Curva Phillips Final

5/17/2018 Curva Phillips Final - slidepdf.com

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INTRODUCCION

La relación entre inflación y desempleo es uno de los temas más relevantes y

populares de los estudios económicos actuales.

La curva de Philips explica la relación e interacción que presentan las ya

mencionadas variables, de igual manera se ha venido utilizando para explicar

una gama inmensa de fenómenos económicos y sociales que se han

presentado.

El propósito de este trabajo es el análisis de los resultados obtenidos sobre el

comportamiento que han presentado el empleo y la inflación en Colombia. En

la primer parte, se presenta una reseña de los diferentes conceptos que están

inmersos en la curva de Philips; los elementos que explica dicha curva y como

Colombia ha utilizado esta herramienta, que nos brinda la economía, para

establecer sus políticas económicas.

En la segunda parte se observan los trabajos realizados en Colombia sobre

inflación y desempleo, con relación a la curva de Philips y se muestran las

conclusiones obtenidas.

Finalmente se dan a conocer los resultados de las regresiones realizadas con

base en las variables económicas inflación y desempleo

OBJETIVOS

Objetivo general

Analizar los datos arrojados sobre el comportamiento de la inflación y el

desempleo colombiano, y la relación entre la tendencia de las variables y

la teoría económica.



Objetivos específicos

Identificar la tendencia de variables económicas mensuales usando

instrumentos econométricos, periodo 2001-2011.

Verificar la relación entre la teoría económica sobre la curva de Philips y

realizar una verificación empírica

Contextualizar el contenido del trabajo por medio de papers ya

realizados en Colombia

MARCO TEORICO

1. CURVA DE PHILIPS

El profesor A.W. Phillips público en 1958 realizo un estudio en el que se

determina la relación que existe entre los salarios monetarios, el desempleo yla inflación. Argumentan que la tasa de crecimiento de los salarios monetarios,

en comparación con el incremento de la productividad laboral tiene un

importante efecto sobre los costos de producción y, por tanto, sobre los

precios; por ello, mirar las fuerzas que afectan los salarios monetarios tiene

importancia crucial en el análisis de los procesos de inflación. Así, fue como el

profesor Phillips estableció la relación que existe entre la tasa de crecimiento

de los salarios nominales y la tasa de desempleo; esta relación, inversa, se

puede representar gráficamente, y es lo que se denomina la “curva de Phillips”

En el siguiente grafico se representa la curva de Phillips. Apréciese, de

acuerdo con la experiencia empírica de Inglaterra, como un aumento del 3 por

ciento en los salarios nominales es consistente con una tasa de desempleo del

6.5 por ciento (punto P); si el desempleo cae al 4% es porque la tasa de

crecimiento de los salarios se incrementó a un 5% anual (punto Q); si se

quiere que el desempleo decline aún más, al 2.5 por ciento, se requeriría que

los salarios aumentasen a un 8 por ciento anual (punto R). En la práctica esta



relación entre salarios nominales y tasa de desempleo puede también

representarse cambiando en eje de las ordenadas por las tasas de inflación,

pues es claro que mientras más altos sean los salarios nominales, mas alto

será también el ritmo de la inflación.

Los elementos que explican la curva de Philliips son varios: a) Las

negociaciones colectivas laborales: Cuando el desempleo es bajo, los

sindicatos adquieren una mayor capacidad de negociacion, son mas agresivos

y presionan por mayores alzas de salarios; por el contrario, cuando el

desempleo es alto, los sindicatos pierden poder de negociacion, sonmoderados en sus aspiraciones y debiles en sus pretensiones. De otro lado,

los empleadores resisten, en menor proporcion, las demandas laborales para

incrementos salariales cuando existe estrechez en la oferta laboral, y son mas

vigurosos para resistir incrementos en la remuneracion del trabajo cuando la

tasa de desempleo es alta y, por ello, la oferta de trabajo es amplia. b) Los

equilibrios entre la oferta y la demanda en el mercado de trabajo: Cuando la

demanda del trabajo se expande, por virtud de un crecimiento de la demandaagregada, las habilidades y calificaciones propias de ciertas ocupaciones y la

distribuciin geografica, que genera esta demanda adicional de trabajo, pueden

no corresponder con las caracteristicas de la porcion desempleada de la fuerza

laboral. Por ello, la aparente escasez de la mano de obra puede causar un

incremento de los salarios laborales a medida que decline la tasa de

desempleo laboral en su conjunto. Otra forma de explicar este fenomeno es

considerando que existe permanentemente un exceso de demanda de trabajo

en unos mercados y de acuerdo con condiciones especificas, al paso que en

0

5

10

15

1 2.5 4 6 7 9 11 T a s

a d e V a r i a c i o n d e l o s

S

a l a r i o s N o m i n a l e s

Porcentaje de Desempleo

Curva de Phillips

Curva de Phillips



otras situaciones se presenta, por el contrario, exceso de oferta; lo que asegura

en la practica el desequilibrio del mercado laboral. Asi, los responsables de la

politica economica, en su proposito de disminuir la tasa de desempleo, deben

aumentar el exceso de demanda de trabajo y esto causa un incremento de los

salarios. Por el contrario, si los responsables de la politica economica quieren

reducir la tasa de inflacion deben reducir el exceso de demanda por trabajo y

asi, se incrementa la tasa de desocupacion.

Para Warren Smith no existe certeza sobre el grado de estabilidad que pueda

tener la relacion entre la tasa de desempleo y la tasa de variacion de los

salarios nominales sobre el tiempo, aunque la idea de la curva de Phillips ha

sido aceptada por muchos economistas. Algunos estudiosos creen que la tasa

de variacion de los salarios y, por tanto, de los precios, se asocia con la tasa de

desempleo, siguiendo una tendencia sobre el tiempo que corresponda a los

movimientos de la economia en general. Para demostrar este aserto sostiene

que una rapida reduccion en el desempleo, causada por una aceleracion muy

fuerte de la demanda agregada, genera cuellos de botella en los mercados de

trabajo y en los mercados de producto , porque los ajustes de la oferta toman

tiempo, vale decir, que la oferta es muy inelastica en el corto plazo. Asi, cuando

el desempleo se reduce rapidamente, el efecto sobre los salarios y los precios

sera mas marcado que si ese proceso opera en forma mas gradual.

En la experiencia Colombiana existen algunos elementos empiricos que

demuestran como las politicas antiinflacionarias monetaristas repercuten a

menudo, en mayores indices de desempleo, y como las politicas

expansionistas economicas, para reducir el desempleo generan

incuestionables presiones inflacionarias.

En el mercado de la politica economica seguida en Colombia en los ultimosaños se observa como durante los gobiernos de la decada de 1974 a 1984 se

siguieron politicas contraccionistas que incidieron nocivamente sobre las tasas

de desempleo. Por el contrario, la gestion economica de finales de 1961 a 1963

se marco por una expansion economica, que influyo en elevados indices de

inflacion, y repercutio negativamente en la balanza de pagos, pero

postivamente sobre los indices de desempleo.



2. TRABAJOS REALIZADOS PARA COLOMBIA

1. La Curva de Phillips, la Crítica de Lucas y la persistencia de la Inflación

en Colombia

Autor: Javier Arturo BIRCHENALL JIMENEZ

Clasificación JEL: C22, C23, E31, E32

Conclusiones:

Los grandes aumentos en la inflación se asocian a shocks de demanda

y oferta exógenos a la autoridad monetaria (aun cuando la acomodación

monetaria ayude a propagarlos) como en la segunda mitad de la década

de 1970.

La reducción en la tasa de inflación no es exógena a las decisiones de la

autoridad monetaria; por el contrario, proviene de la intención de reducirla

aun bajo costos en el producto.

La presencia de procesos inflacionarios fuera del control de la autoridad

monetaria (como el caso colombiano) nos lleva a reconocer, con la

teoría económica contemporánea, que la evolución de la inflación es un

fenómeno altamente influenciado por los métodos de formación de

expectativas de los agentes, y sus relaciones con la política económica.

La curva de Phillips es un fenómeno existente en la economía

colombiana para el periodo 1976-1998 entre la tasa de inflación y el

desempleo para datos trimestrales.

En la evolución de largo plazo de la inflación, tan solo la tercera parte

puede ser atribuible a factores permanentes; el resto obedece a shocks

de naturaleza transitoria. Ahora bien, de acuerdo con los desarrollos

analíticos de las secciones anteriores, el proceso inflacionario (y su

relación con el producto) registró un cambio de comportamiento en la



década de 1970. Determinar el momento preciso a partir del cual se

presentó el cambio no es sencillo; sin embargo, hemos realizado el

mismo ejercicio anterior partiendo la muestra a partir de julio de 1977,

mes en el que la inflación colombiana ha registrado su máximo nivel

histórico.

Existe una curva de Phillips en Colombia como resultado de la evidencia

empírica, mas no como fenómeno de política explotable para las últimas

décadas.

Los desplazamientos en la pendiente de la curva de Phillips parecen

responder a los patrones descritos por el modelo de Lucas: los periodos

con mayor incertidumbre en los precios están asociados con una menor

pendiente en la relación inflación-desempleo.

Cualquier intento de explicar la inflación y la curva de Phillips en

Colombia debe reconocer la persistencia de la inflación, en especial, la

presentada después del shock de demanda de 197722 [consistente con

los hechos estilizados del origen de las inflaciones moderadas de Ball

(1995)].

Los procesos de aprendizaje y las expectativas de los agentes privados

y de la autoridad monetaria (en muchos casos racionales) son

fundamentales en la determinación del comportamiento de la tasa de

inflación y la curva de Phillips. En este sentido, mayor conocimiento

sobre el funcionamiento de la economía y sobre los determinantes de la

inflación es fundamental para conseguir una política monetaria efectiva.

Cuando existen errores de interpretación por parte de la autoridad

monetaria respecto a la pendiente vertical de largo plazo de la curva de

Phillips se produce un sesgo en la tasa de inflación. Lo mismo ocurre con

una subestimación de la tasa natural de desempleo.



2. ¿Es Lineal la Curva de Phillips en Colombia?

Autor: Mario Nigrinis Ospina

Clasificaron JEL: E31, C32

Conclusiones

Para el periodo entre 1981 y 2003 se identifican tres episodios en la

evolución de la inflación sin alimentos en Colombia (Gráfico 8). Dos en

los cuales la inflación presentó una tendencia descendente (desde 1981

hasta 1984 y entre 1991 hasta 2003), y uno en el que ésta se aceleró

(entre 1985 y 1990).

La caída en la inflación en la primera parte de la década de los ochenta

está explicada por una brecha de UCI (utilización de capacidadinstalada) negativa, la cual alcanza su punto más negativo en el



segundo trimestre de 1983. Este episodio coincide con la desaceleración

de la actividad económica en Colombia debido a la crisis de deuda

externa que experimentaron en ese momento los países

latinoamericanos. En 1983 la brecha negativa de la UCI fue 5.7% en su

punto más amplio.

El ajuste cambiario de 1985 (Gráfico 9), cuyo propósito fue enfrentar una

crisis en la balanza de pagos marca el inicio del segundo episodio

identificado, en el cual la inflación sin alimentos se incrementó hasta

1990, cuando alcanzó su punto máximo. Entre estos años la economía

estuvo operando por encima de su potencial y la brecha positiva de UCI

alcanzó un nivel máximo de 3.1%.

Es importante señalar que para alcanzar una reducción de la inflación

sin alimentos de 2.9 puntos porcentuales entre 1981 y 198411, se

requirió una brecha negativa de UCI de -5.7%, mientras que entre 1985

y 1990 la inflación sin alimentos aumentó 3.9 puntos porcentuales con

una brecha positiva de UCI de 3.1%.

La independencia del Banco de la República contemplada en la

constitución de 1991 y el inicio de la apertura económica fueron los

principales cambios institucionales que dieron inicio al tercer episodio

identificado. La inflación sin alimentos disminuyó entre 1991 y 1996 a

pesar de que la economía estaba operando por encima de su potencial

(de acuerdo con el modelo estimado, la economía presentó una brecha

positiva promedio de 2.5% en este periodo). Esta dinámica de la

inflación es el resultado de dos fuerzas contrapuestas. La presión

inflacionaria por el lado del gasto que fue claramente compensada por la

presión desinflacionaria de la inflación de bienes importados.

En 1999 la economía del país se contrajo por primera vez en más de

cincuenta años. Esta recesión, a nivel internacional, fue consecuencia

de un fuerte choque externo originado por la crisis rusa de 1998. En elprimer trimestre de 1999 se presentó una fuerte caída de la inflación sin



alimentos debido a la amplia brecha negativa de la UCI que se venía

presentando desde el segundo semestre del año anterior. Con la firma

del acuerdo con el Fondo Monetario Internacional, en septiembre de

1999, se fijaron unas metas de inflación multianuales (10% para 2000,

8% para 2001 y 6% para 2002), se permitió la flotación del tipo de

cambio y empezó a operar en Colombia el esquema de inflación objetivo

(Schimdt-Hebbel y Tapia 2002). Las metas de inflación se cumplieron

debido al efecto de la persistencia de la brecha de la UCI, que generó

una presión desinflacionaria continua que permitió observar menores

niveles de inflación a partir de 1999.

Los resultados del modelo muestran, para las dos especificaciones de

las expectativas de inflación, que la curva de Phillips en Colombia

presenta una pendiente positiva desde el cuarto trimestre de 1998

(Gráfico 13). El hecho de haber alcanzado y mantenido tasas deinflación de un dígito puede haber cambiado significativamente las

expectativas de inflación de los agentes y la credibilidad en la política

monetaria. Lo anterior sugiere que la curva de Phillips de corto plazo

puede haberse desplazado hacia abajo y que la economía ha alcanzado

un menor nivel de inflación bajo condiciones de pleno empleo.



Teniendo en cuenta la fase recesiva por la que atravesó el ciclo

económico desde

1999 hasta el primer semestre de 2003, la política monetaria adoptó una

postura expansiva reduciendo en diferentes ocasiones sus tasas de interés de

intervención desde diciembre de 1998 hasta enero de 2003. La inflación sin

alimentos mantuvo su tendencia decreciente y la brecha de la UCI se empezó

a cerrar. Este resultado es el esperado bajo una curva de Phillips no lineal,

donde el efecto de una política monetaria expansiva va a depender de si la

economía está operando por encima o por debajo de su potencial. En este

caso, dada la amplia brecha negativa de la UCI, los efectos de la medida se

concentraron en el nivel de gasto de la economía y no en la inflación.

Este trabajo presenta evidencia empírica sobre la no linealidad de la

curva de

Phillips en Colombia. Así mismo sugiere que para el periodo entre 1999 y 2003,

la curva puede haberse desplazado hacia abajo. De esta manera la economía

colombiana habría alcanzado un menor nivel de inflación bajo condiciones de

pleno empleo de los factores.

Las implicaciones para el desarrollo de la política monetaria en Colombia

son tres:

1. Las implicaciones para el desarrollo de la política monetaria en

Colombia son tres. El mecanismo de transmisión va a funcionar

de manera diferente si la economía se encuentra por encima o

por debajo de su potencial

2. la no linealidad de la curva de Phillips implica que la autoridad

monetaria debe estar en condiciones de anticipar fluctuaciones

del ciclo económico y operar con un horizonte de acción más

amplio que bajo una curva de Phillips lineal

3. Si la autoridad monetaria logra cumplir su objetivo de mantener

una baja tasa de inflación estable, el ciclo económico será más



suave con importantes ganancias en el nivel de producto en el

largo plazo.

3. ESTIMACION DE LA CURVA DE PHILLIPS PARA COLOMBIA,

PERIODO MENSUAL 2001 – 2007

Autores: Nelson Eduardo Barreto, Mauricio Caicedo Salguero

Conclusiones

La relación entre la tasa de inflación y la tasa de desempleo en

Colombia durante los años 2001-2007 es positiva con una pendiente de

0.077918, que indica que ante un cambio en la tasa de desempleo de

1% la inflación reaccionará incrementándose en 7.79%

aproximadamente.

Este tipo de comportamiento de la curva de Phillips se fundamenta en la

Teoría Austriaca del Ciclo Económico desarrollada por Ludwing von

Mises y Friederich A. von Hayek, quienes plantean que una expansión

monetaria genera en el largo plazo, dadas las rigideces del mercado

laboral, que la tasa de desempleo retorne a una tasa natural

estructuralmente más alta a la inicial.

El efecto del dinero en el largo plazo es no neutral sobre el Producto

Interno Bruto, el empleo y los salarios y que el proceso de auge y su

posterior crisis dejan como consecuencia una disminución de la

productividad y una caída del salario real de los trabajadores. Ceteris

paribus, manteniendo el salario mínimo en su nivel inicial, ahora serían

más los desempleados como producto de una disminución de los

salarios reales.

En efecto, según la escuela Austriaca, cuando el gobierno aplica

políticas monetarias expansivas genera una espiral inflacionaria queafecta de manera permanente los salarios reales, las cuales debido a las



rigideces del mercado laboral no se solucionan por la vía del precio

(salario mínimo), sino por la ruta de la cantidad (aumento del

desempleo).

Las estimaciones del trabajo muestran que para el período 2001-2007,

la relación entre la tasa de inflación y la tasa de desempleo en Colombia

es directamente proporcional, es decir que existe una curva de Phillips

de pendiente positiva. Esto concuerda con la teoría Austriaca del ciclo

económico que propone que el origen de este tipo de curva se

encuentra en los efectos de mediano y largo plazo de la política

monetaria expansiva y en la rigidez del mercado laboral.

Mediante el análisis de la relación entre las variables de estudio y el PIB,

el tipo de cambio y las tasas de interés, se puede inferir que el

crecimiento económico originado durante el período 2001-2007 se

caracteriza por un incremento en el consumo de los hogares y en

algunas de las variables más importantes del flujo externo (IED y

remesas), lo cual fue impulsado por el manejo discrecional de las tasas

de interés realizado por el Banco de la República, en búsqueda de

mantener la inflación dentro del rango meta.

El incremento de las expectativas inflacionarias obligó al Banco de la

República a incrementar las tasas de interés durante los años 2007-

2008, provocando un retroceso dentro de los logros en materia de

inversión (lo que la escuela Austriaca considera “bad-investment”) y

exacerbando el proceso de revaluación. Dicha revaluación contribuyó en

el incremento de la inflación y afectó de manera muy negativa el empleo,

pues a causa de la falta de competitividad muchas empresas

exportadoras cerraron o hicieron importantes recortes de personal.

Resultado: mayor inflación y mayor desempleo.



4. Inflación y desempleo: ejercicio econométrico para Cali-Colombia

Autores: Elizabeth Aponte J., Henry Duque S., José Santiago Arroyo M.,Jaime

Florez B.

Clasificación JEL: C3, C4.

Habiendo aplicado la metodología econométrica de series de tiempo a la

relación entre el desempleo y la inflación para el caso de Cali, bajo un

modelo simple sin expectativas, se concluye, que no existe una

significativa respuesta de la inflación ante un choque o impulso del

desempleo y, por consiguiente, no se cumple el concepto de curva de

Phillips.

Para efectos de política económica, por una parte, no tendría sentido

generar el impulso positivo al empleo a través de una flexibilidad en el

control inflacionario o viceversa.

En este modelo sin expectativas y para una ciudad colombiana, donde

las estadísticas de oferta monetaria y salarios específicos tienen sesgos

de medición, la inclusión de estas variables, pudieran definir una relación

de largo plazo.

5. Una estimación de la curva de Phillips no lineal Curva en Colombia

Autores: Javier Gómez y Juan Manuel Julio

Conclusiones:

Utilizando los datos de Colombia, hemos encontrado evidencia de una

curva de Phillips que no es lineal. Este hallazgo implica que la tasa de

sacrificio aumenta con desempleo. Una implicación importante de la

política de la convexidad en el Phillips curva es que el momentoadecuado para estabilizar la inflación es cuando la economía está en



un boom, y lo peor, cuando la economía está en recesión. Conforme a

Laxton et.al. (1998) la no linealidad de la curva de Phillips apunta a una

enfoque gradual a la desinflación. En el año 2000, la inflación ha

disminuido, en parte debido a una favorable de la oferta shock, en

parte debido a un aumento del desempleo. Lo que la no linealidad de la

curva de Phillips implica que la tasa de sacrificio en la recesión es más

alta que antes de la recesión, por lo tanto, si la curva de Phillips es fija

sea- las expectativas de la causa no cambian, un enfoque de ducha de

agua fría a la desinflación puede ser muy costoso.

El efecto marginal decreciente del desempleo en los puntos de inflación

a un enfoque oportunista de la desinflación. De acuerdo con el enfoque

oportunista de la desinflación, las autoridades monetarias deben esperar

hasta que los shocks de oferta o imprevistos recesiones disminuyan la

inflación. Una vez que la inflación ha disminuido, se deben evitar que se

convierta en la inflación por la vía de la contracción de la demanda

agregada de enfriamiento, de lo contrario el auge puede implicar

pérdidas adicionales más y permanente en el empleo.

ANALISIS VARIABLES ECONOMICAS

ESTADÍSTICAS DE

REGRESIÓN.

Estadísticas de la regresión

Coeficiente de correlación

múltiple 0,439870829

Coeficiente de determinación

R^2 0,193486346

R^2 ajustado 0,186982204

Error típico 0,372589878

Observaciones 126



El resultado obtenido en este Coeficiente de determinación R^2 de

0,193486346 nos demuestra que el resultado del modelo después de varios

análisis econométricos no es significativo porque para que se acepte la teoría y

se contraste con la hipótesis este resultado R^2 debería ser mayor 0,73 como

mínimo.

ANÁLISIS DE VARIANZA

Grados

de

libertad

Suma de

cuadrados

Promedio de

los

cuadrados F

Valor

crítico de

F

Regresión 1 4,129736943 4,129736943 29,748172

2,55625E-

07

Residuos 124 17,21407893 0,138823217

Total 125 21,34381587

Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad

Intercepción -0,81810521 0,23336057

-

3,505755948 0,000634501

TD 0,098621556 0,018081802 5,454188482 2,55625E-07

Inferior 95%

Superior

95%

Inferior

95,0%

Superior

95,0%

-

1,279991137

-

0,356219276

-

1,279991137

-

0,356219276

0,062832605 0,134410506 0,062832605 0,134410506

ESTAD STICOS DESCRIPTIVOS

Media

Desviación

típica N

Inflacio

n

,44174

6

,4132197 126



ESTAD STICOS DESCRIPTIVOS

Media

Desviación

típica N

Inflacion

,441746

,4132197 126

TD 12,775 1,8430 126

CORRELACIONES Inflacio

n TD

Correlación de

Pearson

Inflacio

n

1,000 ,440

TD ,440 1,000

Sig. (unilateral) Inflacio

n

. ,000

TD ,000 .

N Inflacio

n

126 126

TD 126 126

RESUMEN DEL MODELOB

Model

o R

R

cuadrado

R cuadrado

corregida

Error típ. de

la

estimación

Durbin-

Watson

1 ,440a ,193 ,187 ,3725899 ,699

a. Variables predictoras: (Constante), TD

b. Variable dependiente: Inflacion



ANOVAB

Modelo

Suma de

cuadrados Gl

Media

cuadrática F Sig.

1 Regresió

n

4,130 1 4,130 29,748 ,000a

Residual 17,214 124 ,139

Total 21,344 125a. Variables predictoras: (Constante), TD


-0.50

0.00

0.50

1.00

1.50

2.00

0 5 10 15 20

I n f l a c i o n

TD

grafico 1: TD Curva de regresión ajustada

Inflacion

Pronóstico Inflacion



-0.5

0

0.5

1

1.5

2

0 20 40 60 80 100 120

I n f l a c i o n

Muestra percentil

Gráfico 2: de probabilidad normal



BIBLIOGRAFIA

LOW, Enrique; GOMEZ, Jorge. Teoría fiscal. Universidad externado de

Colombia. 1997.

ANEXOS

CUADRO 1: DATOS INFLACIÓN Y DESEMPLEO

INFLACION TD

1,05 16,7

1,89 17,2

1,48 15,9

1,15 14,5

0,42 14,2

0,04 15,2

0,11 15,1

0,26 14,5

0,37 14,2

0,19 14,4

0,12 13,6

0,34 13,7

0,80 17,9

1,26 16,3

0,71 14,9

0,92 16,1

0,60 14,5

0,43 16,2

0,02 15,4

0,09 15,8

0,36 14,5

0,56 14,4

0,78 14,7



0,27 15,5

1,17 16,1

1,11 16,2

1,05 12,91,15 14,8

0,49 12,9

-0,05 14

-0,14 14,3

0,31 14,6

0,22 14,3

0,06 13,60,35 12,9

0,61 12,1

0,89 17

1,20 15,7

0,98 13,6

0,46 14,7

0,38 13,80,60 14

-0,03 12,9

0,03 13,1

0,30 12,5

-0,01 12,6

0,28 11,8

0,30 12,10,82 13,2

1,02 14,2

0,77 12,9

0,44 12,1

0,41 12,3

0,40 11,5

0,05 120,00 11,8



0,43 11,2

0,23 10

0,11 10,2

0,07 10,30,54 13,4

0,66 13

0,70 11,3

0,45 12

0,33 11,9

0,30 10,5

0,41 12,40,39 12,8

0,29 12,9

-0,14 11,4

0,24 10,9

0,23 11,8

0,77 13,9

1,17 12,81,21 11,9

0,90 10,9

0,30 11,5

0,12 11,2

0,17 11,2

-0,13 10,7

0,08 10,80,01 10,1

0,47 9,4

0,49 9,9

1,06 13,1

1,51 12

0,81 11,2

0,71 11,10,93 10,8



0,86 11,2

0,48 12,1

0,19 11,2

-0,19 110,35 10,1

0,28 10,8

0,44 10,6

0,59 14,2

0,84 12,5

0,50 12

0,32 12,10,01 11,7

-0,06 11,4

-0,04 12,6

0,04 11,7

-0,11 12,2

-0,13 11,5

-0,07 11,10,08 11,3

0,69 14,6

0,83 12,6

0,25 11,8

0,46 12,2

0,10 12,1

0,11 11,6-0,04 12,6

0,11 11,2

-0,14 10,6

-0,09 10,2

0,19 10,8

0,65 11,1

0,91 13,50,60 12,8



0,27 10,8

0,12 11,2

0,28 11,3

0,32 10,9

CUADRO 2: ESTADÍSTICAS

DE REGRESIÓN.

Estadísticas de la regresión

Coeficiente de correlación

múltiple 0,439870829

Coeficiente de determinación

R^2 0,193486346

R^2 ajustado 0,186982204

Error típico 0,372589878

Observaciones 126

El resultado obtenido en este Coeficiente de determinación R^2 de

0,193486346 nos demuestra que el resultado del modelo después de varios

análisis econométricos no es significativo porque para que se acepte la teoría y

se contraste con la hipótesis este resultado R^2 debería ser mayor 0,73 como

mínimo.

CUADRO 3: ANÁLISIS DE VARIANZA

Grados

de

libertad

Suma de

cuadrados

Promedio de

los

cuadrados F

Valor

crítico de

F

Regresión 1 4,129736943 4,129736943 29,748172

2,55625E-

07



Residuos 124 17,21407893 0,138823217

Total 125 21,34381587

Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad

Intercepción -0,81810521 0,23336057

-

3,505755948 0,000634501

TD 0,098621556 0,018081802 5,454188482 2,55625E-07

Inferior 95%

Superior

95%

Inferior

95,0%

Superior

95,0%

-1,279991137

-0,356219276

-1,279991137

-0,356219276

0,062832605 0,134410506 0,062832605 0,134410506

CUADRO 4:ESTAD STICOS

DESCRIPTIVOS

MediaDesviacióntípica N

Inflacio

n

,44174

6

,4132197 126

TD 12,775 1,8430 126

CUADRO 5:CORRELACIONES

Inflacio

n TD



Correlación de

Pearson

Inflacio

n

1,000 ,440

TD ,440 1,000

Sig. (unilateral) Inflacion

. ,000

TD ,000 .

N Inflacio

n

126 126

TD 126 126

CUADRO 6: VARIABLES

INTRODUCIDAS/ELIMINADASB

Model

o

Variables

introducidas

Variables

eliminadas Método

1 TDa . Introduci

r

a. Todas las variables solicitadasintroducidas.


CUADRO 7 :RESUMEN DEL MODELOB

Model

o R

R

cuadrado

R cuadrado

corregida

Error típ. dela

estimación

Durbin-

Watson

1 ,440a ,193 ,187 ,3725899 ,699





CUADRO 8: ANOVAB

Modelo

Suma de

cuadrados Gl

Media

cuadrática F Sig.

1 Regresió

n

4,130 1 4,130 29,748 ,000a

Residual 17,214 124 ,139Total 21,344 125



CUADRO 9: COEFICIENTESA

Modelo

Coeficientes no

estandarizados

B Error típ.

1 (Constant

e)

-,818 ,233

TD ,099 ,018

Coeficientesa

Modelo

Coeficiente

s tipificados

T Sig.

Intervalo de confianza de

95,0% para B

Beta

Límite

inferior

Límite

superior

1 (Constant

e)

-3,506 ,001 -1,280 -,356



Coeficientesa

Modelo

Coeficiente

s tipificados

T Sig.

Intervalo de confianza de

95,0% para B

BetaLímiteinferior

Límitesuperior

1 (Constant

e)

-3,506 ,001 -1,280 -,356

TD ,440 5,454 ,000 ,063 ,134

Coeficientesa

Modelo

Estadísticos de

colinealidad

Tolerancia FIV

1 (Constant

e)

TD 1,000 1,000

a. Variable dependiente: Inflacion

CUADRO 10: CORRELACIONES

DE LOS COEFICIENTESA

Modelo TD

1 Correlacion

es

TD 1,000

Covarianzas TD ,000




Diagnósticos de colinealidada

Model

o

Dimensió

n

Autovalor

es

Índice de

condición

Proporciones de la

varianza(Constant

e) TD

1 1 1,990 1,000 ,01 ,01

2 ,010 13,989 ,99 ,99


Diagnósticos por casoa

Número de

casos

Residuo

típ.

Inflacio

n

Valor

pronosticad

o Residual

1 ,593 1,0500 ,828875 ,2211252

2 2,716 1,8900 ,878186 1,0118144

3 1,959 1,4800 ,749978 ,7300225

4 1,444 1,1500 ,611907 ,5380926

5 -,436 ,4200 ,582321 -

,1623209

6 -1,720 ,0400 ,680942 -

,64094247 -1,506 ,1100 ,671080 -

,5610803

8 -,944 ,2600 ,611907 -

,3519074

9 -,570 ,3700 ,582321 -

,2123209

10 -1,106 ,1900 ,602045 -

,4120452



11 -1,082 ,1200 ,523148 -

,4031480

12 -,518 ,3400 ,533010 -

,1930101

13 -,395 ,8000 ,947221 -

,1472206

14 1,263 1,2600 ,789426 ,4705738

15 ,157 ,7100 ,651356 ,0586440

16 ,403 ,9200 ,769702 ,1502982

17 -,032 ,6000 ,611907 -

,0119074

18 -,938 ,4300 ,779564 -

,3495640

19 -1,827 ,0200 ,700667 -

,6806668

20 -1,745 ,0900 ,740115 -

,6501154

21 -,676 ,3600 ,611907 -

,2519074

22 -,113 ,5600 ,602045 -

,0420452

23 ,398 ,7800 ,631632 ,1483683

24 -1,182 ,2700 ,710529 -

,4405289

25 1,074 1,1700 ,769702 ,4002982

26 ,887 1,1100 ,779564 ,330436027 1,599 1,0500 ,454113 ,5958871

28 1,365 1,1500 ,641494 ,5085062

29 ,096 ,4900 ,454113 ,0358871

30 -1,644 -,0500 ,562597 -

,6125966

31 -1,965 -,1400 ,592183 -

,7321830



32 -,837 ,3100 ,621770 -

,3117695

33 -,999 ,2200 ,592183 -

,3721830

34 -1,243 ,0600 ,523148 -

,4631480

35 -,279 ,3500 ,454113 -

,1041129

36 ,630 ,6100 ,375216 ,2347844

37 ,085 ,8900 ,858461 ,0315388

38 1,261 1,2000 ,730253 ,4697468

39 1,226 ,9800 ,523148 ,4568520

40 -,461 ,4600 ,631632 -

,1716317

41 -,437 ,3800 ,542872 -

,1628723

42 ,100 ,6000 ,562597 ,0374034

43 -1,299 -,0300 ,454113 -

,4841129

44 -1,191 ,0300 ,473837 -

,4438372

45 -,308 ,3000 ,414664 -

,1146642

46 -1,166 -,0100 ,424526 -

,4345264

47 -,176 ,2800 ,345629 -,0656292

48 -,202 ,3000 ,375216 -

,0752156

49 ,903 ,8200 ,483699 ,3363007

50 1,175 1,0200 ,582321 ,4376791

51 ,848 ,7700 ,454113 ,3158871

52 ,174 ,4400 ,375216 ,0647844



53 ,040 ,4100 ,394940 ,0150601

54 ,225 ,4000 ,316043 ,0839573

55 -,846 ,0500 ,365353 -

,3153535

56 -,928 ,0000 ,345629 -

,3456292

57 ,385 ,4300 ,286456 ,1435438

58 ,166 ,2300 ,168110 ,0618896

59 -,209 ,1100 ,187835 -

,0778347

60 -,343 ,0700 ,197697 -

,1276968

61 ,098 ,5400 ,503424 ,0365764

62 ,526 ,6600 ,463975 ,1960250

63 1,083 ,7000 ,296318 ,4036816

64 ,227 ,4500 ,365353 ,0846465

65 -,068 ,3300 ,355491 -

,0254913

66 ,222 ,3000 ,217421 ,0825789

67 ,014 ,4100 ,404802 ,0051979

68 -,146 ,3900 ,444251 -

,0542507

69 -,440 ,2900 ,454113 -

,1641129

70 -1,198 -,1400 ,306181 -

,446180571 -,045 ,2400 ,256870 -

,0168698

72 -,310 ,2300 ,345629 -

,1156292

73 ,583 ,7700 ,552734 ,2172656

74 1,948 1,1700 ,444251 ,7257493

75 2,293 1,2100 ,355491 ,8545087



76 1,726 ,9000 ,256870 ,6431302

77 -,043 ,3000 ,316043 -

,0160427

78 -,447 ,1200 ,286456 -

,1664562

79 -,313 ,1700 ,286456 -

,1164562

80 -,985 -,1300 ,237145 -

,3671454

81 -,448 ,0800 ,247008 -

,1670076

82 -,451 ,0100 ,177973 -

,1679725

83 ,969 ,4700 ,108937 ,3610626

84 ,890 ,4900 ,158248 ,3317518

85 1,573 1,0600 ,473837 ,5861628

86 3,072 1,5100 ,365353 1,144646

5

87 1,405 ,8100 ,286456 ,5235438

88 1,163 ,7100 ,276594 ,4334059

89 1,833 ,9300 ,247008 ,6829924

90 1,539 ,8600 ,286456 ,5735438

91 ,281 ,4800 ,375216 ,1047844

92 -,259 ,1900 ,286456 -

,0964562

93 -1,226 -,1900 ,266732 -,4567319

94 ,462 ,3500 ,177973 ,1720275

95 ,089 ,2800 ,247008 ,0329924

96 ,571 ,4400 ,227283 ,2127167

97 ,021 ,5900 ,582321 ,0076791

98 1,142 ,8400 ,414664 ,4253358

99 ,361 ,5000 ,365353 ,1346465



100 -,148 ,3200 ,375216 -

,0552156

101 -,874 ,0100 ,335767 -

,3257670

102 -,983 -,0600 ,306181 -

,3661805

103 -1,247 -,0400 ,424526 -

,4645264

104 -,794 ,0400 ,335767 -

,2957670

105 -1,329 -,1100 ,385078 -

,4950778

106 -1,197 -,1300 ,316043 -

,4460427

107 -,930 -,0700 ,276594 -

,3465941

108 -,581 ,0800 ,296318 -

,2163184

109 ,183 ,6900 ,621770 ,0682305

110 1,088 ,8300 ,424526 ,4054736

111 -,257 ,2500 ,345629 -

,0956292

112 ,201 ,4600 ,385078 ,0749222

113 -,739 ,1000 ,375216 -

,2752156

114 -,579 ,1100 ,325905 -,2159048

115 -1,247 -,0400 ,424526 -

,4645264

116 -,474 ,1100 ,286456 -

,1764562

117 -,986 -,1400 ,227283 -

,3672833



118 -,746 -,0900 ,187835 -

,2778347

119 -,153 ,1900 ,247008 -

,0570076

120 1,002 ,6500 ,276594 ,3734059

121 1,065 ,9100 ,513286 ,3967142

122 ,418 ,6000 ,444251 ,1557493

123 ,062 ,2700 ,247008 ,0229924

124 -,447 ,1200 ,286456 -

,1664562

125 -,044 ,2800 ,296318 -

,0163184

126 ,169 ,3200 ,256870 ,0631302


CUADRO 11: ESTAD STICOS SOBRE LOS RESIDUOSA

Mínimo Máximo Media

Desviación

típica N

Valor pronosticado ,108937 ,947221 ,441746 ,1817633 126

Valor pronosticado

tip.

-1,831 2,781 ,000 1,000 126

Error típico de valor

pronosticado

,033 ,098 ,045 ,012 126

Valor pronosticado

corregido

,095936 ,958269 ,441259 ,1810760 126

Residual -

,732183

0

1,144646

5

,000000

0

,3710965 126

Residuo típ. -1,965 3,072 ,000 ,996 126

Residuo estud. -1,978 3,087 ,001 1,005 126



Residuo eliminado -

,742140

1

1,155449

5

,000486

8

,3778530 126

Residuo eliminado

estud.

-2,002 3,199 ,003 1,014 126

Dist. de Mahalanobis ,000 7,734 ,992 1,257 126

Distancia de Cook ,000 ,223 ,009 ,022 126

Valor de influencia

centrado

,000 ,062 ,008 ,010 126


Curva Phillips Final

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