La formación de expectativas del mercado sobre la tasa de interés es fundamental para la transmisión de las decisiones de política monetaria hacia el mercado financiero (Rudebusch y Williams, 2008). Debido a su importancia, en un esquema de inflación objetivo es clave monitorear las expectativas y el comportamiento de la curva de rendimiento o la llamada estructura a término de la tasa de interés. Para esta tarea, la comunicación del banco se convierte en una herramienta que contribuye de forma directa en reducir la incertidumbre asociada a la gestión monetaria y la compresión del entorno económico (Sims, 2009). Por ende, es importante conocer los impactos de la comunicación en la formación de expectativas de la tasa de interés para buscar la estabilidad macroeconómica.

Para un banco central las expectativas de inflación, de la tasa de interés y del crecimiento económico son relevantes en el diseño y conducción de la política monetaria para lograr los objetivos macroeconómicos (King, 2005). Es importante anotar que el impacto final de un movimiento de la tasa de política para buscar una inflación baja y estable depende en gran medida de su influencia en las diferentes expectativas de corto y largo plazo (Luckett & Soltow, 1969; Mizen & Hoffman, 2002). En concreto, los efectos en las expectativas de interés corto plazo son observados de forma directa en los movimientos de las tasas diarias y en las operaciones intradía de los retornos de activos bursátiles, como acciones y títulos públicos (Gürkaynak et al., 2005; Bernanke & Kuttner, 2004; Kuttner, 2001). Por su parte, los efectos en el largo plazo recaen en las tasas de largo plazo y los impactos sobre la actividad económica real, como las decisiones de inversión y consumo, que traen los cambios en las tasas de intervención y son los que miden en últimas el verdadero éxito de la política monetaria (Geraats, 2014; Ehrmann & Fratzscher, 2009). Por ende, las expectativas de la tasa de interés son un canal de transmisión importante para la política monetaria.

De forma tradicional, los bancos centrales realizan un seguimiento a las diferentes expectativas por medio de encuestas al mercado financiero (Gürkaynak et al., 2010). En el marco de las encuestas, las expectativas de las diferentes variables se suelen evaluar en términos de la media o la mediana. A pesar de ello, evaluar sobre el promedio supone que las expectativas son homogéneas y que los agentes acceden y procesan el mismo conjunto de información. Es decir, se desconoce la heterogeneidad en la formación de expectativas como resultado de la rigidez en la información. El problema de proceder así es que existen diferentes agentes, aprendizajes, costos y rigideces en la información que llevan por lo general a una diversidad en el pronóstico (Mankiw & Reis, 2002; Reis, 2006; Evans & Honkapohja, 2009). Por lo tanto, se requieren mayores esfuerzos de los bancos centrales para comprender la naturaleza de los cambios en las expectativas, toda vez que es necesario ampliar el espectro de indicadores que permitan entender la dinámica en la formación de expectativas.

Debido a su importancia, existe una literatura que evalúa la heterogeneidad en la formación de expectativas y se enfoca en el análisis de los desacuerdos (Mankiw et al., 2003; Dovern et al., 2012; Coibion & Gorodnichenko, 2015; Ricco et al., 2016; Montes et al., 2019). Esta literatura permite comprender con mayor profundidad la formación de expectativas y se centra en analizar las expectativas del mercado financiero, los empresarios y los consumidores sobre la inflación, la producción agregada, la tasa de cambio, la tasa de interés de política monetaria, la deuda pública y las diferentes medidas del déficit público. Estos estudios han ayudado a entender las diferencias en las percepciones entre los agentes económicos sobre el futuro comportamiento de las variables macroeconómicas y, como tal, evalúan la respuesta de los desacuerdos frente a cambios en la política económica. Por ende, es importante aplicar este tipo de metodologías para economías emergentes que han adoptado el esquema de inflación objetivo y buscan guiar las expectativas de los diferentes agentes por medio de diferentes estrategias.

El desacuerdo en las expectativas sobre la tasa de política monetaria es una medida de incertidumbre en el mercado financiero que debe ser monitoreada con cuidado (Seelajaroen et al., 2020; Dráger & Lamla, 2017). Como tal, esta variable es un índice de dispersión que expresa las diferentes creencias de los agentes acerca de las decisiones del banco central en su búsqueda por controlar la inflación y la brecha del producto. En consecuencia, para economías emergentes que tienen metas de inflación, reducir el desacuerdo en las expectativas de la tasa de interés contribuye con la estabilidad de los mercados financieros y con el buen funcionamiento del sector real porque permite que las decisiones de política monetaria se trasladen más fácilmente hacia las tasas de mercado (Montes & Ferreira, 2019).

Este estudio tiene como objetivo comprender la formación de expectativas de tasas de interés en una economía emergente de América Latina. Para ello, se analiza el caso de Colombia ya que es una economía pequeña y abierta que en los últimos veinte años se ha caracterizado por su esfuerzo para consolidar los fundamentales macroeconómicos. En particular, desde el aspecto monetario, Colombia implementó un esquema de inflación objetivo de forma consistente desde el año 2000, con un tipo de cambio flexible sostenido en un ahorro cuidadoso de las reservas internacionales que la ha llevado a mantener una inflación baja en todo el siglo XXI (FMI, 2019).

El caso de Colombia es interesante porque de forma progresiva la estrategia de política monetaria del Banco Central se ha desarrollado sobre la base de una mayor comunicación con el público. Todas las decisiones sobre la tasa de política monetaria son explicadas en los medios de comunicación a través de rueda de prensa desde el año 2012. Además, las minutas de la reunión de la junta directiva son publicadas desde el 2007 con el respectivo registro de los votos como la innovación más reciente. Estos aspectos han permitido alcanzar una inflación estable de un solo digito y una cierta estabilidad que ha servido para mitigar los diferentes choques externos ocurridos en las últimas dos décadas. Es decir, la economía colombiana es un caso de estudio representativo de la región de Latinoamérica y de las economías que han implementado un esquema de inflación objetivo.

Este trabajo realiza un aporte en la literatura relacionada con la incertidumbre macroeconómica para economías emergentes, a través del análisis de los desacuerdos en las expectativas asociadas a la gestión de la política monetaria. Por ende, este estudio contribuye de forma directa con la literatura sobre transparencia y claridad de la comunicación de los bancos centrales. Para esto, se utiliza la metodología de regresiones por mínimos cuadrados ordinarios (MCO), método de momentos generalizado (GMM) y el uso de vectores autorregresivos (VAR), y los principales resultados del trabajo señalan que la comunicación del Banco Central de Colombia tiene la capacidad de reducir los desacuerdos en las expectativas en la tasa de interés de política monetaria. En particular, una mejor legibilidad en la publicación de las minutas se convierte en una herramienta que sirve para reducir la incertidumbre y facilita la gestión de las expectativas hacia los objetivos deseados por el banco central. Además, menores discrepancias entre los miembros de la junta directiva del banco central mitigan los desacuerdos de la tasa de interés en el mercado.

El documento está organizado de la siguiente forma. A continuación, en la sección 2 se presentan la metodología y los datos utilizados en el estudio; la sección 3 se enfoca en la evidencia empírica; por último, en la sección 4 se exponen las conclusiones.

Desde 1999, el Banco de la República (banco central) adoptó el esquema de metas de inflación como una configuración institucional para conducir la política monetaria y controlar la inflación. Luego de más de veinte años de adopción, es posible afirmar que el Banco Central de Colombia ha sido exitoso en el control de la inflación. En promedio, la tasa de inflación para el periodo 2000-2021 se ubicó en 4,81%, que es una cifra cercana a la meta de largo plazo definida por el banco central cuando adoptó el régimen.

De acuerdo con Mishkin (2000), los principales componentes del esquema de metas de inflación son: a) compromiso institucional con la estabilidad de precios; b) una meta de inflación expresa y pública; c) un instrumento de política independiente; d) la comunicación con el público; y e) responsabilidad y transparencia del banco central. Para operar el esquema, el banco central define una meta de inflación cada año y mediante la comunicación hacia el público trata de guiar las expectativas hacia el objetivo anunciado.

Para una correcta gestión de las expectativas, la comunicación de la política monetaria se convierte en una herramienta clave para coordinar los pronósticos entre los participantes del mercado financiero, ya que genera información de forma prospectiva. Esto exige un esfuerzo por parte del banco central para suministrar suficientes canales de comunicación con continuidad temporal, claridad y transparencia en la información hacia el público, que indiquen la estrategia de política, las decisiones futuras y sus perspectivas económicas (Seelajaroen et al., 2020; Jain & Sutherland, 2018; Ehrmann et al., 2012).

En el caso de Colombia, el Banco de la República monitorea las expectativas de la tasa de interés a través de encuestas realizadas a los participantes del mercado financiero que son considerados expertos en el pronóstico económico. Para esta investigación fue elegida la Encuesta Mensual de Expectativas de Analistas Económicos porque es la única encuesta realizada por el Banco Central de Colombia que provee información de las expectativas de tasa de interés de política monetaria. Esta encuesta se realiza de forma mensual y son consultados en promedio 40 analistas financieros locales y externos. En concreto, la encuesta monitorea desde julio del 2014 las expectativas de la tasa de interés, desde el horizonte t hasta t + 11 (de un mes hasta 12 meses al frente). También se miden, para diferentes horizontes, las expectativas de variables macroeconómicas como la inflación, la producción agregada y la tasa de cambio.

Bajo el esquema de inflación objetivo, el principal instrumento de política monetaria del Banco de la República es la tasa de interés de intervención. Esta es la tasa que el banco cobra a las entidades financieras por el crédito concedido en las operaciones de mercado abierto. El mecanismo de transmisión de este instrumento plantea que sus movimientos tienen influencia en el conjunto de tasas activas y pasivas utilizadas en las transacciones por los intermediarios financieros. En particular, los movimientos de la tasa de interés de política se transmiten de forma escalonada, primero hacia la tasa de interés interbancaria (tasa de interés que negocian entre bancos) y luego hacia las tasas activas como créditos de consumo y vivienda y tasas pasivas, como los certificados de depósito a término (Chavarro-Sanchez et al., 2015).

En la práctica, las decisiones de modificación de la tasa de intervención tienen vigencia a partir del día hábil siguiente a la sesión de la Junta Directiva. Esta junta está conformada por siete miembros: el ministro de Hacienda y Crédito Público como representante del gobierno, cinco miembros permanentes y el gerente general, quienes se reúnen doce veces al año al final de cada mes, aunque solo en ocho de esas reuniones se toman decisiones sobre la tasa de intervención.¹ Una vez es tomada la decisión, es publicado un comunicado que es explicado en rueda de prensa a los medios de comunicación.

Como una primera forma de verificar si existen desacuerdos en el pronóstico de la tasa de interés, en la Figura 1 se muestra el comportamiento de la tasa de interés del banco central y la media de las expectativas a un mes de dicha tasa que hacen los agentes del mercado financiero sobre la tasa para el periodo 2014/07-2020/03.

Figura 1 Fuente: elaboración de los autores.

En general, se destacan tres periodos. Un primer periodo, entre 2014-2015/09, con una tasa de política sin movimientos en 4,5% y las expectativas del mercado fluctuando muy de cerca de la tasa de política. Un segundo periodo, entre 2015/102018/04, caracterizado por continuas variaciones en la tasa de política y unas expectativas que siguieron las alzas y las caídas de la tasa, pero que no acertaron bien los valores fijados por el banco central. Para este periodo, en total se observaron veintidós (22) cambios, la mitad contractivos hasta alcanzar una tasa máxima de 7,75%. Luego, la tasa de interés inicia una senda hacia abajo hasta alcanzar una tasa de 4,25% en 2018/04. Por último, entre 2018 y 2020, un tercer periodo caracterizado por una tasa de política estable en 4,25%, aunque se observa que el mercado se quedó corto en el pronóstico de la caída de tasas con la llegada de la pandemia del COVID-19 en EL 2020. En definitiva, es posible observar que las expectativas de los agentes no han acertado siempre a las decisiones de política y se notan errores de pronóstico. Por ende, tal y como sugiere la literatura, esto podría evidenciar que han existido desacuerdos entre los agentes y es importante de analizar este fenómeno.

La literatura sobre los desacuerdos de expectativas de variables macro-económicas plantea diversas formas de medir esta variable (Mankiw et al., 2003; Ballantyne et al., 2016). Por lo general, se propone calcular el desacuerdo a través del rango intercuartil porque es una medida que no está sujeta a cambios abruptos en los valores extremos de la muestra. Sin embargo, el Banco Central de Colombia no publica información del pronóstico de cada uno de los agentes encuestados y, por lo tanto, no es posible calcular el desacuerdo con el rango intercuartil. Por tal razón, el presente estudio calcula el desacuerdo como la diferencia entre el máximo y el mínimo valor de las expectativas de la tasa de interés, tal y como lo proponen Montes et al. (2016). Esto es:

Donde dis _t ^pm es el desacuerdo de expectativa de tasa de interés de política monetaria realizado en el tiempo , que es el momento en el que el pronóstico es realizado por el agente i con i ∈ I, siendo I el conjunto de agentes encuestados. La variable pronosticada es X (para este caso la de interés anual) y E. _t X ^a+i representa el pronóstico que realiza el ith agente en el tiempo t acerca del valor que tomará la variable X al final del periodo a + j. El promedio de la distribución de las expectativas calculadas por el conjunto de agentes I en el tiempo t acerca del valor que tomará X, al final del periodo a + j se define como E _t X ^a + ^j = 1/I ΣE_ft X^a+^j. Así, E _t ^max X ^a + ^j = max (E_it X^a+^j, i ∈ I) denota el máximo valor, mientras que E ^min X ^a + ^j = min (E_i,t X^a+^j, i ∈ I) denota el mínimo valor pronosticado del conjunto de agentes.

La serie de los desacuerdos en las expectativas es calculada a partir de la ecuación [1] para pronósticos de la tasa de política monetaria a un mes. Un ejemplo permite mostrar esta forma de calcular los desacuerdos en las expectativas. Según la Encuesta Mensual de Expectativas de Analistas Económicos del Banco Central de Colombia, para julio de 2014 la expectativa máxima de la tasa de interés fue de 4,25 puntos básicos y la expectativa mínima fue de 4,00 puntos básicos. En ese caso, el desacuerdo para 2014-07 es igual a 0,25.

En la Figura 2 es presentado el desacuerdo en las expectativas de tasa de interés de política para el periodo 2014/07-2020/03 en la economía colombiana. El periodo inicial elegido corresponde al inicio de la disponibilidad de datos de la encuesta.

Figura 2 Fuente: elaboración de los autores.

De acuerdo con la Figura 2, el desacuerdo en las expectativas no presentó una tendencia definida a lo largo de la muestra y tuvo un promedio de 0,24 puntos básicos. Se identifican dos subperiodos. El primero, entre 2015-2019/05, alcanza un promedio de 0,27 puntos básicos y se caracteriza por presentar una tendencia creciente y el valor más alto para toda la muestra de 0,10 puntos básicos en 2016/07. Luego inicia una tendencia decreciente para finalizar sin desacuerdos en 2018 y parte de 2019. Un segundo subperiodo es identificado entre 2019/06-2020, con nuevos incrementos en el desacuerdo, con un valor máximo de 0,75 puntos básicos en 2020/04.

De forma inicial son realizados los tests para evaluar raíz unitaria de Dickey-Fuller aumentado (ADF) y el test Phillips-Perron (PP), y para evaluar estacionariedad es realizado el test de Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (KPSS). El criterio de decisión para determinar la orden de integración fue la convergencia entre el resultado del test KPSS y, por lo menos, uno de los otros dos tests (ADF o PP). Con base en los resultados de los tests, las variables a utilizar en las ecuaciones [6]-[9] son todas integradas de orden cero y serán utilizadas en niveles. Los resultados son presentados en la Tabla A.3 del Apéndice. Además, fueron realizados los test de Breusch-Godfrey (LM) y Breusch-Pagan-Godfrey (BPG) para evaluar correlación serial y heterocedasticidad. Según los resultados, los modelos no presentan problemas (ver Tabla A.4 del Apéndice).

Para realizar las estimaciones fueron utilizados dos métodos: el método de mínimos cuadrados ordinarios con matriz de corrección Newey-West (OLS) y el método GMM con matriz de ponderación y covarianzas Newey-West (GMM-HAC). Conforme indican Hansen (1982) y Wooldridge (2001), la principal razón para utilizar el método GMM se origina en que el estimador OLS puede perder confianza en presencia de autocorrelación serial en los errores, heterocedasticidad o problemas de no linealidad y endogeneidad típicos de series de tiempo que invalidan sus propiedades. En presencia de dichos problemas, el estimador GMM puede realizar mejores estimaciones porque no supone normalidad y trabaja bien en presencia de problemas de endogeneidad y muestras pequeñas.

Para un estimador GMM eficiente se deben tener en cuenta restricciones de so-breidentificación (Wooldridge, 2001). Por consiguiente, para evaluar las condiciones de sobreidentificación necesarias para implementar el método GMM, fue verificado el test J de sobreidentificación de Hansen (1982) y los instrumentos elegidos son las variables de la ecuación a estimar con rezagos.

En la Tabla 2 son presentadas las estimaciones de las ecuaciones [7]-[10] que evalúan los efectos de la comunicación del banco central y los desacuerdos en las expectativas de inflación y la tasa de cambio. Primero se estima la ecuación [7], que evalúa el rezago del desacuerdo y los desacuerdos entre los directores sobre las decisiones de tasa de interés de política. Luego se evalúan las ecuaciones [8], [9] y [10], en las cuales es agregada una nueva variable al tiempo.

Tabla 2

Dep. variable dist pm :	OLS-HAC				GMM-HAC				GMM-Windmeijer
Regressors	Eq.[7]	Eq.[8]	Eq.[9]	Eq.[10]	Eq.[7]	Eq.[8]	Eq.[9]	Eq.[10]	Eq.[7]	Eq.[8]	Eq.[9]	Eq.[10]
C	0,0009***	0,0008**	0,0004	0,0151**	0,0010***	0,0009**	0,0134**	0,0164**	0,0009**	0,0009**	0,0329**	0,0146**
	-0,0003	-0,0003	-0,0006	-0,0062	-0,0003	-0,0003	-0,006	-0,0062	-0,0004	-0,0004	-0,014	-0,0066
	[2,7130]	[2,5004]	[0,6574]	[2,4077]	[2,8383]	[2,5230]	[2,2136]	[2,6137]	[2,0717]	[2,2433]	[2,2495]	[2,2040]
dis pm t-1	0,3034**	0,3441***	0,3544***	0,3146**	0,1757	0,2671	0,2875**	0,2459**	0,209	0,2582	0,2533	0,2896*
	-0,1277	-0,1257	-0,1306	-0,1254	-0,2075	-0,1916	-0,1173	-0,122	-0,2312	-0,2316	-0,2007	-0,161
	[2,3744]	[2,7367]	[2,7132]	[2,5261]	[0,8468]	[1,3934]	[2,4502]	[2,0148]	[0,9043]	[1,1148]	[1,2616]	[1,7983]
Dmint-1	0,0015***	0,0015***	0,0017***	0,0017***	0,0020***	0,0019***	0,0018***	0,0018***	0,0020***	0,0019***	0,0021***	0,0017***
	-0,0005	-0,0005	-0,0006	-0,0006	-0,0006	-0,0005	-0,0004	-0,0004	-0,0006	-0,0006	-0,0005	-0,0005
	[2,7063]	[2,7481]	[2,7850]	[2,8504]	[3,2923]	[3,8013]	[4,3667]	[4,4799]	[3,1005]	[3,0443]	[4,0486]	[3,1194]
F Min t-1		-0,0001**	-0,0001*	-0,0002**		-0,0002*	-0,0002*	-0,0002**		-0,0002*	-0,0005**	-0,0002**
		-9,67E-05	-0,0001	-0,0001		-0,0001	-0,0001	-0,0001		-0,0001	-0,0002	-0,0001
		[-2,0281]	[-1,9197]	[-2,4627]		[-1,9665]	[-2,0000]	[-2,5758]		[-1,7245]	[-2,1602]	[-2,2098]
Vol_nott-1			5,82E-05	-8,88E-05			-0,0001**	-0,0001**			-0,0004*	-0,0001*
			-6,97E-05	-8,43E-05			-6,56E-05	-6,29E-05			-0,0002	-5,74E-05
			[0,8348]	[-1,0531]			[-2,2438]	[-2,2842]			[-1,8848]	[-1,8923]
dis_inf e t-1				0,0006**				0,0005***				0,0006**
				-0,0003				-0,0002				-0,0002
				[2,0238]				[2,9020]				[2,5746]
R2adj	0,3	0,31	0,31	0,34	0,28	0,31	0,29	0,33	0,28	0,31	0,09	0,37
F-statistic	14,0328	10,9348	8,3353	7,8422
P(F-stat)	0	0	0	0
J-Stat					2,9756	2,4301	5,7844	5,1925	2,9231	2,425	0,4908	5,0623
p(J-stat)					0,7037	0,9322	0,7612	0,8172	0,7118	0,9326	0,9209	0,9558
Instruments					8	11	14	15	8	11	8	18
Observations	70	70	70	70	70	70	70	70	70	70	70	70

Una primera inspección de los resultados encontrados permite identificar que el coeficiente asociado al rezago del desacuerdo es significativo y positivo en la gran mayoría de modelos. La literatura sobre los desacuerdos plantea que la persistencia del rezago a través del tiempo indica importantes diferencias en la construcción del pronóstico de cada uno de los agentes económicos (Mankiw & Reis, 2002; Sims, 2003). Las diferencias en el acceso y procesamiento de la información (por ejemplo, el uso de diferentes modelos econométricos) generan diferencias en la interpretación y, como resultado, diferencias en la velocidad para actualizar los pronósticos a lo largo del tiempo (Mankiw & Reis, 2002; Sims, 2003). Es decir, son confirmadas en el caso colombiano las diferentes posiciones en la formación de expectativas que existen entre los agentes.

Por su parte, es verificado que la comunicación, como herramienta de política monetaria, tiene la capacidad de influir sobre los desacuerdos en las expectativas de tasa de interés de política monetaria de los pronosticadores del mercado financiero. En particular, son tres las variables que miden los efectos de la comunicación en el desacuerdo. De forma inicial, la evidencia encontrada muestra que el coeficiente asociado a los desacuerdos entre los miembros de la junta del banco central registrados un periodo atrás es positivo y significativo al 1% en todos los modelos presentados. Este resultado señala que las discrepancias pasadas entre los miembros son importantes para el mercado. Además, que la información suministrada en las minutas, sobre las diferencias en las posturas en los cambios que debe tomar la tasa de interés, aumentan las discrepancias entre los pronosticadores. Por ende, los desacuerdos pasados entre los codirectores del banco central se trasladan hacia los desacuerdos entre los pronosticadores del mercado financiero.

Con respecto al parámetro asociado a la claridad, los resultados reportados indican que es negativo y significativo en todos los modelos estimados. Este hallazgo permite afirmar que un incremento de la legibilidad tiene la capacidad de reducir los desacuerdos en las expectativas de tasa de interés. Esto significa que los mayores esfuerzos del banco central para redactar de forma más compresible las discusiones y decisiones tomadas entre los directores permite una mejor compresión de los agentes del mercado, que se materializan en una menor dispersión sobre los futuros movimientos de la tasa de política en el caso colombiano. Resultados similares fueron encontrados por Jansen (2011), Bulíf et al. (2013) y Montes et al. (2016), investigadores que señalaron que los beneficios de una mayor claridad en los instrumentos de comunicación facilitan la administración de las expectativas del mercado hacia los objetivos deseados por el banco central.

El coeficiente asociado con el volumen de noticias y publicaciones anunciadas en el portal web es negativo, aunque no parece ser significativo en varios de los modelos estimados, y en algunos casos solo es significativo al 10%. Este resultado señala de forma parcial que los mayores esfuerzos del banco central para aumentar la oferta de noticias y anuncios publicados en su portal web podrían reducir en algo los desacuerdos entre los agentes del mercado financiero. La estrategia de aumentar el volumen de noticia había sido sugerida por Sims (2005) desde una perspectiva teórica, y por Coenen et al. (2017) desde una perspectiva empírica como estrategia de comunicación de política monetaria en los países de la comunidad del euro. No obstante, parece ser que en el caso colombiano no es una herramienta tan potente para guiar las expectativas.

Por su parte, la evidencia encontrada en los desacuerdos en las expectativas de inflación señala que existen efectos importantes sobre los desacuerdos en la tasa de interés de política monetaria. El coeficiente encontrado es positivo y significativo en la gran mayoría de modelos presentados. Este resultado evidencia que los mayores desacuerdos sobre el futuro comportamiento de la inflación provocan incrementos en los desacuerdos en la tasa de interés. La relación directa entre estas dos variables muestra que la dispersión en las expectativas de inflación de los pronosticadores profesionales se materializa en incertidumbre sobre las próximas decisiones de tasa de interés de política. Este resultado corrobora el uso de una regla de Taylor por parte de los agentes del mercado, para predecir el comportamiento de las variaciones de la tasa de interés de política, tal y como fue sugerido por Dráger y Lamla (2017).

Este estudio analizó los determinantes de los desacuerdos en las expectativas de la tasa de interés de política monetaria para Colombia, una economía emergente representativa de América Latina. A través de un análisis macroeconométrico, fueron evaluados los efectos de la comunicación de política monetaria sobre el desacuerdo de la tasa de política monetaria.

Cuatro importantes aspectos fueron encontrados a través del análisis empírico propuesto. En primera instancia, los resultados confirman que la comunicación de política monetaria es una herramienta que tiene la capacidad de reducir la incertidumbre entre los agentes acerca de las futuras variaciones de la tasa de interés. Así, los esfuerzos encaminados a mejorar la redacción de los informes comunicados hacia el público sirven para gestionar las expectativas.

En segundo lugar, los agentes prestan atención a los desacuerdos entre los directores del banco central, lo que refleja el potencial de estas decisiones sobre la formación de expectativas. Tercero, los desacuerdos de la tasa de interés están influenciados por la incertidumbre de precios de la economía. En particular, la incertidumbre asociada con el control de la inflación aumenta las discrepancias sobre la tasa de interés. Por último, se evidencia fuerte inercia en el desacuerdo, lo cual confirma la existencia de rigidez en la información macroeconómica y, como resultado, diferencias en la velocidad de ajuste en las expectativas que es persistente a través del tiempo.

Para futuros estudios se recomienda evaluar el alcance de la comunicación del banco central sobre los desacuerdos en las expectativas de tasa de interés de empresarios del sector real y de consumidores, agentes con menor especialización en asuntos económicos, pero con mucha influencia en la dinámica de la demanda agregada