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METODOLOGÍAS PARA EL ANÁLISIS DE COYUNTURA
DE UNA VARIABLE ECONÓMICA(El caso de la inflación en el Ecuador
a junio de 1996)
METODOLOGÍAS PARA EL ANÁLISIS DE COYUNTURA
DE UNA VARIABLE ECONÓMICA(El caso de la inflación en el Ecuador
a junio de 1996)
Alicia Delgado Noboa
Facultad de EconomíaPontificia Universidad Católica del Ecuador
Año Jubilar (1949-1999)
EdicionesABYA-YALA
Quito-Ecuador1998
MMEETTOODDOOLLOOGGÍÍAASS PPAARRAA EELL AANNÁÁLLIISSIISS DDEE CCOOYYUUNNTTUURRAA DDEE UUNNAA VVAARRIIAABBLLEE EECCOONNÓÓMMIICCAAEL CASO DE LA INFLACIÓN EN EL ECUADOR A JUNIO DE 1996
Alicia Delgado Noboa
1a. Edición Facultad de Economía PUCE12 de Octubre y CarriónCasilla: 17-01-2184Telefax: (593-2) 509-771Quito-Ecuador
Ediciones ABYA-YALA12 de Octubre 14-30 y WilsonCasilla: 17-12-719Teléfono: 562-633 / 506-247Fax: (593-2) 506-255E-mail: admin-info@abyayala.orgeditorial@abyayala.orgQuito-Ecuador
Impresión DocutechQuito - Ecuador
ISBN: 9978-04-465-5
Impreso en Quito-Ecuador, 1998
DEDICATORIA
A mis padres, porque sus sacrificios y aliento permanentelograron hacer realidad la culminación
de mi tesis de grado.A mis hermanos, por su apoyo y comprensión
durante estos meses de esfuerzo
AGRADECIMIENTO
La dirección de la presente investigación se hacaracterizado por el continuo seguimiento e
invaluable aporte de la Econ. Maritza Cabezas,a quien dejo constancia de mi agradecimiento
ÍNDICE PRÓLOGO
1. ANTECEDENTES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2. EL ANÁLISIS DE COYUNTURA:ASPECTOS CONCEPTUALES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152.1 Definición y ámbito temporal del ánálisis de
coyuntura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152.2 Objetivos del análisis de coyuntura . . . . . . . . . . . . . . . . . 162.3 La coyuntura y la política económica . . . . . . . . . . . . . . . 16
3. METODOLOGÍAS PARA LA ELABORACIÓN DE UN ANÁLISIS DE COYUNTURA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193.1 Metodologías para determinar los aspectos esenciales . 193.2 Metodologías para explicar el comportamiento del
fenómeno . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213.3 Metodologías para la proyección del futuro . . . . . . . . . . 21
4. METODOLOGÍAS PARA EL ANÁLISIS DE COYUNTURA DE LA INFLACIÓN ECUATORIANA . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254.1 Selección de metodologías . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254.2 Aspectos esenciales de la inflación ecuatoriana . . . . . . . 25
4.2.1 Estacionalidad. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254.2.2 Ciclo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
4.3 Análisis de las causas de la inflación ecuatoriana. . . . . . 454.3.1 Factores de aceleración y control del proceso
inflacionario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 454.3.2 Modelos econométricos para determinar las
causas de la inflación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 544.4 Predicciones de la inflación – Período enero / junio
1996 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
5. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES . . . . . . . . . . . . 835.1 Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 835.2 Recomendaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
BIBLIOGRAFÍA. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117
ÍNDICE DE CUADROS
Cuadro No. 4.1: Estacionalidades ascendentes y descendentes del IPC de los subgrupos estacionales de “Alimentos y Bebidas” . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
Cuadro No. 4.2: Estacionalidad del IPC e Incidencias . . . . . . . 33Cuadro No. 4.3: AFC para estacionalidades positivas –
Valores propios e inercia . . . . . . . . . . . . . . . . . 37Cuadro No. 4.4: AFC para estacionalidades negativas –
Valores propios e inercia . . . . . . . . . . . . . . . . . 40Cuadro No. 4.5: Frecuencias de las causas de inflación en
Ecuador 1980-1996. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49Cuadro No. 4.6: Frecuencias de los factores de control de la
inflación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53Cuadro No. 4.7: Resultados de los tests de Granger para los IPC
de Sectores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57Cuadro No. 4.8: Prueba de cointegración de Johansen. . . . . . . 60Cuadro No. 4.9: Ponderaciones de los sectores en el modelo. . 63Cuadro No. 4.10: Signos esperados de los coeficientes de la
ecuación (2). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65Cuadro No. 4.11: Resultados de la estimación econométrica
de (2) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65Cuadro No. 4.12: Signos esperados de los regresores de la
ecuación (3). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68Cuadro No. 4.13: Resultados de la estimación econométrica
de (3) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69Cuadro No. 4.14: Signos esperados de los coeficientes de la
ecuación (4). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72Cuadro No. 4.15: Resultados de la estimación econométrica
de (4) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72Cuadro No. 4.16: Signos esperados de los coeficientes de la
ecuación (5). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74Cuadro No. 4.17: Resultados de la estimación econométrica
de (5) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75Cuadro No. 4.18: Signos esperados de los coeficientes de la
ecuación (6). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76Cuadro No. 4.19: Resultados de la estimación econométrica
de (6) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
ÍNDICE DE GRÁFICOS
Gráfico No. 4.1: Estacionalidad del IPC General. . . . . . . . . . . . 28Gráfico No. 4.2: Estacionalidad del IPC del Grupo Cereales . . 29Gráfico No. 4.3: Estacionalidad del IPC del Grupo
Frutas Frescas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30Gráfico No. 4.4: Estacionalidad del IPC del Grupo
Verduras. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30Gráfico No. 4.5: Estacionalidad del IPC del Grupo
Leguminosas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31Gráfico No. 4.6: Estacionalidad del IPC de Azúcar, Sal y
Condimentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32Gráfico No. 4.7: Estacionalidad del IPC del Grupo
Educación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33Gráfico No. 4.8: AFC – Rubros estacionales del IPC –
Estacionalidades altas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39Gráfico No. 4.9: AFC – Rubros estacionales del IPC –
Estacionalidades bajas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41Gráfico No. 4.10: Componentes cíclicos del crecimiento de las
series IPC, PIB, tipo de cambio y ofertamonetaria 1985 – 1996. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
Gráfico No. 4.11: Porcentaje de frecuencias de las causas de inflación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
Gráfico No. 4.12: Porcentaje de frecuencias de las políticas inflacionarias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
Gráfico No. 4.13: Porcentaje de frecuencias de los elementos de costo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
Gráfico No. 4.14: Frecuencias de los factores de control de la inflación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
Gráfico No. 4.15: Frecuencias de las políticas de control de la inflación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
ÍNDICE DE ANEXOS
Anexo No. 1: Cálculo de Índices Estacionales IPC General . . . 89Anexo No. 2: Calendario de cosechas de productos agrícolas . 95Anexo No. 3: Resultados del AFC para estacionalidades
positivas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96Anexo No. 4: Resultados del AFC para estacionalidades
negativas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97Anexo No. 5: Series trimestrales utilizadas en el análisis
del ciclo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98Anexo No. 6: Análisis de frecuencias de las causas de la
inflación 1994 – 1996 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99Anexo No. 7: Análisis de frecuencias de los factores de control
de la inflación 1981 – 1996 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105Anexo No. 8: Artículos incluidos en el análisis sectorial. . . . . . 112Anexo No. 9: Resultados de las regresiones sectoriales . . . . . . . 114Anexo No. 10: Previsiones inflacionarias Enero – Junio 1996 . . 116
PRÓLOGO
La realización de un análisis de coyuntura, trátese de unadeterminada variable económica o del sistema en su conjunto, esfundamental a efectos de establecer lo que ocurriría en los ámbi-tos micro y macroeconómico si no se adoptan medidas, las polí-ticas que deben llevarse a la práctica para cambiar el curso de lasituación si éste no es el deseado y los efectos que tales medidastendrían en la economía en cuestión. Un análisis con estos finesdebe apoyarse en una metodología capaz de sistematizar la in-formación de manera que se llegue a resultados más comprensi-bles y certeros. De ahí la pertinencia de la presente investigación.
Dadas las limitaciones de tiempo y recursos, se ha optadopor el planteamiento de una metodología para el análisis de co-yuntura de una variable en particular - la inflación.
Atendiendo a la definición del análisis de coyuntura, el es-tudio empírico se divide en tres partes: (a) determinación de losaspectos esenciales de la inflación (estacionalidad y ciclo); (b)análisis de las causas del proceso inflacionario mediante el usode frecuencias y modelos sectoriales; y, (c) previsiones de infla-ción a corto plazo.
1. ANTECEDENTES
El análisis de coyuntura en el Ecuador se inició en 1975con la elaboración de estudios de tipo cualitativo llevados a cabode manera conjunta por el Banco Central y el CONADE, los mis-mos que consistieron en la realización de encuestas de coyuntu-ra con el fin de recabar información de los agentes económicosque permitiera prever el comportamiento inmediato de los dife-rentes sectores de la economía.
En la actualidad se privilegia el análisis cuantitativo paraobtener, sistematizar y estudiar de mejor manera las interrelacio-nes entre variables económicas en un período determinado, loque ha permitido realizar pronósticos más acertados sobre lossucesos del futuro próximo.
El análisis de coyuntura pretende establecer lo que podríasuceder en la economía si no se toman medidas, qué políticaspueden o deben implementarse si el rumbo previsto de una si-tuación determinada no es el deseado y cómo pueden afectar ta-les medidas a la evolución de los hechos.
Dada la importancia del análisis de corto plazo, es necesa-rio plantear una metodología que lo guíe, trátese de estudios deuna variable en particular o de investigaciones de la economía ensu conjunto.
En este estudio se ha tomado la inflación como variable deanálisis, a la que se ha aplicado un riguroso proceso metodológi-co que sirve de guía para la elaboración de un análisis parcial decoyuntura.
2. EL ANÁLISIS DE COYUNTURA:ASPECTOS CONCEPTUALES
22..11 DDeeffiinniicciióónn yy áámmbbiittoo tteemmppoorraall ddeell aannáálliissiiss ddee ccooyyuunnttuurraa
Se entiende por análisis de coyuntura
el estudio coherente de la situación actual de la economía [o deun fenómeno determinado], la identificación de los factores que[le] han conducido ... al estado actual y la elaboración de unconjunto de previsiones sobre la evolución futura, a corto pla-zo, de la economía [o variable] en cuestión1.
Existen análisis de coyuntura globales y parciales. Los pri-meros se refieren al sistema económico considerado como un to-do compuesto por variables macroeconómicas reales, moneta-rias y de precios. Los segundos se centran en variables específi-cas, cuyo estudio se justifica en la medida en que la construcciónde un modelo global constituye una tarea difícil y compleja. Losresultados del enfoque parcial son consistentes con los que se ob-tienen de un modelo global.
Los factores que generan la “situación actual” que va a serestudiada por el análisis de coyuntura no se originan sólo en elcorto plazo, sino que pueden deberse a estrangulamientos o mo-tivos estructurales e institucionales “que afectan la evolucióneconómica de corto plazo en la medida en que ... restan flexibi-lidad a las variables económicas coyunturales”2 y a las interven-ciones económicas, cuyos efectos no son inmediatos ni puntua-les3. De ahí la necesidad de que el análisis de coyuntura realiceun cambio continuo de escenario entre el corto y el largo plazo.
16 / Alicia Delgado Noboa
22..22 OObbjjeettiivvooss ddeell aannáálliissiiss ddee ccooyyuunnttuurraa
El objetivo general del análisis de coyuntura es la determi-nación de los aspectos esenciales4 en la evolución de un fenóme-no económico. Sobre esta base se busca:– Determinar lo que puede suceder en la economía si no se to-
man medidas;– Establecer las políticas que pueden adoptarse en caso de que
el rumbo previsto del sistema económico no sea el deseado; y,– Evaluar la repercusión de esas medidas en la evolución de los
hechos.
22..33 LLaa ccooyyuunnttuurraa yy llaa ppoollííttiiccaa eeccoonnóómmiiccaa
La política económica coyuntural o estabilizadora tienepor objeto reducir las fluctuaciones de la actividad económica.En efecto,
La demanda insuficiente significa desempleo, capacidad ociosay producción perdida. La demanda excesiva significa inflación... [y por consiguiente] poca o ninguna ganancia en términos deproducción y renta real. El objetivo de las políticas de estabiliza-ción es minimizar estas desviaciones.
... [Esto] no significa la mera eliminación de las cimas y de losfondos de la producción y el empleo ... Significa minimizar lasdesviaciones respecto a una tendencia creciente, no respecto aun valor medio constante5.
Las medidas coyunturales deben establecerse en el marcode un sistema de planificación a largo plazo. Este involucra la de-finición de un catálogo de objetivos de desarrollo e instrumen-tos que, en general, deberían abarcar6:
1. Objetivos finales, que pueden englobarse en un mayor bienes-tar social, siendo las metas finales para alcanzar dicho objeti-
Metodologías para el análisis de coyuntura / 17
vo: el crecimiento económico, la estabilización de precios,una balanza de pagos viable y la eficiencia en el uso y canali-zación de recursos reales.
2. Metas o variables intermedias, que pueden ser alcanzadas porla política económica sólo indirectamente, mediante su in-fluencia sobre los instrumentos primarios o secundarios. Lasmetas intermedias incluyen la masa monetaria, el ahorro y lainversión.
3. Instrumentos primarios u operativos, que son los instrumentossobre los cuales la política económica puede actuar directa-mente para influenciar algún objetivo intermedio. Ligados alos instrumentos primarios se encuentran los instrumentossecundarios, que son controlados de manera indirecta por lasautoridades económicas al constituir instrumentos más ge-nerales que los primarios. La tasa de interés, el encaje banca-rio y el tipo de cambio constituyen ejemplos de instrumentosde política económica.
Las variables intermedias son el centro de la política eco-nómica coyuntural, pudiendo extenderse su ámbito a los instru-mentos primarios, ya que éstos influencian directamente a aqué-llas. Esto se debe a que el análisis de coyuntura se refiere a varia-bles económicas de amplia sensibilidad a corto plazo, ya sea por-que responden con celeridad a cambios en la política económicao porque son influenciadas rápidamente por otras variables7.
NNoottaass
1 Francisco Mochón Morcillo y Germán Ancochea Soto, El análisis de co-yuntura. Una metodología, Madrid, Pirámide, 1981, p. 15.
2 Ricardo Gómez, Límites y posibilidades del análisis coyuntural en el Ecua-dor, Quito, GTZ, 1989, p. 3.
18 / Alicia Delgado Noboa
3 Los resultados de las medidas de política económica no se sienten inme-diatamente en la economía, sino que su impacto se dilata en el tiempoadoptando la forma de retardos distribuidos.
4 Los aspectos esenciales incluyen la estacionalidad, ciclo y tendencia de unaserie de tiempo, como se verá más adelante. Ver A. Espasa y J. R. Cancelo,Métodos cuantitativos para el análisis de la coyuntura económica, 1993.
5 Economic Report of de President, 1962. Citado por Rudiger Dornbusch yS. Fisher, Macroeconomía, 4ta ed., México, McGraw Hill, 1990, p. 463.
6 Gómez, op. cit., p.p. 9-12.7 A pesar de que existen variables sectoriales, regionales y estructurales que
no reflejan variaciones importantes en el corto plazo, se las puede incor-porar al grupo de variables intermedias por cuanto su influencia en elcomportamiento de las variables coyunturales es significativo.Sin embargo, las características institucionales y estructurales de la econo-mía pueden generar rigideces que eliminen la sensibilidad de determina-das variables a corto plazo. Por ejemplo, las leyes laborales pueden restarsensitividad coyuntural al mercado de trabajo. En ese caso, tales variablesno deben considerarse en el análisis de corto plazo.
3. METODOLOGÍAS PARA LA ELABORACIÓN DE UN ANÁLISIS
DE COYUNTURA
Como paso previo a la elaboración de un análisis de co-yuntura es preciso estudiar los datos disponibles.
El estudio de los datos1 involucra examinar qué relaciónexiste entre la estadística y la variable que pretende representar;analizar las características y validez de la estadística en cuestión;considerar la periodicidad de la serie y el desfase entre el perío-do analizado y la fecha de publicación de la estadística; y, estu-diar el nivel de agregación de la serie.
El análisis de coyuntura se basa en la construcción de unnúcleo cuantitativo2, que comprende tres aspectos:
1. Estimación de los aspectos esenciales del fenómeno econó-mico;
2. Determinación de las causas del comportamiento del fenó-meno estudiado; y,
3. Proyección del futuro.
33..11 MMeettooddoollooggííaass ppaarraa llaa eessttiimmaacciióónn ddee llooss aassppeeccttooss eesseenncciiaalleess
Los aspectos esenciales del fenómeno son sus componen-tes estacional y cíclico.
Determinación del componente estacional. Existen varios proce-dimientos para identificar y eliminar la estacionalidad de una se-rie de tiempo:
20 / Alicia Delgado Noboa
– Método de la relación al promedio móvil. Se basa en la apli-cación consecutiva e iterativa de promedios aritméticos, decuyo procesamiento resultan números índice estacionales.
– Métodos basados en modelos. Entre ellos figuran los méto-dos de modelos estructurales y de extracción de señales. Su-ponen que la serie observada se genera en un proceso estocás-tico y que cada uno de los componentes tiene asociado unmodelo estadístico que describe la respectiva estructura alea-toria3.
– Análisis factorial de correspondencias. Este método es enrealidad un complemento a la determinación del elementoestacional. Pretende agrupar meses y rubros estacionales de lavariable estudiada para establecer sus vínculos.
Determinación del componente cíclico. Los métodos utilizadospara la determinación del componente cíclico incluyen:
– Filtro de Hodrick y Prescott. Separa los elementos tendencialy cíclico de una serie desestacionalizada en base a un algorit-mo que minimiza, respecto a la tendencia, la suma pondera-da de las varianzas de los dos componentes4.
– Método de promedios móviles. Elimina por división el com-ponente tendencial de la serie desestacionalizada para obte-ner los elementos cíclico e irregular. El promedio móvil cal-culado para estos valores residuales (típicamente para perío-dos de cinco meses) arroja un componente irregular de cortoplazo “promediado” que deja solo el componente cíclico.
– Método de la desviación respecto a la tendencia. El ciclo seexpresa como porcentaje de desviación entre la serie desesta-cionalizada y la tendencia. En este caso, para eliminar las va-riaciones irregulares se puede recurrir al alisado de la serieantes de ajustar la tendencia.
– Método de las tasas de variación. La utilización de tasas devariación de la serie desestacionalizada permite visualizar lasituación conjunta de la tendencia y el ciclo5. Si se supone
Metodologías para el análisis de coyuntura / 21
que la tasa de variación de la tendencia es constante (lo queocurre si ésta es exponencial), el perfil de la serie de tasas re-presenta el perfil de cambio del componente cíclico.
33..22 MMeettooddoollooggííaass ppaarraa llaa eexxpplliiccaacciióónn ddeell ccoommppoorrttaammiieennttooddeell ffeennóómmeennoo
El diagnóstico de la situación global de la economía debebasarse en un modelo macroeconómico que armonice las infor-maciones parciales de los diversos sectores y agregados y permi-ta obtener una visión conjunta de la situación económica en elmomento del estudio. La construcción de este esquema requierede la formulación previa de hipótesis acerca del funcionamientode la actividad económica.
De igual manera, para el estudio de una variable determi-nada es necesario el establecimiento de un modelo que la vincu-le con la evolución de otras variables, incluso en el caso de quesobre estas últimas no se haya hecho un análisis de coyunturacuantitativo.
En los dos casos, las hipótesis tienen su origen en una teo-ría económica que deberá proporcionar las principales relacio-nes esperadas entre las variables involucradas en el estudio.
Los modelos matemáticos son la mejor alternativa paraavanzar en el conocimiento sistemático de la economía. Su im-portancia radica, principalmente, en que conllevan la explicita-ción de supuestos y relaciones para explicar los fenómenos eco-nómicos, mejorando así la discusión previa a la toma de decisio-nes.
33..33 MMeettooddoollooggííaass ppaarraa llaa pprrooyyeecccciióónn ddeell ffuuttuurroo
Esta etapa incluye:
– Proyección de la variable en el futuro inmediato;– Comparación del valor observado con el nivel esperado; y,
22 / Alicia Delgado Noboa
– Cuantificación de la influencia de las variables explicativas.
Existen diversas técnicas de previsión, entre las que cabecitar6:
Métodos cualitativos. Se utilizan cuando el pasado no propor-ciona información directa sobre la variable estudiada. Entre ellosse tiene los siguientes:
– Método “brainstorming” (lluvia de ideas), en que la previ-sión parte de la discusión entre un grupo de expertos don-de se crea un ambiente tal que permite la generación denuevas ideas.
– Método Delphi. Utiliza de manera sistemática e iterativalos juicios de opinión de un grupo de expertos hasta llegara un acuerdo. Los fenómenos son evaluados individual-mente.
– Método del impacto cruzado (cross-impact). Evalúa la fun-ción de distribución de diversos escenarios de previsión,en los que se toman en cuenta varios sucesos simultánea-mente.
Métodos cuantitativos. Parten del supuesto de que existe infor-mación registrada sobre el pasado del fenómeno a estudiar, ge-neralmente bajo la forma de series temporales. Estos métodos sedividen a su vez en:– Análisis univariante. Realiza previsiones utilizando como in-
formación únicamente la contenida en los valores pasados dela serie temporal. Existen tres clasificaciones:• Métodos de descomposición. Se basan en la separación de
los elementos que integran una serie temporal: tendencia,factor cíclico, movimiento estacional e irregularidades.
• Métodos de alisado exponencial. Los valores de la tenden-cia no se calculan globalmente sino que ésta se revisa enfunción de las observaciones más recientes.
• Modelos ARIMA univariantes. Pretenden identificar elmodelo generador de una serie de tiempo para después,
Metodologías para el análisis de coyuntura / 23
mediante un proceso iterativo, estimar y verificar el mo-delo, que una vez aceptado permite predecir los valoresfuturos de la variable analizada.
– Análisis causal. Se caracteriza porque la variable estudiada esexplicada por factores externos. Dependiendo del número deecuaciones involucradas se tienen los modelos uniecuaciona-les y multiecuacionales. Se trata de modelos econométricosque predicen el comportamiento futuro de las variables. Enlos últimos años se han elaborado modelos causales desde laperspectiva de las series de tiempo, incluyendo los de Box yJenkins (sobre funciones de transferencia), Granger y New-bold (sobre modelos bivariantes), Box y Tiao (sobre análisisde intervención) y de Jenkins, Alavi, Tiao y Box (sobre mode-los ARIMA multivariantes).
NNoottaass
1 Mochón y Ancochea, op. cit., p.p. 109-113.2 Se entiende por núcleo cuantitativo los resultados mensurables de un aná-
lisis de coyuntura. Ver A. Espasa y J. R. Cancelo, op. cit., p.p. 401-428.3 Víctor Guerrero, “Desestacionalización de series de tiempo económicas:
introducción a la metodología”, Comercio Exterior, Vol. 40, No. 11, Méxi-co, noviembre de 1991, p. 1044.
4 Banco Central del Ecuador, Memoria Anual 1995, Quito, 1996, p.p. 87-108.
5 Mochón y Ancochea, op. cit., p. 123.6 Ezequiel Uriel, Análisis de series temporales. Modelos ARIMA, Madrid, Pa-
raninfo, 1985, p.p. 12-19.
4. METODOLOGÍAS PARA EL ANÁLISIS DE COYUNTURA DE LA
INFLACIÓN ECUATORIANA
44..11 SSeelleecccciióónn ddee mmeettooddoollooggííaass
Se han seleccionado las siguientes metodologías para laconstrucción del núcleo cuantitativo del análisis de coyuntura dela inflación ecuatoriana:a. Para la estimación de aspectos esenciales:
– Estacionalidad: Método de la relación al promedio móvilcentral y Análisis factorial de correspondencias.
– Ciclo: Filtro de Hodrick – Prescott.b. Para la determinación de las causas de la inflación en el Ecua-
dor:– Análisis de frecuencias de los factores inflacionarios– Modelos econométricos sectoriales.
c. Para la proyección de la inflación a futuro:Previsiones basadas en las ecuaciones econométricas de la
parte (b).
44..22 AAssppeeccttooss eesseenncciiaalleess ddee llaa iinnffllaacciióónn eeccuuaattoorriiaannaa
44..22..11 EEssttaacciioonnaalliiddaadd
a. El método de la relación al promedio móvil
El análisis clásico de series cronológicas distingue cuatrofactores componentes que influyen en una serie de tiempo: uncomponente de tendencia a largo plazo, fluctuaciones cíclicas,variaciones estacionales y movimientos aleatorios o irregulares.
Los cuatro componentes de las series temporales se hallanasociados de forma aditiva o multiplicativa. Suponiendo unaasociación multiplicativa se tiene que:
Xt = Tt . Ct . Et . Itdonde:Xt = Valor observado de la serie temporalTt = TendenciaCt = CicloEt = Componente estacionalIt = Componente irregular
• Componente Estacional. Las series de tiempo incluyen ciertosmovimientos que se repiten de manera sistemática con perio-dicidad anual, y se denominan estacionales. Las variacionesestacionales son ocasionadas por factores climáticos (porejemplo, los meses de cosecha de productos agrícolas) o ins-titucionales (como las costumbres de pago en un determina-do país) que engendran un ciclo anual recurrente y periódi-co, aunque su patrón varía con el tiempo. El componente es-tacional puede determinarse cuando los datos se registran ca-da mes o trimestre en vez de cada año.
• Tendencia Secular. Superpuesto al comportamiento estacio-nal se encuentra el movimiento general a largo plazo o ten-dencia secular de la serie cronológica (Tt), que de algún mo-do viene determinada por las fuerzas estructurales dotadas decierta permanencia.
• Componente Cíclico. Las variables económicas registran unmovimiento cíclico (Ct) de carácter oscilatorio como conse-cuencia de la dinámica del sistema. Se trata de fluctuacionesrecurrentes ascendentes y descendentes respecto a la tenden-cia secular, que tienen una duración de varios años.
• Componente Irregular. Sobre los tres movimientos antes men-cionados se superponen movimientos aleatorios o irregulares(It) que constituyen “variaciones erráticas de la tendencia se-cular que no pueden ser imputadas a las influencias cíclicas oestacionales”1. Son producidos por factores aleatorios o im-posibles de identificar, que dificultan el correcto diagnósticode la situación económica.
26 / Alicia Delgado Noboa
La técnica de la relación al promedio móvil para la identi-ficación del componente estacional consta de tres etapas:a. Se determina la relación de cada valor mensual, trimestral,
etc., al promedio móvil centrado de ese período, es decir,
Xt Relación al prom. móvil centrado =
Promedio Móvil
En esencia, esta relación representa las fluctuaciones esta-cionales e irregulares de la serie porque la media móvil basada endatos mensuales o trimestrales para todo un año promedia talesmovimientos, mas no la tendencia a largo plazo ni las fluctuacio-nes cíclicas. Entonces, la relación al promedio movible puede re-presentarse por:
Xt Tt ∗ Ct ∗ Et ∗ It= = Et ∗ It
Promedio Móvil Tt ∗ Ct
b. Con el fin de eliminar las variaciones irregulares se enumeralas diversas relaciones al promedio móvil aplicables al mismomes o trimestre de los diversos años, para luego eliminar losvalores superiores e inferiores y finalmente calcular la mediaaritmética de los valores restantes. La media resultante se de-nomina media modificada.
c. Se debe ajustar las medias modificadas de los distintos mesespor un factor de corrección, de tal manera que la suma de las12 medias mensuales sea 1200 ó que las 4 medias trimestra-les sumen 400. El factor de ajuste es:
1200Factor de ajuste mensual =
Suma de las medias mensuales
400
Factor de ajuste trimestral = Suma de medias trimestrales
Metodologías para el análisis de coyuntura / 27
b. Indices estacionales del Indice de Precios al Consumidor(IPC)
El Anexo No. 1 detalla el cálculo de los índices estacionalesdel IPC general utilizando el período octubre 1980 - junio 1996.A partir de ellos se ha construido el Gráfico No. 4.1, que arroja elsiguiente patrón de estacionalidad de la variable analizada:
FUENTE: INEC, Indice de Precios al Consumidor Area Urbana, mayo 82 a julio 96.ELABORACIÓN: Autora.
– Los picos o meses con la mayor influencia estacional son abrily octubre. El primero de éstos es el pico relevante.
– El comportamiento estacional es mínimo en los meses deagosto y diciembre.
Con el fin de explicar la estacionalidad del IPC general esnecesario determinar los subgrupos estacionales de la canasta fa-miliar. Se han identificado dos divisiones cuyos rubros presentanun componente estacional definido. Ellas son “Alimentos y Bebi-das” y “Misceláneos”.
98
100
102
Ene
Mar
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Jul
Sep
Nov
Ene
Mar
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Nov
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Mar
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Nov
M E S
ESTACIONALIDAD
28 / Alicia Delgado Noboa
Gráfico No. 4.1ESTACIONALIDAD DEL IPC GENERAL
La mayor parte de bienes de la división “Alimentos y Be-bidas” son productos agrícolas, cuyas cosechas se obtienen enépocas fijas del año. Tales temporadas de abundancia conducena estacionalidades bajas de los precios medios y, en consecuen-cia, a menores índices estacionales del IPC de los subgrupos co-rrespondientes2.
Se destacan los ítems no elaborados (sector primario) delos grupos “Cereales y Derivados”, “Frutas Frescas”, “Verduras” y“Leguminosas”, cuyos calendarios de cosechas se presentan en elAnexo No. 2. Los índices estacionales de dichas divisiones calcu-lados con la técnica del promedio móvil permiten construir losGráficos No. 4.2-4.5, que se resumen en el Cuadro No 4.1:
FUENTE: INEC, Indice de Precios al Consumidor Area Urbana, mayo 82 a julio 96.ELABORACIÓN: Autora.
Ene
Mar
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Nov
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M E S
ESTACIONALIDAD
Metodologías para el análisis de coyuntura / 29
Gráfico No. 4.2ESTACIONALIDAD DEL IPC DEL GRUPO CEREALES
FUENTE: INEC, Indice de Precios al Consumidor Area Urbana, mayo 82 a julio 96.ELABORACIÓN: Autora.
FUENTE: INEC, Indice de Precios al Consumidor Area Urbana, mayo 82 a julio 96.ELABORACIÓN: Autora.
Ene
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ESTACIONALIDAD
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ESTACIONALIDAD
30 / Alicia Delgado Noboa
Gráfico No. 4.3ESTACIONALIDAD DEL IPC DEL GRUPO FRUTAS FRESCAS
Gráfico No. 4.4ESTACIONALIDAD DEL IPC DEL GRUPO VERDURAS
FUENTE: INEC, Indice de Precios al Consumidor Area Urbana, mayo 82 a julio 96.ELABORACIÓN: Autora.
Cuadro No. 4.1ESTACIONALIDADES ASCENDENTES Y DESCENDENTES DEL
IPC DE LOS SUBGRUPOS ESTACIONALES DE“ALIMENTOS Y BEBIDAS”
PERIODO DE MES DE PERIODO DE MES DE
SUBGRUPO ESTACIONALIDAD MÁXIMO ESTACIONALIDAD MÍNIMOASCENDENTE ÍNDICE DESCENDENTE ÍNDICEEN PRECIOS EN PRECIOS
Cereales Octubre-Abril Abril Mayo-Septiembre Septiembre
Frutas Octubre-Marzo Noviembre Abril-Septiembre SeptiembreMarzo
Verduras Enero-Junio Junio Julio-Diciembre Diciembre
Leguminosas Enero-Abril Abril Mayo-Diciembre Diciembre
FUENTE: INEC, Indice de Precios al Consumidor Area Urbana, Quito.
ELABORACIÓN: Autora.
Se observa que los productos con mayor ponderacióndentro de cada subgrupo determinan la estacionalidad del IPC
Ene
Mar
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Nov
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Mar
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Nov
Ene
Mar
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Nov
M E S
ESTACIONALIDAD
Metodologías para el análisis de coyuntura / 31
Gráfico No. 4.5ESTACIONALIDAD DEL IPC DEL GRUPO LEGUMINOSAS
del mismo. Así: arroz, dentro de cereales; naranja, en cuanto afrutas; tomate riñón, en lo que a verduras concierne; y, fréjol se-co, dentro de leguminosas (Ver Calendario de Cosechas, AnexoNo. 2).
Por otra parte, el grupo “Azúcar, sal y condimentos”, in-cluido en la categoría de alimentos elaborados, registra un mo-vimiento estacional descendente en precios entre julio y diciem-bre (Gráfico No. 4.6) como consecuencia de la temporada de za-fra de la caña de azúcar entre junio y septiembre. Este rubro es elúnico estacional dentro de la clasificación mencionada.
FUENTE: INEC, Indice de Precios al Consumidor Area Urbana, mayo 82 a julio 96.ELABORACIÓN: Autora.
El rubro “Educación”, incluido en la clasificación “Misce-láneos”, es eminentemente estacional (Gráfico No. 4.7). Los pre-cios medios de los artículos incluidos reflejan incrementos en losmeses de abril y septiembre de todos los años a consecuencia dela apertura de los ciclos escolares de la Costa y la Sierra/Oriente,respectivamente. Se destacan los siguientes ítems: útiles prima-ria, útiles secundaria, matrícula secundaria y pensión secunda-ria. En algunos casos, las grandes elevaciones de precios se pro-longan hasta mayo y octubre.
Ene
Feb
Mar
Abr
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
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Feb
Mar
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May
Jun
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Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
Ene
Feb
Mar
Abr
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
M E S
ESTACIONALIDAD
32 / Alicia Delgado Noboa
Gráfico No. 4.6ESTACIONALIDAD DEL IPC DE AZÚCAR, SAL Y
CONDIMENTOS
FUENTE: INEC, Indice de Precios al Consumidor Area Urbana, mayo 82 a julio 96.ELABORACIÓN: Autora.
Se concluye que los rubros estacionales del IPC general(cereales, verduras, leguminosas, frutas, azúcar y educación) de-terminan la estacionalidad de la variable agregada (Ver CuadroNo. 4.2).
Cuadro No. 4.2ESTACIONALIDAD DEL IPC E INCIDENCIAS
ESTACIONALIDADES ALTAS IPC RUBROS PRO-ESTACIONALES
Abril Todos los subgrupos estacionales
Septiembre Educación (En septiembre son contra-estacionales los rubros Cereales y Frutas).
ESTACIONALIDADES BAJAS IPC RUBROS PRO-ESTACIONALES
Agosto Cereales y Frutas
Diciembre Verduras, Leguminosas, Azúcar
FUENTE: INEC, Indice de Precios al Consumidor Area Urbana, mayo 82 a julio 96.
ELABORACIÓN: Autora.
Ene
Feb
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Dic
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Dic
Ene
Feb
Mar
Abr
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
M E S
ESTACIONALIDAD
Metodologías para el análisis de coyuntura / 33
Gráfico No. 4.7ESTACIONALIDAD DEL IPC DEL GRUPO EDUCACIÓN
Posteriormente, el análisis factorial de correspondenciaspermitirá establecer el subgrupo relevante para la explicación dela estacionalidad del IPC.
c. El análisis factorial de correspondencias
El Análisis Factorial de Correspondencias (AFC) propor-ciona una visión simplificada de un fenómeno determinadoconsiderando todas las variables que lo describen al mismotiempo. La pérdida de información que el método consiente seve compensada con una ganancia en significación.
Como resultado del análisis se encuentran unos ejes F1 yF2, denominados factores, que sintetizan el conjunto de posicio-nes de las variables.
Matemáticamente, se juzga n objetos (O1, O2,..., Oi,...,On) de acuerdo a p criterios (C1, C2,..., Cj,..., Cp) utilizando ta-blas de contingencia formadas por números positivos que resul-tan de contar frecuencias:
C1 C2 ... Cj ... CpO1 | k1O2 | k2... | ...Oi --------- kij ki... ...On kn
k1 k2 ... kj ... kp kdonde:kij = frecuencia de asociaciones entre los elementos i y j;
pki = ∑kij = efectivo total de la fila i;
j =1n
kj = ∑kij = efectivo total de la columna j; y,i =1p n
k = ∑ ∑kij = efectivo total de la población.j = 1 i = 1
34 / Alicia Delgado Noboa
El análisis es simétrico, razón por la cual en la práctica seelige como columnas la dimensión más pequeña.
A fin de evitar que las clases (criterios y objetos) con efec-tivos pequeños se vean privilegiadas, el AFC les asigna un pesoproporcional a su importancia en el total k.
En función de lo anterior, se busca un subespacio Rp enque cada punto i resulte afectado por el peso fi, y un subespacioRn en que cada punto j reciba el peso fj3, siendo:
fi = ki/k y fj =kj/k
De igual manera, se penaliza a cada punto kij con un pe-so fij = kij/k. Se obtienen entonces los perfiles de fila fij/fi y decolumna fij/fj.
Se procede luego a determinar la matriz X, cuyos elemen-tos son:
fijxij =
(fi)1/2∗(fj)1/2
Se diagonaliza la matriz S = X’X con el fin de obtener loseigen-valores λ1>...>λq y los vectores propios u1, ..., uq. Cada λmide la suma de los cuadrados de las proyecciones sobre el eje α.La inercia del factor α o cantidad de información recogida por élse obtiene a partir de λ:
pI = λα/ ∑λα
α =1
Las proyecciones de los puntos i y j se calculan a partir de:fij
Fα (i) = ∑ uαjj fi ∗ (fj)1/2
Gα (j) = (λαuαj)1/2/(fj)1/2
Para medir el grado de asociación entre dos variables seutiliza la distancia ji-cuadrado (χ2):
Metodologías para el análisis de coyuntura / 35
p 1 fij fi’j d2(i,i’) = ∑ ( - )2
j = 1 fi fi fi’
n 1 fij fij’d2(j,j’) = ∑ ( - )2
i = 1 fi fj fj’
La significación de los ejes sobre los que se proyecta la nu-be se mide a través de los coeficientes de contribución absolutay relativa:- La contribución absoluta CTAα(i), calculada para cada ele-
mento línea y columna, expresa la participación del elemen-to i (ó j) en la inercia explicada por el factor α:
CTAα(i) = fiF2α (i)/λα
– La contribución relativa CTRα(i) recoge la participación delfactor en la explicación del elemento i (ó j):
CTRα(i) = F2α (i)/d2(i,G); ∑ CTRα(i) = 1α
d. Incidencia de los subgrupos estacionales en la estacionali-dad del IPC - análisis factorial de correspondencias
Con el fin de obtener una visión simplificada del compor-tamiento “estacional” del índice de precios se ha llevado a caboun Análisis Factorial de Correspondencias que involucra a losrubros cereales, verduras y educación4. En vista de que el AFCrequiere la utilización de frecuencias, se han realizado dos análi-sis separados, uno con las estacionalidades positivas (superioresa 100) y otro con las negativas (inferiores a 100), identificandocomo la frecuencia de clase los puntos porcentuales por encimadel índice tipo en el primer caso y los puntos porcentuales pordebajo del mismo en el segundo, corregidos por el peso del ru-bro respectivo en el universo de los tres subgrupos selecciona-dos5.
36 / Alicia Delgado Noboa
Se han establecido los meses como criterios y los rubrosestacionales como objetos. El cuarto objeto (fila) corresponde alas frecuencias de la estacionalidad del IPC general, calculadas apartir de un índice de precios obtenido de una canasta compues-ta por cereales, verduras y educación6.
El primer paso en la interpretación de los resultados delAFC es la observación de los valores propios y la inercia explica-da por los ejes7, que en el caso de las estacionalidades positivasse muestran en el Cuadro No. 4.3, determinándose que al utili-zar dos factores (F1 y F2) se explica alrededor de las 4/5 partes dela información inicial en razón de que el 81% de la inercia de lanube es abarcada por las dos primeras dimensiones.
Cuadro No. 4.3AFC PARA ESTACIONALIDADES POSITIVAS
VALORES PROPIOS E INERCIA
DIMENSION EIGEN-VALOR INERCIAPORCENTAJE % EXPLICADOEXPLICADO ACUMULADO
1 0.72 51.59 50.67 50.672 0.56 30.92 30.33 81.003 0.44 19.42 19.00 100.00
TOTAL 101.92 100.00
FUENTE: INEC, Indice de Precios al Consumidor Area Urbana, Quito.ELABORACIÓN: Autora.
El Anexo No. 3 presenta las coordenadas en F1 y F2 así co-mo las contribuciones absolutas y relativas de las filas (meses) ycolumnas (rubros).
El primer factor recoge el 50.6% de la variabilidad de lanube. Dos rubros lo explican casi totalmente: educación en laparte positiva del eje (CTA8 = 63.4%) y cereales en la negativa(CTA = 20.5%). De igual manera, las contribuciones de F1 a laexplicación de las dos variables son altas (CTR9 = 94.7% y 34.2%respectivamente) y superiores a las demás.
Metodologías para el análisis de coyuntura / 37
38 / Alicia Delgado Noboa
En el subespacio de los meses (Rn) se destacan septiembre(CTA = 27.3%), octubre (CTA = 27.3%) y noviembre (CTA =13.7%) en el campo positivo10 y marzo (CTA = 13.4%) y febre-ro (CTA = 9.9%) en el negativo. Estos meses se encuentran bienrepresentados en el eje de las abscisas (CTR de septiembre, octu-bre y noviembre = 90.6%, CTR de marzo = 48.8% y CTR de fe-brero = 13.7%).
Aunque las CTA de abril y julio son bajas, sus CTR no sondespreciables, motivo por el cual son ilustrativos de la significa-ción del eje analizado.
En resumen, el primer factor se caracteriza por contrastarel rubro educación, asociado a los meses de septiembre y octu-bre, al subgrupo cereales, vinculado a febrero y marzo.
El segundo factor explica el 30.3% de la varianza de la in-formación. Opone el índice general (CTA = 22.1%) al rubro ce-reales (CTA = 64.7%) y el mes de junio (CTA = 18.6%) al de fe-brero (CTA = 52.4%). La calidad de representación de esos pun-tos en el eje de las ordenadas es bastante alta (CTR general =42.9%, CTR cereales = 64.9%, CTR junio = 87.3% y CTR febre-ro = 74.7%). Atendiendo a lo anterior, puede asociarse el mes dejunio al IPC general y el de febrero a cereales.
El estudio de los puntos “cereales” y “febrero” requiereconsiderar el plano (1,2) en conjunto en vista de que la represen-tación total de aquéllos en F1 y F2 es casi perfecta (CTR Total =99.1% y 98.3% respectivamente).
El Gráfico No. 4.8 permite comprender de mejor maneralas proximidades entre los puntos en el plano (1,2).
Los meses de septiembre, octubre y noviembre y el rubroeducación se ubican en F1>0 y constituyen un punto múltiple,indicando que el mayor período estacional del subgrupo men-cionado es el correspondiente al inicio de clases en la Sierra.
FUENTE: INEC, Indice de Precios al Consumidor Area Urbana, mayo 82 a julio 96.ELABORACIÓN: Autora.
Un segundo punto múltiple es el constituido por “verdu-ras” y “julio”, en el cuadrante No. 2. Dada su proximidad con elIPC general y los meses de abril, mayo y junio11, se establece unaagrupación de puntos en que se destaca la época de estacionali-dad alta en precios del rubro verduras y su gran incidencia en elcomportamiento “estacional” del índice general.
En el tercer cuadrante se localiza el punto múltiple cerea-les-febrero y, asociado a él, el mes de marzo. Es decir, se han vin-culado el mencionado subgrupo y los meses en que su índice re-gistra un comportamiento estacional positivo.
Los meses de enero, agosto y diciembre se sitúan en el ori-gen, reflejando una participación nula en la estacionalidad altadel IPC. Su vínculo con algún rubro podría visualizarse a partirdel análisis de F3, procedimiento que no se justifica en la medi-da en que dicha dimensión explica la varianza de la nube en unporcentaje mucho menor al de los dos primeros factores.
El AFC realizado para las estacionalidades negativas enprecios determina la importancia de las dos primeras dimensio-nes en el análisis en razón de que ellas recogen el 91.6% de la in-formación de meses-subgrupos (Cuadro No. 4.4).
Metodologías para el análisis de coyuntura / 39
MAYOAGOSTOENERODICIEMBRE SEPTIEMBRE
OCTUBRENOVIEMBREEDUCACION
CEREALES
FEBRERO
MARZO
VERDURAS
JULIOJUNIO
GENERAL
0
1
ABRIL
DIMENSION No. 1
DIM
EN
SIO
N N
o.
2
Gráfico No. 4.8ANÁLISIS FACTORIAL DE CORRESPONDENCIAS
Rubros Estacionales del IPC General Estacionalidades Altas
Cuadro No. 4.4AFC PARA ESTACIONALIDADES NEGATIVAS
VALORES PROPIOS E INERCIA
DIMENSION EIGEN-VALOR INERCIAPORCENTAJE % EXPLICADOEXPLICADO ACUMULADO
1 0.85 72.01 62.10 62.102 0.58 34.16 29.50 91.603 0.31 9.77 8.40 100.00
TOTAL 115.94 100.00
FUENTE: INEC, Indice de Precios al Consumidor Area Urbana, Quito.ELABORACIÓN: Autora.
El primer factor explica el 62.1% de la varianza. En elcampo de los rubros estacionales se destacan los aportes de edu-cación a la explicación del eje (CTA = 73.7%) en el lado negati-vo y del índice general en el positivo (CTA = 9.5%), seguido muyde cerca por el rubro verduras (CTA = 9.1%). En lo que a mesesse refiere, las mayores contribuciones absolutas corresponden amarzo y febrero en la parte negativa (CTA = 43.8% y 29.2% res-pectivamente) y a diciembre en la positiva (CTA = 6.8%).
Los puntos “educación”,“febrero” y “marzo” se encuentranbien representados en F1, siendo 99.8% la contribución relativadel primero y 99.4% la correspondiente a los otros dos. Los ru-bros “índice general” y “verduras” no presentan CTR’s conside-rables (48% y 39.3%) pese a que sus CTA’s son elevadas, indican-do la necesidad de examinarlos en conjunto en el plano (1,2). Lomismo ocurre con el mes de diciembre (CTR = 41.1%).
Aunque los meses de septiembre y octubre no contribu-yen a la formación del primer factor, se encuentran bien repre-sentados por él (CTR = 70.6%).
En suma, la dimensión No. 1 opone el subgrupo educa-ción, vinculado a febrero y marzo, a los objetos IPC general yverduras, asociados a diciembre (Ver Anexo No. 4).
La variabilidad de la nube es explicada en un 29.5% por elsegundo factor, que opone el rubro cereales (CTA = 76.8%) y elmes de julio (CTA = 56.2%) al subgrupo verduras (CTA = 14%)
40 / Alicia Delgado Noboa
y a los meses de noviembre y diciembre (CTA = 11.5% y 18%respectivamente).
Los puntos que aportan a la explicación del eje verticalposeen contribuciones relativas altas. Particularmente las CTR’sde noviembre y diciembre en F2 son importantes y se comple-mentan con las de F1 para resultar en una representación casiperfecta en el plano (1,2).
Enero no contribuye a la formación del segundo eje. Sinembargo, su CTR (= 70.2%) muestra la considerable participa-ción del factor 2 en la explicación del mes.
El Gráfico No. 4.9 presenta las asociaciones entre meses yrubros para estacionalidades negativas en el plano conformadopor los factores 1 y 2.
FUENTE: INEC, Indice de Precios al Consumidor Area Urbana, mayo 82 a julio 96.ELABORACIÓN: Autora.
El primer cuadrante incluye los meses de noviembre y di-ciembre y los rubros verduras e IPC general. La proximidad entreellos y su importancia en la formación de los ejes, analizada ante-riormente, permiten agruparlos en un primer conjunto de puntos.
El punto múltiple educación-febrero-marzo se ubica en elsegundo cuadrante, indicando que la menor estacionalidad delíndice del subgrupo se encuentra en esos meses.
Metodologías para el análisis de coyuntura / 41
VERDURAS
AGOSTOMARZO0
ENERO
SEPTIEMBREOCTUBRE
JULIOCEREALES
MARZO
1
DIMENSION No. 1
DIM
EN
SIO
N N
o.
2
0
EDUCACIONFEBRERO ABRIL
MAYOJUNIO
DICIEMBREGENERAL
NOVIEMBRE
Gráfico No. 4.9ANÁLISIS FACTORIAL DE CORRESPONDENCIAS
Rubros Estacionales del IPC General Estacionalidades Bajas
En el cuarto cuadrante se destaca el punto múltiple con-formado por el rubro cereales y el mes de julio, mostrando elcomportamiento estacional negativo en precios del subgrupo amediados del año.
Se concluye que “verduras” es el subgrupo más destacadoa la hora de describir el comportamiento “estacional”, tanto po-sitivo como negativo, del IPC general.
Los meses de abril, mayo y junio se ubican en el origen delgráfico de AFC para estacionalidades negativas, situación que dacuenta de su irrelevancia en la explicación conjunta del fenóme-no estacional inferior a 100. Este hecho contrasta con la gran im-portancia de dichos meses en la formación de la estacionalidadpositiva del IPC.
44..22..22 CCiicclloo
a. Filtro de Hodrick-Prescott
Uno de los aspectos “esenciales” en el estudio de una seriede tiempo es la determinación de su comportamiento cíclico. Elanálisis gana en relevancia cuando se compara el ciclo de la va-riable en cuestión con los de otras que están estrechamente vin-culadas a ella.
El método utilizado en este estudio para separar el ciclo yla tendencia secular es el filtro de Hodrick y Prescott, que des-compone la serie desestacionalizada Dt en sus componentes ten-dencial (Tt) y cíclico (Ct) a través de un algoritmo que minimi-za, con respecto a Tt, la suma ponderada de las varianzas del ci-clo y del crecimiento de la tendencia12:
T T-1Min ∑Ct
2 + λ ∑(dTt - dTt-1)2 siendo Xt = Tt + CtTt t=1 t=2
En consecuencia, las variaciones cíclicas se obtienen pordiferencia entre la serie Dt y su evolución tendencial (determina-da gracias al filtro). La tendencia es más relevante cuanto menores el parámetro de ponderación λ.
42 / Alicia Delgado Noboa
Cabe señalar que la serie desestacionalizada (Dt) se obtie-ne eliminando los coeficientes estacionales (Et) de la serie origi-nal (Xt). Por división se tiene que:
XtSerie desestacionalizada = Dt = ––––
Et
b. Componente cíclico de la inflación ecuatoriana
Las series incluidas en la investigación del ciclo son el IPC,la oferta monetaria (M1), el PIB trimestral y el tipo de cambio(Ver Anexo No. 5). Se aplicaron logaritmos a sus tasas trimestra-les anualizadas como paso previo a la utilización del filtro. ElGráfico No. 4.10 presenta los ciclos de las variables involucradasen el análisis.
Gráfico No. 4.10COMPONENTES CÍCLICOS DEL CRECIMIENTO DE LAS SERIES
IPC, PIB, TIPO DE CAMBIO Y OFERTA MONETARIA1985-1996
FUENTE: BCE, Información Estadística Mensual, 1985-1996.INEC, IPC Area Urbana, 1985-1996.BCE, Base de datos sobre PIB Trimestral, 1985-1995.
ELABORACIÓN: Autora.
Metodologías para el análisis de coyuntura / 43
CICLOCRECIPCCICLOCRECMONET
CICLOCRECPIBCICLOCRECTC
• Relación entre los ciclos de la inflación y el PIB. Del Gráfico4–10 se desprende que, en general, los ritmos inflacionariosmás bajos coinciden con mayores tasas de crecimiento delPIB. Es relevante la coincidencia de los puntos de inflexión delos ciclos del producto (fondo) y de la inflación (pico) a ini-cios de 1989, momento que se caracterizó por un elevado por-centaje de ajuste de los precios de los combustibles y serviciospúblicos unido a un nivel de crecimiento sumamente bajo dela actividad económica a pesar de su relativa “recuperación”resultante de la reparación del oleoducto transecuatoriano.
• Relación entre los ciclos de la inflación y la devaluación. La ob-servación del Gráfico No. 4-10 permite concluir que, en gene-ral, importantes fluctuaciones del tipo de cambio antecedena incrementos del IPC. Este hecho es particularmente visibleentre fines de 1985 y 1986 y a partir del primer trimestre de1994. En cuanto al primer período, la devaluación ocurridaen los últimos meses de 1985 y adopción de un esquema deflotación del tipo de cambio en 1986 fueron el preludio deuna fase expansiva del proceso inflacionario que se inició enel segundo trimestre del 86 y que alcanzó su cima en el pri-mer trimestre de 1989, en que bordeó la tasa del 100%.A finales de 1992 hasta 1994 se registra una marcada estabili-dad del tipo de cambio, período en que la inflación –despuésde un descenso importante– se mantiene relativamente esta-ble. Sin embargo, se aprecia que la incidencia del tipo de cam-bio sobre el nivel de precios pierde peso luego de dicha etapa,ya que se evidencia un repunte inflacionario a pesar de lacontinuidad de la política cambiaria.
• Relación entre los ciclos de la inflación y el crecimiento moneta-rio. Esta relación podría ser explicada de la siguiente manera:Por una parte, los elementos de costo (salarios, tipo de cam-bio, márgenes de ganancia, etc.) empujan a los precios haciael alza, lo que impulsaría al Banco Central a seguir una deter-minada política monetaria. Así mismo, la situación fiscal de-ficitaria genera incrementos en la cantidad de dinero que re-
44 / Alicia Delgado Noboa
sultan en la expansión de la demanda y por ende en inflación,lo que exige a la autoridad llevar a cabo una política moneta-ria contractiva. Lo ideal es que la política monetaria sea lo su-ficientemente anticipativa para evitar el incremento de losprecios.
Las variaciones de la oferta monetaria y el IPC mostradasen el Gráfico No. 4-10 llevarían entonces a la conclusión de quelas fases expansivas del crecimiento monetario precederían o seadelantarían a las correspondientes a la inflación.
Como se puede observar en el Gráfico 4-10, en 1988 la po-lítica monetaria contribuyó al repunte de los precios. Estas mis-mas presiones se observan en la segunda mitad de 1995, lo quedebilitó el accionar de la política cambiaria.
44..33 AAnnáálliissiiss ddee llaass ccaauussaass ddee llaa iinnffllaacciióónn eenn eell EEccuuaaddoorr
44..33..11 FFaaccttoorreess ddee aacceelleerraacciióónn yy ccoonnttrrooll ddeell pprroocceessoo iinnffllaacciioonnaa--rriioo eeccuuaattoorriiaannoo –– AAnnáálliissiiss ddee FFrreeccuueenncciiaass
a. Causas de la inflación
El Anexo No. 613 presenta las causas del incremento deprecios en el Ecuador por artículos (bienes o servicios)14. Estascausas pueden agruparse en:- Políticas económicas, que incluyen: política de precios, co-
mercial, fiscal y otras;- Shocks de oferta;- Costos, que han sido clasificados en tres categorías: insumos
nacionales, costo de transporte y otros;- Expectativas; y,- Otras causas de inflación15.
Previo al análisis de frecuencias de los factores que han in-cidido en la inflación ecuatoriana es necesario detallar los ele-mentos que se incluyen dentro de cada una de las agrupacionesantes señaladas.
Metodologías para el análisis de coyuntura / 45
Política económica
a. Política de precios. Dentro de la política económica sedestaca la política de precios a la hora de explicar la inflación16.Son relevantes las revisiones de precios (controlados) al consu-midor, de sustentación al productor y referenciales, de aforo y deproductos marcadores para la importación; las exclusiones deciertos artículos de la lista de bienes sujetos a fijación de precios;los reajustes en los márgenes de utilidad controlados o la elimi-nación de su control; y, las variaciones en los precios de interven-ción de instituciones como ENAC y EMPROVIT17.
Al incremento de precios implícito en los reajustes de cos-tos de bienes controlados debe añadirse la inflación resultante dela especulación (expectativas) por cuanto las medidas tomadasen este sentido suelen ser anunciadas por los gobiernos con an-ticipación o intuidas por los agentes económicos, lo que inducea cierto comportamiento especulativo. Lo anterior ha sido parti-cularmente palpable en el caso de los productos de primera ne-cesidad (controlados hasta 1992) y los combustibles18.
Las elevaciones en los precios de sustentación al produc-tor han generado incrementos sucesivos de precios en las etapasposteriores de la cadena de comercialización, situación que hadado lugar a incrementos en los precios al consumidor final.
Las medidas de fijación de precios deben ir acompañadasde un control efectivo de los mismos, lo que no se ha cumplido.De ello dan cuenta las brechas existentes entre precios oficiales ymedios. Por tal motivo, si bien la exclusión de productos de la lis-ta de bienes sujetos a control gubernamental ha generado infla-ción, ésta ya se hizo presente en las etapas de fijación de precios.
El control de la inflación en determinadas industrias me-diante la fijación de los márgenes de utilidad (como se lo realizóhasta hace algunos años con las empresas productoras de bebi-das gaseosas y cigarrillos) se ha visto limitado por los reajustes de“mark-up’s” o la eliminación de su control.
46 / Alicia Delgado Noboa
Aunque los precios de intervención de las empresas esta-tales de almacenamiento han sido inferiores a los de distribuciónprivada, también han sido reajustados con relativa continuidad.
b. Política comercial. Se incluye la política cambiaria, el in-cremento de aranceles y de los porcentajes de depósitos previosa la importación, prohibiciones de importación, libre comercia-lización interna y externa y agilización de trámites de exporta-ción, entre otras medidas. Estas políticas han afectado los costosde los insumos importados y/o incentivado las exportaciones, loque indirectamente ha repercutido en el incremento de precioslocales.
c. Política fiscal. Se destacan las políticas de recaudación deimpuestos, tasas y timbres de los gobiernos central y seccionales,la eliminación de subsidios y las revisiones en los precios de losderivados del petróleo a partir de enero de 1994. La primera ca-tegoría de medidas ha generado incrementos de precios de ciga-rrillos, bebidas gaseosas y alcohólicas, carne de res, envío de co-rrespondencia y servicios de telecomunicaciones y energía eléc-trica. El segundo tipo de políticas fiscales ha ocasionado subidasde precios principalmente en los sectores productores de medi-camentos y arroz.
d. Otras políticas económicas. Incluyen la política salarial,el establecimiento de temporadas de veda (mariscos, pescado), lacomercialización de bienes en envases con mayor peso o capaci-dad (y en consecuencia con mayor precio) ofertados por el go-bierno (por ejemplo, gas), entre otras. Merece especial atenciónla política de remuneraciones, que se ha caracterizado por rea-justes periódicos del salario mínimo que han generado inflaciónpor costos y por inercia en el sentido de que los agentes transmi-ten ese incremento a los precios de los bienes y servicios por ellosofrecidos. Lo anterior es visible en el sector de servicios privados(alquiler, atención médica, almuerzo, corte de pelo), que realizacontinuos ajustes de precios en función de la evolución de sala-rios y otros precios de la economía.
Metodologías para el análisis de coyuntura / 47
Shocks de oferta
En el caso ecuatoriano los choques que han contribuido auna mayor inflación son: cambios climáticos, daños en carrete-ras, plagas en productos agrícolas, enfermedades de ganado, pa-ros, huelgas, fuga de productos a través de las fronteras y conflic-tos con países vecinos. Los artículos cuyos precios se han vistoafectados en mayor medida por estos shocks son los productosagrícolas.
Costos
Los factores de costos se clasifican en precios de los insu-mos nacionales, costo de transporte y otros. La última divisiónengloba los costos de los insumos extranjeros (tipo de cambio),incrementos salariales, impuestos, tasas de interés, entre otros19.
Se destaca la continuidad con que el encarecimiento de losinsumos nacionales ha afectado el costo de producción de lasempresas, que en consecuencia han debido trasladar dichos in-crementos al consumidor final.
Expectativas
Este factor es preponderante en la explicación del incre-mento de precios. En el Anexo No. 6 se observa que tanto los pre-cios de los bienes (agrícolas, industriales) como de los serviciosse ajustan permanentemente hacia arriba ante variaciones deprecios ya ocurridas (inflación pasada, subidas de sueldos y sala-rios, etc.) o por suceder (elevaciones preanunciadas de las tarifasde los bienes y servicios gubernamentales).
Otros factores de inflación
Incluyen reducciones en el peso de expendio de productosagrícolas, la unificación de precios en establecimientos rezagados
48 / Alicia Delgado Noboa
e incrementos de precios a nivel de distribuidores (variación delos márgenes de comercialización). Los dos últimos factores hanafectado a los precios de los bienes de los sectores primario e in-dustrial.
b. Análisis de frecuencias de las causas de inflación en elEcuador
El Anexo No. 6 permite determinar las frecuencias de lasdiversas causas de la inflación en el Ecuador para el período1980-199620. Los resultados se resumen en el Cuadro No. 4-5 ylos Gráficos No. 4.11 - 4.13:
Cuadro No. 4.5FRECUENCIAS DE LAS CAUSAS DE INFLACIÓN EN EL ECUADOR
1980 - 1996
FACTOR DE FRECUENCIA PORCENTAJE % DENTRO DEINFLACIÓN (%) SUBGRUPO
Política Económica 320 36.87Política de precios 222 25.58 69.38Política comercial 43 4.95 13.44Política fiscal 49 5.65 15.30Otras políticas 6 0.69 1.88
Shocks de oferta 70 8.06
Costos 281 32.37Insumos nacionales 95 10.94 33.81Costo de transporte 53 6.11 18.86Otros 133 15.32 47.33
Expectativas 131 15.09
Otras causas deinflación 66 7.60
TOTAL 868 100.00
FUENTE: INEC, Análisis estadísticos mensuales de la inflación de mayo de 1987 a ju-nio de 1996, junio 1987 - julio 1996; Análisis trimestrales del proceso infla-cionario ecuatoriano, 1983 - 1996.
ELABORACIÓN: Autora.
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FUENTE: INEC, El proceso inflacionario en el Ecuador, Análisis trimestrales, 1983-1996.
ELABORACIÓN: Autora.
FUENTE: INEC, El proceso inflacionario en el Ecuador, Análisis trimestrales, 1983-1996.
ELABORACIÓN: Autora.
FUENTE: INEC, El proceso inflacionario en el Ecuador, Análisis trimestrales, 1983-1996.
ELABORACIÓN: Autora.
50 / Alicia Delgado Noboa
Gráfico No. 4.11% FRECUENCIAS DE CAUSAS DE INFLACIÓN EN EL ECUADOR
1981-1996
Gráfico No. 4.12% FRECUENCIAS DE POLÍTICAS INFLACIONARIAS EN EL ECUADOR
1981-1996
Gráfico No. 4.13% FRECUENCIAS DE ELEMENTOS DE COSTO EN EL ECUADOR
1981-1996
Insumosnacionales
34%
Costo detransporte
19%
Otros costos47%
Políticacomercial
13%Política fiscal
15%
Otraspolíticas
económicas2 %
Política deprecios70%
Otras causas8 %
Políticaeconómica
37%
Shocks de oferta8 %
Costos32%
Expectativas15%
De lo anterior se desprende que el factor de política eco-nómica es el que explica más continuamente la inflación ecuato-riana (36.87%), siendo la política de precios su principal meca-nismo inflacionario. Le sigue el factor de costos (32.37%), cuyapartida más destacada es la de “otros costos” (tipo de cambio, sa-larios, tasa de interés, etc.). En tercer lugar se ubica el incremen-to de precios vía expectativas (15.09%). Los tres factores juntosrepresentan el 84.33% de las frecuencias de inflación.
Debe tenerse en cuenta que el hecho de que un determi-nado factor de inflación presente una frecuencia alta no signifi-ca necesariamente que sea una causa más importante de infla-ción que otra.
c. Factores de control del proceso inflacionario ecuatoriano
Existen diversos factores que, directa o indirectamente,han cntribuido a que el incremento de precios en el Ecuador nosea mayor. Entre ellos tenemos:– Políticas económicas: comercial, de precios y otras; y,– Otros factores de freno de la inflación (Ver Anexo No. 7).
Políticas económicas
a. Política comercial. Incluye una amplia gama de medidas:asignación/ampliación de cupos de importación de productosfinales o materias primas; prohibiciones/restricciones a la expor-tación (es decir, el establecimiento de cuotas mínimas a asignaral consumo interno); la aplicación de franjas de precios; trasladode productos a listas de importación con aranceles más bajos;exoneración/reducción del pago de derechos arancelarios; subsi-dios a la importación; exoneración o reducción del porcentaje depago de depósitos previos a la importación; determinación deprecios máximos a la importación de materias primas; aplica-ción del sistema de trueque; fijación de precios de productosmarcadores; y, control del contrabando.
Metodologías para el análisis de coyuntura / 51
Las medidas anteriores han permitido asegurar el abaste-cimiento interno de productos especialmente agrícolas o reducirlos costos de los insumos utilizados por la industria local.
b. Política de precios. Las medidas de precios que han fre-nado la inflación son: incorporación de productos a las listas debienes controlados, ratificación de precios vigentes, control efec-tivo de precios, incorporación de productos al régimen de fija-ción de márgenes de utilidad y suspensión de ajustes periódicosde precios. Al respecto el mayor control ha correspondido a losprecios de los medicamentos, energía eléctrica y combustibles.
c. Otras políticas económicas. Incluyen medidas de tipo fis-cal (concesión de abonos tributarios, subsidios, etc.), estableci-miento de cuotas básicas de producción nacional, aprobación delíneas de redescuento, concesión de créditos preferenciales parael sector agropecuario, emisión de bonos y culminación de tem-poradas de veda. Los precios de cereales, productos de mar yazúcar han sido los mayores beneficiarios de tales políticas anti-inflacionarias.
Otros factores de freno de la inflación
Comprenden donaciones, contrabando, problemas detransporte al exterior de productos de exportación (lo que elevala oferta interna), el mejoramiento en los pesos de expendio,ajustes de precios al precio oficial o a la baja, facturación o dis-tribución a precios inferiores y normalización de la producción.
d. Análisis de frecuencias de los factores que han controladoel proceso inflacionario ecuatoriano
En base al Anexo No. 7 se han obtenido las frecuencias pa-ra los factores que contrarrestan la inflación en el Ecuador parael período 1980-1996. Ellas se sintetizan en el Cuadro No. 4.6 ylos Gráficos No. 4.14 y 4.15.
52 / Alicia Delgado Noboa
Cuadro No. 4.6FRECUENCIAS DE LOS FACTORES DE CONTROL
DE LA INFLACIÓN ECUATORIANAPERÍODO 1980 - 1996
FACTOR DEPORCENTAJE % DENTRO DE
CONTROL DE FRECUENCIA(%) SUBGRUPO
INFLACIÓN
Política Económica 262 90.03Política comercial 206 70.79 78.63Política de precios 24 8.25 9.16Otras políticas 32 11.00 12.21
Otros factores de freno 29 9.97
TOTAL 291 100.00
FUENTE: INEC, Análisis estadísticos mensuales de la inflación de mayo de 1987 a ju-nio de 1996, junio 1987 - julio 1996; Análisis trimestrales del proceso infla-cionario ecuatoriano, 1983 - 1996.
ELABORACIÓN: Autora.
FUENTE: INEC, El proceso inflacionario en el Ecuador, Análisis trimestrales, 1983-1996.
ELABORACIÓN: Autora.
Metodologías para el análisis de coyuntura / 53
Gráfico No. 4.14% FRECUENCIAS DE LOS PRINCIPALES
FACTORES DE CONTROL DE LA INFLACIÓN1981-1996
Políticaeconómica
90%
Otros factoresde freno
10%
FUENTE: INEC, El proceso inflacionario en el Ecuador, Análisis trimestrales, 1983-1996.
ELABORACIÓN: Autora.
Diversas medidas se han aplicado para frenar el incremen-to de precios, de manera especial las comerciales, que represen-tan el 78.63% de las frecuencias del factor de política económi-ca, que a su vez explica en un 90.03% las frecuencias totales delos elementos anti-inflacionarios. Aunque el componente “Otrosfactores” registra un 9.97% de frecuencias, este porcentaje es ba-jo en relación a los 9/10 correspondientes a las políticas guber-namentales.
44..33..22 MMooddeellooss eeccoonnoommééttrriiccooss ppaarraa llaa ddeetteerrmmiinnaacciióónn ddee llaassccaauussaass ddee llaa iinnffllaacciióónn
a. Metodología para la determinación de los índices de preciossectoriales
Como punto de partida para el análisis econométrico delas causas de la inflación ecuatoriana, los 200 artículos incluidosen el cálculo del IPC se han reclasificado según su pertenencia auno de los cinco sectores siguientes21: agrícola, industrial, servi-cios públicos, servicios de origen privado y educación22. Esta
54 / Alicia Delgado Noboa
Gráfico No. 4.15% FRECUENCIAS DE LAS PRINCIPALES
POLÍTICAS DE CONTROL DE LA INFLACIÓN1980-1996
Políticacomercial
79%
Política deprecios
9%
Otraspolíticas
económicas12%
agrupación (presentada en el Anexo No. 8) permite la determi-nación de los índices de precios sectoriales, que en esta investiga-ción tienen como base los precios de enero a diciembre de 1984.
El IPC de un sector específico se calcula utilizando los pre-cios medios nacionales de los bienes y servicios correspondien-tes, a los que se aplica la fórmula de Laspeyres, cuya expresióngeneral es:
∑ Pn QoIPCn = ––––––––––– x 100
∑ Po Qodonde:
IPCn = Indice de Precios al Consumidor en el período n (actual);
Pn = Precio medio de un artículo determinado en el período n;
Qo = cantidad del artículo en el período base; y,
Po = Precio medio del artículo en el período base.
El factor Qo resulta de dividir el porcentaje de gasto asig-nado al artículo analizado (o su ponderación) entre el preciomedio del período base.
b. Pruebas de causación de Granger
Un elemento importante del análisis de la relación entre elIPC general y sus componentes sectoriales (agricultura, indus-tria, servicios públicos, servicios privados y educación) es la de-terminación de la dirección de la causalidad entre dos variables.Este comportamiento ha sido estudiado utilizando el criterio decausación definido por Granger.
La prueba de causalidad de Granger supone que la infor-mación relevante para la predicción de las variables provieneúnicamente de los datos de series de tiempo de dichas variables.Esta metodología detecta la dirección de la relación causa - efec-to entre dos variables X y Y cuando temporalmente existe unaasociación de adelanto y rezago entre ellas. El test estima dos re-gresiones:
Metodologías para el análisis de coyuntura / 55
n n
Xt = ∑aiYt-i + ∑bjXt-j + u1ti=1 j=1
m m
Yt = ∑ciYt-i + ∑djXt-j + u2ti=1 j=1
Puede darse uno de los siguientes cuatro casos23:
1. Se presenta causalidad (“a la Granger”) de X a Y si el conjun-to de coeficientes de Y rezagados no es estadísticamente dife-rente de cero en la primera ecuación (∑ai=0) y si los coefi-cientes de X rezagados son globalmente significativos en lasegunda (∑dj≠0);
2. Existe causalidad unidireccional de Y a X si ∑ai≠0 y ∑dj=0;3. Se presenta causalidad bilateral o retroalimentación cuando
los conjuntos de coeficientes X y Y son estadísticamente sig-nificativos en las dos ecuaciones; y,
4. Las variables X y Y son independientes si sus coeficientes songlobalmente diferentes de cero en las dos regresiones.
Los valores críticos para efectos de aceptación o rechazode la hipótesis de que “X no causa (a la Granger) a Y” (o vicever-sa) se determinan en el contexto de la distribución F.
Las hipótesis nulas, estadísticos F y niveles de significación(valores P) para los tests de Granger de los pares de variables deprecios involucradas en el presente estudio se muestran en elCuadro No. 4.7. A continuación se presentan los resultados ob-tenidos:
56 / Alicia Delgado Noboa
Cuadro No. 4.7RESULTADOS DE LOS TESTS DE GRANGER PARA LOS
ÍNDICES DE PRECIOS SECTORIALES
VARIABLE HIPOTESIS NULA ESTADISTICO F VALOR P
IPC General IPC General no causa IPC Agrícola* 7.5319 0.0084 1/IPC General no causa IPC Industrial 3.1620 0.0463 2/IPC General no causa IPC Servicios Públicos 1.7420 0.1838IPC General no causa IPC Servicios Privados 2.1716 0.0433 2/IPC General no causa IPC Educación 2.0071 0.0412 2/
IPC Agrícola IPC Agrícola no causa IPC General 4.8990 0.0314 2/IPC Agrícola no causa IPC Industrial 5.2783 0.0263 2/IPC Agrícola no causa IPC Servicios Públicos 2.6437 0.1109IPC Agrícola no causa IPC Servicios Privados 4.3016 0.0400 2/IPC Agrícola no causa IPC Educación 0.3717 0.6903
IPC Industrial IPC Industrial no causa IPC General 3.1167 0.0483 2/IPC Industrial no causa IPC Agrícola 7.4678 0.0089 1/IPC Industrial no causa IPC Servicios Públicos 2.2979 0.1059IPC Industrial no causa IPC Servicios Privados 2.8170 0.0277 2/IPC Industrial no causa IPC Educación 0.0538 0.9477
IPC Servicios IPC Serv. Públicos no causa IPC General 5.7392 0.0052 1/Públicos IPC Serv. Públicos no causa IPC Agrícola 4.5391 0.0386 2/
IPC Serv. Públicos no causa IPC Industrial 4.5768 0.0126 2/IPC Serv. Públicos no causa IPC Serv. Privados 17.0872 0.0001 1/IPC Serv. Públicos no causa IPC Educación 0.0946 0.9098
IPC Servicios IPC Serv. Privados no causa IPC General 1.8282 0.0904 3/Privados IPC Serv. Privados no causa IPC Agrícola 1.5984 0.2084
IPC Serv. Privados no causa IPC Industrial 0.1986 0.9745IPC Serv. Privados no causa IPC Serv. Públicos 1.6755 0.2014IPC Serv. Privados no causa IPC Educación 1.5364 0.2191
IPC Educación IPC Educación no causa IPC General 2.3297 0.0171 2/IPC Educación no causa IPC Agrícola 1.2381 0.2934IPC Educación no causa IPC Industrial 0.4341 0.6488IPC Educación no causa IPC Servicios Públicos 0.7669 0.4666IPC Educación no causa IPC Servicios Privados 0.0740 0.9287
* El test de Granger utiliza variables estacionarias, por lo que se han aplicado dosdiferencias a los logaritmos de las series en niveles.1/ Significativo con 99% de confianza. 2/ Significativo con 95% de confianza.3/ Significativo con 90% de confianza.FUENTE: INEC, Indice de Precios al Consumidor Area Urbana, 1982-1996.ELABORACIÓN: Autora.
Metodologías para el análisis de coyuntura / 57
– El IPC General rezagado causa (en el sentido de Granger) alos índices de los sectores agrícola, industrial, servicios priva-dos y educación. Es decir, la inflación pasada influiría en laformación de precios de dichos sectores. Por el contrario, noexiste evidencia de que el índice general aporte informaciónadicional a la explicación de los precios de los servicios públi-cos, lo que reflejaría la presencia de una dinámica propia enel comportamiento de los precios que conforman el sector.
– Los índices de precios rezagados de todos los sectores influ-yen en el IPC General. Esto es indicio de que los productosque han sido seleccionados para constituir el IPC de cada sec-tor no sólo son importantes para la determinación del índiceagregado del mismo período, sino que su comportamientopasado también influye sobre el IPC presente. Es relevante laincidencia de los precios de los servicios públicos del períodoinmediato anterior sobre el IPC, de manera especial a travésde incrementos en el precio de la gasolina. Dado que a su vezla variable agregada afecta a los índices sectoriales, no debe-ría abusarse de la política de aumentos en los precios de loscombustibles para elevar los ingresos fiscales. Antes bien po-dría pensarse en racionalizar el gasto o en implementar me-didas de ingreso de más largo alcance como subidas de im-puestos o reducción de la evasión fiscal.
- Existe una causalidad en dos sentidos entre los índices de pre-cios de la agricultura y la industria, es decir, el IPC agrícolaexplica el IPC industrial y viceversa. Lo anterior se entende-ría en el sentido de que la inflación en el sector secundariomodifica los precios relativos y transfiere parte de la deman-da de bienes industriales hacia los primarios (en lo que a ali-mentos concierne), lo que a su vez presiona a la subida de losprecios agropecuarios. Por otra parte, incrementos en el IPCagrícola constituyen subidas en los costos de los insumos uti-lizados por la industria alimenticia, los que se transmiten alos precios de los productos ofertados por esta última.
58 / Alicia Delgado Noboa
- El IPC agrícola influye en los precios de los servicios priva-dos. Por ejemplo, se puede citar la incidencia directa de dichavariable a través de los mayores costos de los insumos agro-pecuarios utilizados en los restaurantes (rubro “almuerzo”)así como su influencia indirecta en el artículo “alquiler”, quees ajustado por los agentes privados en función de la subidadel costo de la canasta básica24, compuesta fundamentalmen-te por productos agrícolas. El mismo análisis explicaría la in-fluencia del IPC industrial en los precios privados.
- El comportamiento pasado del IPC de los servicios públicosexplica parte del incremento de los precios agrícolas, indus-triales y de los servicios privados. En el caso del sector prima-rio, esto ocurriría por las continuas elevaciones en los preciosde los combustibles que presionan al alza del costo de trans-porte, que indudablemente ocasiona subidas de precios de losproductos agrícolas.
Por otra parte, los precios públicos influyen en el IPC Indus-trial, principalmente debido a la importancia que tienen los com-bustibles y la energía eléctrica en el costo total de las empresas.
Así mismo, el IPC de los servicios privados es causado (enel sentido de Granger) por los precios públicos. Una posible ex-plicación es que rubros como gas, luz y gasolina influyen en laformación de precios de servicios privados tales como almuerzo,atención médica, corte de pelo y lavado de ropa. La altísima cau-salidad que el test arroja en la dirección “servicios públicos a pri-vados” y la importancia de los precios privados en el cálculo delIPC general25 permiten reafirmar que es necesario reestructurarla política fiscal sin recurrir excesivamente al incremento de losprecios de los combustibles.
c. Prueba de cointegración de Johansen
Como complemento del análisis de causalidades de Gran-ger, es necesario efectuar pruebas de cointegración entre los ín-dices de precios sectoriales, que permitirán sacar a la luz relacio-
Metodologías para el análisis de coyuntura / 59
nes entre ellos que no son de causa-efecto sino evoluciones simi-lares ocasionadas por una tercera variable.
Un conjunto de series de tiempo no estacionarias estácointegrado si existe una combinación lineal estacionaria de ta-les variables. La combinación lineal se denomina ecuación coin-tegrante. La cointegración implica la existencia de una relaciónde equilibrio de largo plazo entre las series consideradas, con ex-cepción de alguna perturbación estacionaria.
Uno de los instrumentos más conocidos para probar la hi-pótesis nula de la inexistencia de cointegración entre series es eltest de Johansen, basado en la distribución ji-cuadrado (χ2) y enla estadística de prueba denominada “razón probabilística” (like-lihood ratio).
El Cuadro No. 4.8 muestra los resultados del test antesmencionado, aplicado a cada par de variables de precios secto-riales. Se acepta la ausencia de cointegración entre las series entodos los casos, indicando que ellas adoptan diferentes tenden-cias en el tiempo. Se exceptúan los índices industrial y de servi-cios públicos, que están cointegrados al 95% de confianza.
Cuadro No. 4.8PRUEBA DE COINTEGRACIÓN DE JOHANSEN
Hipótesis nula: no existe cointegración entre las series
PAR DE VARIABLES LIKELIHOOD RATIO DECISIÓN
IPC Agrícola-IPC Industrial 12,52 AIPC Agrícola-IPC Serv. Públicos 12,21 AIPC Agrícola-IPC Serv. Privados 10,74 AIPC Agrícola-IPC Educación 13,25 AIPC Industrial-IPC Serv. Públicos 18,43 R*IPC Industrial-IPC Serv. Privados 9,60 AIPC Industrial-IPC Educación 15,10 AIPC Serv. Públicos-IPC Serv. Privados 11,20 AIPC Serv. Públicos-IPC Educación 13,75 AIPC Serv. Privados-IPC Educación 10,42 A
Valores críticosAl 5% 15,41Al 1% 20,04
60 / Alicia Delgado Noboa
Hipótesis nula: existe máximo una ecuación cointegradora
PAR DE VARIABLES LIKELIHOOD RATIO DECISIÓN
IPC Industrial-IPC Serv. Públicos 2,04 A
Valores críticosAl 5% 3,76Al 1% 6,65
A = Se acepta la hipótesis nula. R = Se rechaza la hipótesis nula.* Rechazo con un nivel de significación del 5%.FUENTE: INEC, Indice de Precios al Consumidor Area Urbana, 1982-1996.ELABORACIÓN: Autora.
Es necesario entonces probar la hipótesis de que existemáximo una ecuación cointegradora entre precios industriales ypúblicos, que es aceptada incluso con una significación del 5%.Esta relación puede explicarse por el hecho de que la gasolina es,por un lado, el artículo más importante del IPC Público y el queen consecuencia ejerce la mayor influencia en el sector; y, porotro lado, un insumo que incide en gran medida en el IPC se-cundario en virtud de su importancia dentro de los costos in-dustriales. Es decir, los dos índices varían en el tiempo con el pre-cio de la gasolina.
d. Modelos econométricos de las causas de la inflación: un en-foque sectorial
La elaboración de un modelo econométrico de inflaciónes necesaria a efectos de determinar las variables que explican elincremento de precios al consumidor en el corto plazo y obtenerlos coeficientes de las ecuaciones involucradas de manera quepermitan predecir el comportamiento coyuntural del fenómenoestudiado.
El mencionado modelo divide a la economía ecuatorianaen cinco sectores26: agrícola, industrial, servicios públicos, servi-cios de origen privado y educación.
Metodologías para el análisis de coyuntura / 61
Se ha aplicado a las ecuaciones del modelo propuesto elmétodo de mínimos cuadrados ordinarios con corrección de laautocorrelación utilizando el método de la “ecuación en diferen-cia generalizada”.
Las ecuaciones se han utilizado en su forma logarítmica27.El modelo abarca el período enero de 1985 - junio de 1996.
Los coeficientes arrojados por las ecuaciones del modelose presentan en el Anexo No. 9. Sus signos son iguales a los quese esperaba. Los regresores son en general significativos, lo que sededuce de la observación de los estadísticos t, F y R2 de cada unade las ecuaciones incluidas. Por otra parte, se ha determinado laausencia de autocorrelación serial28.
Ecuaciones del modelo
1. Ecuación de participación de los sectores involucrados en el mo-delo en la variación del IPC General
(1) IPC = IPCAgrα1 ∗ IPCIndα2 ∗ IPCSPúbα3 ∗ IPCSPrivα4 ∗IPCEducα5
Utilizando logaritmos:(1) ln IPC = α1 ln IPCAgr + α2 ln IPCInd + α3 ln IPCSPúb
+ α4 ln IPCSPriv + α5 ln IPCEduc
Donde:IPC = Indice General de Precios al Consumidor;α1 = Respuesta del IPC General a variaciones de los precios agrícolas;IPCAgr = Indice de Precios al Consumidor de los productos agrícolas;α2 = Elasticidad precio de productos manufacturados del IPC Gene-
ral;IPCInd = Indice de Precios al Consumidor de los bienes del sector in-
dustrial;α3 = Efecto del cambio en los precios de los bienes y servicios públicos
sobre el Indice General;
62 / Alicia Delgado Noboa
IPCSPúb = Indice de Precios al Consumidor de bienes y servicios pú-blicos;
α4 = Elasticidad precio de los servicios privados del IPC General;IPCSPriv = Indice de Precios al Consumidor de los servicios ofrecidos
por el sector público;α5 = Respuesta del IPC General a variaciones en el IPC del sector Edu-
cación; y,IPCEduc = Indice de Precios al Consumidor de los artículos incluidos
en el grupo Educación.La ecuación (1) constituye una identidad cuyos coeficien-
tes (ponderaciones en la canasta del IPC) son (Cuadro No. 4.9):
Cuadro No. 4.9PONDERACIONES DE LOS SECTORES EN EL MODELO
SECTOR PONDERACIÓN
Agrícola α1 = 0.12Industrial α2 = 0.51Servicios Públicos α3 = 0.07Servicios Privados α4 = 0.24Educación α5 = 0.06
FUENTE: INEC.ELABORACIÓN: Autora.
2. Ecuación de precios del sector agrícola
Especificación de la ecuación
(2) IPCAgr = eΩ0 ∗ MΩ1 ∗ tct-1Ω2 ∗ Insagrimpt-1
Ω3 ∗ eΩ4Dummyag ∗eΩ5s(IPCIndt-1/IPCAgrt-1) ∗ PCt-1
Ω6
En forma logarítmica:(2) ln IPCAgr = Ω0 + Ω1 ln M + Ω2 ln tct-1 + Ω3 ln
Insagrimpt-1 + Ω4 Dummyag + Ω5 s(IPCIndt-1/IPCAgrt-1)+ Ω6 ln PCt-1
Metodologías para el análisis de coyuntura / 63
Donde:Ω0 = factor constante de largo plazo;Ω1 = Elasticidad demanda de los precios del sector agrícola;M = Medio circulante, que ha sido tomado como indicador de de-
manda;Ω2 = Respuesta de los precios agrícolas a variaciones del tipo de cam-
bio, es decir, efecto del incremento de precios de los bienes tran-sables sobre el IPCAgr;
tc = tipo de cambio;Ω3 = elasticidad oferta de insumos importados de los precios agríco-
las;Insagrimp = Insumos agrícolas importados, utilizados como indicador
de la oferta de materias primas provenientes del exterior, por unlado, y como una proxy de tecnología para el sector, por el otro;
Ω4 = factor de estacionalidad de los precios agrícolas;Dummyag = variable dicotómica que adopta un valor de UNO en los
meses de enero a junio, correspondientes a estacionalidades cre-cientes del IPC del sector analizado; y, CERO en el resto de me-ses29;
Ω5 = respuesta de los precios agrícolas a variaciones en los términos deintercambio entre los sectores primario y secundario;
s(IPCIndt-1/IPCAgrt-1) = Incremento de los términos de intercambioIndustria/Agricultura;
Ω6 = efecto de las elevaciones de precios de los combustibles en elIPC agrícola;
PC = Precio de los combustibles, determinado como una ponderaciónde los precios de los derivados del petróleo más relevantes; y,
e = base del sistema de logaritmos neperianos (ln).
Signos esperados de los coeficientes
El Cuadro No. 4.10 muestra los signos esperados de loscoeficientes de las variables explicativas de la inflación agrícola:
64 / Alicia Delgado Noboa
Cuadro No. 4.10SIGNOS ESPERADOS DE LOS COEFICIENTES DE LA
ECUACIÓN (2)
VARIABLE COEFICIENTE SIGNO ESPERADOM Ω1 +
tct-1 Ω2 +Insagrimpt-1 Ω3 ?Dummyag Ω4 +
s(IPCIndt-1/IPCAgrt-1) Ω5 +
PCt-1 Ω6 +
FUENTE: BCE, Información Estadística Mensual, enero 1985-junio 1996.INEC, Indice de Precios al Consumidor Area Urbana, enero 85-junio 96.Petroecuador, la actividad hidrocarburífera del país, 1972-1995.Petrocomercial, Consolidado Nacional de Venta de Combustibles, enero-junio 96.
ELABORACIÓN: Autora.
Resultados
Los coeficientes estimados y los estadísticos de la ecuaciónse muestran en el Cuadro No. 4.11.
Cuadro No. 4.11RESULTADOS DE LA ESTIMACIÓN ECONOMÉTRICA
DE LA ECUACIÓN (2)
VARIABLE COEFICIENTE VALOR tConstante Ωo -3.36 -6.56
M Ω1 0.45 7.64tct-1 Ω2 0.48 8.99
Insagrimpt-1 Ω3 0.03 1.97Dummyag Ω4 0.05 4.16
s(IPCIndt-1/IPCAgrt-1) Ω5 0.24 2.44PCt-1 Ω6 0.08 1.96
R2 = 0.98 D-W = 1.81 F = 1108.07
FUENTE: BCE, Información Estadística Mensual, enero 1985-junio 1996.INEC, Indice de Precios al Consumidor Area Urbana, enero 85-junio 96.Petroecuador, la actividad hidrocarburífera del país, 1972-1995.Petrocomercial, Consolidado Nacional de Venta de Combustibles, enero-junio 96.
ELABORACIÓN: Autora.
Metodologías para el análisis de coyuntura / 65
El coeficiente autónomo es significativo, concluyéndoseque los determinantes de mediano y largo plazo contribuyen enbuena medida a la explicación del incremento de precios agríco-las, entre ellos, las variaciones de oferta. Los coeficientes de lasvariables predeterminadas también aportan información rele-vante.
La demanda, representada por la cantidad de dinero,constituye uno de los determinantes principales del IPC del sec-tor primario30. Su coeficiente estimado muestra que una varia-ción del 10% en M produce un cambio de aproximadamente4.5% en los precios agrícolas en la misma dirección31. El IPC dela agricultura sería inelástico a incrementos en la demanda inter-na.
Un factor adicional de demanda está dado por el tipo decambio, que actúa mediante su influencia en los precios de losbienes transables. Una parte de productos agrícolas consideradosen la canasta del IPC son comerciables, cuya demanda externa seeleva ante una devaluación, lo que genera desabastecimiento in-terno y subidas de precios. Adicionalmente, el contrabando deproductos ocasionaría que en ciertos períodos el incremento deprecios de los bienes exportables derive en la escasez interna y enconsecuencia en una elevación de los precios internos. El coefi-ciente Ω2 > 0 así lo confirma. Un incremento del 10% en el tipode cambio produciría una elevación del 4.8% en el IPC del sec-tor primario.
El efecto del incremento de las importaciones de materiasprimas para la agricultura sobre el IPC del sector es positivo, re-flejando que la reducción de precios resultante de la mayor ofer-ta se ve más que compensada con la subida de precios ocasiona-da por las mejoras incorporadas a los productos primarios gra-cias a la nueva tecnología. El modelo arroja un coeficiente Ω3mayor a cero y significativo. Por cada 10% de aumento en estavariable explicativa, el IPC del sector primario se elevaría en0.25%.
66 / Alicia Delgado Noboa
El coeficiente estacional Ω4 es positivo, indicando queefectivamente la estacionalidad del IPC del sector primario espositiva entre los meses de enero y junio de todos los años. De-be recordarse que el índice general incluye productos agrícolasque se cosechan todo el año y cuyos precios se elevan continua-mente, lo que lleva a pensar –si se hubiera optado por incorpo-rar 11 variables dummy estacionales en la ecuación (2)– que aunlos coeficientes de los meses de julio a diciembre habrían sidopositivos.
El coeficiente de los precios relativos industriales Ω5 reco-ge el efecto positivo de un incremento en los precios de los ali-mentos elaborados en la demanda agrícola y por ende en los pre-cios del sector estudiado32.
La variable “precio de los combustibles” es un indicadordel costo de transporte de los productos agrícolas. Sus subidasderivan en incrementos del IPC del sector como consecuenciadel mayor costo que implica el traslado diario de los alimentosdel campo a la ciudad vía transporte terrestre, que transmite laselevaciones de precios de la gasolina a la tarifa que cobra por elservicio prestado. El coeficiente Ω6 es positivo y relevante.
3. Ecuación de precios del sector industrial
Especificación de la ecuación (3)
(3) IPCInd33 = eθ0 ∗ tc t-1θ1 ∗ PC/PC t-1
θ2 ∗ EnElect t-1θ3 ∗ Mθ4 ∗
IPCInd t-1θ5
Tomando el logaritmo natural de los dos miembros:(3) ln IPCInd = θ0 + θ1 ln tct-1 + θ2 ln PC/PCt-1 + θ3 ln
EnElectt-1 + θ4 ln M + θ5 ln IPCInd t-1
Metodologías para el análisis de coyuntura / 67
Donde:θ0 = Factor constante de largo plazo;θ1 = Respuesta de los precios industriales a variaciones del tipo de
cambio tc, que en este caso se utiliza como indicador del preciode los insumos externos empleados por el sector secundario enel proceso productivo;
θ2 = Elasticidad precio de los combustibles del IPC industrial, conPC/PCt-1 representando la relación de precios de la gasolinaentre el mes actual y el inmediatamente anterior;
θ3 = Efecto del precio de la energía eléctrica en los precios industria-les;
EnElect = precio medio de la energía eléctrica;θ4 = Respuesta de los precios industriales a variaciones en la deman-
da M;θ5 = Factor de indexación a la inflación industrial pasada.
Signos esperados de los coeficientes
En el Cuadro No. 4.12 se pueden apreciar los signos es-perados de los regresores de la ecuación de precios industriales:
Cuadro No. 4.12SIGNOS ESPERADOS DE LOS REGRESORES
DE LA ECUACIÓN (3)
VARIABLE COEFICIENTE SIGNO ESPERADO
tc t-1 θ1 +
PC/PC t-1 θ2 +
EnElect t-1 θ3 +
M θ4 +
IPCInd t-1 θ5 +
FUENTE: BCE, Información Estadística Mensual, enero 1985-junio 1996.INEC, Indice de Precios al Consumidor Area Urbana, enero 85-junio 96.Petroecuador, la actividad hidrocarburífera del país, 1972-1995.Petrocomercial, Consolidado Nacional de Venta de Combustibles, enero-junio 96.
ELABORACIÓN: Autora.
68 / Alicia Delgado Noboa
Resultados
El factor constante de la ecuación de precios industrialeses significativo y contiene determinantes que añaden puntos a lainflación del sector y que podrían incluir la variación de los már-genes de ganancia, subutilización de la capacidad instalada, en-tre otros (Ver Cuadro No. 4.13).
Cuadro No. 4.13RESULTADOS DE LA ESTIMACIÓN ECONOMÉTRICA
DE LA ECUACIÓN (3)
VARIABLE COEFICIENTE VALOR T
Constante θ0 -0.46 -2.84
tct-1 θ1 0.08 5.15
PC/PCt-1 θ2 0.04 3.53
EnElectt-1 θ3 0.02 3.06
M θ4 0.05 2.54
IPCIndt-1 θ5 0.86 31.10
R2 = 0.99 D-W = 1.82 F = 194047.87
FUENTE: BCE, Información Estadística Mensual, enero 1985-junio 1996.INEC, Indice de Precios al Consumidor Area Urbana, enero 85-junio 96.Petroecuador, la actividad hidrocarburífera del país, 1972-1995.Petrocomercial, Consolidado Nacional de Venta de Combustibles, enero-ju-nio 96.
ELABORACIÓN: Autora.
Del análisis de t se deduce que los coeficientes de las varia-bles de costo son todos distintos de cero.
Dentro de los factores de costo se destaca el tipo de cam-bio, cuyo θ refleja un incremento de alrededor del 0.81% en elIPC del sector secundario ante una devaluación del 10%. Este re-sultado era de esperarse puesto que la estructura de costos de laindustria ecuatoriana da cuenta de una gran dependencia de in-sumos y maquinaria importados.
Los precios de los insumos nacionales están representadospor la relación de precios de la gasolina entre el período actual y
Metodologías para el análisis de coyuntura / 69
el previo y por el costo de la energía eléctrica. Estos precios tie-nen un efecto similar al del tipo de cambio en el IPC del sectorsecundario, en vista de que una elevación del 10% en la razón deprecios de los combustibles implica una subida de los precios in-dustriales de 0.43% y un incremento de la misma magnitud enel precio de la energía eléctrica eleva los precios del sector anali-zado en 0.21%. De esta manera, el efecto conjunto de los preciosde los insumos nacionales en el IPC industrial es de 0.64%. Enmuchos casos, los combustibles constituyen insumos estratégi-cos para el sector secundario, situación que se refleja en un ma-yor peso relativo del coeficiente de precios de la gasolina en la ex-plicación de IPCInd.
La exclusión de los salarios en la ecuación de precios in-dustriales se debe a la inexistencia de una serie que refleje de ma-nera cercana el costo de la mano de obra del sector, como podríaser una variable de salarios medios. Unicamente se dispone deuna serie de salarios mínimos, que reduce la significación globalde los regresores al incluirse en la ecuación. Cabe recalcar sinembargo que las empresas utilizan gran cantidad de mano deobra en sus procesos productivos, por lo que ella constituye in-dudablemente un elemento relevante del costo del sector secun-dario.
La elasticidad precio de la demanda de productos indus-triales, representada por el coeficiente de M, es baja (0.054) e in-ferior a la correspondiente a la agricultura. Esto se explica por elhecho de que la oferta agrícola en un determinado período estáfija, por lo que los consumidores deben enfrentar una curva deoferta inelástica y es la demanda la que determina el precio. Sien-do así, los excesos de demanda del sector primario se ajustan víaprecios, tratándose en consecuencia de mercados con precios fle-xibles. Por el contrario, las industrias se caracterizan por operarsus instalaciones a niveles inferiores a su capacidad de planta, loque ocasiona ajustes tanto en precios como en cantidades en si-tuaciones de excesos de demanda.
70 / Alicia Delgado Noboa
Metodologías para el análisis de coyuntura / 71
Existe un fuerte componente inercial en los precios indus-triales, que se ajustan en función de la inflación del sector en elpasado. Este hecho genera distorsiones en los precios relativosque alteran la distribución del ingreso.
4. Ecuación de precios de los servicios públicos
Especificación de la ecuación (4)
(4) IPCSPúb = eλ0 ∗ tct-1λ1 ∗ IPCt-1
λ2 ∗ eλ3 Polfiscal
Aplicando logaritmos:(4) ln IPCSPúb = λ0 + λ1 ln tct-1 + λ2 ln IPCt-1 + λ3 ln Polfis-
cal
Donde:
λ0 = Factor constante de largo plazo;
λ1 = Elasticidad tipo de cambio de los servicios públicos34;
λ2 = Factor de indexación de los precios de los servicios públicos, quedepende de decisiones políticas;
IPCt-1 = Indice de Precios al Consumidor del período anterior;
λ3 = Respuesta de los precios de los servicios públicos a las medidaseconómicas dictadas por los gobiernos de turno al subir al po-der; y,
Polfiscal = variable dummy, cuyo valor es 1 entre agosto y noviembrede los años de cambio de poder y cero en el resto de meses. Mi-de la influencia de las políticas de precios de los nuevos gobier-nos en el IPC de los servicios públicos.
Signos esperados de los coeficientes
Se espera que los coeficientes de la ecuación de precios públicostengan los siguientes signos (Cuadro No. 4.14):
Cuadro No. 4.14SIGNOS ESPERADOS DE LOS COEFICIENTES
DE LA ECUACIÓN (4)
VARIABLE COEFICIENTE SIGNO ESPERADO
tct-1 λ1 ?35
IPCt-1 λ2 +
Polfiscal λ3 +
FUENTE: BCE, Información Estadística Mensual, enero 1985-junio 1996.INEC, Indice de Precios al Consumidor Area Urbana, enero 85-junio 96.Petroecuador, la actividad hidrocarburífera del país, 1972-1995.Petrocomercial, Consolidado Nacional de Venta de Combustibles, enero-junio 96.
ELABORACIÓN: Autora.
Resultados de la ecuación estimada
La significación del coeficiente autónomo es alta e inclui-ría a factores como el precio internacional del petróleo y decisio-nes de tipo político que incidirían en la determinación de pre-cios de los servicios públicos (Ver Cuadro No. 4.15).
Cuadro No. 4.15RESULTADOS DE LA ESTIMACIÓN ECONOMÉTRICA
DE LA ECUACIÓN (4)
VARIABLE COEFICIENTE VALOR t
Constante λ0 0.53 1.99
tct-1 λ1 -0.22 -2.14
IPCt-1 λ2 1.15 13.61
Polfiscal λ3 0.13 3.32
R2 = 0.92 D-W = 1.90 F = 3562.65
FUENTE: BCE, Información Estadística Mensual, enero 1985-junio 1996.INEC, Indice de Precios al Consumidor Area Urbana, enero 85-junio 96.Petroecuador, la actividad hidrocarburífera del país, 1972-1995.Petrocomercial, Consolidado Nacional de Venta de Combustibles, enero-ju-nio 96.
ELABORACIÓN: Autora.
72 / Alicia Delgado Noboa
El tipo de cambio juega un papel preponderante en la va-riación de IPCSPúb. La relación entre las dos variables puede en-tenderse considerando el efecto de una devaluación sobre lascuentas fiscales. Por un lado, la subida del tipo de cambio elevael costo de los intereses de la deuda externa; y, por el otro, incre-menta los ingresos petroleros. Dependiendo de la magnitud delos dos efectos, el gobierno necesitará incrementar los preciospúblicos para mejorar su situación. Si como consecuencia de ladevaluación los ingresos fiscales aumentan más que sus gastos,no se tendrá que recurrir a reajustes de las tarifas públicas. Elcoeficiente del tipo de cambio resultó menor a cero, indicandoque el efecto neto de una devaluación sobre el déficit fiscal es ne-gativo y que, en consecuencia, el gobierno ecuatoriano no se veen la necesidad de recurrir a la elevación del precio de los com-bustibles y de los servicios públicos ante subidas del precio de ladivisa.
Existe una estrecha relación entre las decisiones de preciospúblicos y el incremento general de precios, que se refleja en laindexación en 11.5% a una inflación pasada del 10%36.
Las medidas económicas adoptadas por los gobiernos deturno afectan considerablemente a los precios públicos como re-sultado de las típicas elevaciones de precios de los combustiblesa inicios de cada período presidencial, que tienen por objeto me-jorar los ingresos fiscales. De ello da cuenta el coeficiente de lavariable Dummy Polfiscal, que es significativo.
La introducción de una variable de gasto público en laecuación analizada condujo a la reducción en la significancia delos coeficientes. No obstante, debe destacarse la incidencia de di-cha variable en la mayor o menor necesidad de obtener ingresosvía ajuste de los precios públicos para suplir la política de gasto.
Metodologías para el análisis de coyuntura / 73
5. Ecuación de precios de servicios del sector privado
Especificación de la ecuación (5)
(5) IPCSPriv = eβ0 ∗ Wt-1β1 ∗ IPCt-1
β2
Expresando la ecuación anterior en forma lineal:(5) ln IPCSPriv = β0 + β1 ln Wt-1 + β2 ln IPCt-1
Donde:β0 = Factor constante de largo plazo;β1 = Respuesta del IPC de los servicios privados a fluctuaciones sala-
riales;Wt-1 = Ingreso salarial de un trabajador en el período inmediato ante-
rior; y,β2 = Factor de indexación de los precios de los servicios del sector
privado.
Signos esperados de los coeficientes
Los signos esperados para los coeficientes de la ecuación(5) son (Cuadro No. 4.16):
Cuadro No. 4.16SIGNOS ESPERADOS DE LOS COEFICIENTES
DE LA ECUACIÓN (5)
VARIABLE COEFICIENTE SIGNO ESPERADO
Wt-1 β1 +
IPCt-1 β2 +
FUENTE: BCE, Información Estadística Mensual, enero 1985-junio 1996.INEC, Indice de Precios al Consumidor Area Urbana, enero 85-junio 96.Ministerio de Trabajo, Ingreso promedio mensual del trabajador, 1985-1996.
ELABORACIÓN: Autora.
74 / Alicia Delgado Noboa
Resultados de la ecuación estimada
Los precios de los servicios privados se forman en base aexpectativas adaptativas, siendo los factores referenciales las va-riaciones de precios y salarios en el pasado (Ver Cuadro No.4.17). Se destaca la respuesta del índice del sector a la inflaciónpasada (8.7% de incremento ante una elevación del 10% en elIPC general).
Cuadro No. 4.17RESULTADOS DE LA ESTIMACIÓN ECONOMÉTRICA
DE LA ECUACIÓN (5)
VARIABLE COEFICIENTE VALOR t
Constante β0 -0.36 -2.05
Wt-1 β1 0.08 2.77
IPCt-1 β2 0.87 31.58
R2 = 0.98 D-W = 1.71 F = 12510.18
FUENTE: BCE, Información Estadística Mensual, enero 1985-junio 1996.INEC, Indice de Precios al Consumidor Area Urbana, enero 85-junio 96.Ministerio de Trabajo, Ingreso promedio mensual del trabajador, 1985-1996.
ELABORACIÓN: Autora.
Aunque la elasticidad salarios de los precios privados esrelativamente baja, su significación es alta, indicando que el cos-to de la mano de obra incide en la determinación de precios delsector. En efecto, las encuestas mensuales realizadas por el INECpara explicar las causas del incremento de los precios medios delos artículos incluidos en la canasta del IPC reflejan que servicioscomo “corte de pelo” y “atención médica” toman como referenciapara el ajuste de sus precios a la variación de salarios mínimos.
El coeficiente autónomo de la ecuación es significativa-mente distinto de cero y podría incluir factores como el nivel deactividad económica para aportar a la explicación del crecimien-to del IPC de los servicios privados.
La inexistencia de una serie de actividad económica conperiodicidad mensual imposibilita el determinar su efecto en la
Metodologías para el análisis de coyuntura / 75
inflación del sector analizado. Sin embargo, debe destacarse suinfluencia particularmente en los precios del rubro alquiler, queserían mayores (menores) según si la oferta de piezas, departa-mentos y casas37 es menor (mayor), situación que depende a suvez de si el nivel de actividad en la economía es más alto (bajo).
6. Ecuación de precios del grupo Educación
Especificación de la ecuación (6)
(6) IPCEduc = IPCt-1π1 ∗ eπ2 dummyeduc
Aplicando logaritmos neperianos:(6) ln IPCEduc = π1 ln IPCt-1 + π2 Dummyeduc
Donde:π1 = Factor de indexación a la inflación pasada;π2 = factor de estacionalidad de los precios educativos; y,Dummyeduc = variable dicotómica que asume un valor de UNO en los
meses asociados al inicio de Clases en la Costa y Sierra (abril,mayo, junio, septiembre, octubre y noviembre) y CERO en elresto de meses.
Signos esperados de los coeficientes
Se esperan los siguientes signos para la ecuación de pre-cios del sector Educación (Cuadro No. 4.18):
Cuadro No. 4.18SIGNOS ESPERADOS DE LOS COEFICIENTES
DE LA ECUACIÓN (6)
VARIABLE COEFICIENTE SIGNO ESPERADO
IPCt-1 π1 +Dummyeduc π2 +
FUENTE: BCE, Información Estadística Mensual, enero 1985-junio 1996.INEC, Indice de Precios al Consumidor Area Urbana, enero 85-junio 96.
ELABORACIÓN: Autora.
76 / Alicia Delgado Noboa
Resultados de la ecuación estimada
Existe un notorio comportamiento de indexación de losbienes y servicios educativos respecto a la inflación pasada (VerCuadro No. 4.19).
Cuadro No. 4.19RESULTADOS DE LA ESTIMACIÓN ECONOMÉTRICA DE LA
ECUACIÓN (6)
VARIABLE COEFICIENTE VALOR t
IPCt-1 π1 2.76 35.74
Dummyeduc π2 0.08 8.77
R2 = 0.99 D-W = 2.08 F = 7014.91
FUENTE: BCE, Información Estadística Mensual, enero 1985-junio 1996.INEC, Indice de Precios al Consumidor Area Urbana, enero 85-junio 96.
ELABORACIÓN: Autora.
Es significativa la estacionalidad de los precios de los bie-nes y servicios educativos, ubicada en los trimestres abril-junio yseptiembre-noviembre, en que se inician las clases de la Costa ySierra respectivamente.
La exclusión del término independiente se debe a la pér-dida de significancia global que su presencia genera en la ecua-ción. En todo caso, podría involucrar factores de costos como eltipo de cambio para explicar el comportamiento del IPC del sec-tor Educación.
44..44 PPrreeddiicccciioonneess iinnffllaacciioonnaarriiaass –– PPeerrííooddoo eenneerroo--jjuunniioo 11999966
El Anexo No. 10 presenta las predicciones de la inflaciónpara el período enero - junio de 1996 utilizando el modelo eco-nométrico sectorial propuesto en la Sección 4.3.2. Los incremen-tos de precios proyectados dan cuenta de diferencias no despre-ciables con respecto a los porcentajes inflacionarios efectivos. Se
Metodologías para el análisis de coyuntura / 77
desprende que variables tan inciertas como la inflación tornancomplejas e inexactas las predicciones.
La introducción de nuevos datos a la serie del índice deprecios al consumidor podría mejorar la capacidad de predic-ción del modelo, al menos en el cortísimo plazo de un mes.
NNoottaass
1 Leonard Kazmier, Estadística aplicada a la administración y la economía,México, McGraw-Hill, 1982, p. 327.
2 El hablar de estacionalidades altas en producción equivale a decir que lasestacionalidades en precios son bajas.
3 Los subespacios determinados por el AFC rescatan la mayor cantidad po-sible de información existente en la tabla de doble entrada y se ajustan óp-timamente a la nube de puntos obtenida de la graficación de los datos de-formándola lo menos posible.
4 Se han descartado del análisis los rubros “frutas”,“azúcar” y “leguminosas”.El primero registra una ponderación alta en el IPC y consecuentemente enel contexto de los rubros estacionales; empero sus índices de estacionali-dad son menores que los de los subgrupos seleccionados. Los pesos de losotros dos rubros son relativamente bajos.
5 Las ponderaciones de los subgrupos estudiados en el IPC general son: Ce-reales, 6.7%; Verduras, 2.2%; y, Educación, 5.5%. El peso conjunto de losrubros es 14.4%. Las ponderaciones respecto a ese total son: Cereales,47%; Verduras, 15%; y, Educación, 38%. Son éstos los porcentajes utiliza-dos para corregir la frecuencia.
6 La estacionalidad determinada a partir del índice de precios así obtenidoda cuenta de frecuencias positivas en los meses de abril, mayo y junio.
7 Recuérdese que la inercia y los valores propios miden la cantidad de infor-mación recogida por un eje o factor determinado.
8 CTA = Contribución absoluta = Participación de un punto en la varianzaexplicada por el eje analizado.
9 CTR = Contribución relativa = Participación del eje en la explicación deun elemento (criterio u objeto).
10 Aunque noviembre contribuye a la justificación de la parte positiva de F1en menor medida que septiembre y octubre.
11 Mayo presenta contribuciones absolutas y relativas bajas. No obstante, supeso en el campo de los meses es alto, hecho que permite asociarlo a lospuntos relevantes del segundo cuadrante.
78 / Alicia Delgado Noboa
Metodologías para el análisis de coyuntura / 79
12 Una aplicación del filtro Hodrick - Prescott al caso ecuatoriano ha sidorealizada por Simón Cueva, quien analiza los elementos contra y procícli-cos de la política monetaria en: Banco Central del Ecuador, MemoriaAnual 1995, p.p. 87-108.
13 La base de datos completa para el análisis de frecuencias de las causas dela inflación en el Ecuador corresponde al período 1980-1996, recomen-dándose su revisión en Alicia Delgado, Metodologías para el análisis de co-yuntura de una variable económica – El caso de la inflación en el Ecuador aJunio de 1996, Tesis Economía, PUCE, Quito, 1997. El Anexo No. 6 aquípresentado incluye únicamente los años 1994 - 1996.
14 Este análisis se basó en los documentos de inflación por artículos que elINEC elabora mensualmente en función de entrevistas directas a sus esta-blecimientos informantes.
15 Si bien la estacionalidad incide en la elevación de precios en determinadosmeses, este elemento no ha sido incorporado al análisis de causas de infla-ción en vista de su carácter repetitivo año tras año.
16 Los reajustes en los precios de los combustibles se incluyen en la “políticade precios” hasta enero de 1994, fecha a partir de la cual se los identificacomo medidas de “política fiscal” en razón de su vínculo más estrecho conel financiamiento de los déficits presupuestarios del gobierno.
17 La denominada “política de macroprecios” incluye las variaciones del tipode cambio, salarios y otros precios clave de la economía. Tales precios hansido incorporados en otras secciones del presente capítulo (la tasa de cam-bio en la política comercial y los salarios en otras políticas) en virtud de suinfluencia menos directa en la inflación.
18 Los ajustes de precios de los derivados del petróleo han generado inflaciónespeculativa fundamentalmente a inicios de cada período presidencial de-bido a los rumores de su elevación previos al anuncio formal de las medi-das económicas a implementarse.
19 Resulta difícil separar las causas de la inflación por razones de costos y depolítica económica dada su estrecha relación. En el presente estudio se haoptado por incluir los incrementos salariales y devaluaciones como facto-res de política económica que afectan a la generalidad de precios. Por suparte, los incrementos de precios de artículos específicos del IPCU gene-rados en la aplicación de dichas medidas se han identificado como ele-mentos de costo.
20 La frecuencia de un factor de inflación corresponde al número total demarcas (“x”) observadas en la columna respectiva.
21 Esta clasificación se justifica en la medida en que facilita el estudio de lasvariables que afectan a la inflación en el corto plazo. Según se vio en el ca-pítulo correspondiente al análisis de frecuencias de las causas de la infla-
80 / Alicia Delgado Noboa
ción, las medidas de política económica y otros factores de incremento deprecios tienen un efecto específico en cada uno de los sectores identifica-dos en esta parte del estudio.
22 Aunque los artículos pertenecientes al rubro Educación son bienes indus-triales o servicios privados, su estacionalidad permite considerarlos comoun sector aparte en vista de que la perspectiva de esta investigación es elcorto plazo.
23 Damodar Gujarati, Econometría, 2da Ed., México, McGraw Hill, 1992, p.p.484-486.
24 En el capítulo referente a las causas de la inflación por frecuencias se vioque el incremento de alquileres se debía en gran medida a las subidas deprecios en el pasado, explicadas en parte por elevaciones de los preciosagrícolas.
25 Los servicios privados tienen una ponderación de alrededor del 25% en elIPC General.
26 La clasificación sectorial aquí propuesta es similar a las planteadas por So-nia Rodas y Sebastián infante y aumentada en una división. Al respecto,ver Sonia Rodas, Un enfoque alternativo en el tratamiento de la inflación:Formación sectorial de precios, Tesis Economía, FLACSO, Quito, 1992, y Se-bastián Infante, “El proceso inflacionario en el Ecuador (1984-1991)” enSebastián Infante, La inflación en el Ecuador, Ildis, Quito, 1992.
27 Para la revisión de las series de tiempo incluidas en el análisis econométri-co sectorial, remitirse a Alicia Delgado, op. cit.
28 La aceptación de la hipótesis de que no existe autocorrelación en las ecua-ciones del modelo se basa en las siguientes reglas:1. Si DW > Dsup, no existe correlación positiva estadísticamente significa-tiva.2. Si (4-DW) > Dsup, no existe evidencia significativa de autocorrelaciónnegativaDW = Durbin-Watson arrojado por la regresión de la ecuación correspon-diente.Dsup = Valor crítico superior de Durbin-Watson.Los valores críticos de Durbin-Watson se obtienen de tablas, determinán-dose en función del número de observaciones n y de regresores k (que in-cluyen la constante). Al respecto, ver Gujarati, op. cit., p.p. 314-316, 584 y585.
29 Otra opción es incluir 11 clasificaciones de la variable “estacionalidad” enla ecuación de precios agrícolas. Esto es así porque la ecuación contiene untérmino constante que obligaría a considerar uno menos que el númerode clasificaciones de la variable cualitativa “estación” (12-1=11). Sin em-bargo, se ha optado por la alternativa de incorporar una sola variable
Metodologías para el análisis de coyuntura / 81
(Dummyag), cuya ventaja radica en que no reduce mayormente los gradosde libertad en la regresión.
30 La oferta agrícola es estable en el corto plazo. Por este motivo se conside-ra que es la demanda la que determina los precios del sector.
31 Ω1 representa la elasticidad demanda de los precios agrícolas por cuantoal diferenciar la ecuación No. 2 - suponiendo que únicamente IPCAgr y Mvarían -, se tiene:(1/IPCAgr) ∗ d IPCAgr = Ω1∗(1/M)∗d MΩ1 = d IPCAgr/IPCAgr
d M/M32 Por otra parte, la relación de precios industria/agricultura tendría implíci-
ta una pugna distributiva que derivaría en términos de intercambio cadavez más desfavorables para la agricultura.
33 La no inclusión de la variable “margen de ganancia” en la ecuación de pre-cios del sector secundario se debe a la inexistencia de información al res-pecto. Aun cuando Lance Taylor sugiere una metodología para el cálculodel mark up, ella utiliza datos de producción bruta, remuneraciones, im-portaciones y stock de capital fijo, que únicamente se encuentran disponi-bles con periodicidad trimestral en las Cuentas Nacionales del Ecuador.
34 El tipo de cambio influye de manera especial en el precio de la gasolina,cuyos incrementos periódicos tradicionalmente han sido función de lasvariaciones del precio del dólar y el precio internacional del petróleo.
35 El efecto de una devaluación en los precios públicos es ambiguo. Por unlado, esta medida eleva el costo de los intereses de la deuda en sucres, in-crementando el gasto gubernamental; y, por otro, eleva los ingresos petro-leros, reduciendo el déficit. Dependiendo de la magnitud de los dos efec-tos, el gobierno recurrirá a ajustes en los precios públicos a fin de mejorarsu situación fiscal. Si el primer efecto de la subida del tipo de cambio su-pera al segundo, se elevarán los precios de los servicios públicos. En casocontrario, no necesariamente habrá un incremento de IPCSPúb.
36 La inclusión del IPC general rezagado como variable explicativa de losprecios públicos contrasta con la determinación - mediante la prueba deGranger - de que este sector tenía una dinámica propia. No obstante, lasignificación global de la ecuación (4) mejora si se toma en cuenta el índi-ce agregado, por lo cual se justifica tomarlo en cuenta.
37 El índice de alquiler utilizado por el INEC para el cálculo mensual del IPCincorpora los precios medios de arrendamiento de piezas, departamentosy casas.
5. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
55..11 CCoonncclluussiioonneess
– La serie del Indice de Precios al Consumidor Urbano es esta-cional en razón de que su cálculo incluye rubros con estacio-nalidades marcadas pertenecientes a los sectores agrícola yeducativo, que resultan en picos en la variable agregada en losmeses de abril y septiembre y mínimos en agosto y diciembre.Se destaca la incidencia del grupo “verduras” en dicho com-portamiento.
– El ciclo inflacionario se encuentra estrechamente vinculado alos ciclos de las variaciones del PIB, tipo de cambio y ofertamonetaria. El comportamiento cíclico de la inflación es coin-cidente con el del crecimiento económico y retardado respec-to de las fluctuaciones cambiarias y monetarias.
– Existe una causalidad en dos sentidos entre el IPCU y suscomponentes. El IPCU rezagado influye en la determinaciónde los precios de los sectores agrícola, industrial, serviciosprivados y educación. A su vez, los índices sectoriales rezaga-dos inciden en la variable agregada. En cuanto a los vínculossectoriales: el IPC agrícola explica el IPC industrial y vicever-sa; el IPC de los servicios públicos incide en el incremento delos precios agrícolas, industriales y de servicios privados; y,los precios de los servicios privados se ven influenciados ade-más por los costos agrícolas e industriales.
– El factor inflacionario más frecuente en el Ecuador entre1981 y 1996 es el de política económica y, dentro de él, lasmedidas de ajuste de precios, entre las que se destacan lascontinuas revisiones de precios (controlados) al consumidor(particularmente hasta 1992) y el control inefectivo de los
mismos en los centros de expendio. Los costos empresarialesconstituyen otro factor frecuente de inflación, de manera es-pecial el tipo de cambio, los salarios y las tasas de interés. Porotra parte, políticas de tipo comercial han contribuido a fre-nar el proceso inflacionario ecuatoriano, actuando principal-mente a través de los permisos de importación de productosde primera necesidad en épocas de escasez.
– El proceso inflacionario en el Ecuador obedece a diversos fac-tores que se identifican con el comportamiento sectorial delos componentes del IPC:a. En la inflación agrícola inciden los siguientes factores: la
demanda, el tipo de cambio, las importaciones de mate-rias primas para la agricultura, la estacionalidad (que cre-ce entre los meses de enero y junio de todos los años), lostérminos de intercambio entre industria y agricultura y elincremento del costo de transporte de los productos agrí-colas desde las zonas rurales a las urbanas.
b. Los siguientes elementos influyen en el IPC industrial:factores de costos, entre los que se destacan el tipo de cam-bio y los precios de los insumos nacionales “estratégicos”(gasolina y energía eléctrica); la demanda; y, la inercia in-flacionaria de los precios industriales.
c. Las variaciones de los precios públicos se explican por eltipo de cambio, su alta indexación a la inflación pasada ylas medidas económicas adoptadas a inicios de los gobier-nos de turno.
d. El IPC del sector que ofrece servicios privados se ve in-fluenciado por expectativas adaptativas, cuyos factores re-ferenciales son las variaciones de precios y salarios en elpasado.
e. Los precios del sector educativo muestran un notoriocomportamiento de indexación a la inflación pasada y seincrementan además por la estacionalidad generada en elinicio de clases de la Costa y Sierra.
84 / Alicia Delgado Noboa
- Las predicción inflacionaria es un ejercicio bastante comple-jo. Las previsiones obtenidas para el período enero - junio de1996 utilizando la modelización econométrica sectorial dancuenta de diferencias no despreciables entre el crecimiento deprecios realizado y esperado.
55..22 RReeccoommeennddaacciioonneess
1. Debe enfatizarse en la necesidad de realizar análisis de coyun-tura globales y de variables individuales –es decir, tanto a ni-vel macroeconómico como empresarial– que incorporen lastres fases analizadas en la presente investigación con el fin deprever con mayor certeza el comportamiento de variables cla-ves de la economía y facilitar la toma de decisiones.
2. El estudio de los movimientos estacionales de las series detiempo es importante por dos razones. En primer lugar, di-cho análisis permite ajustar y mejorar las proyecciones detendencia para fines de pronóstico. Por otra parte, el cálculode los índices de estacionalidad posibilita la eliminación deesta influencia junto con las pertenecientes a la tendencia eirregularidades, y de este modo concentrarse en los compo-nentes cíclicos de la serie.
3. El control de la inflación requiere un diagnóstico respecto alas causas que producen el incremento generalizado de pre-cios a fin de delinear la política más conveniente.
La inflación de costos debe atacarse fundamentalmente através de incrementos de productividad y reducciones en la in-tensidad de los ajustes.
El aumento de precios causado por la oferta insuficienterequiere la búsqueda de abastecimientos alternativos que reduz-can los excesos de demanda.
La inflación por causas monetarias - fiscales debe frenarsemediante controles monetarios sustentados en un déficit fiscalmenor.
Metodologías para el análisis de coyuntura / 85
Es necesario identificar si los incrementos de precios sontransitorios, en cuyo caso la mejor política económica sería nohacer nada.
Existe un fuerte elemento inercial en el proceso inflacio-nario ecuatoriano generado en las expectativas de inflación y losmecanismos de indización resultantes. Este ha sido el factor depropagación del fenómeno y por consiguiente debe ser destrui-do. En este sentido la política a aplicarse debería ser tal que guíelas expectativas hacia la inflación meta por medio del estableci-miento de anclas y la adopción de medidas de política económi-ca de golpe, es decir, sin preanuncios.4. Se determinó que los precios de los servicios públicos inciden
fuertemente sobre el IPC, de manera especial a través de in-crementos en el precio de la gasolina. Por tal motivo no debe-ría abusarse de la política de aumentos en los precios de loscombustibles para elevar los ingresos fiscales. Antes bien po-dría pensarse en racionalizar el gasto o implementar medidasde ingreso de más largo alcance como subidas de impuestoso reducción de la evasión fiscal. Es decir, es necesario rees-tructurar la política fiscal sin recurrir excesivamente al incre-mento de los precios de los combustibles.
5. Es menester trabajar en la construcción de modelos inflacio-narios que permitan predecir adecuadamente el comporta-miento de la variable en el corto plazo. Lógicamente, esto nopuede lograrse en un contexto de inestabilidad general, quetorna más inciertas a las predicciones.
86 / Alicia Delgado Noboa
ANEXOS
ANEXO No. 1CÁLCULO DE ÍNDICES ESTACIONALES
IPC GENERAL
Metodologías para el análisis de coyuntura / 89
MESES IPC TOTAL TOTAL PROM. RELACIÓNGENERAL MOVIL MOVIL MOVIL AL PROM.
12 MESES CENTRADO CENTRADO MOVIL2 AÑOS 12 MESES CENTRAL (%)
Oct-80 120.30Nov-80 121.30Dec-80 122.30Jan-81 124.40Feb-81 128.00Mar-81 131.70Apr-81 133.50 1568.40 3156.90 131.54 101.49
May-81 136.20 1588.50 3198.60 133.28 102.19Jun-81 136.80 1610.10 3241.30 135.05 101.29Jul-81 137.10 1631.20 3283.10 136.80 100.22
Aug-81 137.80 1651.90 3322.10 138.42 99.55Sep-81 139.00 1670.20 3356.80 139.87 99.38Oct-81 140.40 1686.60 3389.90 141.25 99.40
Nov-81 142.90 1703.30 3422.10 142.59 100.22Dec-81 143.40 1718.80 3454.70 143.95 99.62Jan-82 145.10 1735.90 3491.60 145.48 99.74Feb-82 146.30 1755.70 3533.40 147.23 99.37Mar-82 148.10 1777.70 3578.60 149.11 99.32Apr-82 150.20 1800.90 3630.70 151.28 99.29
May-82 151.70 1829.80 3691.60 153.82 98.62Jun-82 153.90 1861.80 3758.60 156.61 98.27Jul-82 156.90 1896.80 3834.60 159.78 98.20
Aug-82 159.80 1937.80 3919.90 163.33 97.84Sep-82 162.20 1982.10 4012.50 167.19 97.02Oct-82 169.30 2030.40 4116.50 171.52 98.71
Nov-82 174.90 2086.10 4240.80 176.70 98.98Dec-82 178.40 2154.70 4388.50 182.85 97.56Jan-83 186.10 2233.80 4556.20 189.84 98.03Feb-83 190.60 2322.40 4740.20 197.51 96.50Mar-83 196.40 2417.80 4938.50 205.77 95.45Apr-83 205.90 2520.70 5144.80 214.37 96.05
May-83 220.30 2624.10 5345.40 222.73 98.91Jun-83 233.00 2721.30 5536.20 230.67 101.01Jul-83 245.50 2814.90 5722.30 238.43 102.97
Aug-83 255.20 2907.40 5907.80 246.16 103.67Sep-83 265.10 3000.40 6095.00 253.96 104.39Oct-83 272.70 3094.60 6281.30 261.72 104.19
Nov-83 272.10 3186.70 6454.80 268.95 101.17Dec-83 272.00 3268.10 6606.90 275.29 98.81
90 / Alicia Delgado Noboa
MESES IPC TOTAL TOTAL PROM. RELACIÓNGENERAL MOVIL MOVIL MOVIL AL PROM.
12 MESES CENTRADO CENTRADO MOVIL2 AÑOS 12 MESES CENTRAL (%)
Jan-84 278.60 3338.80 6739.40 280.81 99.21Feb-84 283.60 3400.60 6859.00 285.79 99.23Mar-84 290.60 3458.40 6969.60 290.40 100.07Apr-84 298.00 3511.20 7074.60 294.78 101.09
May-84 301.70 3563.40 7189.20 299.55 100.72Jun-84 303.70 3625.80 7319.80 304.99 99.58Jul-84 307.30 3694.00 7471.40 311.31 98.71
Aug-84 313.00 3777.40 7637.40 318.23 98.36Sep-84 317.90 3860.00 7802.30 325.10 97.79Oct-84 324.90 3942.30 7970.50 332.10 97.83
Nov-84 334.50 4028.20 8143.20 339.30 98.59Dec-84 340.20 4115.00 8322.40 346.77 98.11Jan-85 362.00 4207.40 8509.80 354.58 102.09Feb-85 366.20 4302.40 8694.90 362.29 101.08Mar-85 372.90 4392.50 8873.70 369.74 100.86Apr-85 383.90 4481.20 9046.40 376.93 101.85
May-85 388.50 4565.20 9210.00 383.75 101.24Jun-85 396.10 4644.80 9372.50 390.52 101.43Jul-85 402.30 4727.70 9530.40 397.10 101.31
Aug-85 403.10 4802.70 9687.30 403.64 99.87Sep-85 406.60 4884.60 9853.10 410.55 99.04Oct-85 408.90 4968.50 10018.60 417.44 97.95
Nov-85 414.10 5050.10 10181.00 424.21 97.62Dec-85 423.10 5130.90 10340.40 430.85 98.20Jan-86 437.00 5209.50 10495.00 437.29 99.93Feb-86 448.10 5285.50 10659.40 444.14 100.89Mar-86 456.80 5373.90 10845.10 451.88 101.09Apr-86 465.50 5471.20 11054.90 460.62 101.06
May-86 469.30 5583.70 11284.50 470.19 99.81Jun-86 474.70 5700.80 11517.30 479.89 98.92Jul-86 478.30 5816.50 11744.50 489.35 97.74
Aug-86 491.50 5928.00 11970.30 498.76 98.54Sep-86 503.90 6042.30 12219.20 509.13 98.97Oct-86 521.40 6176.90 12491.30 520.47 100.18
Nov-86 531.20 6314.40 12770.80 532.12 99.83Dec-86 538.80 6456.40 13063.30 544.30 98.99Jan-87 548.50 6606.90 13366.60 556.94 98.48Feb-87 562.40 6759.70 13665.70 569.40 98.77Mar-87 591.40 6906.00 13959.00 581.63 101.68Apr-87 603.00 7053.00 14248.10 593.67 101.57
May-87 611.30 7195.10 14552.70 606.36 100.81Jun-87 625.20 7357.60 14890.20 620.43 100.77Jul-87 631.10 7532.60 15253.60 635.57 99.30
Metodologías para el análisis de coyuntura / 91
MESES IPC TOTAL TOTAL PROM. RELACIÓNGENERAL MOVIL MOVIL MOVIL AL PROM.
12 MESES CENTRADO CENTRADO MOVIL2 AÑOS 12 MESES CENTRAL (%)
Aug-87 637.80 7721.00 15653.30 652.22 97.79Sep-87 650.90 7932.30 16081.60 670.07 97.14Oct-87 663.50 8149.30 16559.80 689.99 96.16
Nov-87 693.70 8410.50 17114.50 713.10 97.28Dec-87 713.80 8704.00 17719.90 738.33 96.68Jan-88 736.90 9015.90 18383.50 765.98 96.20Feb-88 773.70 9367.60 19136.70 797.36 97.03Mar-88 808.40 9769.10 20003.50 833.48 96.99Apr-88 864.20 10234.40 20982.30 874.26 98.85
May-88 904.80 10747.90 22053.90 918.91 98.46Jun-88 937.10 11306.00 23223.80 967.66 96.84Jul-88 982.80 11917.80 24494.50 1020.60 96.30
Aug-88 1039.30 12576.70 25856.90 1077.37 96.47Sep-88 1116.20 13280.20 27361.70 1140.07 97.91Oct-88 1177.00 14081.50 28951.70 1206.32 97.57
Nov-88 1251.80 14870.20 30506.20 1271.09 98.48Dec-88 1325.60 15636.00 32062.40 1335.93 99.23Jan-89 1395.80 16426.40 33620.90 1400.87 99.64Feb-89 1477.20 17194.50 35146.10 1464.42 100.87Mar-89 1609.70 17951.60 36669.90 1527.91 105.35Apr-89 1652.90 18718.30 38192.00 1591.33 103.87
May-89 1670.60 19473.70 39688.00 1653.67 101.02Jun-89 1727.50 20214.30 41147.70 1714.49 100.76Jul-89 1750.90 20933.40 42592.20 1774.68 98.66
Aug-89 1796.40 21658.80 44059.80 1835.83 97.85Sep-89 1882.90 22401.00 45504.60 1896.03 99.31Oct-89 1932.40 23103.60 46971.40 1957.14 98.74
Nov-89 1992.40 23867.80 48552.60 2023.03 98.49Dec-89 2044.70 24684.80 50193.00 2091.38 97.77Jan-90 2121.20 25508.20 51897.70 2162.40 98.09Feb-90 2219.40 26389.50 53656.90 2235.70 99.27Mar-90 2312.30 27267.40 55418.90 2309.12 100.14Apr-90 2417.10 28151.50 57235.70 2384.82 101.35
May-90 2487.60 29084.20 59161.70 2465.07 100.91Jun-90 2550.90 30077.50 61167.60 2548.65 100.09Jul-90 2632.20 31090.10 63250.40 2635.43 99.88
Aug-90 2674.30 32160.30 65416.20 2725.68 98.12Sep-90 2767.00 33255.90 67644.50 2818.52 98.17Oct-90 2865.10 34388.60 69916.80 2913.20 98.35
Nov-90 2985.70 35528.20 72276.60 3011.53 99.14Dec-90 3057.30 36748.40 74746.60 3114.44 98.17
92 / Alicia Delgado Noboa
MESES IPC TOTAL TOTAL PROM. RELACIÓNGENERAL MOVIL MOVIL MOVIL AL PROM.
12 MESES CENTRADO CENTRADO MOVIL2 AÑOS 12 MESES CENTRAL (%)
Jan-91 3191.40 37998.20 77232.50 3218.02 99.17Feb-91 3315.00 39234.30 79767.60 3323.65 99.74Mar-91 3445.00 40533.30 82453.20 3435.55 100.28Apr-91 3556.70 41919.90 85261.50 3552.56 100.12
May-91 3707.80 43341.60 88080.60 3670.03 101.03Jun-91 3800.70 44739.00 90975.60 3790.65 100.27Jul-91 3868.30 46236.60 94034.20 3918.09 98.73
Aug-91 3973.30 47797.60 97196.50 4049.85 98.11Sep-91 4153.60 49398.90 100407.60 4183.65 99.28Oct-91 4286.80 51008.70 103782.30 4324.26 99.13
Nov-91 4383.10 52773.60 107358.00 4473.25 97.98Dec-91 4554.90 54584.40 111086.10 4628.59 98.41Jan-92 4752.40 56501.70 115006.60 4791.94 99.17Feb-92 4916.30 58504.90 119087.50 4961.98 99.08Mar-92 5054.80 60582.60 123701.20 5154.22 98.07Apr-92 5321.60 63118.60 129060.40 5377.52 98.96
May-92 5518.60 65941.80 134684.10 5611.84 98.34Jun-92 5718.00 68742.30 140227.70 5842.82 97.86Jul-92 5871.50 71485.40 145749.10 6072.88 96.68
Aug-92 6051.00 74263.70 151272.40 6303.02 96.00Sep-92 6689.60 77008.70 156865.30 6536.05 102.35Oct-92 7110.00 79856.60 162566.40 6773.60 104.97
Nov-92 7183.60 82709.80 168444.90 7018.54 102.35Dec-92 7298.00 85735.10 174451.60 7268.82 100.40Jan-93 7530.70 88716.50 180365.30 7515.22 100.21Feb-93 7661.30 91648.80 186087.30 7753.64 98.81Mar-93 7902.70 94438.50 191254.80 7968.95 99.17Apr-93 8174.80 96816.30 195873.40 8161.39 100.16
May-93 8543.90 99057.10 200433.50 8351.40 102.31Jun-93 8699.40 101376.40 205012.30 8542.18 101.84Jul-93 8803.80 103635.90 209466.10 8727.75 100.87
Aug-93 8840.70 105830.20 214114.40 8921.43 99.10Sep-93 9067.40 108284.20 219048.50 9127.02 99.35Oct-93 9350.80 110764.30 224047.70 9335.32 100.17
Nov-93 9502.90 113283.40 228864.10 9536.00 99.65Dec-93 9557.50 115580.70 233468.10 9727.84 98.25Jan-94 9725.00 117887.40 238044.20 9918.51 98.05Feb-94 10115.30 120156.80 242716.60 10113.19 100.02Mar-94 10382.80 122559.80 247498.60 10312.44 100.68Apr-94 10693.90 124938.80 252106.10 10504.42 101.80
May-94 10841.20 127167.30 256663.00 10694.29 101.37Jun-94 11006.10 129495.70 261417.40 10892.39 101.04Jul-94 11073.20 131921.70 266459.20 11102.47 99.74
Metodologías para el análisis de coyuntura / 93
MESES IPC TOTAL TOTAL PROM. RELACIÓNGENERAL MOVIL MOVIL MOVIL AL PROM.
12 MESES CENTRADO CENTRADO MOVIL2 AÑOS 12 MESES CENTRAL (%)
Aug-94 11243.70 134537.50 271449.30 11310.39 99.41Sep-94 11446.40 136911.80 276177.30 11507.39 99.47Oct-94 11579.30 139265.50 280901.00 11704.21 98.93
Nov-94 11831.30 141635.50 285748.80 11906.20 99.37Dec-94 11983.50 144113.30 290700.10 12112.50 98.93Jan-95 12340.80 146586.80 295670.00 12319.58 100.17Feb-95 12489.60 149083.20 300637.50 12526.56 99.70Mar-95 12736.50 151554.30 305721.10 12738.38 99.99Apr-95 13063.90 154166.80 310989.20 12957.88 100.82
May-95 13319.00 156822.40 316270.10 13177.92 101.07Jun-95 13479.60 159447.70 321624.50 13401.02 100.59Jul-95 13569.60 162176.80 327078.40 13628.27 99.57
Aug-95 13714.80 164901.60 332762.70 13865.11 98.92Sep-95 14058.90 167861.10 338883.50 14120.15 99.57Oct-95 14234.90 171022.40 345329.10 14388.71 98.93
Nov-95 14456.60 174306.70 351598.00 14649.92 98.68Dec-95 14712.60 177291.30 357650.00 14902.08 98.73Jan-96 15065.60 180358.70Feb-96 15449.10Mar-96 15897.80Apr-96 16348.20
May-96 16303.60Jun-96 16547.00
FUENTE: INEC, IPC Area Urbana, 1982-1996.ELABORACION: Autora.
94 / Alicia Delgado Noboa
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ANEXO No. 2CALENDARIO DE COSECHAS DE
PRODUCTOS AGRÍCOLAS
Metodologías para el análisis de coyuntura / 95
SUBGRUPO ARTÍCULO COSECHA COSECHAPRINCIPAL SECUNDARIA
Cereales Arroz Abril - Julio Septiembre - Diciembre
Avena Junio - Septiembre R.A.*
Maíz suave seco Mayo - Septiembre R.A.
Maíz duro seco Abril - Junio R.A.
Frutas Aguacate Diciembre - Febrero R.A.
Limón T.A.**
Mora T.A.
Naranja Junio - Septiembre R.A.
Naranjilla T.A.
Piña T.A.
Papaya T.A.
Guineo T.A.
Plátano T.A.
Tomate de árbol T.A.
Manzana Febrero - Junio R.A.
Verduras Arveja tierna T.A.
Cebolla T.A.
Coliflor T.A.
Col T.A.
Choclo Marzo - Mayo R.A.
Fréjol tierno Febrero - Mayo R.A.
Haba tierna Mayo - Julio R.A.
Lechuga T.A.
Pimiento T.A.
Tomate riñón Agosto - Octubre R.A.
Leguminosas Lenteja Mayo - Septiembre R.A.
Fréjol seco Julio - Octubre Marzo - Junio
* R.A. = Resto del año** T.A. = Todo el añoFUENTE: MAG, Calendario Agrícola del Ecuador, 1993.ELABORACION: Autora
96 / Alicia Delgado Noboa
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ANEXO No. 5SERIES TRIMESTRALES UTILIZADAS EN EL ANÁLISIS DEL CICLO
TRIMESTRE PIB IPC OFERTA MON. T.CAMBIOMill.S/.1975 Mill.S/. Sucres/US$
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86.2 42,579 475 133,683 110
86.3 42,049 504 141,145 151
86.4 42,487 539 166,000 147
87.1 39,946 591 158,394 147
87.2 36,750 625 168,905 160
87.3 38,834 651 183,870 186
87.4 43,486 714 219,575 215
88.1 43,647 808 224,893 250
88.2 44,031 937 261,351 250
88.3 44,139 1,116 279,037 415
88.4 43,925 1,326 337,667 450
89.1 43,419 1,610 334,935 483
89.2 43,630 1,728 366,585 535
89.3 44,350 1,883 391,534 577
89.4 44,746 2,045 466,307 640
90.1 44,614 2,312 463,139 709
90.2 45,117 2,551 515,244 758
90.3 45,514 2,767 551,377 832
90.4 46,286 3,057 709,668 878
91.1 46,604 3,445 685,277 978
91.2 47,711 3,801 811,217 1,025
91.3 48,375 4,154 861,638 1,114
91.4 47,694 4,555 1,039,481 1,275
92.1 48,720 5,055 991,290 1,322
92.2 49,481 5,718 1,128,947 1,436
92.3 49,276 6,690 1,107,259 1,929
92.4 49,540 7,298 1,501,917 2,000
93.1 49,742 7,903 1,427,291 2,000
93.2 49,845 8,699 1,596,780 2,000
93.3 49,955 9,067 1,684,899 1,954
93.4 50,638 9,558 2,243,970 2,001
94.1 51,124 10,383 2,168,830 2,107
94.2 51,453 11,006 2,301,125 2,177
94.3 53,251 11,446 2,735,269 2,262
94.4 53,677 11,984 3,045,743 2,305
95.1 53,590 12,737 2,667,229 2,407
95.2 53,908 13,480 2,975,280 2,504
95.3 53,982 14,059 3,141,955 2,624
95.4 53,783 14,713 3,432,342 2,906
96.1 54,183 15,898 3,284,715 3,003
FUENTE: BCE, Información Estadística Mensual, 85-96.INEC, IPC Area Urbana, 1985-1996. Base de datos del BCE (PIB trimestral).
ELABORACION: Autora.
Metodologías para el análisis de coyuntura / 99C
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(Continuación ANEXO No. 8)
Metodologías para el análisis de coyuntura / 113
ARTICULOS AGRICULTURA SERVICIOS PUBLICOSARROZ KEREXAVENA ENERGIA ELECTRICAMAIZ GASARVEJA TIERNA AGUACEBOLLA BLANCA BUS URBANOCEBOLLA COLORADA FRANQUEO DE CARTACOLIFLOR TELEGRAMACOL DE SEDA TELEFONOCHOCLO GASOLINA ESPECIALFREJOL TIERNOHABA TIERNA SERVICIOS PRIVADOSLECHUGA POLLO ASADOPIMIENTO COLA (SALON)TOMATE RINION BEBIDA ALCOHOLICAPAPA CHOLA CERVEZA (SALON)PAPA BLANCA ALMUERZOYUCA INDICE ALQUILERZANAHORIA AMARILLA HECHURA ROPA (HOMBRE)ARVEJA SECA HECHURA ROPA (MUJER)LENTEJA LAVADO DE ROPAFREJOL SECO LIMPIEZA EN SECOAGUACATE LIMPIEZA DE CALZADOCOCO REPARACION DE CALZADOLIMON ATENCION MEDICAMANZANA CORTE DE PELOMORA CINENARANJA FUTBOLNARANJILLA TAXI URBANOPINIA BUS INTERURBANOPAPAYAGUINEO ARTICULOS EDUCACIONPLATANO UTILES PRIMARIATOMATE DE ARBOL TEXTO PRIMARIAAJO PENSION PRIMARIA
UTILES SECUNDARIATEXTO SECUNDARIATRANSPORTE ESCOLARMATRICULA SECUNDARIAPENSION SECUNDARIA
FUENTE: INEC, Base de Datos sobre precios medios nacionales.ELABORACION: Autora.
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