es heterogéneo hacia dentro, con el este evolucionando favorablemente y el oeste en sentido contrario




El clima de los mercados fue definitivamente malo; tanto el DOW como el Nasdaq se hundieron 6,2% y 2% respectivamente, ante la perspectiva de que resurja la pandemia y después de que el miércoles la FED dejara las tasas sin cambios y su jefe declarara que espera una larga recuperación con el desempleo persistentemente alto por un buen tiempo, al punto tal que pronosticaron que recién llegaría al 5,5% para 2022 y que terminaría este año en torno del 9,3%. Jerome Powell dijo que las perspectivas continúan siendo extraordinariamente inciertas, sembrando pesimismo respecto de las chances de que la recuperación acabe siendo en V.
En la calle, la confianza de los consumidores mejoró parcialmente en junio, pero sigue muy por debajo de los niveles previos a la pandemia

En Europa, la bolsa de Londres perdió 5,2% y la alemana 4,7% en parte por las malas noticias provenientes de los Estados Unidos y en parte porque los números sobre la caída de la actividad económica en abril mostraron una caída del 28,5% en la producción industrial del Reino Unido y del 44% en la construcción, que resultaron mayores a las esperadas.

En ese contexto crece la presión de las empresas para que las autoridades aceleren la flexibilización de la cuarentena y tres de las principales aerolíneas British Airways, EasyJet y Ryanair, inciaron acciones legales para que el estado retrotraiga las prohibiciones de vuelos prohibiendo solo los provenientes o que tengan como destinos los países de alto riesgo.

Commodities
Con la principal economía del planeta mostrando debilidad, cedió el petróleo 11,7% y mejoró el oro, tradicional reugio de valor, un 2,9%

En los agrarios, perdió el maiz, por su componenete energético, pero mejoró ligeramente la soja y en ambos casos hubo un repunte desde mediados de semana a partir de la publicacion del informe de la World Agricultural Suppy and Demand Estimate (WASDE)

Flujos de capitales y riesgo emergentes
Desde el 3 de junio se dio vuelta el flujo de capitales a emergentes y empezaron entrar fondos, sobre todo a títulos de deuda en America Latina y a acciones de Asia. Sin embargo en la última semana hubo una suba fuerte del riesgo país de la region empujado por el deterioro en Chile (12%), Brasil (15%) y Colombia (13%), en el contexto del deterioro de los comodities energeticos

Monedas regionales
Tanto el Real brasileño como el Peso mexicano frenaron su recuperacion en la ultima semana y se depreciaron frente al dólar. En Brasil, despues de tocar 4,81 el lunes, el billete nrteamericano cerro en 5,05 mientras que en la tierra azteca ocurrió lo mismo y después del mínimo de 21,47 del lunes cerro la semana en 22,18

¿Qué pasa en nuestro país?
En argentina los dos arcos a los que apunta la política económica se alejaron esta semana y por la misma razon. Por un lado, el acuerdo por la deuda depende del valor que los acreedores crean que tendra la nueva deuda argentina a la salida del canje (cuya inversa es el famoso exit yield) y por el otro, la sustentabilidad de la macro en el segundo semestre depende de las expectativas sobre el valor del peso (no del valor del peso). Ambas variables se deterioraron notablemente con el intento de expropiación de Vicentin que lució, además de inexplicable desde el punto de vista económico, completamente fuera de timming.
A pesar de lo avanzado de las negociaciones, el riesgo país cerro 100 puntos por encima del nivel del lunes y las principales acciones se derrumbaron 11,2%

En los primero cinco meses del año el Tesoro acumuló un déficit de $1.052.000.000000 financiado con emisión monetaria. Eso representa 3,6% del PBI y suma unos 16.000 millones de dolares, al cambio de cada emision. Para el segundo semestre la economía quedará con un descalce entre ingresos y egresos, que dependiendo de la habilidad del gobierno para salir de la cuarentena y reactivar la economía, estará entre los 150.000 y 200.000 millones de pesos por mes, puesto que en marzo, antes de la pandemia mostró un rojo de 166.000 millones (deficit primario de 124.000 millones) y no cabe duda que los ingresos fiscales serán menores y los gastos mayores, aun cuando se moderen las diferencias mostradas en el último mes.
Como todo ese agujero hay que financiarlo con emisión monetaria, es probable que le sumen en lo que resta del año entre 1 y 1,5 billones más al numero de doce ceros que ya imprimió hasta mayo pasado, lo que ineluctablemente forzará al gobierno a tener que elegir entre dos males; o una tasa de interés mucho mas alta (si el BCRA elije absorber los pesos que sobran) o una brecha mucho mayor en el dólar paralelo, si opta por no hacerlo.
Veamos la relación que hubo en los útimos 9 meses entre la tasa de interés y la brecha del dólar.


Esa curva roja que baila entre el 60% de brecha y el 60% de tasa es la principal afectada por el intento de estatización de Vicentín, porque aumentará para cualquier tasa el ticket de salida de la economía argentina, que como todo el mundo sabe, son los dolares
Si el gobierno logra reconstruir confianza en la economía, la curva roja se cae y el banco central puede conseguir al mismo tiempo una menor brecha con una menor tasa, porque se recompone la demanda de dinero, tanto por la monetización que genera la mayor actividad, como por la demanda de cartera que crece si se especula con que una apreciación del peso en relación con el dólar.
De manera interesante, también se cae la curva esa si el gobierno devalua fuerte el tipo de cambio oficial, en primer lugar porque el dólar mas caro mejora el resultado externo, incentivando las exportaciones y penalizando las importaciones, pero en segundo lugar porque la mejor manera de pinchar las expectativas de devaluación es paradójicamente devaluando, sobre todo si la corrección cambiaria no se queda corta. Pensemos que hay un arbitraje entre la tasa de interés que exige el mercado y la expectativa de devaluación, que obviamente es mas alta, cuanto mas alta es la brecha, razón por la cual, la devaluacion de hoy baja la expectativa de que ocurra mañana y hace que el publico exija menos tasa.
Pero si aumenta el deficit, cae la confianza en la economía y el BCRA demora la devaluación, la curva roja será mas alta y habrá que elegir entre la brecha y la tasa, pero en niveles superiores a los actuales
Dólar y Tasas
El billete oficial corrio solo 38 centavos en la semana y desaceleró su ritmo de aumento desde el piso del 41% que venia arrastrando en las semanas anteriores a solo 33% y sin embargo, por el efecto combinado de las mayores restricciones a las importaciones que le permitieron volver a comprar dolares al Central y la expectativa de un acuerdo con los acreedores, pudo darse el lujo de devaluar menos de lo que lo venía haciendo
Concretamente crecieron las versiones de que habria una nueva oferta la semana que viene por parte del gobierno y que incluiría el agregado de un cupón contingente atado a la evolución de las exportaciones, puesto que como habíamos comentado en este espacio, los bonistas no veían con buenos ojos el cupon PBI despues de la experiencia del cambio de base del 2013, que ayudó a dibujar el crecimiento de ese año para no disparar el pago del cupón. Con ese rumor firme y la versión de que finalmente habría una solución que evitaría la estatización de Vicentín, cedió la brecha entre el jueves y el viernes




La otra brecha, con Brasil, que se habia achicado mucho la semana pasada, volvió a crecer esta semana porque el dólar volvió a superar lo 5 reales en el país vecino, pero de todos modos, tanto la brecha con el paralelo, como con Brasil estan en niveles mucho menores a los del mes pasado.

Las tasas de los plazos fijos mejoraron 86 puntos y se pagaron en promedio en 29,37% mientras que las que se cobran a las empresas por adelantos estuvieron sin cambios y las de los prestamos a las familias treparon 51 puntos basicos y se negociaron en 50,31% (siempre TNA)
¿Bomba de pasivos remunerados?
La otra preocupacion hacia el segundo semestre es que sigue creciendo el stock de Leliqs + Pases que ya superan los 2,2 billones de pesos y que sumaron 1 billon más desde fines de marzo. Más allá de lo paradógico de que termina siendo casi el doble del stock de fines del gobierno anterior, en un contexto en que el circulante crece 30%.
Sin dudas este es uno de los desafíos mas grandes de la entidad monetaria hacia el segundo semestre. Como siempre decimos; no hay de que preocuparse si la inflación baja, se monetiza la economía y crece por lo tanto la demanda de dinero, pero la única manera de licuarla es con una nueva devaluación si no se recompone la demanda de dinero.

IPC
La inflación oficial, en sintonía con lo que esperaban los privados, volvió a registrar un 1,5% de aumento en mayo, sumando 43,4% en los últimos doce meses.
La novedad es que en esta oportunidad los Alimentos y Bebidas treparon solo 0,7% acumulando 16% en el año y 49,6% en los ultimos doce meses.
Los que más subieron en esta oportunidad fueron los textiles, que escalaron 7,5% por la combinación del cambio de temporada y la reapertura de los locales que estaban cerrados
Ley de alquileres
Esta semana se convirtió en Ley el proyecto de recgulaciones de condiciones para el alquiler de viviendas. La nueva norma arrancó siendo polémica porque en efecto durante los ultimos 8 años y siguiendo el índice de precios de la Ciudad de Buenos Aires, los alquileres hubieran aumentado 27,9% más con la nueva Ley

Demanda de energía
El proxy de actividad económica de las empresas informado por CAMMESA, se muestra un 20% por debajo del nivel pre cuarentena, en los primeros días de junio y muestra estabilidad en las ultimas dos semanas, luego de 7 semanas de mejoras