Phonological analysis This next section, which deals with phonological features in Biffy Clyro's music, examines whether the initial assumption that the band aims

Como fue aclarado en el capítulo previo el número de observaciones para realizar el modelo econométrico fue de 41 (dichas observaciones se pueden consultar en el anexo 10). En base a dichas observaciones o datos correctamente estandarizados se pudo obtener el siguiente resultado inicial mediante Eviews 5 ®.

Tabla 13. Resultados iniciales de regresión

Dependent Variable: IED

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -0.052146 0.482990 -0.107965 0.9155 DEUDAPUBEX -1.522674 5.903963 -0.257907 0.8000 DEUDAPUBIN 0.258690 3.440762 0.075184 0.9411 PBI(-1) 6.947029 8.284044 0.838604 0.4149 RIN -3.482453 3.891989 -0.894774 0.3850 EXPORTACIONES 4.079439 5.931457 0.687763 0.5021 SALDBON 0.751896 2.191212 0.343141 0.7363 INFLACION 37.21027 53.63054 0.693826 0.4984 PBICHI -3.608068 4.534299 -0.795728 0.4386 PBIEEUU -5.310746 27.70116 -0.191716 0.8505 EXPCOBRE -0.567781 2.724037 -0.208434 0.8377 EXPORO -0.903928 1.942125 -0.465432 0.6483 EXPZINC 1.437821 1.510476 0.951899 0.3562 INGCORR 3.054735 2.567313 1.189857 0.2526 IMPORTACIONES -3.298259 10.30481 -0.320070 0.7533 IMPCOMBLUBCON 0.031357 1.669562 0.018782 0.9853 IMPBIENCAP 2.729775 7.483921 0.364752 0.7204 TERINT -7.397800 8.651693 -0.855070 0.4060 TC -8.849075 10.59156 -0.835484 0.4166 IPCIMP -13.04455 21.30923 -0.612155 0.5496 TASABONEEUU -0.286684 2.417123 -0.118605 0.9072 CONFLICTOS -3.036737 3.158102 -0.961570 0.3515 ACEPTPRESIDENCIAL(-2) 0.574947 0.542473 1.059864 0.3060 TASADESEM -1.458120 2.249421 -0.648220 0.5266

R-squared 0.565884 Mean dependent var 0.121204 Adjusted R-squared -0.099761 S.D. dependent var 0.729871 S.E. of regression 0.765412 Akaike info criterion 2.578454 Sum squared resid 8.787841 Schwarz criterion 3.602184 Log likelihood -26.27985 F-statistic 0.850129 Durbin-Watson stat 2.977022 Prob(F-statistic) 0.646646

118

En la tabla 13 se pueden observar los resultados de la prueba t de naturaleza individual además de las betas o pendientes (como se vio en el capítulo IV las mismas representan el cambio medio en la variable dependiente por cada unidad de cambio que se produce en cada una de las variables independientes), estos resultados sumados a los coeficientes de correlación y determinación previamente señalados otorgan mayores fundamentos para determinar la relación entre la inversión extranjera directa y los factores de riesgo país, a continuación se analizan los resultados resaltantes.

5.2.1. Deuda pública externa

Esta variable alcanzó una probabilidad para el T-student de 80.0% que se observa en el modelo inicial. Sin embargo es importante mencionar que en la prueba individual —deuda pública externa e inversión extranjera directa— el factor en mención tuvo un coeficiente de determinación de 37.9% y un coeficiente de correlación de -60.19%, el último muestra la relación inversa que existe entre la deuda pública externa y la IED que se consolida con la pendiente de coeficiente que se puede observar en la tabla 13.

5.2.2. Reservas internacionales netas

Esta alcanzó una probabilidad para el T-student de 38.5% que se observa en el modelo inicial. Sin embargo es importante mencionar que en una prueba individual —reservas internacionales netas e inversión extranjera directa— el factor en mención tuvo un coeficiente de determinación de 22.40% y un coeficiente de correlación de 51.57%, el último muestra la relación directa que existe entre las reservas internacionales netas y la IED.

5.2.3. Producto bruto interno de Estados Unidos

Esta variable alcanzó una probabilidad para el T-student de 85.05% que se observa en el modelo inicial. Es importante mencionar que la prueba individual —producto bruto interno de EE.UU. e inversión extranjera directa— el factor en mención tuvo un coeficiente de determinación de 10.90% y un coeficiente de correlación de 37.39%, el último muestra la relación directa que existe entre el PBI de EE.UU. y la IED.

119

5.2.4. Términos de intercambio

Esta variable alcanzó una probabilidad para el T-student de 40.60% que se observa en el modelo inicial. Sin embargo es importante mencionar que en una prueba individual — términos de intercambio e inversión extranjera directa— el factor en mención tuvo un coeficiente de determinación de 27.40% y un coeficiente de correlación de 52.37%, el último muestra la relación directa que existe entre los términos de intercambio y la IED.

5.2.5. Tasa de bonos de Estados Unidos

Esta variable alcanzó una probabilidad para el T-student de 90.72% que se observa en el modelo inicial. Sin embargo es importante mencionar que en una prueba individual —tasa de bonos de Estados Unidos e inversión extranjera directa— el factor en mención tuvo un coeficiente de determinación de 14.10% y un coeficiente de correlación de -34.07%, el último muestra la relación inversa que existe entre la tasa de bonos de EE.UU. y la IED.

Las varíales del estudio presentaron Heteroscedasticidad es por ello que se aplicó la opción de Heteroscedasticidad – consistente Errores Standart y covarianza de White con el fin de corregir dicha heteroscedasticidad del modelo y cumplir con los supuestos MICO.

Además que para corregir autocorrelación inicial del modelo de orden 1 se insertó (AR (1)), la estimación fue mejorada incluyendo este término en la ecuación.

En la tabla 14 se muestran los resultados finales de la regresión, luego de realizar las iteraciones necesarias, el modelo presentado es estadísticamente correcto y en conjunto explica mejor el comportamiento de la inversión extranjera directa.

Como se aprecia en los resultados son cinco los factores de riesgo país que influyeron considerablemente en la inversión extranjera directa que el Perú recibe dentro del periodo de estudio, en términos desagraviados son los siguientes:

 Producto bruto interno del Perú

 Ingresos corrientes del gobierno general  IPC de las importaciones

 Conflictos sociales  Aceptación presidencial

120

Tabla 14. Resultados finales de regresión

Dependent Variable: IED Method: Least Squares

Included observations: 38 after adjustments

White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 0.071573 0.096780 0.739539 0.4651 PBI(-1) 5.194119 2.520888 2.060433 0.0478 INGCORR 3.425449 0.656618 5.216806 0.0000 IPCIMP -14.52014 5.268539 -2.756010 0.0097 CONFLICTOS -2.092605 0.661909 -3.161471 0.0035 ACEPTPRESIDENCIAL(-2) 0.400326 0.226030 1.771122 0.0864 AR(1) -0.599916 0.217818 -2.754206 0.0098

R-squared 0.571498 Mean dependent var 0.115733

Adjusted R-squared 0.488562 S.D. dependent var 0.738858 S.E. of regression 0.528393 Akaike info criterion 1.726870 Sum squared resid 8.655180 Schwarz criterion 2.028531

Log likelihood -25.81053 F-statistic 6.890849

Durbin-Watson stat 2.225963 Prob(F-statistic) 0.000102

Inverted AR Roots -.60

Elaboración: Propia.

Además es prudente aclarar que el PBI y la aceptación presidencial presentaron rezagos en el modelo, de uno y dos trimestres respectivamente, ello se realizó con el fin de ajustar el modelo a la realidad; puesto que los inversionistas toman en cuenta el desempeño previo de la economía y las autoridades como el presidente de la república y no necesariamente el desempeño en el periodo de inversión.

121