Estimación econométrica básica de la remesas en Nicaragua. Trabajo de curso introductorio de Econometría. Consisten en la aplicación y análisis de resultados de un conjunto de supuestos econométricos.

1. Universidad Nacional de Ingeniería
Facultad de Tecnología de la Industria
Ingeniería en Economía y Negocios
Econometría Básica
Estimación Econométrica de las Remesas en Nicaragua
Integrantes:
 Ernesto Rafael Paredes Pérez
 Maykell Emil Marenco
Docente: Rodrigo Salinas
Grupo: 3M1-IEN
Mayo, 2016

2. 2
Índice
I. Resumen y Palabras clave...............................................................................................................3
II. Planteamiento del problema ..........................................................................................................4
III. Objetivos...........................................................................................................................................4
3.1 Objetivo General.....................................................................................................................4
3.2 Objetivos Específicos.............................................................................................................4
IV. Justificación ......................................................................................................................................4
V. Hipótesis ...........................................................................................................................................5
VI. Marco teórico...................................................................................................................................5
VII. Metodología de la Investigación....................................................................................................7
VIII.Análisis de la Selección de Variables............................................................................................8
IX. Principales Estadísticos Descriptivos para las Remesas ............................................................8
X. Pruebas de Significancia..................................................................................................................9
XI. Test de Variables Omitidas y Redundantes. ..............................................................................10
XII. Cambio estructural. .......................................................................................................................10
1. Test de Chow de cambio estructural global. .........................................................................10
2. Test de Chow en rupturas parciales........................................................................................12
a. Ruptura Parcial Pendiente....................................................................................................12
b. Ruptura Parcial Intercepto...................................................................................................13
XIII. Pruebas de Multicolinealidad...............................................................................................14
XIV. Heterocedasticidad................................................................................................................15
XV. Autocorrelación. ............................................................................................................................17
XVI. Conclusiones..........................................................................................................................18
XVII. Bibliografía .............................................................................................................................19
XVIII. Anexos ....................................................................................................................................20
1. Tabla de Selección de Variables ..............................................................................................20
2. Regresión de Modelo Ganador ...............................................................................................20
3. Pruebas de Heterocedasticidad................................................................................................21
4. Gráficos de Heterocedasticidad. .............................................................................................22
5. Correlogramas............................................................................................................................23

3. 3
I. Resumen y Palabras clave
El presente trabajo de investigación, consiste en la descripción y análisis del flujo de remesas
nacionales, cuyos datos fueron recabados del BCN y se encuentran expresados en millones de
dólares. Su frecuencia es trimestral y corresponde al período 2000 – 2013. El estudio fue
orientado a determinar su comportamiento con relación a cuatro variables como son el Crédito
Nacional, los Depósitos (en moneda nacional y extranjera), Exportaciones FOB y Salario
Nominal, supuestos que descansan en las teorías del desarrollo que señalan la existencia de
relaciones directas y residuales, positivas o negativas entre estas variables. El problema principal
de la investigación fue definir y entender las implicancias de su definición. Sabemos que las
remesas son transferencias de dinero realizadas por trabajadores expatriados a sus países de
origen1
. El problema radicó entonces en la conceptualización de las remesas como categoría
económica y social (función), y definir sistemáticamente los impactos que la teoría
macroeconómica plantea para este tipo de transferencias externas y su peso real en alguna
variable. Para responder esta y otras preguntas, fue necesario partir de una teoría de mayor
alcance que permitiera entender y explicar la dinámica y significado de estas en la sociedad. Esta
teoría nos sirvió como marco teórico y de referencia para conceptualizar y definir no sólo la
función económica de las remesas, sino también para establecer los ámbitos y magnitudes de su
posible impacto en otras variables macroeconómicas. Lo anterior favoreció para la formulación
de conclusiones basadas en la hipótesis planteada y la interpretación de las distintas pruebas
efectuadas. El modelo resultante muestra que las remesas dependen positivamente del salario
nominal y el Crédito Nacional, en otras palabras son susceptibles ante la variación de las remesas
y viceversa.
PALABRAS CLAVE: Remesas, Desarrollo, Economía, Transferencias, Modelo.
Nota: Los autores del presente trabajo deslindan de toda responsabilidad en la realización de
los cálculos y en el análisis de los resultados al Banco Central de Nicaragua.
1 Definición extraída de informe sobre remesas del BID.

4. 4
II. Planteamiento del problema
El presente estudio pretende analizar las variables macroeconómicas que determinan el flujo de
remesas a Nicaragua. Además de brindar información alrededor de una hipótesis fundamentada
en una amplia revisión de la teoría y registros sobre flujo de remesas al país durante el período
2000 - 2013 y se efectúa un ejercicio econométrico mediante un análisis de regresión que
identificará, desde una perspectiva sintética, los determinantes de largo plazo de las remesas
familiares que llegan al país.
La evidencia nos indica que las remesas son un indicador de intensidad que exhibe la marginación
regional de los países en vías de desarrollo, la falta de oportunidades de los migrantes en su país
de origen y la incapacidad de los responsables de las políticas públicas para evitar la expulsión
de su mano de obra y lo que comúnmente se denomina fuga de cerebros.
III. Objetivos
3.1 Objetivo General
1. Determinar por medio de un modelo econométrico la relación existente entre
determinadas variables macroeconómicas con el comportamiento de las remesas
en el periodo 2000-2013
3.2 Objetivos Específicos
1. Definir el orden jerárquico de las variables macroeconómicas que influyen en el
proceso de aumento de las remesas.
2. Analizar el comportamiento de las remesas durante el periodo 2000-2013
3. Determinar si han existido cambios estructurales durante el periodo observado en el
comportamiento de las remesas.
IV. Justificación
Este estudio pretende analizar la evolución de las variables macroeconómicas Crédito Nacional,
Depósitos, Exportaciones FOB y Salario Nominal en el período 2000 – 2013 y su importancia
en el aumento de las remesas. Dicho período ha estado comprendido por la administración de 5
gobiernos distintos, en los cuales, la evolución de las remesas ha tenido comportamientos
distintos. Actualmente, nuestro país ha mostrado un acelerado crecimiento de las mismas,
producto de la migración, así como del desarrollo del comercio internacional.
Se pretende brindar información esencial acerca de la interrelación de dichas variables, sirviendo
esta como guía, base o simple indicador para los hacedores de políticas públicas y todo aquel
agente social o económico interesado en la evolución de las remesas en Nicaragua.

5. 5
V. Hipótesis
La remesas en Nicaragua durante el periodo 2000 – 2013 han estado determinadas negativamente
por el Crédito Nacional, los Depósitos (tanto moneda nacional como extranjera), Exportaciones
FOB y Salario Nominal; debido a que estas variables son indicadores del crecimiento de la
economía nicaragüense y del proceso de robustecimiento de la misma. Por lo tanto, desaceleran
el volumen de remesas, en tanto que, disminuyen el flujo migratorio.
VI. Marco teórico
El origen de las remesas se ve explicado en mayor parte por el fenómeno migratorio, ya que es
de aquí de donde provienen para constituir el principal rubro de divisas del país.
A partir del análisis de los flujos migratorios nicaragüenses es posible señalar que éste es un
fenómeno reciente que no tiene más de 25 años de antigüedad. Su actual situación es producto
de una conjunción de factores socioeconómicos y políticos, como los fuertes cambios políticos
en el país en la década de los ochenta y las transformaciones en el sistema productivo en los
noventa2
.
En términos muy generales, para estudiar el flujo de remesas en Nicaragua y su relación con las
demás variables se debe tener en cuenta lo siguiente3
:
 Nicaragua tiene una proporción cercana al 10% de su población total viviendo de manera
permanente en el exterior; en América Latina sólo México y El Salvador presentan
valores superiores4
.
 Las remesas representan una de las proporciones más elevadas con respecto al producto
bruto interno; en una perspectiva comparada, Nicaragua a nivel mundial se encuentra en
las primeras posiciones en el peso de las remesas con respecto a la actividad económica.
 Las remesas superan al monto total de las exportaciones del país, lo cual refleja su
importancia macroeconómica como fuente de divisas.
Es importante considerar que las remesas por ser flujos privados, son difíciles de predecir.
Algunos análisis económicos sostienen que son contra-cíclicas y este comportamiento reduce
considerablemente la inestabilidad del crecimiento y ayuda a los países a adaptarse a las crisis
externas y macroeconómicas, generando así diversos aportes positivos para el desarrollo
2 CEPAL. Migración internacional y desarrollo en Nicaragua, 2006
3 El impacto de las remesas en el desarrollo de América Latina Pablo Fajnzylber y J. Humberto López
4 CEPAL. Migración internacional y desarrollo en Nicaragua, 2006

6. 6
económico. En particular, tienden a reducir la pobreza y la desigualdad en los países receptores,
manteniendo así la estabilidad macroeconómica.
Las autoridades pueden tomar medidas para mejorar el efecto de las remesas en el desarrollo, a
través distintas políticas públicas. Por ejemplo, la evidencia empírica indica que las remesas
aumentan el salario de reserva de los hogares receptores. Del mismo modo, los países que
experimentan un aumento repentino en las remesas además tienden a observar una apreciación
en su tasa de cambio real5
. Si no se interviene con medidas de política, estos elementos tienen
un efecto negativo en la competitividad internacional del sector transable y por lo tanto,
contrarrestan de alguna manera el efecto positivo de las remesas.
Otra área en la cual las intervenciones normativas pueden marcar la diferencia es en el sector
financiero. Hoy abundan los datos de los impactos positivos que un sector financiero bien
desarrollado puede tener en el crecimiento y la pobreza, de manera tal que en la medida en que
las autoridades puedan mejorar el efecto de las remesas en el sector financiero del país receptor,
también estarán mejorando su impacto en el desarrollo6
.
En Nicaragua las remesas tienen un peso significativo en la economía: “Si se utilizan las
estimaciones más altas, es posible calcular que las remesas representan, a comienzos del siglo
XXI, cerca del 20% del producto bruto interno del país, y su monto supera levemente al valor
de las exportaciones anuales”7
, Nicaragua es un receptor de remesas de nivel medio, con ingresos
inferiores a los grandes receptores de remesas de la región: El Salvador y Guatemala8
.
En 1998, las remesas equivalían al 9% del PIB. En el año 2003, llega a los 788 millones de dólares
estadounidenses: un 20% del PIB. Es decir, después de la exportación de productos maquila, las
remesas son la mayor fuente de divisas, por encima de las exportaciones. En 2011, según el
Banco Central de Nicaragua, las remesas llegan a 911,6 millones de dólares estadounidenses,
cifra muy próxima a la de la inversión extranjera directa (967,9 millones de dólares
estadounidenses)9
.
El flujo de remesas ingresado al país tuvo como principal emisor la economía estadounidense
(55.8%), seguido por Costa Rica (21.7%), España (7.5%), Panamá (4.5%), México (1.4%), El
Salvador (0.9%) y Canadá (0.6%).10
Por su parte, las remesas provenientes del resto del mundo
totalizaron 177.4 millones de dólares, observándose un incremento del 13.3 por ciento en
relación a 2014 (US$156.6 millones).
5 Beck, Levine y Loayza 2000
6 Beck, Demirgüç-Kunt y Levine 2007
7 CEPAL(2006)
8 BID. Programa de aplicación de los principios generales para los mercados de remesas de América Latina y el
Caribe.
9 CEPAL(2006)
10 Banco Central de Nicaragua (BCN). Informe de Remesas Familiares 2015

7. 7
En el contexto más general, este documento pretende hacer un recorrido y encontrar el nivel de
relación existente que los agregados: crédito nacional, depósitos nacionales, exportaciones FOB,
salario nominal y su importancia en el aumento de las remesas, para identificar en qué medida y
de qué forma repercute una en la otra y para obtener mediciones estándar sobre la dependencia
entre las variables.
VII. Metodología de la Investigación
El presente trabajo investigativo consiste en la realización de pruebas econométricas a un
conjunto de variables que expliquen la evolución de las remesas trimestrales en el periodo 2000
– 2013. Las variables, dado su comportamiento, fueron desestacionalizadas.
La variable explicada es Remesas, medida en millones de dólares tendría que verse afectada por:
1. Crédito nacional, medido en millones de córdobas.11
2. Depósitos nacionales (sumatoria de moneda nacional y extranjera), medida en millones
de córdobas).12
3. Exportaciones FOB, medidas en millones de dólares.13
4. Salario Nominal, medido en córdobas.14
Se realizaran un conjunto de pruebas econométricas que permitan validar un modelo que permita
explicar a la variable dependiente de manera eficiente. Estas pruebas son:
1. Selección de Variables.
2. Pruebas de Significancia del modelo y de las variables.
3. Test de Cambio Estructura. Tanto Global como Rupturas Parciales.
4. Test de Multicolinealidad.
5. Test de Heterocedasticidad.
6. Test de Autocorrelación
En el transcurso del trabajo se irá haciendo hincapié en futuras líneas de investigación que
permitan especificar de manera más eficiente el fenómeno económico estudiado en el presente
trabajo.
Se incluirán tablas de resumen en puntos medulares del trabajo, para que el lector vaya
contrastando los resultados o bien, para que aquel interesado en comprobar los resultados pueda
ir realizando un análisis minucioso de los mismos.
1111 Fuente: BCN.
12 Ídem.
13 Ídem.
14 Fuente: SECMCA

8. 8
VIII.Análisis de la Selección de Variables15
La etapa de selección de variables consistió en la especificación del modelo econométrico que
explicara la evolución de las remesas en el período 2000 – 2013.
El modelo inicial es el siguiente:
𝑅𝑒𝑚𝑒𝑠𝑎𝑠 = 𝛽1 + 𝛽2 𝐶𝑟é𝑑𝑖𝑡𝑜 + 𝛽3 𝐷𝑒𝑝ó𝑠𝑖𝑡𝑜𝑠 + 𝛽4 𝐸𝑥𝑝𝑜𝑟𝑡 + 𝛽5 𝑆𝑎𝑙𝑎𝑟𝑖𝑜𝑁
A partir de este modelo se pueden evaluar 15 combinaciones distintas de variables. El modelo
ganador es aquel que cumple con la mayoría de los siguientes criterios:
1. Mayor R² ajustado
2. Menor coeficiente de Akaike
3. Menor Suma del Cuadrado de los Residuos (SCR)
4. Menor coeficiente de Schwarz
5. Menor coeficiente PC.
Estos criterios permiten definir un modelo econométrico que explique de manera más eficiente
el comportamiento de la variable explicada, en este caso las Remesas.
Los resultados de las pruebas señalan que el modelo más eficiente (según 4 de las 5 pruebas) es:
𝑅𝑒𝑚𝑒𝑠𝑎𝑠 = 7.217 + 0.000337𝐶𝑟é𝑑𝑖𝑡𝑜 + 0.02605𝑆𝑎𝑙𝑎𝑟𝑖𝑜𝑁
Resultado interesante, puesto que, tanto el crédito nacional como el salario nominal nacional
deberían ser condicionantes del volumen de remesas entrante. En este punto podemos señalar
como línea de investigación futura un estudio econométrico que incluya el rezago de las variables
explicativas con respecto a la dependiente, puesto que la relación que en el presente trabajo se
realiza es en el mismo período (o tiempo), esto puede generar que el condicionamiento de las
variables explicativas no se vea fielmente reflejado. En otra línea de investigación podría
sustituirse la variable Salarios Nominales por Salario Real, para controlar o minimizar el efecto
de la inflación.
IX. Principales Estadísticos Descriptivos para las Remesas
Estadísticos principales, usando las observaciones 2000:1 - 2013:1 para las variables Crédito y
Salario Nominal (53 observaciones)
15 Tabla de Resultados en Anexos

9. 9
Media Mediana Mínimo Máximo Desv.
Típica.
C.V Asimetría Curtosis
Crédito 93148.3 88050.7 29700.9 2.1225E+5 51976.6 0.557998 0.373008 -1.02883
Salario
Nominal
4768.6 4801.13 2530.69 7207.40 1489.8 0.312289 0.092797 -1.34526
Podemos apreciar los siguientes puntos: El crecimiento de la Cartera de Crédito Nacional, en
promedio, fue mayor para el crecimiento del Salario Nominal.
El Salario Nominal presentó mayor variabilidad en las series (valores máximos y mínimos
respectivamente).
La volatilidad en el crecimiento de la cartera de Crédito fue mayor que la volatilidad del Salario
Nominal (desviación estándar). Se puede combinar la media (tendencia central) con la dispersión,
cuya combinación es el coeficiente de variabilidad (Desv. Estánd./ Media). En consecuencia,
para el crecimiento del crédito el coeficiente de variabilidad fue del 55.80% y para el crecimiento
de los Salarios Nominales una volatilidad del 31.24%.
Al considerar el coeficiente de curtosis (CC < 1, la distribución se llama platicúrtica): y hay una
menor concentración de datos en torno a la media, es decir presenta un reducido grado de
concentración alrededor de los valores centrales de las variables. Se concluyó la presencia de
pocos valores atípicos para ambas series. Finalmente, la asimetría fue positiva para ambas series,
lo cual implica que tiene sesgo positivo en los datos.
X. Pruebas de Significancia
Las pruebas de significancia permiten señalar si el modelo econométrico es significativo en su
conjunto, o si las variables individualmente son significativas.
En la tabla siguiente se resumen ambas pruebas de significancia.
Significancia Global
𝐻0: 𝐸𝑙 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙𝑜 𝑛𝑜 𝑒𝑠 𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑜
𝐻1: 𝐸𝑙 𝑚𝑜𝑑𝑒𝑙𝑜 𝑒𝑠 𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑜
F-statc Prob(F-statc) Sig Resultado
547.1971 1.02E-34 0.05 Se Rechaza
Significancia Individual
𝐻0: 𝐿𝑎 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑙𝑒 𝑛𝑜 𝑒𝑠 𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎
𝐻1: 𝐿𝑎 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑙𝑒 𝑒𝑠 𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎
Variable t-statc Prob(t-statc) Sig Resultado
Constante 0.795221 0.4302 0.05 No Rechaza
Crédito 3.116044 0.0030 0.05 Se Rechaza
Salario Nominal 6.898989 8.64E-09 0.05 Se Rechaza
Fuente: Elaboración Propia

10. 10
Las pruebas de significancia indican que: 1 – El modelo en general es significativo. 2 – Las
variables son significativas, excepto la constante.
XI. Test de Variables Omitidas y Redundantes.
Variables Omitidas
𝐻0: 𝐿𝑎𝑠 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑙𝑒𝑠 𝑠𝑜𝑛 𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎𝑠 𝑒𝑛 𝑐𝑜𝑛𝑗𝑢𝑛𝑡𝑜
𝐻1: 𝐿𝑎𝑠 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑙𝑒𝑠 𝑛𝑜 𝑠𝑜𝑛 𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎𝑠 𝑒𝑛 𝑐𝑜𝑛𝑗𝑢𝑛𝑡𝑜
F-statc Prob(F-statc) Sig Resultado
0.130873 8.78E-01 0.05 No Rechaza
Variables Redundantes
𝐻0: 𝐿𝑎𝑠 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑙𝑒𝑠 𝑛𝑜 𝑠𝑜𝑛 𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎𝑠 𝑒𝑛 𝑐𝑜𝑛𝑗𝑢𝑛𝑡𝑜
𝐻1: 𝐿𝑎𝑠 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑙𝑒𝑠 𝑠𝑜𝑛 𝑠𝑖𝑔𝑛𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎𝑠 𝑒𝑛 𝑐𝑜𝑛𝑗𝑢𝑛𝑡𝑜
F-statc Prob(F-statc) Sig Resultado
547.1971 1.02E-34 0.05 Se Rechaza
Fuente: Elaboración Propia
El test de Variables omitidas indica que, tanto los Depósitos Nacionales como las Exportaciones
FOB son significativas en el modelo. Esto se debe a que ambas contribuyen a conseguir el SCR
más bajo.16
El test de Variables Redundantes, por otro lado, indica que las variables del modelo ganador
(Crédito y Salario Nominal) son, en conjunto, significativas para el modelo. Es decir, no son
redundantes.
XII. Cambio estructural.
El análisis de cambio estructural consiste en contrastaciones de los términos de error en el
modelo. Es de importancia medular, ya que permite ver alteraciones en el comportamiento de
las variables por parte de variables exógenas.
1. Test de Chow de cambio estructural global.
El test de Chow es un método que permite determinar si existe o no cambio estructural en toda
la muestra de la variable estudiada.
16 Revisar regresión 1 en Tabla de Selección de Variables

11. 11
Comportamiento de las remesas en el período estudiado
40
80
120
160
200
240
280
00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13
Remesas (Millones $)
Fuente: SECMCA
La gráfica anterior permite observar por lo menos dos cambios estructurales. Desde 2000 hasta
mediados de 2008 mantiene una tendencia al alza, la cual se ve contrarrestada luego por un
descenso que se extiende por un año (hasta mediados de 2009). A partir de ese momento
recupera su tendencia al alza, iniciando con niveles similares a los que experimentaba a finales
de 2006.
Es decir, se comprobará la existencia de 2 cambios estructurales a lo largo de la serie.
Constituyéndose 3 periodos distintos. Para eso, se declaran dos modelos:
a. Modelo Restringido. Es el modelo general.
𝑅𝑒𝑚𝑒𝑠𝑎𝑠 = 𝛼1 + 𝛽1 𝐶𝑟𝑑 + 𝛾1 𝑆𝑁
b. Modelos sin restricción. Se refiere a los periodos ocurridos entre cada cambio estructural.
𝑅𝑒𝑚𝑒𝑠𝑎𝑠 = 𝛼2 + 𝛽2 𝐶𝑟𝑑 + 𝛾2 𝑆𝑁 Muestra 2000:1 – 2008:3
𝑅𝑒𝑚𝑒𝑠𝑎𝑠 = 𝛼3 + 𝛽3 𝐶𝑟𝑑 + 𝛾3 𝑆𝑁 Muestra 2008:4 – 2009:4
𝑅𝑒𝑚𝑒𝑠𝑎𝑠 = 𝛼4 + 𝛽4 𝐶𝑟𝑑 + 𝛾4 𝑆𝑁 Muestra 2010:1 – 2013:1
Las hipótesis que se contrastan en el test de Chow son.
𝐻0: 𝛼1 = 𝛼2 = 𝛼3 = 𝛼4
𝛽1 = 𝛽2 = 𝛽3 = 𝛽4
𝛾1 = 𝛾2 = 𝛾3 = 𝛾4
𝐻1: 𝛼1 ≠ 𝛼2 ≠ 𝛼3 ≠ 𝛼4
𝛽1 ≠ 𝛽2 ≠ 𝛽3 ≠ 𝛽4
𝛾1 ≠ 𝛾2 ≠ 𝛾3 ≠ 𝛾4

12. 12
El primer paso consisten en realizar la regresión del Modelo Restringido, con el fin de conseguir
el valor del SCR. Luego se repite el mismo proceso con las demás regresiones del modelo sin
restricción. Por lo tanto, el valor de q será 2, y el de k será 9.
A continuación se presenta una tabla de resumen.
Test de Chow General
Periodo Periodo Obs17 %18 SCR Sumatoria Valor Crítico Probabilidad Resultado
Total 2000:1 - 2013:1 53 7.39E+03
1 2000:1 - 2008:3 35 66% 1.88E+03
Bkp 1 1.89E+03 63.8980883 9.67525E-14 Se rechaza
2 2008:4 - 2009:4 5 9% 1.50E+01
Bkp 2 2.22E+02 710.430725 3.2243E-34 Se rechaza
3 2010:1-2013:1 13 25% 2.07E+02
q 2 53
k 9
Fuente: Elaboración Propia
Al realizarse la prueba de Test de Chow general se puede concluir que en efecto existen cambios
estructurales en los momentos señalados, dado que se rechaza la hipótesis de estabilidad de los
parámetros.
El siguiente paso es determinar si existen cambios en las pendientes de los periodos y/o del
intercepto.
2. Test de Chow en rupturas parciales.
a. Ruptura Parcial Pendiente.
Para determinar si existe rotura parcial, o bien, que no exista estabilidad en los parámetros de la
serie realizamos el Test de Chow de rupturas parciales. Este método consiste en evaluar la
igualdad de la pendiente y el intercepto, de forma separada, introduciendo variables dummys.
La intención de este test es contrastar la hipótesis nula:
H0: β1=β2=β3=β4 (α1≠α2≠α3≠α4)
H1: β1≠β2≠β3≠β4 (α1≠α2≠α3≠α4)
17 Cantidad de observaciones.
18 Porcentaje de observaciones con respecto al total general.

13. 13
La tabla siguiente resume los resultados del Test de Chow de Rotura Parcial con respecto a la
pendiente.
Test de Chow / Ruptura Parcial Pendiente
Periodo Modelo SCR Inicial SCR Ruptura Valor Crítico Probabilidad Resultado
Crédito
REM1= 63.696+0.001Crd
REM₂= 46.263+0.001Crd
REM3=61.563+0.001Crd
1.44E+04 13302.3991 3.70501398 0.060729714 No rechaza
Salario
REM1= -49.392+0.047SN
REM₂= -87.377+0.047SN
REM3= -85.125+0.047SN
8.82E+03 4212.01518 48.1758065 1.39565E-08 Se rechaza
q 1 53
k 9
Fuente: Elaboración Propia
Los resultados anteriores son ambiguos. La ruptura parcial de pendiente para la variable Crédito
indica que no se puede rechazar la hipótesis nula, por lo que indicaría que los parámetros se
mantienen estables. Sin embargo, la prueba para la variable Salario Nominal indica que sí se debe
rechazar la hipótesis nula, por lo que sí existiría cambio estructural de pendiente.
Al observar la gráfica se puede constatar que sí existen cambios de pendiente durante los tres
períodos. El cambio de pendiente que ocurre en el segundo período estaría generado por la crisis
financiera internacional que ocurrió precisamente entre 2008 y 2009.
El modelo, en este caso, solo tomaría en cuenta al Salario Nominal.
b. Ruptura Parcial Intercepto.
Este test consiste en el contraste de la hipótesis nula:
Ho: α1=α2=α3=α4 (β1≠β2≠β3≠β4)
H1: α1≠α2≠α3≠α4 (β1≠β2≠β3≠β4)
Es decir, estabilidad del intercepto cuando la pendiente es distinta para todos los períodos. Los
resultados se resumen en la siguiente tabla:
Test de Chow / Ruptura Parcial Intercepto
Periodo Modelo SCR Inicial SCR Ruptura Valor Crítico Probabilidad Resultado
Crédito
REM1=60.56+0.0011Crd
REM₂=60.56+0.0009Crd
REM3=60.56+0.0010Crd
1.44E+04 12987.5734 4.86142325 0.032736709 Se rechaza
Salario
REM1=-49.65+0.047SN
REM₂=-49.65+0.040SN
REM3=-49.65+0.041SN
8.82E+03 4277.20934 46.7708426 1.96963E-08 Se rechaza

14. 14
q 1 53
k 9
Fuente: Elaboración Propia
Los resultados no son similares a los de la Ruptura Parcial Pendiente. Con ambas variables se
rechaza la estabilidad del intercepto.
El modelo contemplaría ambas variables.
XIII.Pruebas de Multicolinealidad
Para determinar la existencia de multicolinealidad en el modelo se realizan 6 pruebas. Las cuales
se muestran en la tabla siguiente:
Prueba de R² y variables no significativas.
R² 0.954561 Relativ. Alto Puede existir
Variables Significativas No existe
Matriz de Correlaciones
Escalar Nvl. Multic Resultado
0.08984333 0 Puede existir moderada
Medida FKW
Escalar Nvl. Multic Resultado
6.51905811 1 Puede existir moderada
Contraste Flarrar Glauber
Escalar Nvl. Multic Resultado
0 0.05 Puede existir
Factor de Inflación de la Varianza
Modelo F/V F/V Límite Resultado
r1v1 11.1304862 10 Puede existir leve
r1v2 11.1304862 10 Puede existir leve
Medida de Theil
m m límite Resultado
0.906233 0 Puede existir
Fuente: Elaboración Propia
Los resultados son los siguientes:
1. La primera prueba presenta un resultado ambiguo: hay presencia de R² ajustado alto,
pero las variables son significativas; de tal manera, no se puede concluir la existencia de
multicolinealidad.
2. La segunda prueba arroja el escalar 0.08984, el cual es cercano a 0; se puede concluir que
existe multicolinealidad moderada.

15. 15
3. La tercera prueba tiene como resultado el escalar 6.519, el cual se aleja de 1 pero no con
demasiada intensidad. Se puede concluir que existe multicolinealidad moderada.
4. La cuarta prueba indica que la probabilidad asociada al Gexp es 0. Se puede concluir que
existe multicolinealidad porque esta probabilidad es menor al nivel de significancia (0.05).
5. La quinta prueba muestra que, a pesar d que los escalares (F/V) son mayores de 10, lo
son por muy poco; por lo que se puede concluir que existe multicolinealidad moderada.
6. La sexta prueba indica que el aporte de las variables no reduce considerablemente el R²
total, y dado que no se acerca a 0 se puede concluir que si existe multicolinealidad.
La conclusión de esas pruebas es que si existe multicolinealidad, sin embargo, se manifiesta a un
nivel moderado; por lo que no es necesario hacer modificaciones a las variables.
XIV. Heterocedasticidad
Para comprobar la Heterocedasticidad se utiliza el método gráfico y se realizan 3 pruebas
formales. Luego, al descubrir presencia se realizan los ajustes correspondientes. Estas fueron
aplicadas a cada variable por separado.
1. Pruebas para Crédito Nacional.
Las pruebas formales para la variable en cuestión se resumen en la siguiente tabla.
Golfeld - Quandt (GQ)
c P(Fexp) Sig Resultado
17 0.75332903 0.05 No se rechaza
Breusch - Pagan (BP)
G P(Gexp) Sig Resultado
0.12751494 0.05 No rechaza
White
P(Gexp) Sig Resultado
0.2811 0.05 No rechaza
Fuente: Elaboración Propia.
El resultado de estas pruebas muestra la no existencia de Heterocedasticidad en las
perturbaciones del modelo. Por consiguiente, no es necesario realizar transformaciones al
modelo en ese sentido.
El contraste de Glesjer indica que la estructura de las perturbaciones más eficiente es cuando el
exponente es 1. Es decir, la misma variable.
h R² SCR
1 0.018999 5234.234
-1 0.000777 5331.459
1/2 0.016378 5248.218
-1/2 0.004913 5309.391

16. 16
2 0.014544 5258.003
-2 0.003799 5315.339
Ganador 0.018999 5234.234
Fuente: Elaboración Propia.
2. Pruebas para Salario Nominal.
Al utilizar el método gráfico19
se puede observar que las perturbaciones no presentan una
tendencia definida y que, a medida que aumenta la variable, adquieren un comportamiento
inestable y volátil. Se podría sospechar de presencia de multicolinealidad.
Se procede a la aplicación de pruebas formales. La siguiente tabla resume los resultados.
Golfeld - Quandt (GQ)
c P(Fexp) Sig Resultado
1720
0.02839629 0.05 Se rechaza
Breusch - Pagan (BP)
G P(Gexp) Sig Resultado
0.154781 0.05 No rechaza
White
P(Gexp) Sig Resultado
0.0281 0.05 Se rechaza
Fuente: Elaboración Propia.
De las tres pruebas, dos concluyen la existencia de Heterocedasticidad en los errores de la
variable. Por lo que será necesario realizar un ajuste que corrija esta situación.
Para determinar la estructura de la varianza se realizar el Contraste de Glesjer (1969). Este hace
un intento de modelizar el patrón heterocedástico que sigue la varianza de la perturbación.
h R² SCR
1 0.032215 3042.369
-1 0.044968 3002.28
1/2 0.036889 3027.675
-1/2 0.043486 3006.939
2 0.021833 3075.008
-2 0.044206 3004.674
19 Ver anexos.
20 En esta prueba se eliminó la primer y última observación para un tratamiento más específico del fenómeno.

17. 17
Ganador 0.044968 3002.28
Fuente: Elaboración Propia.
En esta prueba hay un resultado ambiguo. Por un lado, indica que la potencia -2 es la que genera
un mayor R² entre los valores absolutos de los errores y la variable explicativa; por otro, indica
que la potencia -1 genera un SCR menor.
Los ajustes pertinentes realizados con la Matriz de Transformación de Aitken y de los Mínimos
Cuadrados Ponderados permiten vislumbrar dos nuevos modelos. Uno tomando -2 como
potencia ganadora, y otro tomando -1. Los modelos resultantes serían, respectivamente:
𝑅𝑒𝑚𝑒𝑠𝑎𝑠 ∗ 𝑆𝑎𝑙𝑎𝑟𝑖𝑜𝑁 = 𝛽1 𝑆𝑎𝑙𝑎𝑟𝑖𝑜𝑁 + 𝛽2 𝑆𝑎𝑙𝑎𝑟𝑖𝑜𝑁²
Sin embargo, al realizar la prueba de White este modelo no pasa la prueba.
𝑅𝑒𝑚𝑒𝑠𝑎𝑠 ∗ 𝑆𝑎𝑙𝑎𝑟𝑖𝑜𝑁1/2
= 𝛽1 𝑆𝑎𝑙𝑎𝑟𝑖𝑜𝑁1/2
+ 𝛽2 𝑆𝑎𝑙𝑎𝑟𝑖𝑜𝑁
Este modelo tampoco pasa la prueba de White.
XV. Autocorrelación.
La siguiente tabla muestra los resultados de las pruebas de autocorrelación.
Durbin Watson
Variable Estadístico dl du Resultado
Crédito 0.21836641 1.5155 1.593 Ac positiva
Salario N 0.456451 1.5155 1.593 Ac positiva
Breusch-Godfrey
Variable Lag Prob Sign Resultado
Crédito
1 1.49E-13 0.05 Se rechaza
2 0.6524 0.05 No rechaza
Modelo 𝑅𝑒𝑚𝑒𝑠𝑎𝑠 = 65.12 + 0.001𝐶𝑟é𝑑𝑖𝑡𝑜 Ar(1)
Salario N
1 7.01E-11 0.05 Se rechaza
2 0.8799 0.05 No rechaza
Modelo 𝑅𝑒𝑚𝑒𝑠𝑎𝑠 = −14.91 + 0.0372𝑆𝑎𝑙𝑎𝑟𝑖𝑜𝑁 Ar(1)
Fuente: Elaboración Propia
Existe presencia de autocorrelación de grado 1 en ambas variables. En la tabla se muestra el
modelo corregido correspondiente.

18. 18
XVI. Conclusiones
Las remesas en Nicaragua constituyen una importante entrada de divisas al país. A parte de esto,
debido a su carácter asistencial contribuye a la reducción de pobreza y, de paso, al desarrollo del
país. Sin embargo, el volumen de las mismas se convierte en un indicador de la falta de
oportunidades de nuestro país; lo que obliga a muchos compatriotas a buscarlas en el extranjero.
Los resultados del modelo evidenciaron que los signos de las dos variables explicativas
introducidas son positivos. Es decir, la relación entre las remesas y las variables explicativas del
modelo es creciente. A mayor crédito otorgado en el país, y mayor salario nominal las remesas
tienden a aumentar. Esto contradice la hipótesis y demuestra que el comportamiento de las
variables no desincentiva el volumen de remesas.
Esta relación contradictoria puede estar generada por las limitaciones de nuestro modelo. Un
análisis de las economías de donde proceden nuestras remesas y que contemple rezago puede
generar mayor especificación.
La variable más significativa es de este modelo es Salario Nominal. Además, la elasticidad-salario
resultante es 0.762854, mientras que la elasticidad-crédito es 0.192834. Es decir, el aumento
porcentual del salario nominal es más preponderante que el del volumen del crédito otorgado
en el país.
El comportamiento de las remesas en el periodo estudiado es creciente y constante, presentando
dos cambios estructurales entre 2008 y 2009. En sintonía con la crisis financiera internacional
que ocurrió en ese periodo.
Las pruebas realizadas en el modelo permiten generar mayor eficacia predictiva. El modelo es
significativo en general, y las variables también lo son en lo individual. Por otro lado, se
manifiesta multicolinealidad moderada entre las variables, sin embargo, no se hace necesario
realizar ajustes. Las perturbaciones del modelo presentaron un comportamiento disparejo, en
dependencia de la variable estudiada: cuando se realizaron pruebas con Crédito se observó
homocedasticidad las mismas, caso contrario con Salario Nominal. En este caso se procedió a
realizar ajustes para corregir el fenómeno.

19. 19
XVII. Bibliografía
Banco Central de Nicaragua (BCN). (2015). Informe de Remesas Familiares 2015. Managua.
Beck, Demirgüç-Kunt, & Levine. ( 2007).
Beck, Levine, & Loayza. (2000).
BID. (s.f.). Programa de aplicación de los principios generales para los mercados de remesas de
América Latina y el Caribe.
CEPAL. (2006). Migración internacional y desarrollo en Nicaragua.
Fajnzylber, P., & López, J. (s.f.). El impacto de las remesas en el desarrollo de América Latina.

20. 20
XVIII. Anexos
1. Tabla de Selección de Variables
MODELO R² Ajustado AJK SCR SBC PC
1 Y C X1 X2 X3 X4 0.9529 7.9586 7,348.8150 8.1444 8,879.8178
2 Y C X1 X2 X3 0.9310 8.3242 10,999.8600 8.4729 12,795.7541
3 Y C X1 X2 X4 0.9539 7.9212 7,351.4160 8.0699 8,551.6467
4 Y C X1 X3 X4 0.9539 7.9212 7,351.9360 8.0699 8,552.2515
5 Y C X2 X3 X4 0.9461 8.0766 8,587.8930 8.2253 9,989.9982
6 Y C X1 X2 0.9270 8.3631 11,876.7000 8.4747 13,301.9013
7 Y C X1 X3 0.9160 8.5027 13,655.0400 8.6142 15,293.6409
8 Y C X1 X4 0.9546 7.8885 7,388.8880 8.0001 8,275.5548
9 Y C X2 X3 0.8809 8.8523 19,369.7400 8.9638 21,694.1080
10 Y C X2 X4 0.9458 8.0644 8,810.0070 8.1760 9,867.2074
11 Y C X3 X4 0.9465 8.0526 8,706.2640 8.1641 9,751.0153
12 Y C X1 0.9130 8.5196 14,422.5300 8.5940 15,553.7043
13 Y C X2 0.8828 8.8178 19,432.7400 8.8921 20,956.8763
14 Y C X3 0.8454 9.0948 25,636.3000 9.1692 27,646.9887
15 Y C X4 0.9468 8.0283 8,823.7700 8.1026 9,515.8307
Ganador 0.9546 7.8885 7,348.8150 8.0001 8,275.5548
Fuente: Elaboración Propia
2. Regresión de Modelo Ganador
Dependent Variable: YD
Method: Least Squares
Date: 05/21/16 Time: 16:12
Sample: 2000Q1 2013Q1
Included observations: 53
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 7.217314 9.075857 0.795221 0.4302
X1D 0.000337 0.000108 3.116044 0.0030
X4D 0.026056 0.003777 6.898989 0.0000
R-squared 0.956309 Mean dependent var 162.8725
Adjusted R-squared 0.954561 S.D. dependent var 57.02834
S.E. of regression 12.15639 Akaike info criterion 7.888525
Sum squared resid 7388.888 Schwarz criterion 8.000051
Log likelihood -206.0459 Hannan-Quinn criter. 7.931413
F-statistic 547.1971 Durbin-Watson stat 0.456585
Prob(F-statistic) 0.000000

21. 21
3. Pruebas de Heterocedasticidad.
I. Crédito
a. Prueba de GQ y BP.
GQ
Scr1 3293.552
Scr2 2140.297
F exp 0.64984461
BP
e² suma 14422.53
Varianza 272.123208
SCR 109.8411
R² 0.040592
SCE 4.64731369
Fuente: Elaboración Propia.
b. Prueba de White.
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 1.257604 Prob. F(2,50) 0.2932
Obs*R-squared 2.538427 Prob. Chi-Square(2) 0.2811
Scaled explained SS 2.538686 Prob. Chi-Square(2) 0.281
Fuente: Elaboración Propia.
II. Salario Nominal
a. Prueba de GQ y BP.
GQ
Scr1 696.035697
Scr2 1931.785
F exp 2.77541081
BP
e² suma 8823.77
Varianza 166.486226
SCR 84.17539
R² 0.045894
SCE 4.04896872
Fuente: Elaboración Propia.
a. Prueba de White.

22. 22
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 3.89317 Prob. F(2,50) 0.0268
Obs*R-squared 7.141412 Prob. Chi-Square(2) 0.0281
Scaled explained SS 5.503707 Prob. Chi-Square(2) 0.0638
Fuente: Elaboración Propia
4. Gráficos de Heterocedasticidad.
Gráfico de Heterocedasticidad. Variable SalarioNominal
2,000
3,000
4,000
5,000
6,000
7,000
8,000
40 80 120 160 200 240 280
Remesas (Millones $)
SalarioNominal
2,000
3,000
4,000
5,000
6,000
7,000
8,000
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900
R2
SalarioNominal
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
0 10,000,000 30,000,000 50,000,000
X4D2
R2
-2
-1
0
1
2
3
4
00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13
Salario Nominal R2
-2
-1
0
1
2
3
4
00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13
X4D2 R2
-2
-1
0
1
2
3
00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13
Salario Nominal ABSR
Fuente: Elaboración propia.

23. 23
Gráfico de Heterocedasticidad. Variable Crédito Nacional
40
80
120
160
200
240
280
0 40,000 80,000 120,000 200,000
Crédito (Millones C$)
Remesas(Millones$)
0
40,000
80,000
120,000
160,000
200,000
240,000
0 400 800 1,200 1,600 2,000 2,400
RES2_X1D
Crédito(MillonesC$)
0E+00
1E+10
2E+10
3E+10
4E+10
5E+10
0 400 800 1,200 1,600 2,000 2,400
RES2_X1D
X1D2
-2
-1
0
1
2
3
4
5
00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13
Crédito (M illones C$) RES2_X1D
-1
0
1
2
3
4
5
00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13
X1D2 RES2_X1D
-2
-1
0
1
2
3
4
00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13
Crédito (Millones C$) ABSRX1
Fuente: Elaboración propia.
5. Correlogramas
Crédito Nacional Salario Nominal
Fuente: Elaboración Propia.