UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CALLAO FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS ESCUELA PROFESIONAL DE CIENCIAS ECONÓMICAS “Impacto de los factores macroeconómicos internacionales sobre las exportaciones peruanas de cobre, durante 2012 – 2022”. TESIS PARA OPTAR EL TÍTULO PROFESIONAL DE ECONOMISTA Autores: Acosta Julca, Rey Junior Daniel Manrique Payano, Miriam Lisset Osorio Simpe, Jesús Alberto Asesor: Mg. Luis Miguel Sosa Sosa LÍNEA DE INVESTIGACIÓN: ECONOMÍA GENERAL Callao – 2025 PERÚ INFORMACIÓN BÁSICA FACULTAD: Ciencias Económicas UNIDAD DE INVESTIGACIÓN: Facultad de Ciencias Económicas TÍTULO: “Impacto de los Factores macroeconómicos internacionales sobre las exportaciones peruanas de cobre, durante 2012 – 2022”. AUTORES/ CÓDIGO ORCID/ DNI Acosta Julca Rey Junior Daniel/ 0009-0000-8032-2533/ 71291938 Manrique Payano Miriam Lisset/ 0009-0005-5286-9589 / 47510732 Osorio Simpe Jesús Alberto / 0009-0006-9636-1194/ 70336062 ASESOR/ CÓDIGO ORCID/ DNI Luis Miguel Sosa Sosa/ 0000-0003-2926-722X / 25660958 LUGAR DE EJECUCIÓN: Lima UNIDAD DE ANÁLISIS: Perú TIPO DE INVESTIGACIÓN: Descriptivo – Causal ENFOQUE DE INVESTIGACIÓN: Cuantitativo DISEÑO DE INVESTIGACIÓN: No experimental longitudinal de series de tiempo TEMA OCDE: 5.02.01 – Economía HOJA DE REFERENCIA DEL JURADO Y APROBACIÓN  Presidente: Dr. Castillo Palomino Javier Eduardo  Secretario: Mg. Moran Salazar Daniel Demetrio  Vocal: Mg. Cordova Montejo Jaime Raúl Asesor: Mg. LUIS MIGUEL SOSA SOSA  N° de Libro: 01  N° de Folio 381  Acta S/N de sustentación de tesis sin ciclo de tesis para la obtención del título profesional de economista Fecha de Aprobación: 24 de Marzo del 2025 DEDICATORIA Manrique Payano, Miriam Lisset: A Fredy y Nupina, mis padres, quienes me han inspirado en lograr mis metas y brindado su apoyo incondicional, además de enseñarme el valor del esfuerzo y la perseverancia. Todo lo que soy es gracias a ustedes; así como, a mi querida sobrina Antonella, quien con su alegría y curiosidad me recuerda cada día que el futuro está lleno de posibilidades. Ustedes son mi motor y motivo para seguir adelante. Con todo mi amor y gratitud. Osorio Simpe, Jesús Alberto: Dedico esta tesis a mis padres Rafael y Gloria, quienes me han acompañado en mi ruta académica. A los profesores que supieron como guiarme en el aprendizaje adquirido con su dedicación a la enseñanza. Así como, a mis amigos y compañeros, por estar presente siempre. Acosta Julca, Rey Junior Daniel: A mis hijos Abril y Eithan, que son mi fortaleza, luz y motivación. A mis padres por su confianza, y a Xilene que es la principal causante de esta aventura, por siempre alentarme a seguir adelante a pesar de las adversidades, y rescatarme de la oscuridad en la que vivía. AGRADECIMIENTO Nos gustaría expresar nuestro profundo agradecimiento a todas las personas que han sido esenciales en la culminación de esta investigación. En primer lugar, a nuestro asesor, quien nos brindó su invaluable guía y apoyo durante todo el proceso. Su conocimiento y experiencia nos permitieron avanzar en nuestra investigación y sortear las dificultades que surgieron en el camino. Agradecemos también de manera especial a nuestras familias, cuyo apoyo constante, comprensión y paciencia nos dieron la fortaleza para superar los obstáculos y mantenernos enfocados en nuestras metas. Cada consejo fue una motivación en los momentos más desafiantes. Por último, queremos dar gracias a Dios por darnos la sabiduría y la fuerza necesarias para completar este trabajo. Su guía fue un pilar fundamental en nuestro camino, y estamos profundamente agradecidos por las oportunidades que nos brindó. . ÍNDICE RESUMEN ..................................................................................................... 1 ABSTRACT .................................................................................................... 2 INTRODUCCIÓN ........................................................................................... 3 I. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ..................................................... 6 1.1. Descripción de la realidad problemática ........................................... 6 1.2. Formulación del problema (definir el problema general y específicos). ................................................................................................. 12 1.2.1. Problema general. ................................................................... 12 1.2.2. Problemas específicos. ........................................................... 13 1.3. Objetivos. ....................................................................................... 13 1.3.1. Objetivo general. ..................................................................... 13 1.3.2. Objetivo específicos. ............................................................... 13 1.4. Justificación .................................................................................... 14 1.4.1. Justificación teórica ................................................................. 14 1.4.2. Justificación práctica ............................................................... 14 1.4.3. Justificación metodológica ...................................................... 15 1.5. Delimitantes de la investigación (teórica, temporal, espacial) ........ 15 1.5.1. Delimitación teórica ................................................................. 15 1.5.2. Delimitación Temporal ............................................................ 16 1.5.3. Delimitación espacial .............................................................. 16 II. MARCO TEÓRICO ............................................................................ 17 2.1. Antecedentes ................................................................................. 17 2.1.1. Antecedentes Internacionales ................................................. 17 2.1.2. Antecedentes nacionales ........................................................ 22 2.2. Bases teóricas ................................................................................ 33 2.3. Marco conceptual ........................................................................... 39 2.3.1. Exportación ............................................................................. 39 2.3.2. Exportaciones de productos tradicionales. .............................. 40 2.3.3. Mineral cobre .......................................................................... 40 2.3.4. Comercio internacional ........................................................... 42 2.3.5. Exportación del Cobre ............................................................. 42 2.3.6. Tipo de cambio real ................................................................. 43 2.3.7. Tipo de cambio nominal .......................................................... 44 2.3.8. Producto Bruto Interno (PBI) nominal ..................................... 44 2.4. Definición de términos básicos ....................................................... 44 III. HIPÓTESIS Y VARIABLES ............................................................... 46 3.1. Hipótesis ........................................................................................ 46 3.1.1. Hipótesis General .................................................................... 46 3.1.2. Hipótesis Específicas .............................................................. 46 3.2. Operacionalización de variable ...................................................... 47 IV. METODOLOGÍA DEL PROYECTO ................................................... 48 4.1. Diseño metodológico ...................................................................... 48 4.2. Método de investigación. ................................................................ 48 4.3. Población y muestra ....................................................................... 49 4.4. Lugar de estudio y periodo desarrollado ........................................ 50 4.5. Técnicas e instrumentos para la recolección de la información. .... 51 4.6. Análisis y procesamiento de datos ................................................. 52 4.7. Aspectos Éticos en Investigación ................................................... 55 V. RESULTADOS .................................................................................. 57 5.1. Resultados descriptivos ................................................................. 57 5.2. Resultados inferenciales ................................................................ 67 VI. DISCUSIÓN DE RESULTADOS ....................................................... 86 6.1. Contrastación y demostración de la hipótesis con los resultados .. 86 6.2. Contrastación de los resultados con otros estudios similares ........ 88 6.3. Responsabilidad ética de acuerdo con los reglamentos vigentes .. 89 VII. CONCLUSIONES .............................................................................. 91 VIII. RECOMENDACIONES ...................................................................... 93 IX. BIBLIOGRAFÍA ................................................................................. 94 ANEXOS: .................................................................................................... 99 ÍNDICE DE FIGURAS Figura 1: Producción de cobre en 2022, según departamentos (en TMF) ..... 9 Figura 2: Producción de cobre en 2022, según empresas mineras (en TMF) ......................................................................................................................... 10 Figura 3: Oferta y demanda de exportaciones netas ................................... 34 Figura 4: Relación entre tipo de cambio y competitividad de exportaciones.38 Figura 5: Análisis de cointegración y causalidad ......................................... 53 Figura 6: Exportaciones peruanas de cobre, 1T 2012 a 4T 2022 (Miles de toneladas) ........................................................................................................ 62 Figura 7: Producto Bruto Interno de China, 1T 2012 a 4T 2022 (Billones de yuanes) ............................................................................................................ 63 Figura 8: Producto Bruto Interno de Japón, 1T 2012 a 4T 2022 (Miles de millones de yenes) ........................................................................................... 64 Figura 9: Precio internacional del Cobre, 1T 2012 a 4T 2022 (Centavo US$ por libra) ........................................................................................................... 65 Figura 10: Tipo de cambio soles a yenes, 1T 2012 a 4T 2022 .................... 66 Figura 11: Tipo de cambio soles a yuanes, 1T 2012 a 4T 2022 .................. 66 Figura 11: Tipo de cambio soles a yuanes, 1T 2012 a 4T 2022 .................. 84 ÍNDICE DE TABLAS Tabla 1: Producción Minera 2022 .................................................................. 8 Tabla 2: Variables analizadas en la investigación en términos anuales, periodo 2012 – 2022 ..................................................................................................... 58 Tabla 3: Estadísticas descriptivas de las variables analizadas .................... 59 Tabla 4: Prueba de estacionariedad para la variable logaritmo de exportaciones peruanas de cobre (LNX_COBRE), 1T 2012 a 4T 2022 ........... 69 Tabla 5: Prueba de estacionariedad para la primera diferencia de la variable logaritmo de exportaciones peruanas de cobre (LNX_COBRE), 1T 2012 a 4T 2022 ................................................................................................................. 69 Tabla 6: Prueba de estacionariedad para la variable logaritmo del PBI de China (LNPBI_CHN), 1T 2012 a 4T 2022 ........................................................ 70 Tabla 7: Prueba de estacionariedad para la primera diferencia de la variable logaritmo de PBI de China (LNPBI_CHN), 1T 2012 a 4T 2022 ........................ 71 Tabla 8: Prueba de estacionariedad para la variable logaritmo de PBI de Japón (LNPBI_JPN), 1T 2012 a 4T 2022 ................................................................... 72 Tabla 9: Prueba de estacionariedad para la primera diferencia de la variable logaritmo de PBI de Japón (LNPBI_JPN), 1T 2012 a 4T 2022 ....................... 72 Tabla 10: Prueba de estacionariedad para la variable logaritmo de precio internacional del cobre (LNPI_COBRE), 1T 2012 a 4T 2022 ........................... 73 Tabla 11: Prueba de estacionariedad para la primera diferencia de la variable logaritmo de precio internacional del cobre (LNPI_COBRE), 1T 2012 a 4T 2022 ......................................................................................................................... 74 Tabla 12: Prueba de estacionariedad para la variable logaritmo de tipo de cambio soles a yenes (TC_SYEN), 1T 2012 a 4T 2022 .................................. 75 Tabla 13: Prueba de estacionariedad para la primera diferencia de la variable logaritmo de tipo de cambio soles a yenes (TC_SYEN), 1T 2012 a 4T 2022 . 75 Tabla 14: Prueba de estacionariedad para la variable logaritmo de tipo de cambio soles a yuanes (LNTC_SYUA), 1T 2012 a 4T 2022 ............................ 76 Tabla 15: Prueba de estacionariedad para la primera diferencia de la variable logaritmo de tipo de cambio soles a yuanes (LNTC_SYUA), 1T 2012 a 4T 2022 ......................................................................................................................... 77 Tabla 16: Prueba de cointegración para las variables incluidas en el modelo para las especificaciones con constante, constante e intercepto y sin intercepto ni tendencia. ..................................................................................................... 78 Tabla 17: Estimación del modelo VECM (2). ............................................... 80 Tabla 18: Causalidad de corto plazo, que tiene como variable dependiente a las exportaciones peruanas de cobre. ............................................................. 81 Tabla 19: Prueba de autocorrelación de Portmanteau para 3 rezagos. ....... 82 Tabla 20: Prueba de heterocedasticidad de White sin términos cruzados. .. 83 1 RESUMEN La presente investigación pretende determinar el impacto y la dirección de la causalidad de los factores macroeconómicos internacionales, en el corto y largo plazo, sobre las exportaciones de cobre durante el periodo comprendido entre 2012 – 2022. Para ello se proponen variables como el PBI de China, PBI de Japón, precio internacional de cobre, tipo de cambio soles a yenes y tipo de cambio soles a yuanes. Los tipos de cambio corresponden a los países a donde se dirigen principalmente las exportaciones peruanas de cobre durante el periodo analizado. Se utilizó el método deductivo con enfoque cuantitativo del tipo causal y descriptivo. El diseño fue no experimental con datos de series de tiempo de frecuencia trimestral obtenidos de fuentes como el BCRP, la Federal Reserve Bank de Saint Louis. Para analizar el impacto y la causalidad se utilizó el análisis de estacionariedad y cointegración empleando un modelo VEC. Se encontró que, sí el PBI de China y PBI de Japón aumentan 1%, las exportaciones peruanas de cobre se incrementarían en 0.55% y 0.83% en el largo plazo respectivamente. Por otro lado, ante un aumento de 1% del precio internacional de cobre, las exportaciones se reducirían en -0.70% en el largo plazo; por su parte, si el aumento de 1% se da en el tipo de cambio soles a yenes y el tipo de cambio soles a yuanes, las exportaciones de cobre se incrementarían en 0.76% y 0.60% en el largo plazo, respectivamente. Palabras Claves: Cointegración, Causalidad, Exportaciones 2 ABSTRACT This research aims to determine the impact and direction of causality of international macroeconomic factors, both in the short and long term, on copper exports during the period from 2012 to 2022. Proposed variables include the GDP of China, GDP of Japan, international copper price, and exchange rates from Peruvian soles to yen and from soles to yuan. These exchange rates correspond to the main destination countries for Peru’s copper exports during the analyzed period. The deductive method was used with a quantitative approach of a causal and descriptive type. The design was non-experimental, based on time series data of quarterly frequency obtained from sources such as the Central Reserve Bank of Peru (BCRP) and the Federal Reserve Bank of St. Louis. To analyze the impact and causality, stationarity and cointegration analyses were conducted using a Vector Error Correction (VEC) model. The findings indicate that if China’s and Japan’s GDP increase by 1%, Peru’s copper exports would increase by 0.55% and 0.83% in the long term, respectively. On the other hand, a 1% increase in the international copper price would reduce exports by 0.70% in the long term. Meanwhile, a 1% increase in the exchange rate of soles to yen and soles to yuan would increase copper exports by 0.76% and 0.60% in the long term, respectively. Keywords: Cointegration, Causality, Exports 3 INTRODUCCIÓN Durante los últimos años, las exportaciones mineras han representado más del 50 % de las exportaciones totales del Perú. En esa línea, la actividad minera ha sido una de las que ha contribuido significativamente al PBI del país, además de generar empleo y atraer grandes inversiones extranjeras. Sobre el particular, uno de los principales minerales exportados ha sido el cobre, que durante el periodo 2012–2022 ha tenido una participación de alrededor del 50 % del total de minerales exportados, siendo una de sus características que casi la totalidad de lo producido se exporta. Asimismo, se tiene en cuenta que, tradicionalmente, el Perú ha sido considerado un país rico en materias primas, sobre todo en minerales, siendo uno de ellos el cobre, lo que lo posiciona en el segundo lugar de mayor producción de este mineral a nivel global. Los cuatro principales departamentos que producen más cobre en el país cuentan con una participación de casi el 60 % del total producido. Al respecto, durante 2022 se tuvo una producción promedio de 360 mil toneladas métricas finas (TMF) por departamento. Al analizar la teoría económica sobre las exportaciones, resulta relevante realizar el estudio debido a que casi la totalidad de la producción de cobre se exporta. Al respecto, la teoría indica que las exportaciones se relacionan directamente con el tipo de cambio real y los ingresos (o la actividad económica) de los países del resto del mundo. Asimismo, teniendo en cuenta que las exportaciones son, finalmente, la demanda de los países extranjeros por productos nacionales, desde un enfoque de demanda agregada se 4 esperaría que el nivel de exportaciones guarde una relación inversa con el precio del producto exportado, en términos de cantidades. En ese sentido, la presente investigación busca identificar y determinar el impacto de aquellos factores que influyen en el nivel de las exportaciones, ya sean factores internacionales como la actividad económica de los principales socios comerciales del cobre, los tipos de cambio relacionados con las monedas de estos países o el precio internacional del cobre para el periodo 2012–2022. Este trabajo de investigación está estructurado en ocho capítulos. En el capítulo 1 se expone la problemática, se formulan los objetivos del estudio y se justifica su relevancia, delimitando el ámbito de investigación. El segundo capítulo se enfoca en el marco teórico, donde se revisan los antecedentes tanto nacionales como internacionales y se detallan los fundamentos teóricos que sustentan el estudio, además de incluir conceptos y definiciones clave. En el capítulo 3 se definen las hipótesis y se detallan las variables a estudiar, presentando su operacionalización. El capítulo 4 está dedicado a la metodología, especificando el enfoque del estudio, el diseño de la investigación, y se identifican la muestra y la población. También se describen las técnicas y herramientas de recolección de información y se explica el tratamiento de los datos, sin olvidar los aspectos éticos del trabajo. Los capítulos quinto y sexto están dedicados a la presentación de los resultados, tanto descriptivos como inferenciales, incluyendo la discusión y comparación de los resultados obtenidos con estudios previos y verificando las 5 hipótesis planteadas. Finalmente, en los capítulos séptimo y octavo se presentan las conclusiones con recomendaciones derivadas del estudio. 6 I. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 1.1. Descripción de la realidad problemática Durante los últimos años, la actividad minera ha representado uno de los principales ingresos en la economía peruana, teniendo relevancia en el crecimiento del país en el periodo 2012–2022, donde la tasa de crecimiento económico del Perú fue, en promedio, de 3.20 %, y la tasa promedio de crecimiento del PBI minero fue de 3.63 % (MINEM, 2023). Al respecto, es importante considerar que el auge de los precios en los años previos puede ayudar a explicar el comportamiento de la economía peruana, tomando en cuenta el desempeño del sector minero. A partir de 2012, se observa una desaceleración en el crecimiento del PBI. No obstante, tanto en 2015 como en 2016, se nota una ligera recuperación, impulsada por el inicio de proyectos mineros, especialmente relacionados con el cobre. A su vez, se debe considerar que el desarrollo minero, si bien puede aportar a la creación de riqueza y al crecimiento económico del país, también puede generar perturbaciones y controversias. En este contexto, los proyectos mineros suelen plantear la creación de empleos, infraestructura vial, escuelas y el incremento de la demanda de bienes en áreas rurales y con un nivel de pobreza relevante. No obstante, los beneficios y costos asociados no siempre se reparten de manera justa. La actividad minera impulsa las actividades de comercio internacional, al punto que el valor de las exportaciones mineras metálicas durante el periodo 2012–2022 ha representado, en promedio, el 80.94 % del total de exportaciones 7 de productos tradicionales, superando a los bienes agrícolas, pesqueros, junto con el petróleo y el gas natural. Por su parte, el valor de las exportaciones mineras no metálicas ha representado, en promedio, durante el mismo periodo, el 5.29 % de las exportaciones no tradicionales, generando que el valor de las exportaciones de minerales represente, en promedio, el 59.88 % de todo lo que el Perú exporta. Respecto de los principales minerales metálicos exportados, el valor de las exportaciones de cobre, oro y zinc durante el periodo 2012–2022 ha representado, en promedio, el 85.85 % del total de las exportaciones de minerales metálicos, siendo el cobre el principal mineral exportado, con una participación promedio de 47.80 % durante el periodo antes señalado. Específicamente, el valor de las exportaciones de cobre durante 2012–2022 mostró un incremento de 84.97 %, al pasar de USD 10,731 millones en 2012 a USD 19,849 millones en 2022, con una tasa de crecimiento promedio anual de 6.3 %. Con relación al volumen de las exportaciones de cobre del Perú y su producción durante el periodo 2012–2022, las exportaciones han representado, en promedio, el 99.85 % de la producción; es decir, el Perú es un país que exporta casi la totalidad de lo que produce de cobre. En esa línea, a finales de 2022, el Perú seguía ocupando una posición destacada en la producción minera a nivel global, con el cobre como uno de sus minerales más representativos, ocupando el segundo lugar como mayor productor (BCRP, 2023), lo cual se aprecia en la tabla 1: 8 Tabla 1: Producción Minera 2022 Fuente: Memoria BCRP 2022 Elaboración propia En esa línea, el nivel de producción de cobre en el Perú se ha debido a los diversos proyectos mineros que se vienen desarrollando en distintos departamentos del país, siendo Áncash, Arequipa, Apurímac y Junín los que concentran la mayor producción de cobre. En conjunto, estos departamentos produjeron 1.44 millones de toneladas métricas (TM) de cobre, con una participación conjunta del 59.12 % del total de la producción registrada en 2022 (MINEM, 2023), tal como se observa en el siguiente gráfico: Producto Ranking Mundial Cobre 2 Plata 3 Zinc 2 Plomo 5 Molibdeno 4 Estaño 4 Oro 9 9 Figura 1: Producción de cobre en 2022, según departamentos (en TMF) Nota: Boletín Estadístico Minero, diciembre 2022 Elaboración propia El nivel de producción de cobre que se ha presentado en los diferentes departamentos durante los últimos años ha sido posible gracias a las inversiones realizadas por las empresas mineras dedicadas a la producción de este metal. Sobre el particular, en 2022, las principales empresas productoras de cobre fueron Compañía Minera Antamina S.A., Sociedad Minera Cerro Verde S.A.A., Southern Perú Copper Corporation Sucursal del Perú y Minera Las Bambas S.A., las cuales, en conjunto, produjeron 1.52 millones de toneladas métricas (TM) de cobre, con una participación conjunta del 62.48 % del total de la producción (MINEM, 2023), tal como se observa en el siguiente gráfico: 10 Figura 2: Producción de cobre en 2022, según empresas mineras (en TMF) Nota: Boletín Estadístico Minero, diciembre 2022 Elaboración propia Es relevante indicar que, en términos monetarios, las cuatro principales empresas productoras de cobre durante 2022 invirtieron USD 1,253 millones en proyectos mineros, dentro de los cuales se encuentran los proyectos de cobre. Esta situación es posible, en cierta medida, por la normativa que promueve la inversión minera, ya que en el sector minero se busca la estabilidad de los proyectos desarrollados en este sector. Al respecto, se cuenta con la Ley N.° 27343, que regula los Contratos de Estabilidad con el Estado bajo el amparo de las Leyes Sectoriales. De igual manera, el Decreto Supremo N.° 024-93-EM aprueba el Reglamento del Título Noveno de la Ley General de Minería, relacionado con las garantías y medidas de promoción para la inversión en la actividad minera. 467,905 459,109 341,898 254,838 244,712 151,037 126,036 94,201 89,395 49,715 COMPAÑÍA MINERA ANTAMINA S.A. SOCIEDAD MINERA CERRO VERDE S.A.A. SOUTHERN PERÚ COPPER CORPORATION SUCURSAL DEL PERÚ MINERA LAS BAMBAS S.A. MINERA CHINALCO PERÚ S.A. COMPAÑÍA MINERA ANTAPACCAY S.A. MARCOBRE S.A.C. ANGLO AMERICAN QUELLAVECO S.A. HUDBAY PERÚ S.A.C. SOCIEDAD MINERA EL BROCAL S.A.A. 11 Asimismo, la Ley N.° 27623 establece la devolución del Impuesto General a las Ventas y del Impuesto de Promoción Municipal a los titulares de actividades mineras durante la fase de exploración, lo que fomenta e incentiva esta actividad. En consonancia, el Decreto Supremo N.° 082-2002-EF aprueba el reglamento de esta ley, que estipula la devolución del Impuesto General a las Ventas y del Impuesto de Promoción Municipal a los titulares de actividades mineras durante la etapa de exploración. La situación antes descrita ha permitido que, entre 2012 y 2022, la producción minera de cobre continúe desarrollándose en el Perú, lo cual ha facilitado la exportación de este mineral. Es así que, el volumen de las exportaciones peruanas de cobre durante el cuarto trimestre de 2012 y el cuarto trimestre de 2022 mostró un incremento interanual de 102.51 %, al pasar de 340.85 mil toneladas exportadas en el cuarto trimestre de 2012 a 690.2 mil toneladas exportadas en el cuarto trimestre de 2022. En ese mismo contexto, durante el periodo antes señalado, el PBI de China y el PBI de Japón mostraron un incremento del 121.00 % y 12.94 %, respectivamente, siendo estos los principales países destino de las exportaciones peruanas de cobre; mientras que el precio internacional del cobre, durante el mismo periodo, mostró una reducción interanual de -3.65 %. Por su parte, los tipos de cambio de los países antes mencionados mostraron un comportamiento mixto. Para el caso de Japón, la razón de soles por yenes, que vendría a ser el tipo de cambio de las monedas, mostró una reducción de -13.76 %; mientras que, para el caso de China, los soles por yuanes mostraron un incremento de 33.18 % para el mismo periodo analizado. 12 La importancia de analizar las exportaciones peruanas de cobre y los factores macroeconómicos internacionales que podrían influir en su comportamiento radica en que aspectos como el crecimiento económico de los principales socios comerciales de cobre pueden impactar en el nivel de exportación de este mineral. En ese sentido, una recesión internacional, como la ocurrida en 2012 en China (uno de los principales países compradores), provocó una reducción en la exportación de materias primas peruanas debido a la inestabilidad de los mercados. Esto resultó en una menor demanda internacional, lo que contribuyó a una crisis económica y un descenso en los precios, afectando de manera significativa la economía peruana, en gran parte por su alta dependencia de dichos socios comerciales. A su vez, es importante señalar que uno de los acuerdos del TLC con China indica que los productos de interés de Perú (colorantes inorgánicos, mango, ajos, palta, manufacturas de zinc, cobre y hierro, boro, entre otros) pueden ingresar libres de arancel de manera inmediata. Esta eliminación arancelaria a las importaciones chinas es lo que explicaría, en parte, por qué China es el principal destino de las exportaciones peruanas de cobre. Por todo lo señalado anteriormente, se plantea lo siguiente:: 1.2. Formulación del problema (definir el problema general y específicos). 1.2.1. Problema general. 13 - ¿De qué manera los Factores macroeconómicos internacionales impactan en las exportaciones peruanas de cobre, durante el periodo 2012 – 2022? 1.2.2. Problemas específicos. - ¿De qué manera el PBI de China y el PBI de Japón impactan en las exportaciones peruanas de cobre, durante el periodo 2012 – 2022? - ¿De qué manera el precio internacional del cobre impacta en las exportaciones peruanas de cobre, durante el periodo 2012 – 2022? - ¿De qué manera el tipo de cambio soles por yuanes y el tipo de cambio soles por yenes impacta en las exportaciones peruanas de cobre, durante el periodo 2012 – 2022? 1.3. Objetivos. 1.3.1. Objetivo general. - Determinar el impacto de los Factores macroeconómicos internacionales en las exportaciones peruanas de cobre, durante el periodo 2012 – 2022. 1.3.2. Objetivo específicos. - Determinar los impactos del PBI de China y el PBI de Japón en las exportaciones peruanas de cobre, durante el periodo 2012 – 2022. - Determinar el impacto del precio internacional del cobre en las exportaciones peruanas de cobre, durante el periodo 2012 – 2022. 14 - Determinar los impactos del tipo de cambio soles por yuanes y el tipo de cambio soles por yenes en las exportaciones peruanas de cobre, durante el periodo 2012 – 2022. 1.4. Justificación 1.4.1. Justificación teórica La teoría económica indica que ciertas variables económicas, como el precio de los minerales, el tipo de cambio y la renta extranjera, influyen en las exportaciones de minerales, como el cobre. Sin embargo, dado que cada país vive diferentes realidades económicas, sociales, políticas, etc., en el presente trabajo de investigación se han considerado variables explicativas que se ajusten a la realidad peruana, con el objetivo de determinar si realmente estas variables influyen en las exportaciones de cobre del Perú, además de corroborar si dicha relación es sostenible en el tiempo. A la luz de este hecho, es fundamental analizar y adoptar una perspectiva más amplia sobre la influencia del precio internacional del cobre, el PBI de China y Japón (nuestros principales socios comerciales en este mineral), y la tasa de cambio en ambos países en relación con el comportamiento de las exportaciones de cobre en Perú, lo cual justifica la realización de esta investigación. 1.4.2. Justificación práctica 15 Los resultados pueden ser útiles o servir como referencia para las autoridades que abordan temas relacionados con las exportaciones de minerales, permitiéndoles formular políticas adecuadas, tanto comerciales como cambiarias, para fomentar el crecimiento de las exportaciones de cobre. Esto, a su vez, se traducirá en la generación de beneficios económicos para los empresarios exportadores de cobre, incentivando la inversión en las fases de exploración y explotación del cobre con fines de exportación. 1.4.3. Justificación metodológica La investigación sigue una metodología deductiva, lo que permitirá hacer generalizaciones sobre los resultados y analizar la evidencia empírica. Asimismo, el estudio se desarrolla dentro de un marco econométrico, lo que implica que se realizará un análisis de causalidad y cointegración para series de tiempo. Esta, a su vez, puede servir como referencia para futuras investigaciones que aborden la misma temática. 1.5. Delimitantes de la investigación (teórica, temporal, espacial) 1.5.1. Delimitación teórica De acuerdo con los modelos IS–LM para una economía pequeña y abierta, como es el caso peruano, el nivel de las exportaciones dependería del tipo de cambio real, el cual se encuentra asociado al tipo de cambio nominal y a un ratio de precios. Debido a que no se cuenta con información del ratio de precios para cada una de las economías de los principales socios comerciales de las exportaciones de cobre, se empleará el tipo de cambio 16 soles/yuanes nominal y el tipo de cambio soles/yenes nominal como factores macroeconómicos internacionales. 1.5.2. Delimitación Temporal El periodo seleccionado para realizar el análisis propuesto en la investigación se encuentra comprendido entre 2012 y 2022 con frecuencia trimestral. Se ha escogido este periodo por 2 motivos: 1. Por lo señalado referente a la caída del precio del cobre en 2012, el cual durante el periodo analizado ha mostrado algunos repuntes. 2. Por un tema de cantidad de datos. En cuanto a la cantidad de datos, se utiliza la mayor cantidad de información posible, ya que, mientras más grande sea la muestra, los estimadores tienden a acercarse a sus verdaderos valores poblacionales y se logra una mayor precisión en las estimaciones. Además, en muestras de gran tamaño, los estimadores adquieren propiedades asintóticas (Gujarati, 2010). Sobre el particular, la información de frecuencia trimestral de las exportaciones peruanas de cobre está disponible a partir de 2012. 1.5.3. Delimitación espacial Dado que en el trabajo de investigación se tomarán datos de Perú a nivel país, su alcance espacial será la República del Perú. 17 II. MARCO TEÓRICO 2.1. Antecedentes 2.1.1. Antecedentes Internacionales Webber, A. (1997), en su investigación *“Australian commodity export pass-through and feedback causality from the exchange rate to Commodity prices”*, examina el paso de la exportación de productos básicos en Australia en un intento por determinar si el país actúa como un tomador de precios en su comercio de exportación de productos básicos. Esto se realiza para siete categorías de los principales productos básicos exportados por Australia. También determina si existe causalidad de retroalimentación desde ciertos precios mundiales de productos básicos hacia el tipo de cambio, como a menudo se postula para países exportadores intensivos en productos básicos. Se encontró que el paso de la exportación de productos básicos australianos es completo para los bienes que son relativamente menos importantes en su comercio de exportación, pero es incompleto (aunque alto) para los bienes que son más importantes en su comercio de exportación. Existe una causalidad significativa de retroalimentación al tipo de cambio desde el precio mundial del carbón y el trigo, dos de las exportaciones de productos básicos más importantes de Australia durante los años 80 y principios de los 90. En su estudio, Meller (2013) subraya la relevancia económica del cobre en Chile, junto con los indicadores macroeconómicos y las políticas económicas necesarias. Utilizando datos secundarios proporcionados por el Banco Central de Chile y la Comisión Chilena del Cobre (Cochilco) para el periodo de 1960 a 18 2010, el autor concluye que un aumento en las exportaciones de cobre genera un impacto positivo y directo en el crecimiento del PIB chileno a largo plazo. Jiménez (2006) señala que cuando la tasa de interés de los bonos nacionales supera a la de los bonos internacionales, se generan flujos de capital extranjero hacia la economía, destinados principalmente a inversiones en la minería del cobre. Esto debilita el valor del dólar, lo que a su vez provoca una apreciación del tipo de cambio. El resultado final de esta política es un aumento en la producción, acompañado de una mayor tasa de interés y un tipo de cambio más bajo, lo cual reduce la competitividad de las exportaciones. La industria minera es un sector clave en la economía peruana, generador de valor agregado e inversión, especialmente en zonas alejadas del país. Este sector fomenta la descentralización de la actividad productiva y ha mejorado la calidad de vida en el interior del país y en áreas altoandinas (Larrainvial SAB, 2012). Además, la minería es la principal fuente de divisas para el país, representando entre el 50% y el 60% de las exportaciones totales. La participación de la minería en los ingresos fiscales del gobierno central ha ido incrementándose gradualmente (Larrainvial SAB, 2012). Ceballos & Méndez (2013), en su investigación *“Estimación Econométrica de las Funciones de Exportación e Importación para Chile”*, tuvieron como objetivo desarrollar ocho funciones econométricas relacionadas con el comercio exterior chileno basadas en la clasificación CIIU (Código Industrial Internacional Uniforme), utilizando datos anuales del Banco Central de Chile para el período comprendido entre 1977 y 2011. Se utilizaron el tipo de cambio real y la renta mundial como variables, dividiendo el análisis en tres 19 grupos de variables dependientes, centrándose especialmente en las Exportaciones Mineras. El proceso de análisis implicó el inicio con regresiones lineales, seguido de pruebas de raíz unitaria, diferenciación de series y pruebas Engle-Granger. Esto permitió estimar y contrastar las relaciones de equilibrio a largo plazo entre variables estacionarias integradas, mediante la aplicación de un Mecanismo de Corrección de Errores (MCE o VEC). Uno de los hallazgos clave fue la significancia de la variable de renta mundial en todos los modelos propuestos. En contraste, el tipo de cambio real no resultó significativo en los modelos lineales. Sin embargo, se observó una dinámica diferente en los modelos logarítmicos, donde tanto la renta mundial como el tipo de cambio real surgieron como determinantes del modelo. Rutaihwa, J. y Simwela, A. (2012), en su investigación *“Econometric analysis of FDI in the mining sector to Tanzania’s export capacity”*, buscaron analizar la Inversión Extranjera Directa (IED) en el Sector Minero de Tanzania entre 1989 y 2009. Se utilizaron los Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) como técnica analítica. Los resultados señalaron que la contribución de la IED en la minería a la capacidad exportadora de Tanzania fue débil, con un impacto negativo insignificante en el rendimiento de sus exportaciones. Aunque la relación entre el rendimiento exportador y la IED en la minería no resultó estadísticamente significativa, confirmó la hipótesis de una posible relación positiva entre estas variables. Este hallazgo sugiere que los beneficios de la inversión en minería pueden no manifestarse inmediatamente, requiriendo posiblemente más tiempo para ser evidentes. 20 Albornoz, M., et al. (2015), en su investigación *“Impacto del tipo de cambio real en el desempeño económico de América del Sur”*, analizaron el impacto del tipo de cambio real en el desempeño económico de América del Sur. Se destaca la importancia del tipo de cambio real debido a la dependencia del sector externo de la región respecto a los términos de intercambio. Se plantea la pregunta de si las devaluaciones son efectivas para mejorar la balanza comercial. Se analizan las exportaciones e importaciones de cuatro países sudamericanos (Argentina, Brasil, Perú y Uruguay) en el período de 1992 a 2014. La metodología utilizada para el análisis incluyó el uso de datos macroeconómicos de diferentes fuentes, como institutos de estadísticas y bancos centrales de los países estudiados. Se realizaron pruebas de estacionariedad de las series económicas y se utilizaron variables binarias y dummies para controlar y captar efectos estacionales y particulares. Para el análisis de largo plazo, se utilizaron variables logarítmicas y se estimaron las elasticidades de las exportaciones. En cuanto a los resultados principales, se señala que, con base en la evidencia empírica y los análisis econométricos, se sugiere que las devaluaciones no serían efectivas para mejorar el saldo de la balanza comercial. Esto se debe a que, aunque la variable "precios" (el tipo de cambio real) tiene un efecto positivo en los volúmenes de exportación, su impacto es menor en comparación con la variable "ingreso" (el PBI de los socios comerciales). Además, para las importaciones, la elasticidad del PBI doméstico es mayor que la de la variable "precios". 21 Giraldo, I. (2015), en su investigación *“Determinantes de las exportaciones manufactureras de Colombia: un estudio a partir de un modelo de ecuaciones simultáneas”*, indica que las exportaciones manufactureras en Colombia han sido el segundo sector más relevante en términos de exportaciones totales del país, pero han experimentado una pérdida de dinamismo y una disminución en su participación en los últimos años, en parte debido al crecimiento del sector minero-energético. Este estudio se enfoca en identificar los factores que determinan las exportaciones manufactureras en Colombia, empleando datos anuales de comercio clasificados por la CIIU y un modelo macroeconómico de ecuaciones simultáneas. Los hallazgos indican que las exportaciones manufactureras están influenciadas principalmente por tres factores clave: los precios relativos de las exportaciones en los mercados internacionales, los ingresos extranjeros y el costo de oportunidad relacionado con la decisión de vender en el mercado local o extranjero. Además, tanto el precio de las importaciones como los costos de producción desempeñan un rol crucial en el comportamiento de las exportaciones manufactureras. Mera, L. (2016), en su investigación *“Determinantes de las exportaciones de productos industriales del Ecuador para el período 2000-2014”*, indica que Ecuador ha sido históricamente un país exportador de productos primarios, lo que ha generado una dependencia de un número limitado de productos. Sin embargo, en los últimos años, el país ha buscado diversificar su producción con el fin de lograr el crecimiento de la economía mediante la producción de productos industriales con valor agregado. El estudio utiliza una revisión de 22 literatura académica y un análisis descriptivo de la balanza comercial ecuatoriana, así como una estimación econométrica utilizando vectores auto- regresivos y corrección de errores. Utiliza una metodología mixta que incluye un enfoque cualitativo y cuantitativo. En el enfoque cualitativo, se recopiló información sobre la evolución de Ecuador como país exportador, el comportamiento de la balanza comercial y los productos industriales más relevantes. También se investigaron los tratados comerciales y se utilizaron boletines de instituciones públicas y privadas para recopilar información. En el enfoque cuantitativo, se realizó un análisis descriptivo de las exportaciones y se cuantificó el nivel de exportación por producto industrial. Se utilizaron modelos econométricos de Vectores Auto-Regresivos y corrección de errores para determinar los principales factores que afectan las exportaciones industriales no tradicionales. Los resultados indican que el Producto Interno Bruto de los principales socios comerciales, los salarios en sectores estratégicos, el índice de precios al productor y el tipo de cambio real influyen en las exportaciones industriales durante el periodo estudiado. 2.1.2. Antecedentes nacionales Chua, L. (2019), en su tesis titulada Determinantes de la exportación de oro y cobre en el Perú: período enero 2003 - marzo 2018, se propuso analizar los factores que influyen en las exportaciones de oro y cobre dentro del contexto peruano durante dicho período. Utilizó un modelo econométrico de series temporales y aplicó metodologías como la cointegración de Johansen y los 23 Modelos de Corrección de Errores. Previamente, realizó un análisis de contraste de raíz unitaria mediante pruebas de Dickey-Fuller Aumentada (ADF), lo cual permitió identificar la presencia de cointegración en las series, lo que condujo a la formulación de los Modelos de Corrección de Errores. Los resultados obtenidos destacan que, para el caso del oro, las variables más influyentes fueron el tipo de cambio real y los precios internacionales. En cuanto al cobre, los términos de intercambio y el ingreso externo (medido a través del PBI de los países) resultaron ser variables significativas. Gallegos, L. (2015), en su tesis titulada Determinantes de las Exportaciones Mineras en la Economía Peruana, periodo 2005 al 2014, se planteó identificar y examinar las variables macroeconómicas que influyeron en las exportaciones mineras del Perú. Para ello, utilizó un modelo de regresión múltiple con datos mensuales, empleando la metodología de cointegración por vectores de Johansen. Los resultados indicaron que un incremento en el PBI de China tuvo un impacto positivo del 1.54% en las exportaciones mineras. Asimismo, el tipo de cambio real, el precio de las exportaciones de cobre y el precio de las exportaciones de oro contribuyeron de manera positiva en 1.02%, 0.71% y 0.57%, respectivamente. Turpo, J. (2017), en su trabajo de tesis denominado Factores determinantes de las exportaciones de estaño en el Perú, periodo 1998-2015, se planteó identificar los factores que tienen efectos sobre las exportaciones de estaño en el país, así como explicar la dinámica de su evolución y las razones detrás de su reducción en años recientes. Se basó en fuentes secundarias como el 24 BCRP, FED y el BM, y utilizó metodologías como la cointegración de Johansen, el modelo de corrección de errores y la función de impulso-respuesta. Los resultados de las estimaciones econométricas resaltan la importancia de la producción industrial de China y Estados Unidos, así como el tipo de cambio real bilateral. Estos resultados subrayan que la economía peruana depende del sector externo, particularmente de China y EE. UU. Ángeles, O. (2018) desarrolló el artículo denominado Variables que determinan el valor de las exportaciones de un recurso natural no renovable: caso del cobre peruano periodo 2001-2014, cuyo objetivo fue analizar los factores que determinan las exportaciones de cobre en Perú entre 2001-2014. Se utilizó la regresión lineal múltiple junto con el test de Granger, además del coeficiente de correlación para identificar las variables relevantes. No se menciona el tamaño de muestra utilizado en el estudio. Los resultados indican que la demanda de cobre proveniente de Japón, Corea del Sur, Alemania y China ha sido fundamental en las fluctuaciones a corto plazo y el crecimiento sostenido a largo plazo del valor de las exportaciones de cobre del Perú. Además, se señala que existen otros factores, además de la demanda y el precio del cobre, que influyen en el valor de las exportaciones de cobre en Perú. Romaní, R. B. (2015) en su investigación Determinantes de las exportaciones no tradicionales en el Perú 2002 - 2015 se enfoca en estimar una función de demanda de exportaciones no tradicionales específicamente para el caso peruano. Se utiliza un análisis multivariado de cointegración para examinar la relación a largo plazo entre las exportaciones no tradicionales, la 25 demanda tanto interna como externa, el nivel de empleo y el índice de tipo de cambio real bilateral y multilateral. Los resultados resaltan la influencia significativa que tiene la demanda extranjera en la determinación de las exportaciones no tradicionales en el contexto peruano. Asimismo, se evidencia que el tipo de cambio real, tanto bilateral como multilateral, ejerce un impacto considerable en la demanda de exportaciones no tradicionales. La interpretación detallada de estas relaciones se lleva a cabo a través de las elasticidades derivadas del vector de cointegración. Blanco, L. & Bedoya, A. (2019) en su investigación Exportaciones de productos no tradicionales en el Perú en una estructura VAR multivariado indican que, durante el periodo comprendido entre el 2000 y el 2017, las exportaciones no tradicionales en Perú experimentaron un incremento significativo, impulsado por el rubro agropecuario principalmente, así como de los rubros textil, pesquero, sidero-metalúrgico y químico, que en conjunto presentaron un aumento sorprendente del 470.95%. El objetivo central de este estudio es identificar los factores macroeconómicos internacionales que influyen en las exportaciones de productos no tradicionales en Perú. Para lograrlo, se utilizó la metodología de Johansen y se implementó el Modelo Vector de Corrección de Error para analizar tanto la relación a largo plazo como la dinámica a corto plazo de estas exportaciones. Los resultados revelaron que los principales determinantes de las exportaciones son la producción bruta de Estados Unidos, el índice de tipo de 26 cambio real bilateral y el índice de exportaciones, los cuales están vinculados por una relación de cointegración. En términos específicos, se determinó que el producto bruto de Estados Unidos tiene un impacto positivo, mientras que el índice del tipo de cambio real bilateral y el índice de precios de las exportaciones ejercen una influencia negativa sobre las exportaciones de productos no tradicionales en el Perú. Mamani, G. (2019), en su estudio titulado Factores determinantes de las exportaciones de plata en el Perú, periodo 2000.01-2019.06, busca identificar los elementos que afectan las exportaciones de plata en Perú durante el periodo de enero 2000 a junio 2019, con el objetivo de comprender los efectos de las políticas de liberalización comercial en el modelo de exportación. Inicialmente, se realizaron pruebas de raíz unitaria y de estacionariedad en cada serie, confirmando que todas tienen un orden de integración de 1 "I(1)". Posteriormente, se empleó la metodología de cointegración de Pesaran, Shin y Smith (PSS) para verificar si las series mantienen una relación de equilibrio a largo plazo, lo que reveló la presencia de cointegración entre las variables y permitió la formulación de modelos de corrección de errores. Los resultados muestran una alta dependencia de la economía peruana del sector externo, especialmente de Estados Unidos. Se observó que un aumento del 1% en la producción industrial de Estados Unidos (PIEU) y en los términos de intercambio (TI) se traduce en incrementos del 1.83% y 0.33%, respectivamente, en las exportaciones de plata (XP). Por otro lado, un incremento del 1% en el tipo de cambio real bilateral (TCRB) y en el precio 27 internacional de la plata (PIP) genera una reducción del 0.26% y 0.10%, respectivamente, en las exportaciones de plata. Vargas, M. y Vásquez, E. (2016) en su Determinantes de la exportación de oro en el Perú, una aproximación empírica 1993-2014 buscan la determinación de los elementos que influyen en las exportaciones de oro en el Perú. Se reconoce la importante dependencia del país respecto a la fluctuación en la demanda de metales como el oro en los mercados internacionales, lo que repercute directamente en sus cotizaciones. El objetivo fue identificar los factores determinantes de estas exportaciones a lo largo de una serie de datos que inicia en 1993. Este período es significativo, ya que marca el inicio de reformas económicas dirigidas a impulsar la producción y exportación de la industria minera en el país. Para lograr este análisis, se aplicarán técnicas econométricas con el fin de examinar las relaciones y variables que inciden en las exportaciones de oro peruanas. Raymundo, Y. y Bermúdez, Y. (2022), en su investigación titulada Determinantes de las exportaciones peruanas en el periodo 1970-2020, buscaron identificar los factores que afectan los niveles de exportación y comprender los impactos generados por dichas variables en el contexto de las exportaciones peruanas. El objetivo principal fue cuantificar y analizar el impacto de elementos como la apertura comercial, el PIB de EE. UU. y los términos de intercambio sobre las exportaciones peruanas durante el periodo de 1970 a 2020. Los datos fueron obtenidos del BCRP y del Banco Mundial, utilizando tanto métodos descriptivos como econométricos. Los resultados indicaron que las 28 variables estimadas mantienen una tendencia positiva, demostrando relaciones significativas. En particular, al aplicar transformaciones logarítmicas a las exportaciones y al PIB de Estados Unidos, se observó un aumento del R cuadrado a 0.98, lo que sugiere que las variables independientes explican en un 98% la variabilidad de las exportaciones peruanas. Además, se constató un nivel adecuado de ajuste en el modelo, respaldado por un R cuadrado considerable, lo que sugiere que los parámetros del modelo guardan una relación directa y positiva con las exportaciones peruanas. Salinas, C. (2020), en su estudio titulado “Tipo de cambio y competitividad de las exportaciones: el caso peruano 2002-2016”, señala que el tipo de cambio real desempeña un rol crucial en una economía como la peruana, especialmente al influir en la diversidad productiva de las exportaciones. Las fluctuaciones de este indicador pueden traducirse en pérdidas que desincentivan el esfuerzo exportador, dado que las decisiones empresariales se ven impactadas por los márgenes de ganancia, los cuales están estrechamente vinculados al tipo de cambio real. Por lo tanto, la investigación se centró en examinar las condiciones de competitividad de las exportaciones no tradicionales en comparación con las tradicionales, utilizando datos de las principales empresas exportadoras de Perú entre 2002 y 2016. El principal objetivo fue identificar los factores que influyen en la competitividad internacional de las exportaciones no tradicionales. Esto implicó el análisis de variables como el tipo de cambio real, los términos de intercambio, las tasas de cambio nominales, la productividad de 29 las exportaciones, los costos de oportunidad de las ofertas exportables y las tasas de interés, tanto internas como externas. El propósito fue determinar los tipos de cambio competitivos mínimos que fomenten el crecimiento de las exportaciones no tradicionales, las cuales se caracterizan por un alto valor agregado y un enfoque destacado en la innovación tecnológica. Se aplicó el modelo de tipo de cambio mínimo competitivo propuesto por Alarco (2010), lo que permitió comparar este tipo de cambio con el tipo de cambio de mercado para evaluar los niveles de competitividad y explicar los valores de exportación en ambos sectores, tradicional y no tradicional. Bruno, M. (2018), en su investigación titulada “Factores macroeconómicos de las exportaciones no tradicionales del departamento de Lambayeque en el periodo 2000-2017”, se propuso identificar los factores macroeconómicos que influyen en las exportaciones no tradicionales de Lambayeque durante el periodo anual comprendido entre 2000 y 2017. La investigación se basó en el modelo teórico de Mendoza y Herrera (2006) para sustentar el análisis de las exportaciones no tradicionales. El enfoque metodológico fue explicativo, con un diseño longitudinal no experimental. Se emplearon datos estadísticos relativos a las exportaciones no tradicionales reales de Lambayeque, el tipo de cambio real multilateral y el crecimiento económico de los 20 principales socios comerciales durante el periodo en cuestión. La técnica principal de recolección de datos fue el análisis documental. 30 Los resultados de la investigación muestran que el impacto del tipo de cambio real multilateral en las exportaciones no tradicionales de Lambayeque fue de 3.021, mientras que el impacto del PBI real de los 20 principales socios comerciales fue de 5.638. Cueva, K. (2021), en su investigación “Efecto de la actividad exportadora de minerales en el Producto Bruto Interno del Perú: 2000-2015”, buscó determinar el impacto de la actividad exportadora de minerales en el Producto Bruto Interno (PBI) del Perú durante el lapso comprendido entre 2000 y 2015. En términos de diseño de la investigación, se adoptó un enfoque longitudinal, descriptivo y correlacional. Tras un análisis detallado, se elaboró un modelo inicial que revela que un aumento del 1% en el precio del oro se traduce en un incremento del 0.57% en las exportaciones mineras. Similarmente, un incremento del 1% en el precio del cobre resulta en un aumento de tan solo el 0.42% en las exportaciones mineras, mientras que un incremento del 1% en el precio de la plata genera un aumento de tan solo el 0.16% en las exportaciones mineras. Estos resultados se han mostrado estadísticamente significativos, confirmados por los valores de p-valor de los parámetros utilizados en el modelo. Además, se propone un segundo modelo de vectores autorregresivos que indica que un aumento del 1% en las exportaciones mineras contribuye a un aumento del PBI en aproximadamente un 0.7%. Este descubrimiento resalta la importancia de la actividad exportadora en el crecimiento económico del país, corroborando la hipótesis principal de la investigación, que establece que "la 31 actividad exportadora de minerales tiene un impacto positivo en el PBI" durante el período analizado, es decir, desde 2000 hasta 2015. Tintaya, A. (2023), en su investigación titulada “La evolución del precio internacional del cobre y su relación con la balanza comercial del Perú, periodo 2012-2022”, buscó establecer el vínculo entre el comportamiento del precio internacional del cobre y la balanza comercial peruana durante el periodo de 2012 a 2022. Los resultados obtenidos proporcionan una base sólida para el desarrollo de políticas enfocadas en mejorar la actividad minera en general, con el fin de incrementar las exportaciones y fomentar la explotación de minerales metálicos en la economía peruana. El estudio encontró una relación estadísticamente significativa y negativa entre el precio internacional del cobre y el volumen de exportaciones de cobre del Perú durante el periodo 2012-2022. Vela, M. (2020), en su investigación “La variación del precio de cobre en el mercado mundial y su impacto en las exportaciones peruanas del sector minero, 2019”, buscó determinar cómo la fluctuación del precio del cobre en el mercado internacional influye en las exportaciones peruanas del sector minero durante el año 2019. Esta fue una investigación de tipo aplicada, con un enfoque descriptivo, y en cuanto a diseño, fue no experimental, utilizando el coeficiente de determinación (R cuadrado) como herramienta de análisis. La población de estudio estuvo compuesta por las cinco principales empresas exportadoras de cobre, empleando técnicas de análisis documental de contenido cuantitativo y el instrumento de recolección de datos mediante fichas de registro. 32 Los resultados revelaron una relación positiva entre las exportaciones del sector minero peruano y la variación del precio internacional del cobre en 2019. Se logró un alto porcentaje de 70.65% en la variación de las variables estudiadas, demostrando una fuerte relación entre la variable independiente y la dependiente. El uso del coeficiente de determinación (R cuadrado) fue fundamental para proyectar el logro del objetivo general de la investigación, basándose en el análisis de datos recopilados durante todo el año 2019, desde enero hasta diciembre. Izquierdo, A. (2016), en su estudio titulado “El precio y su efecto en las exportaciones peruanas de oro y cobre, periodo 2010-2015”, se propuso estudiar el impacto de los precios en las exportaciones peruanas de oro y cobre entre 2010 y 2015, utilizando una metodología descriptiva con un diseño de investigación no experimental. La población de estudio incluyó las series de precios y exportaciones de oro y cobre en Perú, y la muestra consistió en los mismos datos durante el periodo mencionado. Para la recopilación de información, se empleó la técnica de análisis documental y como instrumento de recolección, se utilizó una ficha de registro. Los resultados indicaron que las fluctuaciones en los precios del oro están directamente relacionadas con el volumen de exportaciones de Perú. Sin embargo, en el caso del cobre, se concluyó que no existe una relación directa entre el precio y el volumen de las exportaciones peruanas durante el período de estudio, que abarca desde 2010 hasta 2015. 33 2.2. Bases teóricas (Mendoza Bellido, 2014) señala que “las economías latinoamericanas exportan principalmente productos primarios, especialmente minerales, y, en menor medida, productos no primarios, como los textiles. En el caso de las exportaciones primarias, es razonable asumir que la producción está limitada esencialmente por condiciones de oferta, por lo que puede suponerse que la oferta es fija en el corto plazo. Cuando las exportaciones son de productos no primarios, la curva de oferta puede ser perfectamente elástica al precio en dólares de dichas exportaciones. La razón es que, en estos sectores, a diferencia de los sectores primarios, existen reservas de capacidad instalada ociosa, lo que permite que la oferta pueda reaccionar rápidamente a estímulos en la demanda, en este caso provenientes del exterior. La demanda proviene de la economía mundial y es una función directa del nivel de actividad económica mundial, así como una función inversa del precio en dólares de los bienes nacionales”. “Indica que el volumen de exportaciones está determinado por demanda, y son una función directa de la actividad económica mundial y el tipo de cambio real.” (pág. 307) 𝑋 = 𝑓 ( + 𝑌∗, + 𝑒 ) 34 Figura 3: Oferta y demanda de exportaciones netas Nota: Macroeconomía intermedia para América Latina Elaboración: Mendoza B. (2014) Oliver, Amighini y Giavazzi (2012) señalan que un aumento en la renta extranjera genera un incremento en las exportaciones. Además, indican que las exportaciones también dependen del tipo de cambio real: cuanto mayor es el precio de los bienes nacionales expresado en términos de bienes extranjeros, menor es la demanda extranjera de esos bienes. En otras palabras, a medida que el tipo de cambio real aumenta, las exportaciones disminuyen. Siendo Y la renta extranjera (o la producción extranjera), las exportaciones pueden expresarse de la siguiente manera: 𝑋 = 𝑋 ( 𝑌∗ + , 𝑒 − ) Donde: 35 - Un incremento de la renta extranjera (Y*), genera un incremento de las exportaciones - Un incremento del tipo de cambio real (e), ocasiona una disminución de las exportaciones (pág. 134) Se debe notar que ambos autores mencionan una concepción diferente del tipo de cambio. Para Mendoza (2014), el aumento del tipo de cambio eleva las exportaciones, lo cual resulta válido porque su análisis se aplica a una economía pequeña como la del Perú. En cambio, Blanchard et al. (2012) mencionan que el aumento del tipo de cambio reduce las exportaciones, siendo este el caso de una economía más grande, como la de España. EL MODELO MUNDELL-FLEMING Lo mencionando anteriormente se basa en el modelo de Mundell – Fleming. Este modelo es una extensión del modelo IS-LM al contexto de una economía abierta. Fue desarrollado en la década de 1960 por Robert Mundell y Marcus Fleming, con el objetivo de analizar los efectos de la política fiscal y monetaria bajo diferentes regímenes cambiarios y condiciones de movilidad de capital. Este modelo es fundamental para el análisis macroeconómico internacional y ha sido ampliamente utilizado en la formulación de políticas económicas y el análisis de la competitividad de las exportaciones . 36 El modelo parte de la estructura del modelo IS – LM pero incorpora el sector externo a través del equilibrio en el mercado de divisas. Su base matemática se compone de tres ecuaciones principales: i. Ecuación IS (Equilibrio en el mercado de bienes y servicios): Y = C(Y-T) + I(r) + G + XN(e) Donde:  Y es el PIB real,  C es el consumo,  T son los impuestos,  I es la inversión,  𝑟 es la tasa de interés,  G es el gasto público,  XN son las exportaciones netas,  𝑒 es el tipo de cambio. ii. Ecuación LM (Equilibrio en el mercado monetario): M/P = L(Y,r) Donde:  M es la oferta monetaria,  P es el nivel de precios,  L(Y,r) es la demanda de dinero, que depende del ingreso y de la tasa de interés. 37 iii. Equilibrio en el mercado de divisas: 𝑖 = 𝑖∗ Bajo perfecta movilidad de capital, la tasa de interés doméstica 𝑖 debe ser igual a la tasa de interés externa 𝑖∗, dado que los agentes pueden mover capital sin restricciones. El modelo permite analizar los efectos de las políticas fiscal y monetaria bajo dos regímenes cambiarios: tipo de cambio fijo y tipo de cambio flexible. A. Política Monetaria  Bajo tipo de cambio fijo: La política monetaria es inefectiva, ya que un aumento en la oferta monetaria presionaría a la baja la tasa de interés, lo que llevaría a una salida de capitales y a una pérdida de reservas internacionales.  Bajo tipo de cambio flexible: Un aumento en la oferta monetaria reduce la tasa de interés, lo que deprecia la moneda y aumenta las exportaciones netas, impulsando el ingreso nacional. B. Política Fiscal  Bajo tipo de cambio fijo: La política fiscal es muy efectiva, ya que un aumento del gasto público desplaza la IS hacia la derecha, aumentando el ingreso sin afectar la tasa de interés.  Bajo tipo de cambio flexible: La política fiscal es menos efectiva porque un aumento del gasto público genera una apreciación de la moneda, lo que reduce las exportaciones netas y neutraliza el efecto expansivo. 38  Dinámica del Tipo de Cambio y Competitividad de las Exportaciones El tipo de cambio juega un papel crucial en la competitividad de las exportaciones de un país. En un régimen de tipo de cambio flexible, una depreciación cambiaria (aumento de e) hace que los bienes nacionales sean más baratos en términos relativos, aumentando la demanda externa y estimulando las exportaciones netas. Por el contrario, una apreciación de la moneda encarece los bienes nacionales, reduciendo la competitividad y disminuyendo las exportaciones netas. Matemáticamente, el efecto sobre las exportaciones netas se expresa como: 𝑁𝑋 = 𝑓(𝑒, 𝑌∗) Donde:  NX son las exportaciones netas,  𝑒 es el tipo de cambio,  𝑌∗ es el ingreso del resto del mundo. El siguiente gráfico ilustra la relación entre el tipo de cambio y la competitividad de las exportaciones: 39 Figura 4: Relación entre tipo de cambio y competitividad de exportaciones Nota: Blanchard, O. (2017). Elaboración: Propia 2.3. Marco conceptual 2.3.1. Exportación La exportación se refiere a la venta de productos destinados a mercados fuera de las fronteras del país, es decir, hacia un mercado internacional previamente determinado. El principal propósito de la actividad exportadora es generar beneficios para la empresa mediante las ventas en el exterior, con el objetivo fundamental de aumentar las ganancias. La finalidad es acceder a un amplio mercado, asegurando el crecimiento constante de la empresa que comercializa sus productos en otros países. (Villalobos, 2006, p. 33). 40 2.3.2. Exportaciones de productos tradicionales. Los productos de exportación que históricamente han representado la mayor parte del valor de nuestras exportaciones suelen tener un valor agregado inferior al de los productos no tradicionales. Estos productos están detallados en la lista de exportaciones tradicionales, según el Decreto Supremo N.º 076-92-EF. Sin embargo, el gas natural, aunque no está incluido en dicha lista, se considera un producto tradicional. (Glosario BCRP, 2020, p. 05). 2.3.3. Mineral cobre El cobre es un elemento químico que pertenece al grupo de los metales, con número atómico 29. Este metal de transición, debido a su posición en la tabla periódica, se caracteriza por su brillo y su distintivo color rojizo. Junto con el aluminio y el hierro, el cobre es uno de los metales más empleados. Esto se debe principalmente a su destacada capacidad para conducir la electricidad, lo que lo hace ideal para la fabricación de componentes electrónicos, eléctricos y cables. Además, el cobre es un material maleable y dúctil, lo que le permite mantener sus propiedades mecánicas sin sufrir deterioro.(Pérez J. y Gardey, 2016). 2.3.3.1. Propiedades físicas del cobre 41 El cobre es un material que se puede estirar, moldear y formar con facilidad debido a su naturaleza como metal blando. Es resistente a la corrosión y tiene la capacidad de conducir tanto el calor como la electricidad de manera eficiente. De color rojizo y con un brillo metálico, es el elemento con mayor conductividad térmica y eléctrica después de la plata. El cobre sobresale como excelente conductor eléctrico, y la mayoría de sus aplicaciones se basan en esta propiedad, así como en su capacidad para conducir calor. Sin embargo, muchas de sus otras aplicaciones dependen de diferentes características. Por ejemplo, si el cobre fuera demasiado reactivo, no sería adecuado para su uso en tuberías de agua y gas. (Flores, 2018). 2.3.3.2. Precio del cobre Los precios de metales como el cobre, al igual que los de otros productos básicos, están principalmente influenciados por la oferta y la demanda. Sin embargo, es un error suponer que la información sobre el suministro (producción e inventarios) y la demanda (consumo) es fácil de obtener, precisa y transparente, independientemente del metal en cuestión. Los precios actuales no solo reflejan la oferta y la demanda inmediatas, sino también las expectativas de ambos factores. En general, cuanto 42 menos información esté disponible, mayor será la volatilidad de los precios. El mercado global de metales básicos se considera el más avanzado de todos los mercados de metales. De hecho, los contratos a futuro para la entrega de cobre y estaño existen desde el siglo XIX. Actualmente, los mercados con mesas de operaciones en todo el mundo manejan transacciones que suman billones de dólares anuales (Flores, 2018). 2.3.4. Comercio internacional La entrada de productos de otros países y la salida de bienes hacia mercados internacionales son aspectos fundamentales del comercio internacional. Aunque este comercio puede verse afectado por factores como el tipo de cambio, los aranceles y los elevados costos de transporte, su esencia permanece intacta: proveer a los países que dependen de él para impulsar su crecimiento económico, en colaboración con las naciones exportadoras (Villalobos, 2006, p. 32). 2.3.5. Exportación del Cobre Es el proceso de comercialización del "mineral cobre" hacia diversos países (como Canadá, EE. UU., China, etc). El objetivo de la exportación de cobre es fomentar el crecimiento de la economía, y a su vez incrementar las oportunidades laborales, ya que el cobre es el mineral más exportado en el Perú. 43 2.3.6. Tipo de cambio real El tipo de cambio real representa el precio relativo entre los bienes de un país y los de otras naciones. Este indicador refleja el poder adquisitivo de una moneda en comparación con otra, lo que equivale al poder de compra de los países socios comerciales del Perú que participan en el comercio exterior. En esencia, el poder adquisitivo de una moneda indica la cantidad de bienes o servicios que se pueden adquirir con una unidad de esa moneda: 𝑄 = 𝑆 ( 𝑃∗ 𝑃 ) Donde Q es el tipo de cambio real (TCR), S es el tipo de cambio nominal, P* representa los precios de los bienes extranjeros, y P es el precio de los bienes nacionales. Un aumento en el TCR (una depreciación real) implica que se requieren más bienes nacionales por cada unidad de bienes extranjeros, es decir, los bienes del exterior se encarecen en comparación con los nacionales. Esto tiende a incrementar las exportaciones y reducir las importaciones. A medida que los bienes extranjeros se vuelven más caros, el país local se vuelve más competitivo, lo que genera un crecimiento económico y mejora la balanza comercial. Por otro lado, una disminución del TCR (apreciación real) implica que los bienes extranjeros se vuelven más baratos que los nacionales, lo que reduce la competitividad del país local y puede causar un deterioro en la balanza comercial (Chuecos, 2005, p. 4). 44 2.3.7. Tipo de cambio nominal El tipo de cambio nominal es el valor al que se intercambian dos monedas en un momento específico en el mercado de divisas. Es la tasa a la que una moneda se puede intercambiar por otra. Esta tasa puede ser fijada por las autoridades monetarias o puede fluctuar libremente según la oferta y la demanda en el mercado. 2.3.8. Producto Bruto Interno (PBI) nominal La suma de los valores monetarios de los bienes y servicios producidos en un país durante un ejercicio está expresada en moneda nacional corriente. La expresión nominal o corriente se refiere a los precios medidos sin descontar los efectos de la inflación. Su cálculo toma como referencia los valores reales de los componentes, los cuales son previamente indexados haciendo uso de deflactores específicos para cada uno de ellos. (Glosario BCRP, 2020, p. 14). 2.4. Definición de términos básicos  Exportaciones peruanas de cobre: Este indicador está determinado por el volumen trimestral de las exportaciones de cobre que salen del Perú, medido en toneladas métricas de contenido fino (TMF), para el periodo comprendido entre el primer trimestre de 2012 y el cuarto trimestre de 2022.  Precio internacional del cobre: Este indicador está determinado por el precio promedio trimestral del cobre, medido en dólares americanos por 45 libra (¢US$ por libra), para el periodo comprendido entre el primer trimestre de 2012 y el cuarto trimestre de 2022.  Producto Bruto Interno de China: Este indicador está determinado por el producto bruto trimestral de China, que representa la actividad económica del principal socio comercial en exportaciones de cobre. La información abarca desde el primer trimestre de 2012 hasta el cuarto trimestre de 2022.  Producto Bruto Interno de Japón: Este indicador está determinado por el producto bruto trimestral de Japón, que representa la actividad económica del segundo principal socio comercial en exportaciones de cobre. La información comprende el periodo entre el primer trimestre de 2012 y el cuarto trimestre de 2022.  Tipo de cambio sol-yuan: Este indicador está determinado por el promedio trimestral de la cantidad de soles necesarios para obtener un yuan. La información cubre desde el primer trimestre de 2012 hasta el cuarto trimestre de 2022.  Tipo de cambio sol-yen: Este indicador está determinado por el promedio trimestral de la cantidad de soles necesarios para obtener un yen. La información abarca desde el primer trimestre de 2012 hasta el cuarto trimestre de 2022. 46 III. HIPÓTESIS Y VARIABLES 3.1. Hipótesis 3.1.1. Hipótesis General - Los Factores macroeconómicos internacionales tienen un impacto estadísticamente significativo sobre las exportaciones peruanas de cobre, durante el periodo 2012 – 2022. 3.1.2. Hipótesis Específicas - El PBI de China y el PBI de Japón tienen un impacto estadísticamente significativo en las exportaciones peruanas de cobre, durante el periodo 2012 – 2022. - El precio internacional del cobre tiene un impacto estadísticamente significativo en las exportaciones peruanas de cobre, durante el periodo 2012 – 2022. - El tipo de cambio soles por yuanes y el tipo de cambio soles por yenes tienen un impacto estadísticamente significativo en las exportaciones peruanas de cobre, durante el periodo 2012 – 2022. 47 3.2. Operacionalización de variable Variables Dimensiones Frecuencia y periodo Escala en el modelo Código Y: Exportaciones peruanas de cobre Exportaciones peruanas de cobre Trimestral 2012 – 2022 Logaritmos 𝑙𝑛𝑋𝐶 X: Factores macroeconómicos internacionales X1: Precio internacional del cobre Trimestral 2012 – 2022 Logaritmos 𝑙𝑛𝑃𝐼𝐶 X2: tipo de cambio soles por yuanes Trimestral 2012 – 2022 Logaritmos 𝑙𝑛𝑇𝐶𝑆𝑌𝑈𝐴 X3: tipo de cambio soles por yenes Trimestral 2012 – 2022 Logaritmos 𝑙𝑛𝑇𝐶𝑆𝑌𝐸𝑁 X4: PBI de China Trimestral 2012 – 2022 Logaritmos 𝑙𝑛𝑃𝐵𝐼𝐶𝐻𝑁 X5: PBI de Japón Trimestral 2012 – 2022 Logaritmos 𝑙𝑛𝑃𝐵𝐼𝐽𝑃𝑁 48 IV. METODOLOGÍA DEL PROYECTO 4.1. Diseño metodológico Este estudio sigue un diseño no experimental longitudinal, ya que no se realizará ninguna intervención que altere el estado natural de las variables en estudio. Es de tipo longitudinal porque los datos que se recolectarán están relacionados con varios puntos en el tiempo, específicamente entre los años 2012 y 2022. Los estudios que se llevan a cabo sin la manipulación deliberada de variables, y en los que solo se observan los fenómenos en su entorno para su posterior análisis, se consideran de tipo no experimental (Hernández et al., 2014, p. 152) Dónde: M: Muestra O: Observación V1: El PBI de China, el PBI de Japón, el precio internacional del cobre, el tipo de cambio soles por yuanes y el tipo de cambio soles por yenes V2: Exportaciones peruanas de cobre r: Nivel de impacto entre las variables 4.2. Método de investigación. La presente investigación es de carácter descriptivo y causal. 49 Descriptivo: Esta investigación se fundamenta en hechos concretos que pueden ser verificados en la realidad y se enfoca en la recolección de información, la cual será sistematizada para describir las variables que están siendo estudiadas. Causal: Esta investigación tiene como objetivo medir el impacto de variables independientes, como el precio internacional del cobre, el PBI de China, el PBI de Japón y los respectivos tipos de cambio, sobre las exportaciones de cobre en el Perú. Al respecto, Hernández et al. (2003) indican que “la investigación causal tiene como finalidad medir el efecto existente entre dos o más variables; dicho de otra manera, si una variable explica a la otra. Este tipo de estudios tiene como propósito conocer el comportamiento de una variable conociendo el funcionamiento de otras variables relacionadas a ella” (p. 110), como sucede en esta investigación, entre las variables explicativas propuestas y la variable exportaciones de cobre en el Perú. 4.3. Población y muestra Población La población se encuentra definida por los registros de exportaciones peruanas de cobre totales a nivel nacional a través del tiempo, siendo la unidad de análisis es el Perú. Muestra La muestra se enfoca en la disposición de información disponible de frecuencia trimestral, en ese sentido la muestra se encuentra definida por los 50 registros trimestrales de las exportaciones peruanas de cobre totales a nivel nacional para el periodo comprendido entre el primer trimestre de 2012 hasta el cuarto trimestre de 2022. Siendo el tamaño de la muestra 44 observaciones. Cabe precisar que, para la selección del tamaño de la muestra, se aplica un muestreo no probabilístico, debido a que el tamaño de la muestra ha sido determinado por la disponibilidad de información de la variable de interés, que son las exportaciones peruanas de cobre, las cuales han sido obtenidas de la base de datos del Banco Central de Reserva del Perú. Al respecto, Hernández et al. (2014) indican que “en las muestras no probabilísticas o dirigidas, la selección de elementos no se guía por la probabilidad, sino por factores vinculados a las particularidades de la investigación o los objetivos del investigador. Este método no sigue un proceso mecánico ni utiliza fórmulas de probabilidad; en cambio, se basa en la toma de decisiones del investigador o del equipo, considerando criterios específicos relacionados con la investigación. Las muestras seleccionadas se ajustan a otros criterios particulares definidos por el contexto o los propósitos de estudio” (p. 176). 4.4. Lugar de estudio La investigación se desarrollará en el departamento de Lima, debido a la accesibilidad de información y poder realizar algún tipo de consultas. Asimismo, el desarrollo de la investigación se sitúa en la Facultad de Ciencias de la Universidad Nacional del Callao (UNAC). 51 4.5. Técnicas e instrumentos para la recolección de la información. La técnica empleada es la de recolección de datos secundarios. Al respecto, Hernández et al. (2014) indican que “los datos secundarios (recolectados por otros investigadores) implican la revisión de documentos, registros públicos y archivos físicos o electrónicos” (p. 252). En ese sentido, los datos que se emplearán en la investigación provienen de fuentes secundarias, es decir, información que ya se encuentra disponible y ha sido verificada y consistenciada por otras entidades. Todos los datos con los que se trabajará son de frecuencia trimestral y corresponden al periodo 2012–2022. Estos datos incluyen las toneladas de exportaciones de cobre en el Perú, el precio internacional del cobre en libras, el tipo de cambio soles por yuanes y el tipo de cambio soles por yenes, obtenidos de las series estadísticas del Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) 1. Asimismo, se trabajará con los datos del Producto Bruto Interno de China y el Producto Bruto Interno de Japón, ambos expresados en miles de dólares y obtenidos de los Datos Económicos de la Federal Reserve Bank of Saint Louis (FRED) 2. Cabe precisar que toda la información antes señalada fue obtenida desde la página web de cada una de las instituciones mencionadas. 1 Al respecto, ver cfr.: https://estadisticas.bcrp.gob.pe/estadisticas/series/ (Última consulta 09 de noviembre de 2023) 2 Al respecto, ver cfr.: https://fred.stlouisfed.org/categories/32264 (Última consulta 09 de noviembre de 2023) https://estadisticas.bcrp.gob.pe/estadisticas/series/ 52 Con relación al instrumento empleado, si bien la técnica de datos secundarios no contempla como tal un instrumento de recolección de datos, como sí lo hacen las encuestas o entrevistas que emplean el cuestionario y la guía de entrevista, respectivamente, el instrumento utilizado en esta investigación será la ficha de registro de datos. Esta será una plantilla de Excel en la que se registrarán las bases de datos de cada una de las variables antes indicadas, para el periodo 2012–2022 4.6. Análisis y procesamiento de datos La información recolectada será sometida a un análisis estadístico detallado mediante cuadros y gráficos. El objetivo es evaluar el impacto del precio internacional del cobre, el Producto Interno Bruto (PIB) de China y Japón, así como los tipos de cambio de ambas monedas, en las exportaciones peruanas de cobre. Además, se investigará la relación causal entre estas variables, determinando si es nula, unidireccional o bidireccional. Para lograrlo, primero desestacionalizaremos las series de datos, que tienen una frecuencia inferior a un año, utilizando el método ARIMA(12). También analizaremos las tasas de crecimiento interanual mediante logaritmos. �̇� ≅ log ( 𝑋𝑞𝑖;𝑡 𝑋𝑞𝑖;𝑡 ) Tras la desestacionalización de las series, se procederá a verificar su estacionariedad utilizando pruebas de raíz unitaria, siguiendo el enfoque sugerido por el algoritmo de Enders. Una vez confirmado que las series tienen el mismo nivel de integración, se llevará a cabo una prueba de cointegración y se 53 estimará un modelo de corrección de errores. Finalmente, se analizará la causalidad en el sentido de Granger. Todas estas pruebas y estimaciones se realizarán en un contexto de series temporales utilizando el software económico EViews 10, el cual facilita este tipo de análisis. A continuación, se ofrece una breve explicación sobre las pruebas mencionadas. Figura 5: Análisis de cointegración y causalidad Nota: VAR: Vector Autorregresivo, VEC: Vector de corrección de error. Adaptado de Chang (2018). Elaboración propia 54 Prueba de Raíz Unitaria Las pruebas de raíz unitaria son realizadas en una sola serie. Considere un proceso AR (1) para las series de tiempo: 𝑦𝑡 = 𝜌𝑖𝑦𝑡−1 + 𝜇𝑖𝑡 (1) 𝑑𝑜𝑛𝑑𝑒 𝑡 = 1, 2, 3, … , 𝑇 𝜌𝑖 son los coeficientes autorregresivos para cada una de las series evaluadas y 𝜇𝑖𝑡 son las perturbaciones idénticamente distribuidas y mutuamente excluyentes. De los valores de 𝜌𝑖 se concluye que:  Si |𝜌𝑖| < 0, entonces la serie 𝑦𝑖𝑡 es débilmente estacionaria en tendencia.  Si 𝜌𝑖 = 1, entonces la serie 𝑦𝑖𝑡 presenta raíz unitaria, por lo que es no estacionaria. Prueba de Cointegración Engle y Granger (1987) establecen que dos series están cointegradas cuando existe una relación de equilibrio a largo plazo entre ellas. La prueba de cointegración se basa en analizar los residuos de una regresión que involucra variables no estacionarias. Si las variables están cointegradas, los residuos de esta regresión deberían mostrar un comportamiento estacionario (I (0)). En cambio, si las variables no están cointegradas, los residuos serán no estacionarios (I (1)). En este estudio, se emplearán pruebas de Johansen para evaluar la cointegración entre las variables. 55 Modelo de Corrección de errores y causalidad de Granger Para establecer la dirección de la causalidad a corto y largo plazo, es fundamental estimar un Modelo de Corrección de Errores Vectoriales (VECM). Esta metodología nos ayuda a identificar la relación causal a largo plazo, y a partir de esos resultados, analizar la relación causal a corto plazo utilizando la prueba de causalidad de Granger (Engle & Granger, 1987). Para ilustrar este proceso, se emplearán como ejemplo las variables de este estudio: ∆𝑙𝑛𝑋𝐶𝑡 = 𝛼1𝑖 + ∑ 𝛽1𝑘 ∆𝑙𝑛 𝑚 𝑘=1 𝑃𝐼𝐶𝑡−𝑘 + ∑ 𝛾1𝑘 ∆𝑙𝑛 𝑚 𝑘=1 𝑇𝐶_𝑆𝑌𝑈𝐴,𝑡−𝑘 + ∑ 𝜑1𝑘 ∆𝑙𝑛 𝑚 𝑘=1 𝑇𝐶_𝑆𝑌𝐸𝑁,𝑡−𝑘 + ∑ 𝛿1𝑘 ∆𝑙𝑛 𝑚 𝑘=1 𝑃𝐵𝐼𝐶𝐻𝑁,𝑡−𝑘 ∑ 𝜔1𝑘 ∆𝑙𝑛 𝑚 𝑘=1 𝑃𝐵𝐼𝐽𝑃𝑁,𝑡−𝑘 + 𝜃1𝐸𝐶𝑀𝑖𝑡−1 + 𝜇1𝑖𝑡 Donde 𝑚 es la cantidad de rezagos y 𝐸𝐶𝑀𝑡−1 es el término de corrección de errores. Se analiza la hipótesis nula 𝐻0: 𝜃1 = 0, donde 𝜃𝑖 mide la relación de causalidad de las variables propuestas hacia las exportaciones peruanas de cobre en el largo plazo. 4.7. Aspectos Éticos en Investigación i. Se respetará los derechos de autor, citando con las normas APA en todo momento en el desarrollo de esta tesis. 56 ii. No se manipularán los resultados con el fin de sacar provecho y se mostrará la situación real. iii. Durante la elaboración de esta investigación, se respetó la Ética Profesional, cumpliendo con los principios fundamentales de moral tanto individual como social. Se consideraron normas y reglas de conducta con el propósito de satisfacer el bien común, con un juicio de valor que reconoce a las cosas y a las personas por su naturaleza y finalidad, observando los siguientes principios fundamentales: - Competencia profesional y debido cuidado. - Integridad. - Comportamiento profesional - Objetividad. - Confidencialidad. iv. En términos generales, la investigación se desarrolló bajo un estricto cumplimiento de los valores éticos, con la finalidad de buscar nuevos conocimientos que permitan responder a las preguntas planteadas y contribuir al desarrollo de la ciencia económica. 57 V. RESULTADOS 5.1. Resultados descriptivos En esta sección se calcularon las métricas de las medidas estadísticas descriptivas más relevantes, entre las cuales se encuentran las de centralidad, como la media, la mediana y la moda. Además, se presentan los valores máximo y mínimo, junto con los estadísticos de dispersión, como la desviación estándar, la varianza y el coeficiente de variación. Asimismo, se incluye el estadístico de normalidad de Jarque-Bera, junto con su probabilidad. Por último, se presentan las figuras con el comportamiento a lo largo del tiempo de las variables analizadas en la presente investigación. En primer lugar, a fin de representar los cálculos de manera descriptiva, dado que se trata de datos, se anualizarán las variables en términos acumulados, es decir, la suma de todo el año para las variables que son cantidades, como el volumen de exportaciones y los PBI de China y Japón, respectivamente. Mientras tanto, para las variables que son del tipo valor, como los tipos de cambio de yuanes a soles y yenes a soles, así como el precio internacional del cobre, se calcularán los promedios anuales con el fin de observarlos sin la estacionalidad de los mismos, además de poder identificar la tendencia. Cabe señalar que el análisis gráfico posterior y el análisis inferencial de la siguiente sección se realizaron con las variables en frecuencia trimestral, que abarcan desde el primer trimestre de 2012 hasta el cuarto trimestre de 2022. 58 Tabla 2: Variables analizadas en la investigación en términos anuales, periodo 2012 – 2022 Año Exportaciones peruanas de cobre (Miles de toneladas) PBI China (Billones de yuanes) PBI Japón (Miles de millones de yenes) Precio internacional del Cobre (Centavo US$ por libra) Tipo de cambio Soles a yenes Tipo de cambio Soles a yuanes 2012 1 276,7 53,9 2 002 477,8 381,8 0,0331 0,4178 2013 1 324,9 59,3 2 035 831,9 337,5 0,0277 0,4363 2014 1 319,8 64,4 2 074 920,3 305,5 0,0268 0,4620 2015 1 643,8 68,9 2 152 164,0 228,4 0,0263 0,5113 2016 2 317,3 74,6 2 176 864,9 197,7 0,0311 0,5081 2017 2 438,0 83,2 2 212 177,3 257,0 0,0291 0,4825 2018 2 487,9 91,9 2 226 223,5 273,2 0,0298 0,4973 2019 2 554,9 98,7 2 231 324,7 248,7 0,0306 0,4832 2020 2 183,7 101,4 2 156 037,4 266,6 0,0328 0,5071 2021 2 310,8 114,9 2 201 014,7 401,9 0,0353 0,6019 2022 2 519,2 121,0 2 229 473,8 400,1 0,0293 0,5701 Nota: Datos tomados del Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) y la Federal Reserve Economic Data (FRED) de la Reserva Federal de St. Louis (St. Louis Fed) Elaboración propia 59 Tabla 3: Estadísticas descriptivas de las variables analizadas Estadístico descriptivo Exportaciones peruanas de cobre (Miles de toneladas) PBI China (Billones de yuanes) PBI Japón (Miles de millones de yenes) Precio internacional del Cobre (Centavo US$ por libra) Tipo de cambio soles a yenes Tipo de cambio soles a yuanes Promedio 508,57 21,18 538 602,50 299,86 0,03 0,50 Mediana 549,96 20,36 546 485,20 290,02 0,03 0,49 Máximo 752,01 33,55 561 612,50 452,85 0,04 0,63 Mínimo 283,11 11,74 497 117,90 187,41 0,03 0,41 Desviación estándar 139,26 5,84 20 426,40 71,74 0,00 0,05 Asimetría -0,28 0,34 -0,75 0,37 0,36 0,58 Curtosis 1,67 2,08 2,13 2,08 2,30 3,12 Jarque-Bera 3,82 2,40 5,53 2,57 1,87 2,49 Prob. JQ 0,15 0,30 0,06 0,28 0,39 0,29 Suma 22 377 932 23 698 510 13 194 1,3 21,9 Observaciones 44,00 44,00 44,00 44,00 44,00 44,00 Nota: Datos tomados del Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) y la Federal Reserve Economic Data (FRED) de la Reserva Federal de St. Louis (St. Louis Fed) Elaboración propia 60 En la anterior Tabla 3 se presentan las estadísticas descriptivas de la variable dependiente, exportaciones de cobre en volumen, así como las de las variables explicativas: el PBI de China, el PBI de Japón en valores monetarios en su moneda local, respectivamente; el precio internacional del cobre en dólares por libra (con su unidad de medida en centavos), que es cómo se encuentra esta información; y los tipos de cambio de las monedas de China y Japón a soles, respectivamente, para el período 2012-2022. Durante el periodo analizado, las exportaciones peruanas de cobre alcanzaron un promedio de 508.57 miles de toneladas, con una mediana de 549.96, lo que indica que la mitad de los datos están por debajo de este valor y la otra mitad por encima. El valor máximo registrado fue de 752.01 miles de toneladas, mientras que el mínimo fue de 283.11. La desviación estándar de 139.26 refleja una variabilidad moderada en las exportaciones, mientras que la asimetría de -0.28 sugiere una ligera inclinación hacia la izquierda. La curtosis de 1.67 indica que los datos son más planos que una distribución normal, y según la prueba de Jarque-Bera (3.82, con una probabilidad de 0.15), no se puede rechazar la hipótesis de normalidad en la distribución de las exportaciones de cobre. El Producto Bruto Interno (PBI) de China, medido en billones de yuanes, presentó un promedio de 21.18, con una mediana de 20.36. El valor máximo fue de 33.55 billones, mientras que el mínimo fue de 11.74 billones. La desviación estándar de 5.84 refleja una moderada dispersión de los datos, y la asimetría positiva de 0.34 indica una leve inclinación hacia la derecha. La curtosis de 2.08 sugiere una distribución cercana a la normalidad. Además, la prueba de Jarque- 61 Bera (2.40) y su probabilidad asociada de 0.30 confirman que la serie tiene una distribución normal. El PBI de Japón, expresado en miles de millones de yenes, tuvo un promedio de 538,602.50 y una mediana de 546,485.20, con un valor máximo de 561,612.50 y un mínimo de 497,117.90. La desviación estándar de 20,426.40 muestra una considerable variabilidad en los datos, mientras que la asimetría de -0.75 indica una inclinación hacia la izquierda. La curtosis de 2.13 sugiere una distribución ligeramente más aguda que la normal. Aunque la prueba de Jarque- Bera (5.53) señala una leve desviación de la normalidad, la probabilidad de 0.06 sigue siendo aceptable. El precio internacional del cobre promedió 299.86 centavos de dólar por libra, con una mediana de 290.02, un máximo de 452.85 y un mínimo de 187.41. La desviación estándar de 71.74 refleja una alta variabilidad en los precios. La asimetría positiva de 0.37 indica una inclinación hacia la derecha, mientras que la curtosis de 2.08 sugiere una distribución normal. La prueba de Jarque-Bera (2.57) y su probabilidad de 0.28 apoyan la hipótesis de que los precios del cobre siguen una distribución normal. En cuanto al tipo de cambio soles a yenes, el promedio fue de 0.03 soles por yen, con una mediana idéntica, lo que indica una baja variabilidad, confirmada por una desviación estándar de 0.00. La asimetría de 0.36 muestra una leve inclinación hacia la derecha, mientras que la curtosis de 2.30 indica una distribución cercana a la normal. La prueba de Jarque-Bera (1.87) y su probabilidad de 0.39 también apoyan la normalidad en la serie. 62 Finalmente, el tipo de cambio soles a yuanes presentó un promedio de 0.50 soles, con una mediana de 0.49, un máximo de 0.63 y un mínimo de 0.41. La desviación estándar de 0.05 señala una moderada dispersión de los datos. La asimetría de 0.58 indica una inclinación hacia la derecha, mientras que la curtosis de 3.12 revela colas más gruesas de lo habitual. No obstante, la prueba de Jarque-Bera (2.49) y su probabilidad de 0.29 sugieren que la distribución de esta variable también es normal. El análisis presentado muestra la estabilidad y variabilidad de las distintas variables macroeconómicas incluidas en la investigación, con una tendencia general hacia la normalidad en la distribución de los datos. A continuación, se presenta el análisis gráfico de la evolución de las series para el periodo comprendido entre el primer trimestre de 2012 y el cuarto trimestre de 2022. Figura 6: Exportaciones peruanas de cobre, 1T 2012 a 4T 2022 (Miles de toneladas) Nota: Datos obtenidos del Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) Elaboración propia 200 300 400 500 600 700 800 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 X_Cobre 63 Las exportaciones peruanas de cobre muestran una tendencia creciente a lo largo del tiempo, con fluctuaciones notables. A part