INNOVA Research Journal, ISSN 2477-9024  
(
Septiembre-Diciembre 2020). Vol. 5, No.3.1 pp. 244-262  
DOI: https://doi.org/10.33890/innova.v5.n3.1.2020.1510  
URL: http://revistas.uide.edu.ec/index.php/innova/index  
Correo: innova@uide.edu.ec  
Estudio sobre la tasa de interés de referencia de Estados Unidos y su  
comportamiento en la inversión peruana periodo 2016 al 2019  
Study on the reference interest rate of the United States and conduct in  
Peruvian investment period 2016 al 2019  
Lauralinda Leonor Cavero Egúsquiza Vargas  
https://orcid.org/0000-0001-5222-8865  
Manuel Alberto Munsibay Muñoa  
https://orcid.org/0000-0001-5222-8865  
Universidad César Vallejo, Perú  
Autor para correspondencia: lauralinda.cavero@gmail.com; mmunsibay@gmail.com  
Fecha de recepción: 24 de agosto de 2020 - Fecha de aceptación: 23 de noviembre de 2020  
Resumen  
El presente artículo, titulado Estudio sobre la tasa de interés de referencia de Estados Unidos y su  
comportamiento en la inversión peruana periodo 2016 al 2019, surge por la inquietud de  
determinar en qué medida incide la tasa de interés de referencia de Estados Unidos ante una  
variación de esta en las inversiones en la economía peruana hasta el año 2019. El enfoque usado  
fue el cuantitativo, el tipo de investigación aplicada y el diseño no experimental. El instrumento  
usado fue el análisis de contenido cuantitativo, para establecer la incidencia que existe entre las  
variables se aplica el modelo econométrico a través de la regresión lineal simple mediante el  
programa econométrico E-views, el cual da como resultado el coeficiente de determinación de R  
0.47) lo que significa que la tasa interés de referencia de Estados Unidos incide en la inversión de  
2
(
la economía peruana en 47%, concluyendo que ante una variación de 1% de la tasa de interés de  
referencia, esta incide 36% para las inversiones en la economía peruana, afectando a la demanda  
interna, movimiento de capital y al problema del endeudamiento.  
Palabras claves: Tasa de interés de referencia; inversión; política monetaria; fiscal y banco  
centrales.  
Abstract  
This article, entitled Study on the reference interest rate in the United States and its behavior in  
Peruvian investment from 2016 to 2019, arises from the concern to determine to what extent the  
reference interest rate in the United States affects a variation of this in investments in the Peruvian  
economy until 2019, The approach used was the quantitative, the type of applied research and the  
non-experimental design. The instrument used was the quantitative content analysis, to establish  
the incidence that exists between the variables, the econometric model is applied through simple  
linear regression through the E-views econometric program, which results in the coefficient of  
determination of R2 (0.47 ) which means that the reference interest rate in the United States affects  
investment in the Peruvian economy by 47%, concluding that a variation of 1% in the reference  
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interest rate, it affects 36% for investments in the Peruvian economy, affecting domestic demand,  
capital movement and the debt problem.  
Keywords: reference interest rate; investment; monetary policy; fiscal and central bank.  
Introducción  
En el Perú, subir la tasa de interés de referencia genera un problema en las inversiones  
que se complican a la hora de importar, porque el dólar se fortalece más, y los precios de la  
materia prima se incrementan en los mercados internacionales, por consiguiente el exportador no  
podrá cumplir la actividad económica que tiene planificada reduciendo la demanda y oferta  
interna, el costo de los créditos fueron significativamente altos a causa del encarecimiento de las  
tasas de interés de referencia, disminuyendo la inversión privada en 22% del PBI para el año  
2
017, esto hizo que los proyectos de inversión sean menos atrayentes al inversionista subiendo el  
riesgo país, provocando presiones cambiarias a corto plazo creando una incertidumbre en el  
desarrollo de la economía, y la volatilidad del mercado financiero en 2018 por la política  
monetaria de Estados Unidos, hizo que las tenciones comerciales propicien la reasignación  
desordenada del capital. (Banco mundial, 2018).  
Por lo dicho anteriormente se plantea como problema general: ¿En qué medida incide la  
tasa de interés de referencia de Estados Unidos en las inversiones en la economía peruana?. Para  
realizar un mejor análisis se propone los problemas específicos: ¿En qué medida la tasa de  
interés activa incide en el nivel de demanda agregada?, ¿En qué medida las operaciones de  
mercado abierto inciden en el nivel de riesgo?, ¿En qué medida el precio de las operaciones  
crediticias incide en el nivel de rentabilidad?  
Después de establecer la problemática, se propone el objetivo general para la presente  
investigación: Determinar en qué medida incide la tasa de interés de referencia de Estados  
Unidos en las inversiones en la economía peruana.  
La finalidad de este trabajo es brindar conocimiento de la aplicación de la tasa de interés  
de referencia de Estados Unidos como instrumento de política monetaria y su influencia en el  
comportamiento de la inversión peruana.  
Marco teórico  
Para desarrollar la presente investigación se tomó como base trabajos internacionales que  
sustentan el tema planteado, los cuales se detallan a continuación:  
Levy (2012) en su investigación nos habla, que las teorías plantean que la relación entre  
la tasa de interés y el crecimiento económico es directa, otros manifiestan que es inversa sobre la  
inversión y la producción, esto ha originado diferentes políticas monetarias, consignadas a  
cambiar el entorno económico y el tamaño de mercado internacional, por otro lado, manifiesta  
que los países desarrollados, utilizan la tasa de interés para equilibrar el tipo de cambio y  
controlar la inflación. En la teoría neoclásica establece la relación entre la tasa de interés y la  
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inversión es inversa y directa con el ahorro; concluyendo que la teoría económica no posee una  
explicación con respecto a la función de la tasa de interés en el crecimiento económico.  
Por otro lado, Gonzales (2015) en su trabajo de investigación sobre las alteraciones de las  
tasas de interés por crisis financieras y sus efectos en la economía real, establece como objetivo  
principal evidenciar los efectos de la volatilidad mediante el modelo VAR (vectoriales  
autorregresivos) y aplica el modelo de cointegración para explicar el comportamiento de largo  
plazo entre las variables. Al aplicar la prueba Dickey Fuller evidencia que la inversión, la tasa de  
interés y el consumo muestran una conducta estacionaria, concluyendo que la volatilidad de la  
tasa de interés se incrementa y la inversión disminuye.  
Para Muller y Perrotini (2018) analizan en su artículo la intervención de la Reserva  
Federal en el manejo de la tasa de interés a través de la base monetaria, para esto utiliza el  
método econométrico tomando como evidencia la economía real de Estados Unidos y establecer  
su relación con los bancos centrales y el mercado internacional, llegando a la conclusión que los  
bancos centrales ya no usan agregados monetarios para manejar la política monetaria, utilizando  
la tasa nominal como instrumento para estabilizar los precios y controlar la meta de inflación.  
Entre las investigaciones a nivel nacional tenemos la realizada por:  
Nuñez (2016) en la que estudia la incidencia de los cambios económicos mundiales,  
entorno al aumento de los precios de las materias primas y el crecimiento deficiente de las  
economías europeas y China influyendo en la tasa de inflación, la volatilidad cambiaria, la  
inversión privada y pública, tomando como base la regla de Taylor para determinar que variables  
influyen en la actividad de la política económica. El resultado que obtuvieron muestra que las  
políticas utilizadas por los bancos centrales es un reflejo de la variación de las tasas de interés  
ante los cambios de la inflación y el tipo de cambio, llegando a la conclusión que la política  
monetaria conduce a la estabilidad del ciclo económico por los efectos de la inflación sobre la  
tasa de interés.  
Las bases teóricas para la realización de esta investigación son la política monetaria, la  
cual analiza los estados financieros de cada sector de la economía para consolidar el sistema  
financiero en los que participa el sector privado y el público, compuesto por las reservas  
internacionales netas en moneda extranjera, el crédito interno está compuesto por el circulante y  
el encaje. La política monetaria depende de las características principales de cada banco central  
tomándose en cuenta el desarrollo en el mercado financiero de cada economía. Por otro lado,  
equilibrio en el mercado monetario está dado por la intersección de la demanda y oferta de  
dinero se obtiene la tasa de interés nominal el cual es un indicador importante para el  
inversionista al obtener un portafolio equilibrado se sienta satisfecho con el dinero que cuenta.  
Las tasas de interés que prestan los bancos centrales son overnight, es decir, sólo un día  
esto es con la finalidad de cubrirlas operaciones regulares, y si los bancos deciden incrementar lo  
deben hacer es adquirir títulos para obtener liquidez  
La política monetaria toma en cuenta dos categorías para establecer la tasa de interés:  
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Figura 1  
Modelos de política monetaria  
En las economías industrializadas las tasas de interés que fijan los bancos centrales están  
dadas por el mercado usándolas como instrumento de política monetaria, las tasas de corto plazo  
influyen en las operaciones menores a un año, para los de largo plazo está en función de la  
economía real (De Gregorio, 2007).  
La otra teoría es la que tiene como base el modelo Keynesiano que establece que el  
ahorro es igual a la inversión en el mercado de bienes, dependiendo el ahorro del ingreso y la  
inversión de la tasa de interés, Keynes manifiesta que la inversión está determinada por el  
ingreso y la tasa de interés, donde si aumenta el ingreso la inversión aumenta una fracción en  
cambio si la tasa de interés aumenta la inversión disminuye, cuya fórmula es:  
I = f (r, Y) o I= Y(r)  
Está fórmula es la tabla de demanda de inversiones, organizada de tal manera que  
muestra las posibles inversiones ordenadas de mayor a menor tasa de ganancia potencial, en que  
las empresas deben pagar para obtener dinero y realizar la inversión (Gómez, 2011)  
Metodología  
El tipo de investigación es aplicada, con la finalidad de conocer procesos de la realidad  
para dar posibles soluciones en problemas concretos. El diseño es no experimental, se trabaja con  
hechos que se dieron en el entorno para encontrar también posibles soluciones al problema de  
estudio.  
La técnica aplicada en esta investigación es el análisis de contenido cuantitativo, el cual  
permite recolectar los datos de manera sistemática y objetiva para clasificarlos en categorías y  
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subcategorías sometiéndolo después al análisis estadístico (Fernández, 2018). La validez y la  
confiabilidad no se aplican porque los datos estadísticos obtenidos serán de las instituciones que  
generan la información.  
Para el análisis de datos se usará el programa estadístico econométrico E-views que  
permite la estimación y resolución de modelos económicos mediante una amplia gama de  
procedimientos, aplicando el modelo de regresión simple para el resultado del estudio.  
Resultados  
El modelo econométrico, permitió determinar en qué medida incide la tasa de interés de  
referencia de Estados Unidos en las inversiones en la economía peruana, empleándose los  
siguientes indicadores para cada variable:  
Para la variable tasa de interés de referencia se toma: Primero fue la tasa de interés activa  
para los años de 2016 al 2019 de forma trimestral, el cuál varia de 0.3% a 2.5% siendo esta los  
beneficios que recibe la entidad financiera al prestar el dinero.  
Tabla 1  
La tasa de interés activa  
Periodo  
2
Tasa de interés (%)  
016  
I
II  
III  
IV  
0.3  
0.3  
0.3  
0.5  
2
2
2
017  
018  
019  
I
II  
III  
IV  
0.5  
0.5  
0.5  
0.8  
I
II  
III  
IV  
1.0  
1.3  
1.3  
1.5  
I
II  
III  
IV  
1.8  
2.0  
2.3  
2.5  
Nota: Tasa de interés activo cargado en diferentes periodos  
El segundo indicador son las operaciones de mercado abierto realizadas por el banco  
central de reserva para planificar adecuadamente de la política monetaria acompañados de ajuste  
de la tasa de interés, tipo de cambio y tasa de encaje bancario, este varia en el periodo de 2016 a  
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2
019 de 15,000 a 21,000 billones de dólares que permite ampliar o restringir la oferta monetaria.  
Tabla 2  
Operaciones de mercado abierto  
Periodo  
OMA billones de $  
15,599.4  
OMA millones de $  
15,599,400,000  
17,154,800,000  
18,658,800,000  
17,691,700,000  
2
016 I  
II  
17,154.8  
18,658.8  
17,691.7  
III  
IV  
2
2
2
017  
018  
019  
I
II  
III  
IV  
17,963.2  
18,294.5  
18,469.5  
18,769.2  
17,963,200,000  
18,294,500,000  
18,469,500,000  
18,769,200,000  
I
II  
III  
IV  
19,090.2  
19.535.0  
19,799.5  
20,128.2  
19,090,200,000  
19,535,000,000  
19,799,500,000  
20,128,200,000  
I
II  
III  
IV  
20,458.5  
20,866.8  
21,178.7  
21,490.1  
20,458,500,000  
20,866,800,000  
21,178,700,000  
21,490,100,000  
Nota: Las operaciones de mercado abierto se usa para controlar los tipos de interés.  
El tercer indicador son los precios de las operaciones crediticias, conformado por el costo  
financiero de utilizar los recursos bancarios, para su estimación se tomó como base el prime rate  
(Tasa prima) usada por los bancos de Estados Unidos para operaciones consideradas de bajo  
riesgo con altas posibilidades de recuperación de crédito, el cual varía de acuerdo con la oferta  
de crédito y demanda de financiamiento. Influye en la tasa de interés y la economía. Para el  
periodo del 2016 al 2019 la tasa va de 3.25% a 5.50%  
Tabla 3  
Precios de las operaciones crediticias  
Precio de operaciones de crédito  
Periodo  
(Prime Rate)  
2
016  
I
3.25  
II  
3.25  
III  
IV  
3.25  
3.50  
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Precio de operaciones de crédito  
Periodo  
(Prime Rate)  
2
2
2
017  
018  
019  
I
II  
III  
IV  
3.50  
3.50  
3.50  
3.75  
I
II  
III  
IV  
4.00  
4.25  
4.50  
4.50  
I
II  
III  
IV  
4.75  
5.00  
5.25  
5.50  
Nota: El prime rate es la tasa de fondos federales que establece la Reserva Federal.  
Para calcular la inversión, el primer indicador fue el nivel de demanda agregada, el cual  
se refiere al flujo circular de la economía inherente a la oferta y demanda representando a todos  
los bienes y servicios que compran los consumidores públicos y privados, depende  
especialmente por la política fiscal y monetaria, originando esta última un cambio en la demanda  
a través de la oferta monetaria, un aumento o disminución de la tasa de interés. El nivel se toma  
del porcentaje del producto bruto interno siendo uno de los componentes la inversión es por eso  
por lo que para el periodo del 2016 al 2019 va de 2.2% a 4.4% fluctuando trimestralmente.  
Tabla 4  
Nivel de demanda agregada  
Demanda Agregada  
Periodo  
(
%)  
2.2  
2.7  
2.2  
2.5  
2
016  
I
II  
III  
IV  
2
2
017  
018  
I
II  
III  
IV  
3.4  
0.7  
1.2  
0.7  
I
II  
III  
IV  
-0.4  
0.9  
3.2  
5.3  
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Demanda Agregada  
Periodo  
(
%)  
2
019  
I
II  
III  
IV  
3.8  
5.9  
2.1  
4.4  
Nota: El nivel de demanda agregada depende de la política monetaria.  
El segundo indicador es el nivel de riesgo, mide las probabilidades de eventos adversos  
que suceden en una inversión y las consecuencias financieras que ocasiona para estimarlo se usa  
el riesgo país a través del EMBI PERÚ calculado por JP Morgan, se obtiene con la diferencia  
entre la tasa de rendimiento de los bonos de los países emergentes y la tasa del bono del tesoro  
estadounidense. En el periodo investigado el indicador se encuentra entre 181 puntos básicos en  
el 2016 y 144 puntos básicos en el 2019.  
Tabla 5  
Nivel de riesgo  
EMBI PERÚ  
puntos básicos)  
EMBI PERÚ  
(%)  
Periodo  
016  
(
2
I
II  
III  
IV  
181  
168  
206  
213  
1.81  
1.68  
2.06  
2.13  
2
2
2
017  
018  
019  
I
II  
III  
IV  
242  
206  
166  
150  
2.42  
2.06  
1.66  
1.5  
I
II  
III  
IV  
143  
140  
143  
132  
1.43  
1.4  
1.43  
1.32  
I
II  
III  
IV  
126  
163  
140  
144  
1.26  
1.63  
1.4  
1.44  
Nota: Nivel de riesgo para medirla en la inversión.  
El tercer indicador es el nivel de rentabilidad, para calcularlo se toma como base la tasa  
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social de descuento, que indica el coste – beneficio para implementar obras públicas a través de  
la inversión que producirá rendimientos equilibrando el consumo actual y los beneficios futuros,  
estimando el desplazamiento del consumo privado cuando se da el aumento de la inversión  
pública exigiendo una rentabilidad mínima a los proyectos de inversión igualando la tasa de  
preferencia por el tiempo y por la variación de la utilidad marginal. En el periodo de  
investigación la tasa social de descuento se encuentra entre 8% y 11%.  
Tabla 6  
Nivel de rentabilidad  
Nivel de rentabilidad  
Periodo  
(Tasa social de descuento %)  
2
016  
017  
I
II  
III  
IV  
8
8
8
8
2
I
II  
III  
IV  
8
8
9
9
2
2
018  
019  
I
II  
III  
IV  
9
8
9
10  
I
II  
III  
IV  
10  
11  
11  
11  
Nota: La tasa social de descuento es uno de los elementos críticos en la evacuación de proyectos públicos  
Después de analizar cada indicador se procedió a estimar el modelo econométrico a  
través del método de regresión lineal simple de acuerdo con la siguiente ecuación:  
y = β  
1
+ β  
2
x
2
+ μ  
Donde:  
y= regresando  
x= regresor  
β= parámetro, coeficiente, son fijos y desconocidos  
μ = perturbación aleatoria o error  
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De acuerdo con lo planteado se tuvo los siguientes resultados.  
Primera hipótesis específica:  
La tasa de interés activa incide en el nivel de demanda agregada  
Para hallar la incidencia de la tasa de interés activa sobre el nivel demanda agregada ante  
un cambio de ésta, se aplica el modelo de regresión simple en la siguiente ecuación:  
1 2  
nda = β + β * ti + μ  
Donde:  
nda= nivel de demanda agregada  
ti = tasa de interés activa  
β = coeficiente de regresión  
μ = perturbación aleatoria o error  
Se emplea el programa econométrico E-views para estimar la ecuación obteniéndose el  
siguiente resultado:  
Tabla 7  
Método de regresión lineal simple  
Variable  
Coeficiente  
0.013214  
0.011646  
0.247085  
Prob.  
C
0.0797  
0.0501  
Ti  
R
2
Fuente: elaboración propia  
2
Según el R (0.247085) indica que ante una variación de la tasa de interés activa explica  
el 24% del nivel de la demanda agregada.  
Para hallar la incidencia se partirá de los siguientes supuestos:  
Primero: La tasa de interés activa es de 2.5%, reemplazando en la ecuación se tiene:  
nda = 0.013214 + 0.011646 * ti  
nda = 0.013214 + 0.011646 * 0.025  
nda= 0.01350515  
nda = 1.35%  
Esto significa que la tasa de interés activa incide en 1.35% el nivel de demanda agregada.  
Segundo: La tasa de interés activa se incrementa a 3.25%, reemplazando la ecuación se tiene:  
nda = 0.013214 + 0.011646 * ti  
nda = 0.013214 + 0.011646 * 0.035  
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nda = 0.01362161  
nda= 1.36%  
Esto significa que si la tasa de interés activa se incrementa en 1% incide en 1.36% el  
nivel de demanda agregada.  
Tercero: La tasa de interés activa se reduce a 1.25%, reemplazando la ecuación se tiene:  
nda = 0.013214 + 0.011646 * ti  
nda = 0.013214 + 0.011646 * 0.0125  
nda = 0.01338869  
nda = 1.34%  
Esto significa que si la tasa de interés activa se reduce en 1% incide en 1.34% el nivel de  
demanda agregada.  
De acuerdo con los resultados obtenidos, cuando la tasa de interés sube en 1% el nivel de  
demanda agregada varía en 0.86% y cuando baja en 1% varía en 0.87%  
Con la finalidad de verificar la viabilidad del modelo se comprobó la autocorrelación y la  
heterocedasticidad (tabla 8)  
Tabla 8  
Test de comprobación  
Autocorrelación  
DW  
2.00  
Heterocedasticidad  
F-statistic  
2.381431  
4.290175  
1.916343  
Prob. F (2,3)  
0.1315  
0.1171  
0.3836  
Obs*R-squared  
Scaled explained ss  
Prob. Chi- square (2)  
Prob. Chi- square (2)  
Fuente: elaboración propia  
Se aplicó el estadístico d de Durbin-Watson, cuyo valor es 2 por lo que significa que el  
modelo no tiene autocorrelación, para verificar que no tiene heterocedasticidad se realizó el  
contraste de White siendo la prob. F (0.1315) mayor a 0.05 el cual nos dice que las varianzas de  
los errores se distribuyen constantemente en el periodo estudiado.  
Segunda hipótesis específica:  
Las operaciones de mercado abierto inciden en el nivel de riesgo  
Para hallar la incidencia de las operaciones de mercado abierto sobre el nivel de riesgo  
ante un cambio de estas, se aplica el modelo de regresión simple en la siguiente ecuación:  
1 2  
nrie = β + β *oma + μ  
Donde:  
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nrie= nivel de riesgo.  
oma = operaciones de mercado abierto  
β = coeficiente de regresión  
μ = perturbación aleatoria o error  
Se emplea el programa econométrico E-views para estimar la ecuación obteniéndose el  
siguiente resultado:  
Tabla 9  
Método de regresión lineal simple  
Variable  
C
OMA  
Coeficiente  
412.1886  
-1.29E-08  
Prob.  
0.0004  
0.0143  
R
2
0.35  
Fuente: elaboración propia.  
2
Según el R (0.35) indica que ante una variación de las operaciones de mercado abierto  
explica el 35% al nivel de riesgo.  
Para hallar la incidencia se partió de los siguientes supuestos:  
Primero: Las operaciones de mercado abierto son de USD$21,490´100,000 millones de dólares,  
reemplazando en la ecuación se tiene:  
nrie = 412.1886 - 1.29E-08*oma  
nrie = 412.1886 - 1.29E-08*21,490´100,000  
nrie = 134.97  
nrie = 134.97/100 =1.35%  
Esto significa que las operaciones de mercado abierto inciden en el nivel de riesgo en  
1
.35%.  
Segundo: Las operaciones de mercado abierto son de USD$21,590´100,000 millones de dólares,  
reemplazando en la ecuación se tiene:  
nrie = 412.1886 - 1.29E-08*oma  
nrie = 412.1886 - 1.29E-08*21,590´100,000  
nrie = 133.68 puntos básicos  
nrie = 133.68/100 =1.34%  
Esto significa que las operaciones de mercado abierto inciden en el nivel de riesgo en  
1
.34% cuando se incrementan en USD$100’000,000  
Tercero: Las operaciones de mercado abierto son de USD$21,390´100,000 millones de dólares,  
reemplazando en la ecuación se tiene:  
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nrie = 412.1886 - 1.29E-08*oma  
nrie = 412.1886 - 1.29E-08*21,390´100,000  
nrie = 136.26 puntos básicos  
nrie = 136.26/100 =1.36%  
Esto significa que las operaciones de mercado abierto inciden en el nivel de riesgo en  
1
.36% cuando se reducen en USD$100’000,000.  
De acuerdo con los resultados obtenidos, cuando las operaciones de mercado abierto se  
incrementan en USD$100’000,000 millones de dólares el nivel de riesgo varía en 0.96% y  
cuando disminuye el nivel de riesgo varía en 0.95%.  
Con la finalidad de verificar la viabilidad del modelo se comprobó la autocorrelación y la  
heterocedasticidad (tabla 10)  
Tabla 10  
Test de comprobación  
Autocorrelación  
DW  
2.00  
Heterocedasticidad F-statistic  
1.594085  
Prob. F (2,3)  
Prob. Chi-  
square (2)  
Prob. Chi-  
square (2)  
0.2404  
0.2069  
0.4044  
Obs*R-squared  
Scaled explained  
ss  
3.151111  
1.810736  
Fuente: elaboración propia  
Se aplicó el estadístico d de Durbin-Watson, cuyo valor es 2 por lo que significa que el  
modelo no tiene autocorrelación, para verificar que no tiene heterocedasticidad se realizó el  
contraste de White siendo la prob. F (0.2404) mayor a 0.05 el cual nos dice que las varianzas de  
los errores se distribuyen constantemente en el periodo estudiado.  
Tercera hipótesis específica  
El precio de las operaciones crediticias incide en el nivel de rentabilidad  
Para hallar el precio de las operaciones crediticias sobre el nivel de rentabilidad ante un  
cambio de estas, se aplica el modelo de regresión simple en la siguiente ecuación:  
1 2  
nren = β + β *pr + μ  
Donde:  
nren = nivel de rentabilidad.  
pr = precio de las operaciones crediticias  
β = coeficiente de regresión  
μ = perturbación aleatoria o error  
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Se emplea el programa econométrico E-views para estimar la ecuación obteniéndose el  
siguiente resultado:  
Tabla 11  
Método de regresión lineal simple  
Variable  
Coeficiente  
Prob.  
C
PR  
0.032838  
1.42E-02  
0.0005  
0.0000  
R
2
0.823768  
Fuente: elaboración propia  
2
Según el R (0.82) indica que ante una variación del precio de las operaciones crediticias  
(prima rate) explica el 82% al nivel de rentabilidad.  
Para hallar la incidencia se partirá de los siguientes supuestos:  
Primero: El precio de las operaciones crediticias es de 5.5%, reemplazando en la ecuación se  
tiene:  
nren = 0.032838 + 1.42E-02*pr  
nren = 0.032838 + 1.42E-02*0.055  
nren = 0.0336  
nren = 3.36%  
Esto significa que si el precio de las operaciones crediticias es 5,5% inciden en el nivel de  
rentabilidad en 3.36%  
Segundo: El precio de las operaciones crediticias se incrementa a 6.5%, reemplazando en la  
ecuación se tiene:  
nren = 0.032838 + 1.42E-02*pr  
nren = 0.032838 + 1.42E-02*0.065  
nren = 0.0337  
nren = 3.37%  
Esto significa que si el precio de las operaciones crediticias se incrementa a 6,5% inciden  
en el nivel de rentabilidad en 3.37%  
Tercero: El precio de las operaciones crediticias se reducen a 4.5%, reemplazando en la  
ecuación se tiene:  
nren = 0.032838 + 1.42E-02*pr  
nren = 0.032838 + 1.42E-02*0.045  
nren = 0.03347565  
nren = 3.34%  
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Esto significa que si el precio de las operaciones crediticias se reduce a 4,5% incide en el  
nivel de rentabilidad en 3.34%  
De acuerdo con los resultados obtenidos, cuando el precio de las operaciones crediticias  
(prima rate) se incrementa en 1% el nivel de rentabilidad varia en 0.47% y cuando disminuye el  
nivel de rentabilidad varía en 0.59%  
Con la finalidad de verificar la viabilidad del modelo se comprobó la autocorrelación y la  
heterocedasticidad (tabla 12)  
Tabla 12  
Test de comprobación  
Autocorrelación  
DW  
2.32605  
Heterocedasticidad  
F-statistic  
Obs*R-squared  
1.602308 Prob. F (2,3)  
3.164151 Prob. Chi- square (2)  
0.2388  
0.2055  
0.1371  
Scaled explained ss 3.974034 Prob. Chi- square (2)  
Fuente: elaboración propia  
Se aplicó el estadístico d de Durbin-Watson, cuyo valor es 2.32605 por lo que significa  
que el modelo no tiene autocorrelación, para verificar que no tiene heterocedasticidad se realizó  
el contraste de White siendo la prob. F (0.2388) mayor a 0.05 el cual nos dice que las varianzas  
de los errores se distribuyen constantemente en el periodo estudiado.  
Hipótesis General  
La tasa de interés de referencia de Estados Unidos incide en las inversiones en la economía  
peruana  
Para hallar la incidencia de la tasa de interés de referencia sobre las inversiones en la  
economía peruana ante un cambio de esta, se aplica el modelo de regresión simple en la siguiente  
ecuación:  
inv = β  
1 2  
+ β * ti + μ  
Donde:  
inv = inversión  
ti = tasa de interés de referencia  
β = coeficiente de regresión  
μ = perturbación aleatoria o error  
Se emplea el programa econométrico E-views para estimar la ecuación obteniéndose el  
siguiente resultado:  
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Tabla 13  
Método de regresión lineal simple  
Variable  
Coeficiente  
Prob.  
C
Ti  
3.608148  
0.757037  
0.0000  
0.0035  
R
2
0.46777  
Fuente: elaboración propia  
2
Según el R (0.46777) indica que ante una variación de la tasa de interés de referencia  
explica el 47% de la inversión en la economía peruana.  
Para hallar la incidencia se partirá de los siguientes supuestos:  
Primero: La tasa de interés de referencia es de 2.5%, reemplazando en la ecuación se tiene:  
inv = 3.608148 +0.757037*ti  
inv = 3.608148 +0.757037*0.025  
inv = 3.62707393  
inv = 36%  
Esto significa que si la tasa de interés de referencia es de 2.5% incide en la inversión en  
3
6%  
Segundo: La tasa de interés de referencia se incrementa a 3.5%, reemplazando en la ecuación se  
tiene:  
inv = 3.608148 +0.757037*ti  
inv = 3.608148 +0.757037*0.035  
inv = 3.6346443  
inv = 36%  
Esto significa que si la tasa de interés de referencia se incrementa a 3.5% incide en la  
inversión en 36%  
Tercero: La tasa de interés de referencia se reduce a 1.5%, reemplazando en la ecuación se  
tiene:  
inv = 3.608148 +0.757037*ti  
inv = 3.608148 +0.757037*0.015  
inv = 3.61950356  
inv = 36%  
Esto significa que si la tasa de interés de referencia se reduce a 1.5% incide en la  
inversión en 36%.  
De acuerdo con los resultados obtenidos, cuando la tasa de interés de referencia se  
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incrementa o disminuya en 1% incide en la inversión en 36%.  
Con la finalidad de verificar la viabilidad del modelo se comprobó la autocorrelación y la  
heterocedasticidad (tabla 8)  
Tabla 14  
Test de comprobación  
Autocorrelación  
DW  
2.00  
Heterocedasticidad  
F-statistic  
Obs*R-squared  
Scaled explained ss  
2.736047  
4.739771  
3.023224  
Prob. F (2,3)  
Prob. Chi- square (2) 0.0935  
Prob. Chi- square (2) 0.2206  
0.1019  
Fuente: elaboración propia  
Se aplicó el estadístico d de Durbin-Watson, cuyo valor es 2 por lo que significa que el  
modelo no tiene autocorrelación, para verificar que no tiene heterocedasticidad se realizó el  
contraste de White siendo la prob. F (0.1019) mayor a 0.05 el cual nos dice que las varianzas de  
los errores se distribuyen constantemente en el periodo estudiado.  
Conclusiones  
De acuerdo con los resultados obtenidos se evidencia que el coeficiente R2 es 0.24 (24%)  
mide la tasa de interés activa sobre el nivel de demanda agregada, lo que significa que ante una  
variación de 1% en la tasa de interés activa incide en 1.36% cuando sube y 1.34% cuando baja  
para el nivel de la demanda agregada.  
De acuerdo con los resultados obtenidos se evidencia que el coeficiente R2 es 0.35 (35%)  
mide las operaciones de mercado abierto sobre el nivel de riesgo, lo que significa que ante una  
variación de USD$100’000,000 de dólares en las operaciones de mercado abierto incide en  
1
.33% cuando sube y 1.36% cuando baja para el nivel de riesgo.  
De acuerdo con los resultados obtenidos se evidencia que el coeficiente R2 es 0.82 (82%)  
mide el precio de las operaciones sobre el nivel de rentabilidad, lo que significa que ante una  
variación de 1% en el precio de las operaciones crediticias incide en 1.34% cuando sube y 1.33%  
cuando baja para el nivel de rentabilidad.  
De acuerdo con los resultados obtenidos se evidencia que el coeficiente R2 es 0.47 (47%)  
mide la tasa de interés de referencia de Estados Unidos sobre la inversión en la economía  
peruana, lo que significa que ante una variación de 1% en la tasa de interés de referencia, ésta  
incide en 36% en la inversión de la economía peruana.  
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