Medición de la brecha del producto, el crecimiento potencial y la tasa de interés natural a partir de un modelo dinámico semi-estructural para el Perú.

Este trabajo utiliza una versión calibrada del Modelo de Proyección Trimestral (MPT), un modelo dinámico semi-estructural usado por el Banco Central de Reserva del Perú para proyecciones y análisis de política, para estimar conjuntamente la brecha del producto, el crecimiento potencial y la tasa natural de interés de la economía peruana durante el régimen de metas de inflación (entre 2002 y 2017). El modelo sirve como un filtro multivariado con una estructura económica sofisticada que nos permite inferir la dinámica de variables no observables a partir de la información provista por otras variables definidas ex ante como observables. Dado que los resultados del filtro de Kalman son sensibles a las variables declaradas como observables, utilizamos cinco grupos diferentes de variables a ser definidas como tal para construir rangos probables para nuestros estimados. Los resultados indican que la brecha del producto estimada es de larga amplitud y alta persistencia, mientras que el crecimiento potencial evoluciona suavemente. Por ello, la mayor parte de la variación en la actividad económica durante el régimen de metas de inflación puede ser atribuida a la brecha. La estimación de la brecha del producto también prueba que la política monetaria ha respondido consistentemente a este indicador adelantado de la inflación. Mientras tanto, la tasa natural de interés estimada es estable, con un promedio de 1,6 por ciento en la muestra y con una caída marcada a 1,3 por ciento durante la Crisis Financiera Internacional. Sin embargo, el principal hallazgo del trabajo es que ha habido una desaceleración continua del crecimiento potencial desde 2012. Un ejercicio de contabilidad de crecimiento muestra que esta tendencia sigue principalmente a la reducción en la productividad total de factores (PTF) durante el mismo periodo (aunque las contribuciones de las caídas de capital y trabajo explican alrededor de un tercio de la desaceleración observada entre los periodos 2010-2013 y 2014-2017).