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EconometríaArtículo técnico

Análisis econométrico de la Inversión Extranjera Directa en Costa Rica

Estudio de la relación entre la inversión extranjera directa, el riesgo país, el tipo de cambio, la tasa de interés estadounidense y el crecimiento económico durante el período 2008-2023.

Autor: Henry Alvarado VargasUniversidad de Costa RicaCiclo I, 2024
01

Objetivo e hipótesis

El objetivo general consiste en analizar la relación entre la inversión extranjera directa en Costa Rica y las variables independientes seleccionadas, con el propósito de comprender cómo estas condiciones influyen sobre la atracción de inversión extranjera al país.

H₀

Hipótesis nula

Las variables independientes seleccionadas no tienen un efecto significativo sobre la inversión extranjera directa en Costa Rica.

Ha

Hipótesis alternativa

Las variables independientes seleccionadas poseen un efecto significativo sobre la inversión extranjera directa en Costa Rica.

02

Contexto de la inversión extranjera directa

Desde 1984, Costa Rica ha desarrollado un proceso de integración creciente en la economía mundial mediante políticas de desgravación arancelaria unilateral, minidevaluaciones en la política cambiaria y leyes orientadas a incentivar las exportaciones no tradicionales fuera del mercado centroamericano.

La apertura comercial permitió atraer mayores flujos de inversión extranjera directa. Sin embargo, la competencia regional evidenció limitaciones relacionadas con los costos de producción. Frente a ello, el país aprovechó sus ventajas comparativas para atraer inversión hacia actividades que requieren mano de obra más calificada, especialmente en sectores tecnológicos de media y alta gama.

Costa Rica cuenta con instituciones como COMEX, PROCOMER y CINDE, encargadas de promover la inversión extranjera. Esta estructura institucional refleja la importancia otorgada a políticas de atracción de inversión y desarrollo económico sostenible.

03

Descripción del modelo

Tasa de crecimiento del PIB

Un mayor crecimiento económico puede atraer inversión extranjera al reflejar oportunidades de mercado y estabilidad económica.

Tipo de cambio

Un tipo de cambio competitivo puede abaratar los costos relativos de inversión y mejorar la competitividad del país.

Riesgo país

Los inversionistas suelen evitar economías con niveles elevados de riesgo político, económico o social.

Tasa de interés de Estados Unidos

La tasa de la Reserva Federal puede modificar el atractivo relativo de invertir en Costa Rica frente a colocar recursos en activos denominados en dólares.

04

Metodología

La investigación utiliza una serie temporal trimestral de la inversión extranjera directa, la tasa de crecimiento del PIB, el tipo de cambio, el riesgo país y la tasa de interés de la Reserva Federal.

El período estudiado comprende desde el primer trimestre de 2008 hasta el tercer trimestre de 2023. La muestra contiene 63 observaciones obtenidas del Banco Central de Costa Rica, la Reserva Federal de Estados Unidos y otras fuentes institucionales.

Tabla 1. Tratamiento de las variables

Variable del modeloNombre de la variableDescripción
IED_DLInversión extranjera directaSe utiliza la IED trimestral sin tratamiento adicional.
EMBIEmerging Markets Bonds IndexSe utiliza la última evaluación de cada mes y se aplica una media geométrica para la trimestralización.
TASA_DOLARESTasa de interés de Estados UnidosSe utiliza la tasa de interés trimestral sin tratamiento adicional.
TIPOCAMBIO_VENTATipo de cambio de ventaSe utiliza el último valor de cada mes y se aplica una media geométrica para la trimestralización.
Tasa_variacionTasa de variación del PIBSe utiliza el PIB trimestral y se calcula su variación respecto al trimestre correspondiente del año anterior.

Fuente: elaboración propia.

05

Análisis exploratorio

El resumen descriptivo permite observar el comportamiento central, la dispersión y los valores extremos de la variable dependiente y de las variables explicativas incluidas en el modelo.

Tabla 2. Resumen exploratorio de variables

Resumen estadístico de las variables del modelo
Fuente: elaboración propia en RStudio.

Ilustración 1. Gráficos de cuantiles

Gráficos de cuantiles de las variables del modelo
Fuente: elaboración propia en RStudio.
06

Matriz de correlación

La matriz muestra relaciones lineales relativamente moderadas entre las variables. A simple vista, no se observan correlaciones suficientemente elevadas como para anticipar un problema severo de multicolinealidad.

Ilustración 2. Matriz de correlación

Matriz de correlación de las variables del modelo
Fuente: elaboración propia en RStudio.
07

Modelo de regresión sin rezagos

La primera especificación explica la inversión extranjera directa mediante cuatro variables independientes, sin rezagos ni ajustes adicionales.

Ilustración 3. Modelo de regresión sin rezagos

Salida del modelo de regresión inicial
Fuente: elaboración propia en RStudio.

Resultados principales del modelo inicial

VariableCoeficientep-valueInterpretación estadística
Intercepto−196.35380.6981No significativo
EMBI−48.26630.0173Significativo al 5 %
TASA_DOLARES−2.17080.9367No significativo
TIPOCAMBIO_VENTA1.82900.0442Significativo al 5 %
Tasa_variacion387.25190.3517No significativo

Los valores se derivan de la salida del modelo de regresión inicial.

Residuos

Los residuos se ubican entre −401,36 y 594,23. La mediana es cercana a cero, lo que sugiere que, en promedio, el modelo no presenta un sesgo marcado en sus predicciones.

Interpretación de los coeficientes

EMBI: el coeficiente de −48,2663 indica que un aumento de una unidad en el índice de riesgo país se relaciona, ceteris paribus, con una reducción aproximada de 48,27 unidades en la IED. El efecto es estadísticamente significativo al 5 %.

Tasa de interés de EE. UU.: el coeficiente de −2,1708 muestra una relación negativa, pero no significativa. Por ello se valoró la posibilidad de incorporar efectos rezagados.

Tipo de cambio de venta: el coeficiente de 1,8290 indica que una unidad adicional en el tipo de cambio se relaciona con un aumento aproximado de 1,83 unidades en la IED. Este efecto es significativo al 5 %.

Variación del PIB: el coeficiente de 387,2519 es positivo, pero no resulta estadísticamente significativo.

Error estándar residual

211,6

R² múltiple

19,66 %

R² ajustado

14,12 %

p-value prueba F

0,01173

El estadístico F es 3,548 y su valor p es 0,01173. Por tanto, el modelo es globalmente significativo al nivel del 5 %, aunque su capacidad explicativa continúa siendo limitada.

08

Inclusión de rezagos y otras variables

Para intentar captar los efectos de la tasa de variación del PIB y de la tasa de interés estadounidense, se incorporaron dos rezagos en ambas variables. Esta modificación no aportó un valor explicativo adicional, posiblemente porque la relación entre estas variables y las decisiones de inversión puede materializarse durante horizontes de varios años.

También se estimó una especificación paralela con el PIB per cápita y el ahorro per cápita de Estados Unidos, la calificación soberana de Costa Rica y la inversión nacional en educación. La inclusión conjunta de estas variables eliminó su significancia, aun cuando algunas resultaban significativas de forma aislada.

Se intentó corregir la autocorrelación sin obtener una mejora satisfactoria, por lo que se mantuvo la estructura del modelo anterior y se excluyeron las variables que no aportaban poder explicativo.

09

Modelo lineal final

Debido a que la variación del PIB y la tasa de interés de Estados Unidos no aportaron valor explicativo ni funcionaron como variables estabilizadoras, se excluyeron de la especificación final. Con ello, el R² ajustado mejoró.

Ilustración 4. Modelo final

Salida del modelo econométrico final
Fuente: elaboración propia en RStudio.

Coeficientes del modelo final

VariableCoeficientep-valueInterpretación estadística
Intercepto−2.44120.9948No significativo
EMBI−55.62740.0035Significativo
TIPOCAMBIO_VENTA1.59330.0200Significativo

Ambas variables explicativas son estadísticamente significativas.

El coeficiente del EMBI es −55,6274. Esto indica que una mayor percepción de riesgo país se asocia con una disminución de la inversión extranjera directa.

El coeficiente del tipo de cambio de venta es 1,5933. Por tanto, un incremento del tipo de cambio se relaciona con un aumento de la IED, manteniendo constantes las demás condiciones.

La prueba F presenta un valor p de 0,00253, indicando que las variables independientes incluidas son conjuntamente útiles para predecir la inversión extranjera directa.

Error estándar residual

210,1

R² múltiple

18,07 %

R² ajustado

15,34 %

p-value prueba F

0,00253

10

Pruebas del modelo

El modelo final fue evaluado mediante pruebas de heterocedasticidad, normalidad, autocorrelación y multicolinealidad.

PruebaResultadoConclusión
Breusch-Pagan0.2399No se rechaza la homocedasticidad; no existe evidencia suficiente de heterocedasticidad.
Shapiro-Wilk0.3391No se rechaza la normalidad; los residuos son compatibles con una distribución normal.
Durbin-Watson1.759259No se identifica evidencia relevante de autocorrelación en los residuos.
VIFMenor a 10El EMBI y el tipo de cambio no presentan problemas de multicolinealidad.

Resultados de las principales pruebas de diagnóstico del modelo final.

11

Modelo VAR

Con fines prácticos se desarrolló un modelo VAR sin rezagos, orientado a observar el comportamiento conjunto del EMBI y la tasa de interés de Estados Unidos.

El documento original menciona esta estimación, pero no presenta resultados numéricos ni gráficos adicionales del modelo VAR.
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Conclusiones

  • Este proyecto ha logrado analizar de manera rigurosa la relación entre la IED en Costa Rica y varias variables independientes seleccionadas. Los hallazgos obtenidos a través del modelo de regresión desarrollado son robustos y relevantes para comprender los factores que afectan la atracción de inversión extranjera directa en el país.
  • En primera instancia, se determina que el Índice de Bonos de Mercados Emergentes (EMBI) tiene un efecto significativo y negativo sobre la IED. Esto llega a indicar que una mayor percepción de riesgo país, reflejada en un aumento del EMBI; esto tiende a desincentivar la atracción de inversión extranjera a Costa Rica.
  • Seguidamente el modelo reveló que el tipo de cambio de venta del colón costarricense frente al dólar estadounidense tiene un impacto positivo y significativo en la IED. Esto refleja que un tipo de cambio competitivo tendería a atraer una mayor inversión extranjera directa al país. Esto se alinea correctamente con la teoría económica, ya que, un tipo de cambio bueno mejora la competitividad de los productos y servicios ante mercados internacionales.
  • En este modelo en forma inicial se incluye la tasa de variación del Producto Interno Bruto (PIB) y la tasa de interés de Estados Unidos como variables explicativas. No obstante, estas variables no demostraron tener significancia sobre la IED. Demostrando de esta forma que el crecimiento económico y la política monetaria estadounidense pueden influir en las decisiones de inversión a nivel global, en el caso particular de Costa Rica, estos factores no parecen ser determinantes clave para la atracción de IED, a corto y mediano plazo. A pesar de esto el peso de estas variables sobre la IED en un poco más complicada que este resultado, ya que la toma de decisión para invertir abrir operaciones en un país es hasta de años.
  • Para fines de implementación o diseño de estrategias orientadas a políticas públicas, sería importante incursionar en modelos de “Políticas de crecimiento endógeno a L.P” para describir de una mejor forma la IED de Costa Rica. La barrera que tendría este modelo LM y el modelo de política pública de crecimiento endógeno sería el acceso a los datos; debido a que estas variables son relativamente nuevas y de difícil acceso.
14

Código fuente

Este apartado queda preparado para incorporar posteriormente el script completo utilizado en el análisis.

inversion_extranjera_directa.R
#Librerias 
# library(lmtest) #para coeftest() y bptest(). 
# library(broom) #para glance() y tidy() 
# library(PoEdata) #para PoE4 bases de datos
# library(car) #para hccm() errores estandar robustos
# library(sandwich)
# library(knitr)
# library(stargazer)
# library(skimr)
# library(PoEdata)

# #DATOS IMPORTADOS 
# library(readxl)
# View(TODA_LA_DATA)  
# head(TODA_LA_DATA)
# names(TODA_LA_DATA)

# #DIMENSIONES DE MATRIZ
# dim(TODA_LA_DATA) 

# #SUMARY 
# sumary(TODA_LA_DATA)
# install.packages("skimr")
# library(skimr)
# skim(TODA_LA_DATA) 
# summary(TODA_LA_DATA)

# #PAKETE DE EXPLORACION DE LA DATA
# install.packages("DataExplorer")
# library(DataExplorer)
# plot_str(TODA_LA_DATA) 

# #datos en la base 

# DataExplorer::plot_str(TODA_LA_DATA)
# DataExplorer::plot_intro(TODA_LA_DATA)
# DataExplorer::plot_missing(TODA_LA_DATA) 

# #Histogramas 
# DataExplorer::plot_histogram(TODA_LA_DATA$EMBI) 
# DataExplorer::plot_histogram(TODA_LA_DATA$TIPOCAMBIO_VENTA) 
# DataExplorer::plot_histogram(TODA_LA_DATA$GDP_PERCAPITA)

# #funciones densidad 
# DataExplorer::plot_density(TODA_LA_DATA)

# #Quintiles
# DataExplorer::plot_qq(TODA_LA_DATA)

# #otros, definir var referencia, se hace con respecto IED
# DataExplorer::plot_boxplot(TODA_LA_DATA, )

# #MATRIZ DE CORRELACION 
# DataExplorer::plot_correlation(TODA_LA_DATA) 

# #Regresion 01-pRIMER AVANCE
# Mod01 <-  lm(IED_DL~EMBI+TIPOCAMBIO_VENTA,TODA_LA_DATA)
# print(Mod01) 
# summary(Mod01)

# #Regresion 02
# Mod02 <-lm(IED_DL~EMBI+TASA_DOLARES+TIPOCAMBIO_VENTA+Tasa_variacion,TODA_LA_DATA)
# print(Mod02) 
# summary(Mod02)

# #Regresion 03-rezagos
# #2 rezagos en TASA_DOLARES y 3 Tasa_variacion
# TODA_LA_DATA$Tasa_variacion_lag3 <- c(NA,NA, head(TODA_LA_DATA$Tasa_variacion, -2))
# TODA_LA_DATA$TASA_DOLARES_lag2 <- c(NA,NA, head(TODA_LA_DATA$TASA_DOLARES, -2))
# Mod03 <-lm(IED_DL~EMBI+TASA_DOLARES_lag2+TIPOCAMBIO_VENTA+Tasa_variacion_lag3,TODA_LA_DATA)
# print(Mod03) 
# summary(Mod03)


#   #Pruebas#
# #Heteroscedasticidad
# # Test Breusch-Pagan 
# bptest(Mod01)

# #Prueba de normalidad de los errores 
# shapiro.test(residuals(Mod01)) 

# #Prueba de autocorrelación (Durbin-Watson)
# durbinWatsonTest(Mod01)

# #Mayor a 10 fallan prueba de MC-Multicolinealidad 
# vif(Mod01)

# #var librerias 
# library(tseries) 
# library(dynlm) 
# library(vars)
# library(nlWaldTest)  
# library(lmtes) 
# library(broom)
# library(PoEdata)
# library(car)
# library(sandwich)
# library(knitr)
# library(forecast)
# rm(list=ls())

# ###==============VAR========================================================
# #Serie de tiempo
# VAR1 <- ts(DATA_VAR, start=c(2008,1),end=c(2023,3),frequency=4)
# print(VAR1) 
# summary(VAR1)

# #Evaluar estacionariedad y cointegracion
# #Graficar
# acf(VAR1[,"IED_DL"],plot=TRUE) 
# acf(VAR1[,"G_educacion"],plot=TRUE) 

# #Prueba estacionariedad

# adf.test(VAR1[,"IED_DL"]) 
# adf.test(VAR1[,"G_educacion"])          


# #Crear las diferencias
# dIED<-diff(VAR1[,"IED_DL"])
# dEDU<-diff(VAR1[,"G_educacion"])

# #Graficar DIFERENCIAS 
# ts.plot(dIED,dEDU, type="l",lty=c(1,2), col=c(1,2))

# #rezagos optimos
# acf(dIED,plot=TRUE)
# acf(dEDU,plot=TRUE) 

# #pRUEBA DIKE FULLER
# #Series una si es y otra no es estacionarias, probar diferencias
# adf.test(dIED)
# adf.test(dEDU)
                  
# #Estacionarias en diferencias, cointegracion  en este caso si son integradas en niveles origeniales 
# cointcy <- dynlm(IED_DL~G_educacion, DATA_VAR) 
# ehat <- resid(cointcy) 
# adf.test(ehat)            

# #Modelo VAR en niveles originales
# library(vars)
# VIED <- (VAR1[,"IED_DL"])
# VEDU <- (VAR1[,"G_educacion"])
# varmat <- as.matrix(cbind(VIED,VEDU))
# varfit <- VAR(varmat)
# summary(varfit)

# #Impulso respuesta, con intervalo de confianza
# impresp <- irf(varfit)
# plot(impresp)
# plot(fevd(varfit))
El script completo puede pegarse dentro de la constante sourceCode.