La evolución del precio del petróleo durante la Gran Recesión

1 La evolución del precio del petróleo durante la Gran Recesión Antonio José Garzón Gordón Universidad de Sevilla RESUMEN: En este trabajo analizamos el precio del crudo en un periodo que abarca desde agosto de 2007 hasta septiembre de 2015, con datos de periodicidad mensual, con el fin de explicar el precio del petróleo durante la crisis económica. En el modelo introducimos variables fundamentales que definen las condiciones del mercado y variables adicionales representativas de las condiciones financieras y de los shocks producidos por el crack financiero de 2008 y las distintas guerras que han podido afectar al mercado en el periodo analizado. Así mismo, como novedad introducimos una variable referente a la producción de USA para captar la incidencia que ha podido tener la explotación mediante fracking en dicho país. Los principales resultados que encontramos son, en primer lugar, que la introducción de la producción de USA mejora la estimación del precio del petróleo y capta el efecto del fracking y que los países de la OPEP siguen teniendo capacidad de influir sobre los precios, aunque ha disminuido en los últimos años. En segundo lugar, la crisis económica incide en el precio del petróleo de forma pareja a como lo hace en los bonos de bajo riesgo y el crack bursátil de 2008 produjo una fuerte reducción del mismo. Por último, durante la guerra de Ucrania, los precios fueron superiores a los precios determinados por las variables fundamentales, a pesar de coincidir con una gran caída. Palabras claves: Precio del petróleo, guerras, crisis, fracking JEL: C51, Q41, Q43 2 1. Introducción El petróleo es una de las materias primas más importantes para la economía mundial. El petróleo y sus derivados son factores productivos de la industria, por lo que las variaciones en los precios van a afectar a la producción, y por tanto, a los precios finales de los productos. Además el precio del petróleo tiene incidencia en el consumo privado, ya que el gasto en transporte es una parte importante del gasto de las familias. El resultado es que el precio del petróleo puede afectar a aspectos como el crecimiento económico de un país, la inflación... lo que le confiere una gran relevancia económica que propicia una amplia investigación acerca de cómo se forma dicho precio. Durante la crisis económica, que se inició en el sector financiero en agosto de 2007 y que tuvo su transformación en la crisis económica mundial con la el crack bursátil de septiembre de 2008, provocado por la caída de Lehman Brothers, han tenido lugar un proceso de subida especulativa y dos caídas bruscas del precio del petróleo, con un periodo intermedio de estabilidad entre una y otra en torno a los 90 dólares por barril. La figura 1 incluye la evolución del precio del petróleo durante dicho período. Figura 1. Evolución del precio del petróleo (dólares/barril) Fuente: Banco Mundial 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 PrecioWTI 3 En dicho período, además de la crisis económica, se han producido otros hechos relevantes para el precio del petróleo: han estallado tres guerras en las que se han visto implicados territorios o países relevantes en el mercado mundial de petróleo, Libia, Siria y Ucrania, y se ha producido un avance técnico-productivo como es el “fracking” que ha alterado la composición del mercado del crudo, sobre todo en USA. El objetivo de nuestro trabajo es determinar la incidencia en el precio del petróleo de este cúmulo de factores, ya que no existen trabajos previos que lo hagan. De hecho sólo existen dos precedentes parciales, un trabajo de Kaufmann y Ullman (2009) que pretende explicar el incremento del precio al inicio de la crisis financiera, la fase especulativa, y un trabajo descriptivo y no econométrico de Arezki y Blanchard (2014), que trata la importante caída del precio del crudo que se produjo durante 2014, cuestión que se aborda en este trabajo. El mismo se centra en los factores de oferta y demanda, entre los que destaca el comportamiento del líder de la OPEP, Arabia Saudí, que incrementó su producción en lugar de reducirla y en las implicaciones financieras de la caída del precio, especialmente, sobre las posiciones de estos países productores en los mercados financieros y las políticas económicas que deberán llevar a cabo los distintos países para tratar de contrarrestar los efectos de la bajada. En nuestro estudio, por una parte, incluimos una serie de variables que hacen referencia a los comportamientos de la oferta y la demanda en el mercado y que denominaremos “variables fundamentales”. A través de estas variables modelizamos la evolución del precio en circunstancias normales en el mercado, lo que nos va a permitir observar cómo reacciona el precio del crudo ante los factores analizados, y con qué intensidad lo hace. Dentro de estas variables, incluimos tanto factores que actúan en el mercado del petróleo directamente, como factores ajenos que tienen incidencia en el precio del crudo. Además de la variable fundamental usada para explicar el precio del mercado, la variación de la existencias en los países de la OCDE, incorporamos una variable representativa de la producción de la OPEP para captar su poder de mercado y la capacidad de estos países para controlar el precio del crudo y, de forma novedosa, una variable representativa de las necesidades de importación de crudo de USA, para captar la incidencia que ha tenido el aumento de la producción de USA en el precio del petróleo por la explotación vía fracking. 4 Además, incluimos variables representativas de los shocks que producen las guerras de Siria, Libia y Ucrania, que son las guerras más importantes que han tenido lugar durante el periodo aquí analizado. Y finalmente, para completar el análisis de la incidencia de la crisis, introducimos otra variable tipo shock relativa al crack bursátil de septiembre de 2008, ya que supuso una gran caída de los precios de las materias primas, entre ellos el petróleo, sin que las condiciones reales del mercado cambiasen de forma drástica. Dado que incorporamos una variable adicional, no usada habitualmente en los estudios de este tipo, en el trabajo aparecen dos escenarios diferentes: uno primero en el que introducimos las variables fundamentales utilizadas en otros trabajos anteriormente, siendo la principal variable el stock de petróleo de los países de la OCDE; y un segundo escenario, que incorpora la variable que mide la proporción entre la producción y el consumo de petróleo de Estados Unidos, con objeto de estimar si el aumento de la producción en este país ha tenido impacto en la caída del precio. Estimamos ambos modelos por Mínimos Cuadrados Ordinarios, utilizando datos mensuales de las distintas variables incluidas, para un periodo que abarca desde agosto de 2007 hasta septiembre de 2015, última fecha para la que disponemos de datos para todas las variables. Los principales resultados que encontramos en nuestro trabajo son, en primer lugar, que metodológicamente, la introducción de la producción de USA mejora la capacidad explicativa del modelo de estimación del precio del petróleo, por lo que sería aconsejable su uso en estudios posteriores. Ya en lo referido a la explicación del precio, se observa que los países de la OPEP siguen teniendo capacidad de influir sobre los precios, aunque la misma haya podido disminuir en los últimos años. En cuanto a la crisis económica, las variables que intentan captar su efecto lo hacen y manifiestan que el petróleo ha mantenido una relación positiva con el coste de financiación de los bonos de bajo riesgo. Finalmente en cuanto a las guerras, no han sido muy relevantes las asociadas a la primavera árabe, aunque sí ha afectado el shock que supuso la guerra de Ucrania. La estructura del trabajo es la siguiente: en el apartado segundo incluimos una revisión de la literatura sobre los trabajos realizados acerca del mercado del petróleo y los shocks provocados por las guerras. El tercer apartado describe la metodología utilizada y las fuentes de donde se obtienen los datos utilizados en el modelo. Los resultados son expuestos en el apartado cuarto. Mientras que el apartado cinco recoge las conclusiones a las que llegamos con los resultados obtenidos. 5 2. Revisión de la literatura Son múltiples los factores que tradicionalmente se han considerado a la hora de analizar el precio del petróleo. Uno de los principales es el papel de los países de la OPEP en la formación del precio. Los investigadores tratan de analizar si realmente llevan a cabo un control del precio a través de políticas relacionadas con la producción, con objeto de mantener alto el nivel de precios. Kaufmann (1995) en un estudio inicial, realiza un análisis del precio del petróleo a través de un modelo basado en los cambios en las condiciones de mercado y en el comportamiento de los países de la OPEP, obteniendo como resultado que la OPEP puede influir, a través de su política de control de producción, en los precios del crudo a medio y largo plazo, si bien a corto plazo los precios escaparían a su control mediante dicha política. Más adelante, Kaufmann, Dees, Karadeloglou y Sánchez (2004) desarrollan un modelo econométrico en el que analizan la relación existente entre el precio del crudo y diferentes aspectos relacionados con la política de precios de la OPEP, como son su capacidad de producción, sus cuotas de producción, el grado en que exceden esas cuotas y por otra parte, el stock de petróleo de la OCDE. Los resultados muestran que existe una importante relación entre el precio del petróleo y la política de producción de la OPEP. En esa misma línea Chevillon y Rifflart (2009) corroboran a través de un modelo de corrección de equilibrio que los cambios en el precio del crudo están relacionados, por un lado, con el manejo de la cuota de producción que llevan a cabo los países pertenecientes a la OPEP para controlar sus precios y mantener sus márgenes de beneficio y por otro, con la gestión de las reservas de crudo para atender la demanda de petróleo futura esperada en los países consumidores. Igualmente Dees, Karadeloglou, Kaufmann y Sánchez (2007) desarrollan un modelo del mercado mundial de petróleo, donde se analiza el desarrollo del mercado y sus factores. Llegan al resultado de que el precio del petróleo viene determinado por una fórmula que incluye las condiciones de mercado y el comportamiento de la OPEP y concluyen que las decisiones de la OPEP sobre la producción tienen una importante influencia en los precios del crudo. Ya iniciada la crisis financiera, Kaufmann et Ullman (2009) analizan las causas del fuerte crecimiento de los precios del petróleo en los años 2007 y 2008, bajo la 6 hipótesis de que dicho crecimiento podría deberse a cambios en los fundamentales pero también a presiones especulativas. Según los autores, en esas fechas confluyeron un incremento de la demanda, debido al crecimiento de China, con una parada en el crecimiento de la producción de los países no pertenecientes a la OPEP, que hasta ese momento habían incrementado notablemente su producción, haciendo que la capacidad de influencia de los países de la OPEP disminuyera. Pero además ambos factores coincidieron con un aumento de las presiones especulativas. Los resultados del trabajo muestran que durante el periodo analizado se produjo una pérdida de influencia de los factores fundamentales a favor de la especulación, que fue la principal causante del crecimiento del precio del crudo. Como hemos visto más arriba, además del comportamiento de la OPEP y su capacidad de influir en el precio, las investigaciones en este campo también se han centrado en analizar el papel de las existencias de los países consumidores, como variable representativa de los cambios en los factores de oferta y demanda del mercado, y por tanto como variable que determina el precio del petróleo y sus variaciones. Ye, Zyren y Shore (2002) presentan un modelo predictivo del precio del crudo West Texas Intermediate a corto plazo, utilizando como variable explicativa los niveles de existencia de petróleo en la OCDE. Analizando el periodo posterior a la guerra del Golfo, desde 1982 hasta 2001, los resultados del modelo muestran que existe una relación directa entre el precio del crudo y las existencias de petróleo que mantiene la OCDE. Fattouth (2009) estudia el comportamiento dinámico de los precios spot del petróleo, analizando la relación existente entre el precio y las variaciones del stock de petróleo, así como la incidencia que tiene el comportamiento de los países de la OPEP sobre dichas variables. La estimación, llevada a cabo a través de un modelo de regímenes de Markov, muestra que existe relación entre las variaciones en el stock y los precios, de forma que las variaciones de precio provocadas por el stock son mayores cuando los niveles de stock son bajos. Además obtienen que un nivel de stock alto aumenta la probabilidad de pasar de un estado de estabilidad a mayor volatilidad del precio del crudo. Por su parte, Kilian y Murphy (2011) aplican un modelo VAR estructural representativo del mercado mundial de petróleo para analizar las variaciones del precio. En el mismo se analizan tanto los shocks de demanda especulativa, representados por las variaciones de las existencias de petróleo, como los shocks de demanda y de oferta real. A través del modelo se analizan distintos momentos 7 importantes en el mercado del petróleo, como son las crisis o guerras relevantes, así como el periodo de 2003 a 2008 caracterizado por un crecimiento extraordinario del precio. El trabajo concluye que en la mayor parte de los shocks analizados juega un importante papel la demanda especulativa y que el periodo de 2003-2008 se caracteriza por una caída inesperada de la oferta y por un aumento de la especulación. Además del comportamiento de la OPEP y las variaciones de existencias, existen otras variables que influyen en el precio del petróleo. Yousefi y Wirijanto (2004) analizan la reacción de los países de la OPEP ante variaciones en el tipo de cambio del dólar. En cuanto al tipo de cambio, se observa una relación negativa entre el precio y éste. Un dólar débil provoca un aumento del poder adquisitivo relativo de los países importadores, incrementando la demanda de petróleo, a la vez que disminuye el ingreso de los países exportadores contrayendo la oferta de crudo. La consecuencia, por tanto, es que la disminución del tipo de cambio del dólar aumente el precio del petróleo. He, Wang y Lai (2010) estudian la cointegración existente entre el precio del petróleo y la actividad económica y el tipo de cambio. Para ello, utilizan el índice de Kilian (2008) de la actividad económica global mensual 1 y un índice ponderado del tipo de cambio del dólar con las principales monedas. Los autores concluyen que el precio del petróleo está cointegrado con la actividad económica y con el tipo de cambio del dólar. En particular señalan que hay una influencia del índice de Kilian sobre los precios en el equilibrio a largo plazo, pero que además influye a corto plazo. 2 Además de estos factores fundamentales, existen otros que impactan sobre el precio y cambian las condiciones del mercado del petróleo. Ese es el caso, por 1 El índice se obtiene calculando mediante interpolación el PIB mundial mensual. El motivo para construirlo es poder analizar la incidencia del precio del petróleo en la actividad económica en el corto plazo. 2 Un trabajo interesante para valorar la diferencia que se produce en el corto y el largo plazo es el de Narayan y Narayan (2007). En el mismo se examina la volatilidad del mercado, a través del estudio temporal del precio del crudo y sus variaciones, utilizando datos del periodo que transcurre desde 1991 a 2006. Para modelizar el precio del crudo y su volatilidad, utilizan un modelo EGARCH para series temporales, con el objetivo de observar si los shocks tienen o no un efecto permanente y asimétrico sobre el precio del petróleo. Para el estudio utilizan diferente subperiodos con el fin observar la robustez de los resultados y obtienen que no hay evidencias de asimetría y persistencia de los shocks sobre los precios. No obstante, tomando el periodo completo se observa que los shocks tienen un efecto permanente y asimétrico en la volatilidad de los precios, siendo los shocks negativos sobre el precio más intensos que los positivos, de forma que las subidas de precios no son totalmente compensadas por las caídas. Esto podría indicar que el comportamiento de los precios cambia en cortos periodos. 8 ejemplo, de las guerras en zonas con reservas de petróleo o donde están involucrados países con un elevado peso en dicho mercado. Existen diversos trabajos que estudian el impacto de estos shocks sobre el mercado y el precio del petróleo. Kilian y Park (2009) analizan el precio del crudo considerando tres elementos que lo determinan en el corto plazo: los shocks sobre la oferta de petróleo, los shocks sobre la demanda agregada de materias primas y los shocks sobre la propia demanda de crudo; considerando que las guerras forman parte de los shocks sobre la oferta y que los eventos políticos en Oriente Medio afectan a la demanda preventiva por miedo a cambios en la oferta. Los resultados del trabajo sugieren que los shocks sobre la oferta tienen una importancia menor en las variaciones del precio que los shocks provocados por la demanda o los provocados por cambios en ésta por miedo a cambios futuros en la oferta. Además, los shocks originados desde el lado de la producción, donde entrarían las guerras, elevan el precio a corto plazo, mientras que los de demanda tienen un efecto más duradero y persistente en el precio. Zhang, Yu, Wang y Lai (2009) realizan un análisis del impacto que tienen los grandes eventos sobre la volatilidad del precio del petróleo. Para ello, los autores llevan a cabo una estimación a través del método EMD-based event analizando la Guerra del Golfo Pérsico en 1991 y la Guerra de Iraq en 2003. Los resultados del trabajo muestran que la volatilidad de los precios creció debido a la inestabilidad que provoca una guerra en el mercado, que los precios crecieron al inicio de las guerras, que posteriormente fueron calmándose a medida que la situación se estabilizó, y que finalmente volvieron a su situación anterior a la guerra cuando se aclaró el resultado de la misma. Ambas guerras causaron una elevación del nivel de precios en el equilibrio a largo plazo. Eso sí, a pesar de estas características comunes, el trabajo muestra que la Guerra del Golfo tuvo un impacto más importante que la de Iraq. Por su parte Coleman (2012) utiliza para su estudio del precio del petróleo variables que recogen factores de oferta y demanda de petróleo y factores financieros y políticos. Introduce los shocks sobre el precio que han tenido lugar en el periodo que va desde 1984 a 2007 como: el abandono del rol como líder de Arabia Saudí durante el periodo de febrero y marzo de 1986; la crisis financiera asiática desde enero de 1998 a junio de 1999; el corte de la producción de la OPEP desde agosto a octubre de 1990; la invasión de Kuwait por Iraq desde agosto a noviembre de 1990; los ataques terroristas de septiembre de 2001 a USA; los disturbios en Venezuela desde febrero a abril de 2002; la invasión de Iraq en los meses de marzo y abril de 2003; los efectos del huracán Ivan sobre el golfo de México en septiembre-octubre de 2004; el huracán 9 Dennis que fue seguido por el Katrina, cubriendo ambos el periodo de julio a octubre de 2005; y por último, los ataques a las instalaciones petroleras en Nigeria durante abril y mayo de 2006. Los resultados que obtienen indican que las guerras como la invasión de Kuwait o los ataques a las instalaciones petroleras en Nigeria tienen un efecto significativo, elevando los precios. De la misma forma afectan los desastres naturales como los huracanes o los problemas políticos, como el caso de Venezuela. Curiosamente, durante la guerra de Iraq los precios caen de forma significativa, presentando resultados contrarios a los esperados. En el trabajo de Kilian (2014) podemos encontrar un resumen de los mecanismos a través de los cuales se transmiten los shocks al precio del petróleo. En dicho trabajo revisa la literatura existente sobre los shocks, analizando las causas y sus consecuencias sobre el precio, así como sobre otras magnitudes macroeconómicas como la inflación o el crecimiento. En lo que refiere a los shocks provocados por guerras o acontecimientos políticos, deduce de la literatura que, aunque una parte importante de las variaciones del precio son explicadas por estos shocks, parte de esas variaciones pueden tener un origen indirecto y deberse a que las variables endógenas reaccionan al shock. En definitiva, los antecedentes ponen de manifiesto que los factores de oferta y demanda, junto a las guerras y otros eventos políticos tienen gran relevancia en el precio del petróleo, de ahí que cualquier trabajo que pretenda dar explicación al mismo deba recoger dichos factores. En nuestro caso el objetivo es analizar los factores determinantes del precio del petróleo durante la crisis económica, ya que no existen trabajos previos que lo hagan. De hecho sólo existen dos precedentes parciales, el trabajo ya citado de Kaufmann y Ullman (2009) que pretenden explicar el incremento del precio al inicio de la crisis financiera y un trabajo descriptivo de Arezki y Blanchard (2014), que trata, sin aplicación econométrica, la importante caída del precio del crudo que se produjo durante 2014, cuestión que se aborda en este trabajo. El mismo se centra en los factores de oferta y demanda, entre los que destaca el comportamiento del líder de la OPEP, Arabia Saudí, que incrementó su producción en lugar de reducirla y en las implicaciones financieras de la caída del precio, especialmente, sobre las posiciones de estos países productores en los mercados financieros y las políticas económicas que deberán llevar a cabo los distintos países para tratar de contrarrestar los efectos de la bajada 16 Pues bien, para incluir ambos shocks en nuestro modelo, hemos creado dos variables dummy que hemos llamado Libia y Siria. Dichas variables pretenden extraer el impacto sobre los precios a corto plazo de la incertidumbre que crean estos conflictos. Para las guerras más largas, hemos optado por captar su efecto en los tres primeros meses, tiempo más o menos necesario para disipar la mayor parte de la incertidumbre en cuanto a la extensión que va a tener el conflicto y para conocer la reacción de la comunidad internacional. La variable Libia representa el estallido de la guerra civil de Libia a comienzos de 2011, tomando valor 1 los meses de febrero, marzo y abril. Por su parte, la variable Siria va a tomar valor 1 para el periodo de comienzos del año 2012, desde enero hasta marzo. Una tercera guerra que vamos a incluir es la guerra de Ucrania. En este caso se trata de una guerra con características muy diferentes a las anteriores. Se inicia tras el derrocamiento del gobierno ucraniano y la instauración de un nuevo gobierno formado por europeístas y nacionalistas ucranianos, y adquiere importancia internacional debido al levantamiento que se produce en las regiones del este del país pobladas por rusohablantes que declaran, en unos casos la anexión a Rusia, como es el caso de Crimea, y en otros la independencia con el fin último de anexionarse a Rusia. La importancia de este conflicto sobre el precio del petróleo no se debe a las reservas que tenga Ucrania de esta materia prima, pues estas son insignificantes, si no de la participación rusa en el conflicto, país que sí tiene importantes reservas. Desde prácticamente el inicio del conflicto, Rusia ha estado interviniendo en él. Esta circunstancia se ha traducido en una oposición frontal de USA y la Unión Europea, que ha dado lugar a la imposición de sanciones por la intervención, lo que ha elevado la tensión internacional entre las grandes potencias nucleares. Entre estas sanciones, destaca una que afecta directamente al sector petrolífero ruso y que consiste en la prohibición de exportar a Rusia equipamiento de exploración y extracción de gas o petróleo. En este contexto, con sanciones que afectan a un importante productor de petróleo y un clima de tensión entre países que son importantes operadores en el mercado mundial de crudo, la evolución normal del precio, manteniendo el resto de variables constantes, debería ser de subida. En este caso dado que existe una fecha de alto el fuego hemos optado por extender la variable a todo el periodo del conflicto, definiendo la variable Ucrania, como una variable dummy que toma valor uno para el periodo que abarca la guerra de Ucrania y las tensiones entre Rusia y USA, desde su 17 estallido en marzo de 2014 hasta septiembre del mismo año, cuando se firma el alto al fuego con el Protocolo de Minsk. Además de las guerras y dado el shock que supuso el crack financiero asociado a la caída de Lehman Brothers, introducimos la variable Crisis, una variable dummy de septiembre de 2008, mes del crack bursátil, a diciembre, mes en que se reúne el G20 en la Cumbre de Washington para abordar la medidas de urgencia para salir de la crisis y se pacta la política fiscal expansiva coordinada. Con ella tratamos de captar la caída del precio asociada al shock de demanda que supuso la crisis financiera. d. Fuentes Las series temporales con valores mensuales que vamos a utilizar en nuestro modelo están recogidas en la tabla 1. El precio spot West Texas Intermediate se obtiene de las bases de datos del Banco Mundial, procedente de su informe mensual Global Economic Monitor Commodities, donde se incluyen datos mensuales de precios e índices de las diferentes materias primas. Este precio ha sido deflactado por el CPI (índice de inflación) de USA, que ha sido obtenido del Federal Reserve Economic Data del Federal Reserve Bank of St. Louis. Tabla 1. Variables del modelo Nombre de la variable Descripción Fuente PrecioWTIreal Precio real WTI WorldBank OCDEStocks Stock OCDE dividido por consumo OCDE EIA USAProd/consumo Producción USA dividido por consumo petróleo USA EIA OPEPcuota Producción OPEP dividido por consumo OCDE EIA AaaBondyield Rentabilidad de los bonos Aaa Federal Reserve Bank of St. Louis Libia Inicio de la guerra civil en Libia, en el periodo de febrero a abril de 2011 Elaboración propia Siria Inicio de la guerra civil en Siria, en el periodo de enero a marzo de 2012 Elaboración propia Ucrania Transcurso de la guerra civil en Ucrania, en el periodo de marzo a septiembre de 2014 Elaboración propia Crisis Estallido de la crisis económica, abarcando el periodo de septiembre a diciembre de 2008 Elaboración propia Fuente: Elaboración propia 18 Por su parte, la cuota de mercado de la OPEP se calcula a partir de los datos procedentes de la International Energy Statistcs de la Energy Information Administration (EIA). Los datos referentes al stock de petróleo de la OCDE han sido obtenidos de la International Energy Statistics de la Energy Information Administation (EIA), al igual que los datos referentes a la producción y al consumo de USA. Los datos referentes a la rentabilidad de los bonos calificados por la agencia Moody’s como Aaa han sido obtenidos del Federal Reserve Economic Data del Federal Reserve Bank of St. Louis. El periodo de tiempo que abarca el trabajo va de agosto de 2007, fecha de comienzo de la crisis financiera internacional, hasta septiembre de 2015, último mes del que están disponibles los datos. 4. Resultados Antes de estimar el modelo es necesario analizar las series temporales con objeto de conocer si son estacionarias o integradas con raíz unitaria. Para que nuestro modelo estimado por MCO sea válido es necesario que las variables, al menos la dependiente, siga un proceso estacionario, y por tanto, no presente una raíz unitaria. Para analizarlo llevamos a cabo los test de Dickey-Fuller Aumentado (ADF) y Kwiatkowsky, Phillips, Schmidt y Shin (KPSS). Ambos test tiene por objeto analizar la existencia o no de raíz unitaria en las series temporales. Sin embargo, las hipótesis que se establecen en cada uno son diferentes. En el test de Dickey-Fuller Aumentado (ADF) la hipótesis nula es la existencia de raíz unitaria, mientras que la hipótesis alternativa es la estacionariedad de la serie. Por tanto, en esta prueba buscamos rechazar la hipótesis nula de no estacionariedad. Por el contrario, en el test de KPSS, la hipótesis nula establece que la serie es estacionaria, mientras que la hipótesis alternativa es la no existencia de estacionariedad. Por consiguiente, en esta prueba, tratamos de obtener un estadístico con el que no se pueda rechazar la hipótesis nula 19 Tabla 2. Pruebas de raíz unitaria Variable ADF P-valor ADF KPSS PrecioWTIreal -3,144530 0,02346** 0,242320 OCDEStocks CuotaOPEP -2,683880 -2,481670 0,07679* 0,12000 0,990998*** 1,61797*** USAprod/OPEP 0,163076 0,9688 2,14723*** USAProd/consumo -1,61133 0,4767 1,4608*** AaaBondYield -1,491240 0,538300 1,75769*** Nota:*** El coeficiente de la variable es significativo al 1%, ** El coeficiente de la variable es significativo al 5%, * El coeficiente de la variable es significativo al 10% Fuente: Elaboración propia En la tabla 2 se recogen los resultados de ambas pruebas. La variable PrecioWTIreal resulta ser estacionaria teniendo en cuenta ambos test. A través del ADF rechazamos la hipótesis de no estacionariedad hasta un nivel de significatividad del 5%. Por su parte, a través de KPSS también obtenemos que es estacionaria, ya que no podemos rechazar a ningún nivel de significatividad la hipótesis nula, que en este caso es la existencia de una serie estacionaria. Así mismo, el resto de variables no presentan estacionariedad según ambas pruebas. Únicamente la variable OCDEStocks plantea alguna duda por la contradicción de resultados de ambos test, aunque el nivel de significatividad nos hace mantenerla. La principal novedad, en nuestro intento de explicar la evolución del precio del petróleo durante la crisis económica, es la introducción de la variable referente a la relación entre la producción y el consumo de USA, para contrastar la mejora explicativa que supone la misma vamos a presentar dos escenarios. En el primer escenario no incluimos dicha variable, y en segundo lugar sí lo hacemos. La diferencia entre los resultados de ambos escenarios nos permitirá observar la incidencia que tiene esta variable en el modelo, aumentando la representatividad del trabajo en conjunto y de algunas variables referentes a las guerras. En el primer escenario, como se apuntaba anteriormente, vamos a estimar nuestro modelo sin incluir la variable USAprod/consumo, por tanto, llevaremos a cabo la estimación utilizando únicamente las variables tradicionalmente usadas por los modelos sobre el precio del petróleo, estas son: el stock de petróleo de la OCDE, la cuota de producción de los países de la OPEP y la rentabilidad de los bonos calificados como Aaa. Además, introduciremos todas las variables referentes a las 20 guerras de Libia, Siria y Ucrania, así como la que representa al estallido de la crisis en 2008. El modelo a estimar a través de Mínimos Cuadrados Ordinarios en este primer escenario es el siguiente: 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑜𝑊𝑇𝐼𝑟𝑒𝑎𝑙𝑡 = α +𝛽1𝑂𝐶𝐷𝐸𝑆𝑡𝑜𝑐𝑘𝑠𝑡+ 𝛽2𝐶𝑢𝑜𝑡𝑎𝑂𝑃𝐸𝑃𝑡+ 𝛽3𝑎𝐴𝑎𝑎𝐵𝑜𝑛𝑑𝑌𝑖𝑒𝑙𝑑𝑡+ 𝜇1𝐿𝑖𝑏𝑖𝑎𝑡+𝜇2𝑆𝑖𝑟𝑖𝑎𝑡+ 𝜇3𝑈𝑐𝑟𝑎𝑛𝑖𝑎𝑡+𝜇4𝐶𝑟𝑖𝑠𝑖𝑠𝑡+ 𝜀𝑡 Antes de analizar los resultados obtenidos del modelo, es necesario realizar una serie de test a éste con objeto de comprobar su validez. Se trata de una serie de pruebas sobre los residuos del modelo, para comprobar que cumplen las hipótesis iniciales que validan el estimador MCO. Estos son las pruebas de heterocedasticidad, normalidad de los residuos y autocorrelación. En primer lugar, realizamos el contraste de White para comprobar si el modelo es homocedástico, o por el contrario, presenta heterocedasticidad. Para ello, el test supone que la hipótesis nula a contrastar es la no existencia de heterocedasticidad, es decir, que los residuos son homocedásticos. Los resultados del test nos muestran un p-valor que no nos permite rechazar la hipótesis nula a un nivel de significatividad ligeramente inferior al 5%. El siguiente aspecto a analizar es la normalidad de los residuos. Para ello, utilizaremos dos pruebas que tratan de analizar si los residuos siguen una distribución normal. Estas pruebas son la de Jarque-Bera y la de Doornik-Hansen. En ambas pruebas la hipótesis nula es la normalidad de los residuos del modelo, siendo la hipótesis alternativa el caso contrario. Tanto en Jarque-Bera como en Doornik- Hansen, los resultados no permiten rechazar esta hipótesis nula a ningún nivel de significatividad. Esto significa que el error sigue una distribución normal. Por otro lado, examinamos la existencia de autocorrelación en el modelo. Para ello vamos a llevar el cabo el test de Breush-Godfrey. En este caso, la hipótesis nula es la ausencia de autocorrelación en los residuos del modelo. Los resultados de este test nos indican que se rechaza la hipótesis nula, por tanto, los residuos presentan autocorrelación. No obstante, este resultado no es extraño, ya que estamos analizando series temporales, por lo que es habitual que los valores de una variable dependan de los valores tomados por la variable en periodos anteriores, y por tanto, que los residuos en un momento también dependa de los valores anteriores, es decir, no sigan una evolución aleatoria. 21 Finalmente, aplicamos el test de raíz unitaria de Dickey-Fuller Aumentado a los residuos del modelo, con objeto de obtener si los residuos son estacionarios. Los resultados del test nos permiten rechazar la hipótesis nula de raíz unitaria al 1%, por tanto, los residuos del modelo son estacionarios, lo que significa que las variables del modelo están cointegradas, como ya comprobamos con el test de Jarque-Bera y de Doornik-Hansen al obtener que los residuos siguen una distribución normal. Los resultados obtenidos a través del modelo estimado están recogidos en la columna 2 de la tabla 3. En el segundo escenario introducimos entre las variables del modelo a la variable USAprod/consumo que incluye la proporción entre la producción de petróleo y el consumo de petróleo por parte de USA. La evolución de esta variable representa la evolución de la oferta y la demanda de este país y por tanto, nos permitirá analizar si el aumento de la producción que se ha producido en USA, con una producción que ha aumentado a un nivel superior al de la demanda, ha influido en la caída de precios que se ha producido en los mercados de petróleo mundiales. Por tanto, el modelo a estimar recogería todas las variables utilizadas anteriormente en el primer escenario, añadiendo esta última variable y quedando representado de la siguiente forma: 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑜𝑊𝑇𝐼𝑟𝑒𝑎𝑙𝑡 = α +𝛽1𝑂𝐶𝐷𝐸𝑆𝑡𝑜𝑐𝑘𝑠𝑡+ 𝛽2𝑈𝑆𝐴𝑝𝑟𝑜𝑑/𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜𝑡+ 𝛽3𝐶𝑢𝑜𝑡𝑎𝑂𝑃𝐸𝑃𝑡+ 𝛽4𝑎𝐴𝑎𝑎𝐵𝑜𝑛𝑑𝑌𝑖𝑒𝑙𝑑𝑡+ 𝜇1𝐿𝑖𝑏𝑖𝑎𝑡+𝜇2𝑆𝑖𝑟𝑖𝑎𝑡+ 𝜇3𝑈𝑐𝑟𝑎𝑛𝑖𝑎𝑡+𝜇4𝐶𝑟𝑖𝑠𝑖𝑠𝑡+ 𝜀𝑡 Antes de obtener los resultados del modelo realizamos de nuevo el conjunto de test para validar el modelo. Como observamos en la tabla, el contraste de White de heterocedasticidad no nos permite rechazar la hipótesis nula al 5% de significatividad, por tanto podemos decir que los residuos del modelo siguen una estructura homocedástica. En cuanto a la normalidad de los residuos, tanto el contraste de Jarque-Bera como el de Doornik-Hansen no nos permiten rechazar la hipótesis nula de normalidad de los residuos a ningún nivel, por tanto podemos decir que los residuos del modelo siguen una distribución normal. En cuanto al contraste de autocorrelación de Breush-Godfrey, se rechaza la hipótesis de no autocorrelación, al igual que en el primer escenario, por tanto tenemos unos residuos que presentan autocorrelación. Como indicábamos anteriormente, estos resultados no son extraños ya que estamos tratando con datos de series temporales. 22 Por último, el contraste ADF para los residuos nos permite rechazar a todos los niveles la hipótesis de no estacionariedad, por tanto, los residuos del modelo son estacionarios, lo que significa que las variables del modelo están cointegradas. Estimando este modelo a través de Mínimos Cuadrados Ordinarios, al igual que hacíamos en el escenario anterior, obtenemos los resultados que están recogidos en la columna 3 tabla 3. Tabla 3. Factores determinantes del precio del petróleo durante la Gran Recesión (08/2007-09/2015) Variable Escenario 1 Escenario 2 OCDEStocks -6,47422*** (4,24e-022) -6,0163*** (6,37e-021) USAprod/consumo -92,6442*** (0,0005) CuotaOPEP 934,657*** (1,54e-019) 947,446*** (2,61e-021) AaaBondYield 23,3664*** (3,53e-013) 17,7200*** (6,57e-08) Crisis -42,0685*** (1,62e-08) -42,3432*** (2,19e-09) Libia 1,28089 (0,8598) -0,2671 (0,9687) Siria -6,66739 (0,3302) -11,5184* (0,0810) Ucrania 15,2892*** (0,0045) 21,9194*** (6,97e-05) R-cuadrado R-cuadrado corr F-estadístico White Breush-Godfrey Doornik-Hansen Jarque-Bera ADF 0,7117 0,6893 31,7493*** 37,2308** 4,8583*** 0,325 0,4897 -4,6721*** 0,7491 0,7266 33.22462*** 40,8903* 4,1221*** 0,556 0,6981 -5,095*** Nota:*** El coeficiente de la variable es significativo al 1%, ** El coeficiente de la variable es significativo al 5%, * El coeficiente de la variable es significativo al 10% Fuente: Elaboración propia Como se observa la estimación del escenario 1 presenta un R-cuadrado corregido de 0,6893, lo que significa que el 68,93% de las variaciones del precio del petróleo en el periodo analizado están explicadas por las variables introducidas en el modelo. Por su parte, el estadístico F, que contrasta la significatividad conjunta de las 23 variables en el modelo, permite rechazar la hipótesis nula de no significatividad al 1%, por lo que podemos verificar que las variables en su conjunto son significativas. Para el segundo escenario, observamos un R-cuadrado corregido de 0,7266, lo que significa que de los cambios del precio del petróleo en el periodo, un 72,66% viene explicado por las variables utilizadas en la estimación. Podemos observar que, la introducción de la variable referente a la proporción entre la producción y el consumo de petróleo de USA ha mejorado la bondad de ajuste del modelo y su representatividad conjunta en 4 puntos porcentuales. Por su parte, el estadístico F, que contrasta la significatividad conjunta de las variables en el modelo, permite rechazar la hipótesis nula de no significatividad al 1%, por lo que podemos verificar que las variables en su conjunto son significativas. Además, la introducción de esta variable en el segundo escenario ha aumentado la significatividad de algunas variables referentes a las guerras, como son la de Siria o Ucrania. Analizando las variables individualmente, en primer lugar observamos que existe una relación negativa muy significativa entre el stock de la OCDE y el precio del crudo. Esta variable es definida en el modelo con la proporción entre el stock de la OCDE y el consumo en la OCDE. Además, como indicamos en el apartado anterior, esta variable es usada como un indicador de la oferta y la demanda del mercado. Por tanto, un incremento del stock supone que la oferta ha crecido por encima de la demanda, provocando que los precios caigan. Por contra, una caída del stock significa que la demanda de petróleo crece por encima de lo oferta, presionando los precios hacia arriba. Comparando ambos escenarios, podemos observar que en ambos la variable presenta un coeficiente muy similar, aunque pierde algo de incidencia en el escenario 2. En cuanto a la variable USAprod/consumo, que se define como la proporción entre la producción de petróleo de USA y su consumo de petróleo, obtenemos una relación negativa y significativa con el precio del crudo. Esto significa, que el aumento de la producción que ha experimentado USA, por encima de la demanda propia, ha provocado un desequilibrio en el mercado que ha favorecido la importante caída de precios que se ha producido en el mercado mundial de crudo desde mediados de 2014. En tercer lugar, analizamos la variable CuotaOPEP, que se define como la proporción entre la producción de petróleo de los países de la OPEP y el consumo de petróleo de los países de la OCDE, bloque donde se concentra una gran parte del 24 consumo mundial. La hipótesis que se establece es que cuanto mayor sea el poder de mercado de la OPEP sobre los países consumidores, mayor será el precio. Esto significa que cuanto más se acerque la producción de la OPEP al consumo de la OCDE, nos encontraremos con mayores precios y viceversa. Los resultados del modelo nos muestran una relación positiva y bastante significativa entre el precio del crudo y la cuota de mercado de la OPEP. Por tanto, se verifica la hipótesis, es decir, la OPEP, al ser el conjunto de países que concentra la mayor parte de las reservas de petróleo y una gran parte de la producción, tiene cierto poder de mercado para controlar el precio del crudo. No obstante, este poder se ha visto reducido en los últimos años, debido a que otros países no pertenecientes a la OPEP han aumentado su producción, especialmente USA, reduciendo la capacidad de esta organización para mantener los precios altos. En esta variable, al contrario que sucedía con el stock de petróleo de la OCDE, aumenta su significatividad en el segundo escenario, al introducir la variable referente a la producción de USA. Por último, la variable AaaBondYield presenta también una relación positiva con el precio del crudo. Esta variable se define como la rentabilidad en porcentaje de los bonos de alta calidad crediticia calificados Aaa por la agencia Moody. Con indicamos en el apartado anterior, las empresas petroleras son intensivas en capital, por ello el coste de éste en el mercado financiero puede afectarles de forma importante, provocando un efecto sobre el precio del crudo. Además, dado el poder de mercado de estas empresas, tienen capacidad para incluir en el precio estos costes, de forma que mantengan su beneficio. El resultado obtenido del modelo confirma esta hipótesis, de forma que podemos establecer que el precio del petróleo también se ha visto afectado por los mercados financieros, no solamente por las condiciones de su mercado. Comparando en ambos escenarios observamos que esta variable tiene una pérdida de peso en el segundo escenario con respecto al primero. En cuanto a las variables representativas de los shocks, observamos que la guerra de Libia no tiene ninguna incidencia en las variaciones del precio que se producen en ese periodo de tiempo, teniendo una significatividad casi nula en los dos escenarios analizados. Por su parte, la guerra de Siria presenta una nula significatividad en el primer escenario, sin embargo, la introducción de la variable USAprod/consumo en el segundo escenario hace que aumente su significatividad, aunque solo a un nivel de 10%, con una relación negativa con el precio, un resultado contrario al esperado en el modelo. Esta baja significatividad de estas variables puede 25 deberse a que los efectos de dichos shocks fueran de corta duración (durante pocos días). En cuanto a la guerra civil de Ucrania los resultados del modelo nos muestran que esta variable presenta en ambos escenarios una relación positiva y bastante significativa con el precio del crudo. Esto significa que durante el periodo que comprende la guerra de Ucrania, a pesar de la bajada de precios, éstos han sido mayores de los que vendrían determinados por las variables del modelo. Aunque en ambos escenarios la significatividad de la variable es alta, la introducción de la variable USAprod/consumo aumenta de forma importante la significatividad de la variable en el modelo, representada esta significatividad por su p-valor. Por tanto, el modelo nos permite descartar cualquier posible uso o manipulación del precio del petróleo para disminuir la capacidad financiera de Rusia, ya que los resultados nos muestran que el efecto ha sido el esperado y los precios han sido superiores a los que vendrían determinados por las condiciones del mercado. Por último, los resultados nos muestran que el estallido de la crisis económica también tuvo influencia en la caída de los precios que se produjo a partir de mediados de 2008. Según nuestras estimaciones la caída del precio en ese periodo no está completamente explicada por las condiciones del mercado en ese momento. Por el contrario, el precio cae muy por debajo del nivel marcado por las variables fundamentales. En este caso la variable tiene un coeficiente prácticamente idéntico en ambos escenarios, lo cual es coherente puesto que el aumento de la producción en USA se inicia posteriormente. Análisis de robustez El objetivo del análisis de robustez es comprobar si hemos definido correctamente la variable y si una definición alternativa modificaría los resultados obtenidos en cuanto a los signos de los coeficientes y la significatividad de las variables. Para ello, vamos a volver a estimar el modelo sustituyendo la variable USAprod/consumo por una variable que recoge la proporción de la producción de USA respecto a la producción de la OPEP (USAprod/OPEP) y que mediría el poder relativo de la producción de USA en el mercado. En la tabla 4 incluimos los resultados de estimar el siguiente modelo: 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑜𝑊𝑇𝐼𝑟𝑒𝑎𝑙𝑡= α +𝛽1𝑂𝐶𝐷𝐸𝑆𝑡𝑜𝑐𝑘𝑠𝑡+ 𝛽2𝑈𝑆𝐴𝑝𝑟𝑜𝑑/𝑂𝑃𝐸𝑃𝑡+ 𝛽3𝐶𝑢𝑜𝑡𝑎𝑂𝑃𝐸𝑃𝑡+ 𝛽4𝑎𝐴𝑎𝑎𝐵𝑜𝑛𝑑𝑌𝑖𝑒𝑙𝑑𝑡+ 𝜇1𝐿𝑖𝑏𝑖𝑎𝑡+𝜇2𝑆𝑖𝑟𝑖𝑎𝑡+ 𝜇3𝑈𝑐𝑟𝑎𝑛𝑖𝑎𝑡+𝜇4𝐶𝑟𝑖𝑠𝑖𝑠𝑡+ 𝜀𝑡 32 parte de 2015, si bien ha experimentado algunas ligeras subidas, pero sin llegar a alcanzar los precios anteriores a esta gran caída. OCDEStocks Los niveles de stock de los países de la OCDE se encontraban en sus niveles más bajo al inicio del periodo analizado, debido a que el consumo aumentaba más que la oferta de petróleo. Sin embargo, a partir del crack bursátil, vemos como aumentan las existencias de petróleo, posiblemente propiciadas por una caída de la demanda. A partir de 2009, observamos una gran volatilidad en el stock de petróleo, pero manteniendo una tendencia constante hasta 2014. En el inicio de la caída del precio del petróleo, cae ligeramente el stock, provocado por un aumento del consumo auspiciado por unos menores precios. Pero a partir de 2015, la presión de la oferta, constantemente en crecimiento, lleva al stock a aumentar, aunque el aumento nos es tan notable debido a que estos se encuentran cercanos a su máxima capacidad. 80 85 90 95 100 105 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 OCDEStocks 33 Cuota OPEP Esta variable representa la proporción entre la producción de los países de la OPEP y el consumo de los países de la OCDE. Observamos como a inicios de 2008 experimenta una importante subida, que se ve frenada con el estallido de la crisis. A partir de ahí hasta inicios de 2009, se produce una caída de esta cuota, posiblemente debido a una reducción de la producción de la OPEP. Tras este momento, comienza a incrementarse esta cuota, experimentando una importante volatilidad, posiblemente más ligada al consumo que a la producción de la OPEP. A partir de alcanzar un pico en 2012, observamos cómo esta cuota comienza a experimentar un descenso, debido al incremento de la producción de otros países externos a la OPEP, si bien a partir de 2015 ha comenzado a aumentar de nuevo. 0.68 0.7 0.72 0.74 0.76 0.78 0.8 0.82 0.84 0.86 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 CuotaOPEP 34 USAprod/consumo En este gráfico observamos la evolución de la variable que hace referencia a la proporción entre la producción de petróleo de Estados Unidos y su consumo de petróleo. La tendencia es claramente a crecer, principalmente por el aumento de la producción de petróleo de Estados Unidos. El ritmo de crecimiento de esta variable aumente a partir de 2012, alcanzando unos máximos a finales de 2014. Este gran crecimiento de la producción americana viene provocado por la introducción del fracking, una técnica novedosa para extraer petróleo del subsuelo a través de la fracturación hidráulica, y que ha permitido a Estados Unidos convertirse en 2014 en el mayor productor de petróleo del mundo. 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5 0.55 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 USAprod/consumo 35 AaaBondYield En este gráfico vemos la evolución del tipo de interés calificado Aaa por la agencia Moody. Como observamos, tras un nivel alto anterior al estallido de la burbuja, experimenta una importante caída en septiembre de 2008, de la que se recupera levemente a inicios de 2009. A partir de ese momento, la tendencia seguida por la variable es caer, aunque experimenta periodos de repunte, como sucede a inicios de 2011. A partir de mediados de 2012, comienza a crecer de nuevo, aunque esta recuperación se ve truncada a inicios de 2014, donde comienza a caer de nuevo hasta 2015, observándose en este año una mejora de este tipo de interés. 3 3.5 4 4.5 5 5.5 6 6.5 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 AaaBondyield