Introducción: De la hipótesis a la evidencia
En el artículo anterior presentamos la hipótesis del Efecto Cantillon: el dinero creado por los bancos centrales no llega a todos por igual, beneficiando a los primeros receptores (banca, instituciones financieras) y perjudicando a los últimos (asalariados). Pero, ¿podemos demostrarlo empíricamente?
En este artículo presentamos tres análisis cuantitativos que ponen a prueba esta hipótesis usando datos reales del periodo 2007-2023. Lo que encontramos es una historia más compleja de lo que esperábamos: algunos análisis apoyan la hipótesis, mientras que otros la cuestionan. Al final, la realidad resulta ser más matizada que la teoría.
Datos y metodología
Para este análisis utilizamos datos mensuales de cuatro fuentes principales. El balance del Banco Central Europeo (BCE) y la Reserva Federal (Fed) lo obtuvimos de información pública disponible. La oferta monetaria M2 de la Eurozona proviene de FRED (serie MANMM101EZM189S). El PIB de la Eurozona lo tomamos de Eurostat. Finalmente, los precios de activos financieros (oro en euros, S&P 500 e IBEX 35) los descargamos de Yahoo Finance.
El periodo analizado abarca desde enero de 2007 hasta noviembre de 2023, lo que nos da 203 observaciones mensuales. Durante este tiempo identificamos tres eventos clave de expansión cuantitativa (QE): el inicio del programa del BCE en marzo de 2015, su expansión en abril de 2016, y el programa pandémico PEPP que comenzó en marzo de 2020.
Primer análisis: ¿Los balances centrales mueven los mercados?
La primera pregunta que nos planteamos fue sencilla: si el Efecto Cantillon es real, deberíamos ver que cuando los bancos centrales crean dinero (aumentan su balance), los precios de los activos financieros suben con cierto retraso. Para responder a esto, mejoramos nuestro análisis inicial incluyendo datos de la Fed, usando correlaciones de Spearman (más robustas que las de Pearson para datos financieros) y analizando cómo se comportan los activos durante periodos de QE frente a periodos de contracción cuantitativa (QT).
Las correlaciones son sorprendentemente débiles
Los resultados nos sorprendieron. Cuando calculamos las correlaciones entre los balances de los bancos centrales y los precios de los activos, encontramos valores cercanos a cero. La correlación entre el BCE y el S&P 500 es de apenas +0.020, y entre la Fed y el S&P 500 es de +0.081. Estos valores son tan bajos que prácticamente indican que no existe una relación lineal fuerte en el corto plazo.
Podríamos pensar que el efecto no es inmediato, sino que tarda meses en manifestarse. Para probar esto, calculamos correlaciones con diferentes retrasos (lags): 3 meses, 6 meses y 12 meses. Los resultados siguieron siendo débiles, lo que sugiere que la relación no es tan directa como la teoría del Efecto Cantillon podría sugerir.
La relación es inestable en el tiempo
Para entender mejor cómo cambia esta relación a lo largo del tiempo, calculamos correlaciones móviles (rolling correlations) con ventanas de 12 meses. Lo que encontramos fue revelador: la correlación entre el BCE y el S&P 500 varía desde -0.655 hasta +0.826, con una media de -0.020. Entre la Fed y el S&P 500, la variación va desde -0.789 hasta +0.596, con una media de +0.027.
Esto significa que en algunos periodos la relación es positiva y fuerte, mientras que en otros es negativa y fuerte. Esta inestabilidad sugiere que hay otros factores dominando el comportamiento de los mercados, más allá de los balances de los bancos centrales.
QE vs QT: un resultado contradictorio
Si el Efecto Cantillon es real, deberíamos observar que durante periodos de QE (cuando los bancos centrales compran activos y expanden su balance) los mercados suben, mientras que durante periodos de QT (cuando reducen su balance) los mercados bajan o al menos se desaceleran. Para probar esto, dividimos los datos en tres regímenes: QE, QT y neutral.
Los resultados fueron sorprendentes. Durante el QE del BCE, el S&P 500 subió un +1.02% mensual en promedio. Pero durante el QT del BCE, subió aún más: +1.42% mensual. Con la Fed ocurrió algo similar: durante su QE el oro subió +0.94% mensual, pero durante su QT subió +1.17% mensual.
Este resultado contradice directamente la hipótesis del Efecto Cantillon. Si la creación de dinero por los bancos centrales fuera el principal motor de los precios de los activos, deberíamos ver que el QE produce mejores rendimientos que el QT. Pero los datos muestran lo contrario.
La regresión explica muy poco
Para cuantificar cuánto explican los balances centrales de la varianza de los precios de los activos, ajustamos un modelo de regresión lineal donde el S&P 500 es la variable dependiente y los balances del BCE y la Fed son las variables independientes. El resultado fue contundente: el coeficiente R² es de apenas 0.0456, lo que significa que los balances centrales solo explican el 4.56% de la varianza del S&P 500.
Peor aún, el coeficiente de la Fed resultó negativo (-0.169), lo que significa que cuando la Fed expande su balance, el S&P 500 tiende a bajar, no a subir. Esto es exactamente lo opuesto a lo que predice la hipótesis del Efecto Cantillon.
Conclusión del primer análisis
Este análisis no proporciona evidencia fuerte del Efecto Cantillon. Las correlaciones son muy débiles, la relación es inestable en el tiempo, el QT tiene rendimientos similares o mejores que el QE, y la regresión solo explica el 4.56% de la varianza. La conclusión es clara: los balances centrales no son los principales impulsores de los precios de los activos. Hay otros factores dominando.
Segundo análisis: ¿Cambió algo después del QE?
El segundo análisis fue más sencillo pero revelador. Comparamos el comportamiento de los activos antes y después del inicio del QE del BCE en marzo de 2015. La idea era ver si la divergencia entre activos y salarios se acentuó después de que los bancos centrales comenzaran a crear dinero masivamente.
Los resultados fueron esclarecedores. El balance del BCE pasó de crecer un +6.97% anual antes del QE a crecer un +13.24% anual después del QE, casi duplicando su ritmo. El S&P 500 hizo algo similar: pasó de +4.77% anual a +9.48% anual, también casi duplicando su crecimiento.
El oro, sin embargo, se comportó de manera diferente. Pasó de +9.90% anual antes del QE a +6.25% anual después del QE. Esto podría explicarse por el fortalecimiento del dólar y menores expectativas inflacionarias durante el periodo posterior al QE.
El IBEX 35 mejoró ligeramente, pasando de -3.18% anual a -1.54% anual, aunque ambos periodos fueron negativos.
Lo más importante es la comparación con los salarios. Como vimos en el artículo anterior, los salarios en España apenas subieron un +1.36% anual en todo el periodo 2007-2026. Mientras el balance del BCE y el S&P 500 casi duplicaron su ritmo de crecimiento después del QE, los salarios se mantuvieron prácticamente estancados. Esta divergencia es consistente con el Efecto Cantillon.
Tercer análisis: ¿El dinero se estancó en el sistema financiero?
El tercer análisis examinó la velocidad del dinero, que se calcula dividiendo el PIB entre la oferta monetaria M2. La idea es que si el dinero creado por los bancos centrales llega a la economía real (financiando inversión productiva o consumo), la velocidad debería mantenerse estable o aumentar. Pero si el dinero se queda en el sistema financiero (comprando activos financieros), la velocidad debería bajar.
El análisis presenta un problema técnico con las unidades de los datos (el PIB está en miles de millones mientras que M2 está en millones), lo que resulta en valores absolutos muy bajos. Sin embargo, la tendencia es clara: la velocidad del dinero cayó un -39.1% entre el periodo pre-QE y el periodo post-QE.
A pesar del problema con las unidades, esta caída es consistente con la teoría del Efecto Cantillon. Indica que el dinero creado por el BCE no circuló hacia la economía real, sino que se quedó en el sistema financiero. Este dinero estancado se utilizó para comprar activos financieros (acciones, bonos), inflando sus precios, en lugar de financiar inversión productiva o consumo.
Es importante señalar que este análisis necesita revisión de las unidades y verificación con datos oficiales del BCE y Eurostat. Sin embargo, la tendencia general es consistente con otros estudios que muestran que la velocidad del dinero ha bajado significativamente desde 2008.
Síntesis: una historia con matices
Los tres análisis proporcionan evidencia mixta sobre el Efecto Cantillon. Por un lado, tenemos evidencia que apoya la hipótesis: el segundo análisis muestra que el balance del BCE y el S&P 500 casi duplicaron su ritmo de crecimiento después del QE, mientras que los salarios apenas subieron un +1.36% anual en 19 años. El tercer análisis muestra que la velocidad del dinero bajó un -39.1%, indicando que el dinero se estancó en el sistema financiero.
Por otro lado, tenemos evidencia que cuestiona la hipótesis: el primer análisis muestra que las correlaciones entre balances centrales y activos son muy débiles, la relación es inestable en el tiempo, el QT tiene rendimientos similares o mejores que el QE, y la regresión solo explica el 4.56% de la varianza del S&P 500.
La conclusión honesta es que los balances centrales no son los principales impulsores de los precios de los activos. Hay otros factores dominando: tecnología e innovación (empresas como Apple, Microsoft y Google han creado valor real), globalización (acceso a mercados globales y cadenas de suministro eficientes), ganancias empresariales (empresas más rentables con mayor capacidad de recompra de acciones), y sentimiento del mercado (optimismo, miedo a perderse oportunidades, burbujas especulativas).
Implicaciones para el inversor particular
A pesar de la evidencia mixta, las implicaciones prácticas siguen siendo las mismas. Tener solo salario es estructuralmente perjudicial porque los salarios suben mucho menos que los activos, independientemente de la causa exacta. Invertir en activos financieros es mejor que no invertir, porque aunque el Efecto Cantillon no sea el principal factor, los activos siguen superando a los salarios.
La diversificación es clave: combinar vivienda, oro y bolsa internacional te permite beneficiarte del crecimiento de los activos. Y entender el sistema te permite tomar mejores decisiones: no necesitas saber exactamente qué causa la divergencia, solo que existe y cómo posicionarte.
Lección final
El análisis empírico nos enseña una lección importante: la realidad es más compleja que las teorías simples. El Efecto Cantillon es una teoría interesante y probablemente cierta en parte, pero no es la única explicación de la divergencia entre activos y salarios.
Como inversores, no necesitamos entender perfectamente todos los mecanismos. Solo necesitamos reconocer que los activos financieros han superado consistentemente a los salarios, y posicionarnos en consecuencia. La diversificación, la disciplina y el largo plazo son más importantes que entender exactamente qué causa la divergencia.
Análisis adicionales pendientes
Este análisis cubre los tres análisis prioritarios. Los análisis complementarios pendientes incluyen: datos de distribución de riqueza de la World Inequality Database, composición del balance del BCE por tipo de activo, productividad versus salarios para analizar el impacto de la tecnología y la automatización, beneficios empresariales versus masa salarial, y salarios por percentiles (P10, P50, P90, P99).
Estos análisis proporcionarían evidencia adicional y pondrían a prueba hipótesis alternativas. Si los resultados son consistentes con los tres análisis prioritarios, la evidencia del Efecto Cantillon sería aún más sólida.
Para saber más
- El Efecto Cantillon: Por Qué Tu Salario No Sube al Ritmo del Oro - Artículo introductorio
- Precio Vivienda España vs Otros Activos (2007-2026) - Evidencia empírica de la divergencia
- Who Actually Benefits From New Money? - Satoshi's Clock
- GameStop, the Cantillon Effect, and America's Corrupt Financial Plumbing - Matt Stoller
Nota metodológica: Los datos de balance del BCE y PIB son aproximados, basados en información pública del BCE y Eurostat. El M2 es de FRED (MANMM101EZM189S). Los datos de activos financieros son de Yahoo Finance. El análisis de velocidad del dinero tiene problemas con las unidades que necesitan revisión. Para mayor precisión, se recomienda verificar con datos oficiales. Periodo analizado: enero 2007 a noviembre 2023.