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Integración Vertical y Transmisión de Precios en el Mercado de la Merluza Autores y e-mail de la persona de contacto: Eneko Martin* e Ikerne Del Valle** ([email protected]) Departamento: *Evaluación de la Gestión e Innovación Empresarial; **Economía Aplicada V Universidad: Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea Área Temática: Energía y medioambiente Resumen: El total admisible de capturas (TAC) para las principales especies de pescado se ha reducido en la última década en las aguas de la Unión Europea (UE), lo que disminuye los ingresos de la flota. Durante el mismo período, los precios se incrementaron ligeramente, apenas compensando las reducciones de ingresos. Sin embargo, los cambios en los precios dependen de la estructura del mercado y del mecanismo de formación de precios, el cual determina el grado de integración vertical en la cadena de comercialización. En este trabajo se analiza la transmisión de precios en los mercados pesqueros a lo largo de la cadena de valor de las principales especies desembarcadas en el País Vasco mediante el análisis de la evolución de los precios en primera venta, los mercados al por mayor y al por menor. La metodología se basa en las pruebas de raíces unitarias, prueba de cointegración de Johansen y la formulación de modelos de vectores de corrección de error (VECM) para estudiar la causalidad de Granger entre los precios. Finalmente, se discuten algunos posibles impactos de las alternativas de estrategias de innovación comercial en la cadena de comercialización. Palabras Clave: Evolución de las rentas, mercados pesqueros, transmisión de precios, márgenes de comercialización, cointegración, modelo de corrección del error. Clasificación JEL: C32; Q22

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Integración Vertical y Transmisión de Precios en el Mercado de la Merluza

Autores y e-mail de la persona de contacto: Eneko Martin* e Ikerne Del Valle**

([email protected])

Departamento: *Evaluación de la Gestión e Innovación Empresarial; **Economía

Aplicada V

Universidad: Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea

Área Temática: Energía y medioambiente

Resumen: El total admisible de capturas (TAC) para las principales especies de

pescado se ha reducido en la última década en las aguas de la Unión Europea (UE), lo

que disminuye los ingresos de la flota. Durante el mismo período, los precios se

incrementaron ligeramente, apenas compensando las reducciones de ingresos. Sin

embargo, los cambios en los precios dependen de la estructura del mercado y del

mecanismo de formación de precios, el cual determina el grado de integración vertical

en la cadena de comercialización. En este trabajo se analiza la transmisión de precios en

los mercados pesqueros a lo largo de la cadena de valor de las principales especies

desembarcadas en el País Vasco mediante el análisis de la evolución de los precios en

primera venta, los mercados al por mayor y al por menor. La metodología se basa en las

pruebas de raíces unitarias, prueba de cointegración de Johansen y la formulación de

modelos de vectores de corrección de error (VECM) para estudiar la causalidad de

Granger entre los precios. Finalmente, se discuten algunos posibles impactos de las

alternativas de estrategias de innovación comercial en la cadena de comercialización.

Palabras Clave: Evolución de las rentas, mercados pesqueros, transmisión de precios,

márgenes de comercialización, cointegración, modelo de corrección del error.

Clasificación JEL: C32; Q22

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1 Introducción

El estudio de la transmisión vertical de precios permite analizar en profundidad

las potenciales distorsiones en la cadena de transmisión y el comportamiento del precio

en cada uno de los eslabones comerciales mediante la construcción de un modelo de

integración vertical y los consiguientes contrastes de hipótesis (exclusividad,

proporcionalidad, causalidad) que dicho modelo empírico permite efectuar.

Teniendo en cuenta el marcado interés comercial de la merluza en los mercados

vasco y estatal y que la mencionada especie es fundamental para la supervivencia de la

flota de altura al fresco, se ha construido un modelo micro-econométrico de integración

vertical para la merluza. Éste modelo permite analizar el peso de los diferentes

mercados en la cadena de distribución (pescadores, mayoristas y detallistas), explicar

los márgenes de comercialización y formular estrategias propias a los diferentes

intermediarios ante potenciales cambios en el margen de intermediación.

La cadena comercial de pescado fresco en general, y en de la merluza en

particular, está conformada por una serie de agentes participantes que aportan valor al

producto hasta llegar al consumidor. Se trata de una estructura compleja y dinámica que

comienza con la fase de extracción y en la que intervienen importadores, mayoristas en

origen y destino y empresas logísticas, entre otras, hasta culminar con la puesta a

disposición del producto a los consumidores.

La transmisión de precios de comercialización de los productos pesqueros ha

recibido una considerable atención, no solamente a nivel social y político, sino también

en los círculos académicos. Destaca en la literatura los trabajos de Asche et al. (2002,

2005, 2007), Hartmann et al. (2000), Jaffry (2004) y los de Amigo et al. (2009), Cruz y

Ameneiro (2007) y Jiménez y García del Hoyo (2006) para los mercados españoles.

Con la idea de ubicar su correspondiente aplicación empírica, este trabajo

comienza con una exposición sobre el contexto del sector y el funcionamiento de los

mercados pesqueros. Seguidamente, se examina de forma empírica la evolución de los

precios de la merluza, así como el grado de vinculación en la cadena de distribución de

dicha especie, con el objetivo de extraer reflexiones sobre los liderazgos de

determinados eslabones de la cadena de comercialización, para de esta manera

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posibilitar la implementación de medidas que favorezcan el desarrollo del sector. Para

ello, se aplica la teoría de cointegración y diferentes pruebas relacionadas con la Ley de

Precio Único (LPU), a los datos de precios mensuales de la merluza en fresco para los

tres niveles de la cadena de comercialización durante el período 2004-2011.

El artículo se estructura de la siguiente manera. El apartado dos detalla la

descripción del marco institucional, en el tercer epígrafe se realiza el enfoque

metodológico, en la cuarta sección el análisis empírico y en la quinta figuran las

conclusiones.

2 Marco Institucional

El modelo organizativo de la comercialización del pescado fresco está

supeditado fuertemente a las propias características de vulnerabilidad del producto.

Teniendo en cuenta que el pescado fresco tiene una caducidad muy reducida, durante la

cadena de transmisión (desde los propios desembarcos hasta el consumo final) no solo

se tienen que cumplir unas condiciones especiales higiénico sanitarias y de control de la

temperatura, sino que, además, el proceso de distribución se ha de hacer en el menor

tiempo posible. La primera venta está regulada administrativamente (Real Decreto

1822/2009 de 27 de noviembre) y normalmente se realiza en las lonjas de las Cofradías

de Pescadores (flota artesanal y bajura) u Organizaciones de Productores (flota de

altura). Al igual que en el caso de otros productos frescos altamente perecederos (flores,

verduras o frutas), el mecanismo de determinación de los precios del pescado fresco en

origen se realiza a partir del procedimiento de subasta a la baja o subasta holandesa. El

funcionamiento de la subasta se canaliza mediante la presentación de un lote que parte

de un precio inicial máximo y uno mínimo, establecidos por el subastador; a partir del

punto de referencia superior, el precio va moviéndose en dirección descendente, hasta

que en esa trayectoria de rebaja, el comprador acepta el precio. A partir de ese punto se

paraliza la subasta de ese lote y se le adjudica al comprador. Eventualmente puede

suceder que se alcance el límite mínimo establecido por el subastador sin que intervenga

ningún comprador en cuyo caso se retira el lote.

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La cadena de valor del pescado al fresco está compuesta por tres eslabones. En

el primer eslabón de la cadena de comercialización se encuentran los pescadores -de las

flotas artesanales o de las flotas industriales- que inmediatamente después de

desembarcar las capturas realizan la primera venta, en la cual intervienen

principalmente mayoristas, agentes de la industria conservera y transformadora y los

propios supermercados. Sin desestimar la relevancia de los canales independientes, los

mercas juegan un papel fundamental en el segundo eslabón de la cadena de

comercialización. En ellos se concentra una gran porción de la oferta, tanto la

procedente de los desembarcos de las flotas propias, como la procedente de la

importación. La organización de mercas se compone básicamente de un conjunto de 23

mercados centrales que se ocupan de centralizar la oferta y demanda de bienes

perecederos (pescado, frutas, hortalizas, carne y flores). Su objetivo es el de vertebrar el

sistema alimentario prestando el servicio mayorista a la distribución de alimentos

frescos, facilitando la comercialización de las producciones con procedencia de origen,

fomentando el comercio minorista en todos sus formatos, asegurando la provisión de

alimentos frescos a la hostelería independiente u organizada, o a las empresas de

restauración social. Finalmente, en el tercer eslabón de la cadena de comercialización

del pescado se encuentra el comercio tradicional, que junto con los supermercados y la

restauración conforman la oferta que llega al consumidor final.

Las grandes cadenas de supermercados merecen una atención especial en el

proceso de comercialización del pescado. Ciertamente se están erigiendo en uno de los

elementos centrales generadores de una progresiva transformación en los mecanismos

de formación de los precios de la pesca en origen, estableciendo, con creciente

frecuencia, sus propios métodos directos de contratación a precio fijo con los

armadores. Además, estas grandes superficies, aprovechando la característica

perecedera del pescado fresco, lo venden a precios muy bajos, utilizándolo como

reclamo para la venta de otros bienes. Estas circunstancias (precios bajos y contrato fijo

con los armadores) están, sin lugar a duda, alterando los equilibrios tradicionales en el

sector de la comercialización del pescado. Por una parte, están desplazando

paulatinamente al comercio minorista tradicional y por la otra, están reorganizando la

cadena de valor y, en consecuencia, la distribución de la renta generada en el sector.

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3 Enfoque Metodológico

El estudio de la evolución de los precios de la pesca requiere la adopción de

técnicas econométricas que permitan realizar una batería de test microeconométricos

para abordar las distintas dimensiones de la definición empírica de los mercados y

simultáneamente estudiar la relación entre un conjunto de variables que presentan un

marcado carácter estacional. Frente a metodologías alternativas, como el análisis de

demanda, el enfoque de cointegración tiene la gran ventaja de que tan solo se necesita

disponer de series de precios para afrontar las múltiples preguntas de investigación a las

que dar respuesta. La relación que se analiza cuando se estudian relaciones entre precios

situados en eslabones diferentes de la cadena de valor viene representada mediante la

siguiente ecuación:

(1)

Expresando en logaritmos la ecuación (1), se obtiene:

(2)

donde P1 y P2 son los precios, t es una perturbación aleatoria ruido blanco, α

representa un término constante que recoge las diferencias entre los precios en niveles

(i.e., el logaritmo de un coeficiente de proporcionalidad, α), β proporciona la elasticidad

de transmisión de los precios por el canal de comercialización (i.e., el incremento o

decremento que experimenta el precio del eslabón de la cadena de valor que se

considera variable dependiente ante un cambio de un 1 por ciento en el precio del

mercado establecido como variable independiente). Si β=1, los precios del mercado

situado en una posición más avanzada de la cadena de comercialización serían los del

mercado del otro nivel de la cadena más una comisión constante. En el caso de que esto

ocurra, se podría afirmar que la transmisión de la información a través de la cadena de

valor se produce completamente y sin distorsiones. Además, basándose en la teoría de la

demanda derivada (Asche et al., 2002), se podría establecer que los agentes en cada

nivel a lo largo de la cadena de valor están respondiendo a los mismos precios relativos,

es decir, los márgenes entre los mercados de los dos eslabones de la cadena son

constantes.

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Con respecto a las metodologías utilizadas en el análisis de cointegración, en la

mayor parte de las aplicaciones empíricas realizadas se suelen emplear el método

bietápico de Engle-Granger (Engle y Granger, 1987) o el procedimiento de máxima

verosimilitud de Johansen (Johansen, 1988 y Johansen y Juselius, 1990). El enfoque

bietápico de Engle-Granger, a pesar de su simplicidad, presenta varios inconvenientes,

especialmente si se trabaja en un contexto multivariante. Siguiendo a Suriñach et al.

(1995), dos de los problemas que se deben destacar son la determinación de la

exogeneidad o endogeneidad de las variables de la relación de cointegración y la

imposibilidad de contrastar hipótesis sobre los parámetros estimados en la relación de

cointegración.

En este trabajo, se ha optado por utilizar el procedimiento de Johansen, debido,

entre otras razones, a que permite realizar contrastes de hipótesis sobre la/s relación/es

de cointegración del modelo. Por lo tanto, cuando se pretende estudiar las relaciones de

cointegración para más de dos variables (p > 2), no basta con el estudio de todas y cada

una de las posibles parejas de variables, ya que, se puede estar obviando el vínculo

existente entre dos de esas variables y el resto de variables. Es necesario por tanto, un

análisis de cointegración multivariante.

Antes de proceder al análisis de cointegración multivariante, es necesario

identificar las series de precios y contrastar la existencia de raíces unitarias. Y dada la

notable estacionalidad que presentan las series de precios en la pesca, se estudia la

presencia de raíces unitarias siguiendo el Método de HEGY (1990). Hylleberg, Engle,

Granger y Yoo proponen un procedimiento que permite contrastar la presencia de raíces

unitarias en cada una de las frecuencias estacionales por separado, así como en la

frecuencia cero.

Además, otro requisito previo a la realización de pruebas de cointegración, es

verificar que la serie sea no estacionaria y determinar el orden de integración de las

variables (no es estrictamente necesario que todas las variables tengan el mismo orden

de integración (Harris, 1995)). Para ello, se hace uso de la prueba de raíz unitaria Ng-

Perron (Ng y Perron, 2001).

Una vez que se ha comprobado que todas las series son integradas del mismo

orden, y dado que el cumplimiento de la LPU requiere la presencia de, al menos, una

relación de cointegración, se debe contrastar el número de relaciones de cointegración

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presentes en la cadena de valor. Para ello, se sigue el procedimiento desarrollado por

Johansen (1988) que presenta ventajas comparativas al superar todas las limitaciones

inherentes a la estimación MCO de la regresión de cointegración. Además, su ligazón a

los modelos VAR, siendo éste el siguiente, el punto de partida:

(3)

donde Pt es un vector de k variables, µ es la constante, Dt son variables

determinísticas (ficticias estacionales), ut el vector de perturbaciones aleatorias, Ai es

una matriz k x k de parámetros (i=1,...,n), siendo n el número de retardos.

Y su ligazón, en concreto a su formulación como MCE, permite la utilización de

las herramientas que de éstos se derivan. Por consiguiente, suponiendo que Pt sea un

vector que contenga k precios entre los cuales se desea analizar si existen o no una o

varias relaciones de cointegración, el modelo se podría escribir del siguiente modo:

(4)

donde Γi=-I+Π1+…+Πi, para i=1,…,n-1, Π=-I+Π1+…+Πn, I es una matriz

unidad de orden k, Dt es un vector de variables ficticias y, por último, µ es un vector de

constantes. Así, Π es la solución de equilibrio a largo plazo de la ecuación, es decir, la

matriz Π o matriz de impactos recoge las posibles relaciones de cointegración. El

número de relaciones de cointegración viene dado por el rango de la matriz Π, es decir,

r. Si r=n las variables en niveles son estacionarias; si r=0, lo que implica que Π=0,

ninguna de las combinaciones lineales es estacionaria. Cuando 0<r<n, existen r vectores

de cointegración o r combinaciones lineales estacionarias de Pt. En este caso Π=αβ´,

donde tanto α como β son matrices nxr. β contiene los vectores de cointegración y α los

parámetros de ajuste. Por lo que, αβ´=αXX-1β´=AB´ donde X es una matriz de rxr

dimensiones.

Las ventajas de este procedimiento se ven parcialmente neutralizadas por la

dificultad que entraña la interpretación económica de más de un vector de

cointegración. Por lo que, un número de vectores de cointegración superior a 1 significa

que las variables pueden estar ligadas de maneras distintas, siendo esencial la teoría

económica como guía para identificar cada una de las relaciones de equilibrio a largo

plazo.

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Johansen sugiere dos contrastes equivalentes desde un punto de vista asintótico:

el contraste del valor propio máximo y el contraste de la traza. Ambos contrastes tienen

la hipótesis nula de un máximo de r vectores de cointegración, es decir, Ho: r=r0 frente a

Ha: r0<r≤r1. Asimismo, se debe destacar que el procedimiento de Johansen permite

contrastar hipótesis sobre los coeficientes α y β, usando test basados en la razón de

verosimilitud (Juselius, 2006).

En este estudio se contrastan cuatro tipos de hipótesis. En primer lugar, la

significatividad individual de los parámetros de β, en segundo lugar, la significatividad

individual de los parámetros de α, en tercer lugar, la proporcionalidad entre parámetros

de β y en último lugar, la nulidad de la suma de coeficientes β.

Con la hipótesis de significatividad individual de los parámetros de β se pretende

contrastar si todos y cada uno de los precios que inicialmente aparecen ligados por una

relación de equilibrio forman parte realmente del espacio de cointegración. Esta

hipótesis se contrasta conjuntamente en todos los vectores de cointegración y se formula

del siguiente modo:

La hipótesis de significatividad individual de los parámetros de α tiene por

objeto contrastar qué variables son débilmente exógenas respecto al largo plazo. Los

parámetros proporcionan dos tipos de información atendiendo a su significatividad y

su magnitud. Así, un parámetro igual a cero significa que la variable Pi no reacciona

ante desequilibrios transitorios en la posición de equilibrio definida por el vector de

cointegración j. La magnitud del parámetro da cuenta de la velocidad de ajuste de la

variable Pi hacia la relación de equilibrio estimada, siendo ésta mayor cuanto mayor sea

la magnitud.

La hipótesis genérica de exogeneidad débil respecto al espacio de cointegración

es:

La hipótesis de proporcionalidad entre los parámetros de β tiene por objeto

averiguar si existe integración perfecta a largo plazo entre parejas de mercados,

entendiendo por tal que las variaciones en el precio de un mercado se transmiten por

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completo al precio de otro mercado, generando un cambio del mismo sentido y

proporción. La perfecta integración entre los dos mercados se cumplirá si .

La hipótesis genérica para cualquier par de precios, contrastada sobre los r

vectores de cointegración es:

Y por último, la hipótesis de la nulidad de la suma de los coeficientes β, con la

cual se contrasta si existe un elevado grado de integración a largo plazo.

Esta hipótesis del grado de integración es:

Posteriormente, y para concluir con el análisis de la relaciones a largo plazo, se

contrasta la causalidad en el sentido de Granger. En la literatura se pueden constatar

distintos procedimientos que permiten contrastar la causalidad en sentido de Granger.

No obstante, estas técnicas están diseñadas para ser aplicadas en modelos

uniecuacionales con dos o, a lo sumo, tres variables. En la metodología VAR se supera

esta limitación, al poder estimar sistemas multivariantes, mediante el estadístico de

Wald o con un contraste de razón de verosimilitud.

Por lo tanto, se puede contrastar la hipótesis nula de no-causalidad en el sentido

de Granger de un subconjunto de variables en el resto de variables del sistema. En este

caso, se contrastaría la causalidad de cada variable hacia el grupo formado por las

restantes, y el rechazo de la ausencia de causalidad implicaría que cada uno de los

precios incluidos en el sistema multivariante contribuiría a mejorar la predicción del

resto, por lo que la exclusión de uno de ellos conduciría a una pérdida de información

valiosa.

Para concluir con el análisis, se estudian las relaciones dinámicas a corto plazo

mediante modelos VECM. Los modelos VECM aportan información sobre la

transmisión y las relaciones dinámicas existentes entre las variables que lo integran a

partir del cálculo de las funciones impulso-respuesta (FIR) y de la descomposición de la

varianza del error de predicción (DVEP), obteniendo una idea de cómo se ajustan los

precios en el corto plazo hasta alcanzar la relación de equilibrio y el sentido de la

relación de causalidad a corto plazo entre ellos.

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Las FIR permiten trazar la respuesta de una variable ante un impulso en otra

variable del sistema en cada momento del tiempo. Dicha reacción se puede interpretar

en términos de causalidad, de manera que si una variable responde ante el impulso o

shock sufrido por otra, significa que la segunda causa a la primera (Lütkepohl, 1993).

La descomposición de la VEP da cuenta de la fuerza relativa de las

interrelaciones entre las variables, posibilitando su caracterización en términos de

exogeneidad y endogeneidad. Así, una variable es exógena al sistema si un porcentaje

elevado de su VEP viene explicada por su propia innovación. Por el contrario, una

variable es endógena, cuando su propia innovación explica un porcentaje pequeño de

aquélla para diferentes horizontes temporales.

4 Análisis Empírico

4.1 Descripción de los datos y análisis univariante de las series

Las series utilizadas en el análisis empírico son los precios mensuales de la

merluza en los tres niveles de comercialización: precio en origen (Puerto de Ondarroa),

precio mayorista (MercaBilbao) y precio detallista o al consumo (Bizkaia). El período

base del estudio es el comprendido entre 2004 y 2011.

La elección de la merluza para el análisis de la trasmisión de los precios a lo

largo de la cadena de valor obedece a una doble motivación. Por una parte, la merluza

es una de las especies de mayor demanda en España. No solo su consumo ha seguido

una tendencia creciente, sino que, además, en los últimos años su participación en

relación al conjunto de las demás especies consumidas ha aumentado

considerablemente. Tampoco hay que dejar de lado el hecho de que la merluza es la

principal especie objetivo para la flota vasca de altura o flota de arrastre al fresco

ubicada principalmente en el puerto de Ondarroa.

Seguidamente se muestran los gráficos de series temporales para las tres series

de precios estudiadas.

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Figura 1. Series temporales del precio de la cadena de valor de Merluza

Precio Origen (Po) Precio Merca (Pm)

Precio Destino (Pd) Cadena de Distribución

En estos gráficos de series temporales se pueden comprobar los patrones de

comportamiento de las tres series (Po, Pm y Pd). Las tres series presentan una tendencia

similar durante el periodo de tiempo estudiado, produciéndose un notorio decrecimiento

en los precios a partir del año 2008. De la inspección visual se desprende una posible

vinculación entre los tres niveles de precios, lo que podría constituir una presencia de

relaciones a largo plazo entre ellas.

Es destacable el comportamiento del margen entre los tres eslabones. Los

precios en el nivel mayorista pueden, en determinados períodos, llegar a triplicarse

respecto al nivel anterior de la cadena, y los precios en destino pueden duplicarse con

respecto a los mayoristas. En particular, esta brecha parece ser más acusada a partir del

año 2008 entre los precios de destino y mayoristas, y menos acusada entre los precios

mayoristas y de origen.

Analizando los estadísticos descriptivos, concretamente la media de los precios

de la merluza, se observa que la media de precios es muy superior, como es habitual, en

los precios de la merluza en destino (15,70 €/Kg.), en el nivel mayorista (7,32 €/Kg.) y

en lonjas (2,64 €/Kg.), respectivamente. A su vez, el análisis pormenorizado de dichas

series, pone de manifiesto caídas de precios muy significativos, así como ascensos

notables, si bien la variabilidad se constata de mayor grado en el nivel mayorista (0,27),

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en el origen (0,23) y en destino (0,14), respectivamente, lo que pone de manifiesto la

mayor variabilidad del nivel mayorista.

A continuación, se plantean los modelos econométricos de tipo serie temporal y,

en particular, centrados en metodologías de cointegración, con el objetivo de

profundizar sobre la vinculación existente entre los diferentes niveles de la cadena de

valor de la merluza. Las herramientas centrales utilizadas en este trabajo van a ser el

modelo VAR y el MCE. A partir del primero, se implementa un estudio de

cointegración en el sistema formado por los logaritmos de los tres precios de

comercialización de la merluza y, desde el modelo de corrección del error, se obtiene el

mapa de causalidades, la descomposición de la varianza del error de predicción y las

funciones impulso-respuesta. Finalmente, y con base en los estudios previos de

cointegración y causalidad, se analizan los mecanismos de transmisión de precios en la

cadena de valor de la merluza.

Para ello, en primer lugar, se realiza un análisis univariante de las tres series de

la cadena de distribución de la merluza, comenzando por un contraste de cambio

estructural.

Un cambio estructural en una serie de tiempo se presenta cuando hay

modificaciones instantáneas o permanentes, invariables e inesperadas en uno o más

componentes estructurales, debido a eventos específicos (Rodríguez, 2002) y (Hendry y

Clements 2001). La mayoría de los trabajos en el campo de cambios estructurales se han

concentrado en el caso donde los regresores y los errores son estacionarios; sin

embargo, en este trabajo, siguiendo a Perron y Yabu (2009), se considera el problema

de las pruebas de los cambios estructurales en la función de tendencia de una serie de

tiempo sin ningún conocimiento previo de si el componente estacionario es ruido blanco

o contiene una raíz unitaria autorregresiva.

Una vez aplicado el contraste de Perron y Yabu (2009) se filtran las series con

dummies de intervención en agosto de 2008 para Po, en abril de 2008 para Pm y en

diciembre de 2007 para Pd. Por lo tanto, existe un cambio de estructura sobre las

mismas fechas debido probablemente a la crisis global en la que estamos inmersos.

Seguidamente, se analizan los contrastes para verificar la estacionariedad de las

series. En primer lugar se transforman todas las variables en logaritmos. Este es un

procedimiento habitual y, además, como señaló Hamilton (1994), la transformación

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logarítmica actúa en la serie amortiguando la amplitud de las oscilaciones y, por tanto,

permite alcanzar más fácilmente la estacionariedad en varianza tras una primera

diferenciación. Existe una segunda razón de tipo más económico. Para cambios

pequeños, la primera diferencia del logaritmo de una variable es aproximadamente igual

a la tasa de variación de la serie original, de este modo, si una variable en logaritmos es

integrada de orden uno, la tasa de variación de la variable original es estacionaria.

En el ámbito de este planteamiento, se abordan previamente algunas cuestiones

necesarias en el análisis y modelización de series temporales. En concreto, hay que

determinar el orden de integración de las series individuales, es decir, la serie Po del

precio en origen, la serie Pm del precio en merca y la serie Pd del precio en destino.

Primeramente se analiza el contraste de raíces unitarias estacionales (HEGY) propuesto

por Hylleberg, Engle, Granger y Yoo (1990) y adaptado a series mensuales por Franses

(1991).

Tabla 1. Contraste de HEGY

Estadístico Po Pm Pd

π1 -0,99 -1,30 -0,17

π2 -2,50*** -2,60** -2,38*

π3 π4 2,35* 7,42*** 6,95***

π5 π6 3,49** 7,73*** 6,97**

π7 π8 3,07** 5,09* 8,79***

π9 π10 2,73* 7,93*** 6,20**

π11 π12 2,71* 5,99** 9,81***

π2 π12 3,73*** 15,70*** 66,26***

π1 π12 3,56** 14,54*** 67,97***

Significativo al 10%*, al 5%**, al 1%***

En la tabla 1, se describen los resultados de los contrastes HEGY, donde la

hipótesis nula de raíz unitaria no estacional no puede rechazar para ninguno de los tres

eslabones de la cadena de comercialización de la merluza, sin embargo, la hipótesis nula

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conjunta de que todas las frecuencias estacionales poseen una raíz unitaria es

rechazada en los tres casos. Por tanto, al no poderse rechazar que el estadístico de las

tres series de precios sea igual a cero, se llega a la conclusión de que las tres series

analizadas presentan únicamente una raíz unitaria en la frecuencia cero.

En segundo lugar, y con el fin de completar el análisis del orden de integración

de las series, se lleva a cabo el contraste Ng-Perron (2001) sobre las series de precios en

niveles.

Tabla 2. Contraste Ng-Perron sobre las series en niveles

Constante+Tendencia

MZa MZt MSB MPT

Po lag=4 -1,91 -0,54 -0,28 24,72

Pm lag=12 -2,22 -0,96 0,43 36,47

Pd lag=3 -10,46 -2,22 0,21 9,01

Nº máximo de retardos=15 mediante el criterio modificado de Akaike (MAIC)

Significativo al 5%**, al 10%*; Valores críticos de Ng y Perron (2001)

La tabla 2 contiene los resultados del contraste Ng-Perron (2001) en niveles. El

orden óptimo de retardos ha sido elegido en base al criterio de información modificado

de Akaike. Teniendo en cuenta los resultados se puede afirmar que las tres series son

I(1), es decir, han de ser diferenciadas una vez para convertirlas en estacionarias, lo cual

añade una mayor evidencia a los resultados obtenidos con los contrastes de raíces

unitarias estacionales.

Una vez realizado el análisis univariante de las tres series de la cadena de valor

de la merluza se procede al análisis de las relaciones verticales a largo plazo.

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14

4.2 Análisis de las relaciones verticales a largo plazo

Tras concluir en el apartado anterior que las series son I(1), se procede dentro

del enfoque de cointegración de Johansen, a seleccionar el número óptimo de retardos

del esquema VAR mediante los criterios de Akaike y Schwarz, considerándose la

inclusión de un término constante y de variables ficticias estacionales como

componentes deterministas del modelo. Para ello se ha considerado 12 como número

máximo de retardos y se ha obtenido que el modelo debe incluir 2 retardos.

Seguidamente, y previo análisis del número de relaciones de cointegración se

comprueba que el modelo no presente problemas estadísticos. Para ello, se presenta en

la tabla 3 los contrastes sobre los residuos del modelo.

Tabla 3. Contrastes de ausencia de autocorrelación, normalidad, estabilidad y ausencia

de heterocedasticidad de los errores del VAR(2)

LMF Doornik-Hansen Harvey-Collier ARCH

Po 1,227 0,672 15,807

Pm 0,920 16,145** 0,227 9,330

Pd 0,576 -0,313 7,177

Nº máximo de retardos=12; Significativo al 5%**, al 10%*

En primer lugar, se observa un contraste LM en cada una de las ecuaciones cuya

hipótesis nula es de no autocorrelación, frente a la alternativa de autocorrelación hasta

de orden 12, que es el retardo máximo elegido. Hay evidencia de no autocorrelación en

los residuos de las ecuaciones del VAR para las tres ecuaciones. En segundo lugar, se

realiza un contraste multivariante (Doornik-Hansen) de la hipótesis nula de normalidad

donde se rechaza conjuntamente dicha hipótesis de normalidad. En tercer lugar, se

presentan los resultados del contraste CUSUM de estabilidad paramétrica cuya hipótesis

nula de estabilidad es aceptada para las tres ecuaciones. Y finalmente, se muestran los

contrastes univariantes en los residuos de cada ecuación para detectar efectos ARCH.

En este caso, se acepta la hipótesis nula concluyendo que no hay efecto ARCH para

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ninguna de las tres ecuaciones. Por consiguiente, los resultados obtenidos en la tabla 3

indican que el modelo está correctamente especificado.

Una vez verificada la correcta especificación del modelo, se determina el

número de vectores de cointegración mediante los contrastes sobre el rango de

cointegración.

Tabla 4. Contraste de Johansen

Rango Valor

Propio

Estad. Traza Estad. Lmáx

0 0,60484 218,49*** 86,347***

1 0,55791 132,15*** 75,910***

2 0,45377 56,239*** 56,239***

Estad.traza=Contraste de la traza. Estad LMax=Contraste del máximo valor propio.

Significativo al 1\%***. Los valores críticos proceden de Osterwald-Lenum (1992).

La tabla 4 contiene los resultados del test de cointegración de Johansen, para

contrastar y estimar las posibles conexiones estables a largo plazo existentes en los

precios de la cadena de valor de la merluza. De los resultados de los test de la traza y del

máximo autovalor se deriva la existencia de dos relaciones de cointegración para un

nivel de significación del 1 por ciento. Esta evidencia implica que los precios de la

cadena de valor de la merluza se mueven conjuntamente en el largo plazo, aunque en el

corto plazo puedan producirse distorsiones de naturaleza transitoria de la situación de

equilibrio.

A continuación, se estiman las dos relaciones de cointegración obtenidas como:

(9)

(10)

Teniendo en cuenta que las variables están expresadas en logaritmos, los

parámetros de la relación de cointegración representan elasticidades. Por lo tanto, los

resultados obtenidos indican en (9) que un aumento de un 1% en el precio de destino

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implicaría un incremento de un 1,181% en el precio de origen y en (10) que un aumento

de un 1% en el precio de destino implicaría un incremento de un 1,859% en el precio de

merca. Estos resultados indican que no se produce una transmisión de información

perfecta entre los eslabones de la cadena de comercialización de la merluza, por lo que

la información se transmite con distorsiones.

A continuación, se realizan diferentes contrastes sobre los parámetros a largo

plazo. En primer lugar, en la tabla 5 se presentan los resultados de los contrastes sobre

la significatividad individual de los parámetros de las matrices β (Ho: βi=0) y α (Ho:

αi=0).

Tabla 5. Contrastes sobre la significatividad individual

(Ho: βi=0) (Ho: αi=0)

Po 27,98*** 28,12***

Pm 15,34*** 13,80***

Pd 13,09*** 4,78

Significativo al 1%***, al 5%**

Todos los parámetros β significativamente distintos de cero y, por tanto, los

precios de los tres eslabones de la cadena de valor intervienen en el espacio de

cointegración. La exclusión de un precio del espacio de cointegración se podría

interpretar como una falta de integración entre este eslabón y el resto, en el sentido de

que este precio evolucionaría en el largo plazo desligado de los demás. Por el contrario,

la significatividad de todos los precios en el espacio de cointegración significa que no se

puede prescindir de ninguno de ellos en todos los vectores de cointegración

simultáneamente, lo que no impide que un precio en un vector en concreto resulte no

significativo. En los contrastes sobre significatividad individual de los parámetros α se

puede concluir que la variable Pd es débilmente exógena, lo que implica que incide

sobre el resto de mercados y no se ve afectado por los shocks específicos que se

producen en ellos, siendo por tanto el precio líder.

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Asimismo, en segundo lugar, en la tabla 6 se ha contrastado la proporcionalidad

entre parejas de parámetros β (Ho: βi=- βj), con el fin de averiguar si existe perfecta

transmisión de precios entre parejas de precios.

Tabla 6. Contrastes sobre la proporcionalidad

(Ho: βi=- βj)

Po • Pm 86,17***

Po • Pd 84,05***

Pm • Pd 87,69***

Significativo al 1%***, al 5%**

Siguiendo a Sanjuán y Gil (2001) se contrasta la integración perfecta de los tres

eslabones de la cadena de valor. Los resultados correspondientes a los contrastes de

proporcionalidad rechazan la hipótesis nula de proporcionalidad de los precios para un

nivel de significación del 1 por ciento entre las parejas de precios, lo que indica una

transmisión imperfecta de precios.

Por último, en la tabla 7 se ha contrastado la nulidad de la suma de coeficientes

(Ho: ∑βi=0), cuyo cumplimiento podría interpretarse como un resultado que apoya un

elevado grado de integración a largo plazo.

Tabla 7. Contrastes sobre la nulidad de la suma de coeficientes

(Ho: ∑βi=0)

Po • Pm • Pd 10,35***

Significativo al 1%***, al 5%**

La hipótesis sobre la nulidad de la suma de coeficientes se rechaza, lo que debe

interpretarse como un indicador de ausencia de integración plena. Esta conclusión se ve

apoyada por el rechazo de la hipótesis sobre perfecta integración entre todas las parejas

de la tabla 6.

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Para finalizar con el análisis a largo plazo, en la tabla 8 se presentan los

contrastes de causalidad en sentido de Granger, contrastándose la causalidad de cada

variable hacia el grupo formado por las dos restantes.

Tabla 8. Resultados de los test de no causalidad

Ho Estadístico F

Po no → Pm & Pd 86,17***

Pm no → Po & Pd 84,05***

Pd no → Po & Pm 87,69***

Significativo al 1%***, al 5%**, al 10%*

La hipótesis nula de ausencia de causalidad se rechaza en todos los casos salvo

en el del precio de origen que no causa al precio merca y destino. Por lo que se afirma la

existencia de causalidad en el sentido de Granger para los otros dos casos (el precio

merca y el precio destino). Si bien se puede concluir que la relación de causalidad del

precio destino hacia los precios origen y merca es más fuerte que la causalidad del

precio merca sobre el precio origen y destino.

4.3 Análisis de las relaciones verticales a corto plazo

Una vez analizadas las relaciones de equilibrio existentes en la cadena de valor

de la merluza, en este apartado lo que se pretende es analizar las relaciones dinámicas a

corto plazo existentes entre los diferentes eslabones de la cadena de valor. Es decir, se

trata de determinar cuál es el impacto en los precios de cada eslabón de un cambio en el

precio en un eslabón determinado. Se trata, por tanto, de determinar cómo el resto de

eslabones responden ante este incremento imprevisto de los precios. Para realizar este

análisis se ha especificado un modelo de corrección de error (MCE), con los elementos

determinísticos y con el número de vectores de cointegración previamente

seleccionados utilizando para ello la equivalencia entre parámetros. A partir de éstos se

han estimado las FIR y la descomposición de las VEP.

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La matriz de varianzas y covarianzas de los residuos de los modelos VAR se ha

diagonalizado utilizando la descomposición de Choleski. Previamente ha sido necesario

decidir una ordenación de causalidad instantánea entre las variables, puesto que

ordenaciones diferentes pueden dar lugar a descomposiciones diferentes. En este caso,

las implicaciones de las respuestas de las FIR y las proporciones de la VEP son muy

similares, aun así, tan solo se muestran los resultados obtenidos de las variables

ordenadas de mayor a menor exogeneidad.

Comenzando con las funciones de impulso-respuesta, éstas proporcionan una

idea de cuál es el efecto o respuesta que provoca un cambio o impulso en el periodo t de

una variable sobre otra variable en el periodo t y sucesivos (en cuanto a su magnitud,

duración y dirección), permaneciendo el resto de las variables constantes. En las

siguientes figuras se observa que al aumentar el periodo temporal que separa a las series

del momento en que se produce el shock, las respuestas tienden a aproximarse a la

posición de equilibrio que en el caso del VECM puede encontrarse alejado de cero.

Como se observa en la figura 2, las respuestas de Pm y Pd ante shocks en Po son muy

pequeñas, especialmente en el caso de Pd. En la figura 3, la respuesta de Po ante shocks

en Pm es un poco más notoria, pero no así en el caso de Pd que es muy débil. Pese a

ello, Pd responde más ante shocks de Pm que ante shocks de Po. Finalmente, en la

figura 4 se puede observar que los shocks que más repercuten son los de Pd, ya que

tanto Pm como Po responden con mayor intensidad, volviendo al equilibrio de forma

más alejada de cero que en los casos anteriores. Con respecto al peso específico de los

precios, en cuanto a la influencia que ejercen sobre el resto de los precios del sistema, se

podría decir que las relaciones más estrechas se configuran entre los precios de merca y

destino, y los precios origen y destino, ya que provocan respuestas más significativas y

responden significativamente ante shocks sufridos por éstos.

Figura 2. Shock en el precio origen de la cadena de valor de Merluza

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Respuesta del precio merca Respuesta del precio destino

Figura 3. Shock en el precio merca de la cadena de valor de Merluza

Respuesta del precio origen

Respuesta del precio destino

Figura 4. Shock en el precio destino de la cadena de valor de Merluza

Respuesta del precio origen

Respuesta del precio merca

Ulteriormente, y para concluir con el análisis del corto plazo, en la figura 5 se

presenta la descomposición de la VEP para cada una de las variables, en un horizonte de

predicción máximo de 24 meses. En todos los casos, conforme aumenta el horizonte

temporal disminuye la importancia relativa de las innovaciones en la propia variable

para explicar su VEP, permitiendo que el resto de variables aumente su cuota

explicativa. Este comportamiento, común a todas las variables, es característico tanto de

sistemas estacionarios como cointegrados (Lütkepohl, 1993). Atendiendo a la

proporción del VEP explicada por las innovaciones propias en horizontes temporales

largos, se observa que el precio más exógeno es el de destino, puesto que en los doce

primeros periodos, las innovaciones del precio de destino explican el 89,45%, en tanto

que las del precio de origen contribuyen un 75,73% y las del precio de merca un

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30,28%. Este porcentaje más elevado del precio de destino indica que las variaciones de

este precio vienen explicadas por su propio pasado más que por el pasado del resto de

variables. En el periodo 24, el precio en origen es explicado en un 8,71% por el precio

de merca y en un 26,08% por el precio de destino. Como ya se ha comentado

anteriormente, Pd es el precio más exógeno, ya que solo es explicado en un 2,37% por

el precio de origen y en un 8,58% por el precio merca. Finalmente, destaca la elevada

capacidad explicativa de los shocks del precio en destino a la explicación de la VEP del

precio de merca. En el caso de Pm, conforme avanza el horizonte temporal aumenta la

contribución del precio de destino, alcanzando en el periodo 24 un 76,40% y tan solo un

2,46% del precio origen. Por lo tanto, se observa que en el corto plazo los precio en

destino afectan en gran medida a los precio merca y en menor medida también a los

precio de origen, mientras que los precios en origen y merca apenas influyen de forma

determinante en los precios de destino.

Figura 5. Descomposición de la varianza de predicción de la cadena de valor de

Merluza

VEP del Precio Origen VEP del Precio Merca

VEP del Precio Destino

5 Conclusiones

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22

En este trabajo se describen las relaciones existentes entre los precios de la

merluza en la cadena de comercialización. Se analiza la integración entre dicha cadena y

el grado de interdependencia entre los precios de los diferentes eslabones. El análisis se

aborda mediante la formulación de un enfoque agregado y de un modelo de corrección

de error (MCE) multivariante, de manera que la visión de largo plazo aportada por la

cointegración se complementa con las interrelaciones a corto plazo, descritas por las

funciones impulso-respuesta (FIR) y la descomposición de la varianza del error de

predicción (VEP). Este estudio de integración vertical se lleva a cabo desde 2004 hasta

2011.

Los resultados obtenidos mediante el modelo de integración vertical permiten

asegurar que los precios de los tres eslabones de la cadena de distribución de la merluza

siguen una trayectoria similar en el largo plazo y no se desvían sistemáticamente en el

tiempo. Pese a ello no existe integración perfecta y la información sobre los precios se

transmite con distorsiones entre los diferentes eslabones. Por lo tanto, no existe un

mercado único con un precio representativo y la respuesta de los precios ante cambios

en otros precios es parcial.

Los resultados nos permiten concluir que el precio de destino es el precio líder,

incidiendo sobre el resto de mercados y determinando en mayor medida a los dos

restantes. Esto no significa que los ofertantes y demandantes de este eslabón (destino)

establezcan los precios de los dos restantes, sino que los shocks que afecten a la oferta o

demanda en destino afectarán a los precios en origen y merca. Por consiguiente, el

precio detallista de la cadena de distribución de la merluza es el precio que marca con

mayor fuerza a los otros dos.

La brecha abierta entre el precio destino y origen está llevando al primer eslabón

(origen) de esta cadena a trabajar con márgenes más pequeños en beneficio del último

eslabón (destino). Siendo este sector extractivo el que comienza a cargar con la mayor

parte de los costes del proceso.

La parte más importante del valor añadido en la cadena de distribución del

pescado en general, y de la merluza en particular, se está trasladando hacia las grandes

empresas de distribución y venta final.

El segundo eslabón (merca) de la cadena de valor, en cambio, se coloca entre los

dos restantes. Es decir, que aunque no incide sobre el resto de eslabones como lo hace el

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destino, tiene una mayor importancia que el precio de origen. Este menor grado de

incidencia, puede ser debido a que las grandes superficies están estableciendo sus

propios métodos de contratación, solapando nuevas fórmulas de contratos sobre las

tradicionales, generando un paulatino cambio en el sistema de generación de precios en

los mercados de primera venta de pescado fresco.

Sin lugar a dudas se están alterando los equilibrios tradicionales en el sector de

comercialización del pescado fresco, incluido en la comercialización de la merluza, en

relación al peso relativo y el papel que han representado hasta tiempos recientes los

mayoristas, el pequeño comercio y los productores.

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