panel inflación en américa latina versión oct12 ar3 · como el tipo de cambio, y la apertura...

A. Acosta, D. Barráez, D. Pérez y J. Pérez

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La inflación en América Latina durante el período 1995-2010: un estudio de panel dinámico de curvas Phillips frecuentista y

bayesiano.

Ali Acosta1 Daniel Barráez1,2, Danyira Pérez1, Juan Carlos Pérez1 Banco Central de Venezuela1

Universidad Central de Venezuela2

[email protected], [email protected], [email protected], [email protected]

Resumen

Este trabajo analiza el comportamiento de la inflación en once países de América Latina: Argentina, Brasil, Bolivia, Chile, Colombia, Guatemala, México, Perú, Uruguay y Venezuela, durante el lapso 1995 - 2010, mediante un panel dinámico de curvas de Phillips de frecuencia trimestral, estimado con la metodología desarrollada por Arellano and Bond (1991) y métodos bayesianos de densidades a priori jerárquicas. Los resultados sugieren que en la estimación bayesiana el coeficiente de la brecha del producto, es similar para el conjunto de países incluidos en el panel, pero de menor magnitud que en la estimación frecuentista. Por otra parte, las fluctuaciones del tipo de cambio nominal y de los precios de los commodities, tienen un impacto menor en los países de la región que adoptaron el régimen de metas de inflación. Palabras claves: curva de Phillips, panel data, estimador Arellano and Bond, MGM,

economías emergentes. Clasificación JEL: E31, C23, F41

Abstract

This paper analyzes the behavior of inflation in eleven Latin American countries: Argentina, Brazil, Bolivia, Chile, Colombia, Guatemala, Mexico, Peru, Uruguay and Venezuela, during the period 1995 - 2010, using a dynamic panel Phillips curves quarterly frequency, estimated with the method developed by Arellano and Bond (1991) and Bayesian hierarchical a priori density. The results suggest that the Bayesian estimation coefficient of the output gap is similar for all countries included in the panel, but of lesser magnitude than in the frequentist estimate. Moreover, fluctuations in the nominal exchange rate and commodity prices have less impact on the countries of the region that adopted the inflation targeting regime. Key words: Phillips curve, panel data, Arellano and Bond estimator, GMM, emerging economies. JEL classification: E31, C33, C11


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INTRODUCCIÓN Desde mediados de la década de los noventa, la inflación en América Latina (AL) al igual

que en la mayor parte del mundo, ha presentado una tendencia descendente con niveles

significativamente menores a los registrados durante la década de los ochenta. A partir de

mediados de la década de los noventa en varios países de la región, se introdujeron

cambios importantes en las políticas fiscales, cambiarias, comerciales y monetarias.

Estos cambios dieron lugar a, la transición de regímenes de tipo de cambio fijo a otros

más flexibles, la adopción del régimen de metas de inflación, una mayor apertura

comercial y financiera, y cambios en el financiamiento del déficit fiscal (excluyendo o

limitando la financiación monetaria), acompañado de un crecimiento económico sostenido

durante el período 2002 - 2008 y la estabilización del tipo de cambio nominal en varios

países. El boom de los precios de los “commodities”, durante el período 2004-2008,

generó efectos mixtos en la inflación. Tuvo efectos inflacionarios directos en la región, por

la vía de los bienes importados. Sin embargo, también ocasionó una mejora de los términos

de intercambio y de las balanzas comerciales, que a su vez resultaron en las apreciaciones

del tipo de cambio.

Este trabajo pretende estudiar el comportamiento de la inflación en AL, mediante un panel

dinámico de curvas de Phillips para las economías de Argentina, Brasil, Bolivia, Chile,

Colombia, Costa Rica, Guatemala, México, Perú, Uruguay y Venezuela, durante el periodo

1995-2010. En primer lugar, se estima un panel dinámico para estudiar el comportamiento

como región y examinar los efectos del grado de apertura y el boom de los commodities en

la inflación latinoamericana. Para ello, se utilizó la metodología de Arellano and Bond

(1991) con el método generalizado de los momentos, así como métodos bayesianos de

densidades jerárquicas, que permite estimar coeficientes aleatorios individuales para

comparar las diferentes economías de la región y examinar en particular los efectos del

régimen de metas de inflación.

Los principales hallazgos del trabajo son los siguientes. En cuanto a la importancia relativa

de los determinantes, medidos por el valor absoluto de sus respectivos coeficientes, la

persistencia inflacionaria resultó la de mayor peso, seguido del tipo de cambio nominal,

luego la brecha y finalmente la inflación de los commodities. Este hallazgo resultó robusto

con respecto a la metodología de estimación y a las diferentes especificaciones, además,


3

todos los coeficientes estimados tienen los signos esperados. Cabe destacar, que con la

metodología de Arellano and Bond (AB), los valores absolutos de los coeficientes

estimados de estas variables resultaron más elevados. La apertura comercial también

resultó con el signo esperado y estadísticamente significativo con la metodología de AB,

consistente con la amplia literatura tanto teórica como empírica acerca de la relación entre

apertura e inflación (Romer (1993), Edwards (1993), Lane (1997)). Sin embargo, con la

metodología bayesiana, la apertura no fue significativa. Estos resultados contrastan con los

hallados con los encontrados por Arreaza y Pedagua (2006), quienes reportaron una

relación positiva entre apertura e inflación. En el panel de efectos aleatorios, se incluyeron

variables dummy que identificaron a los países con el régimen, de metas de inflación, que

resultaron significativas y con el signo esperado para Colombia, México y Perú. En este

panel, se procedió además, a calcular los promedios de los coeficientes de cada una de las

variables, distinguiendo los países de la región que adoptaron este régimen monetario. Se

observó que el promedio el tipo de cambio y la inercia, resultó menor para los países con

metas de inflación. Sin embargo, no se apreciaron diferencias en el caso de la brecha del

producto, en consonancia con lo reportado por Temple (2002).

El trabajo está estructurado de la forma siguiente. En la segunda sección se exponen

algunos hechos estilizados y la literatura relacionada. En la tercera sección, se presentan

los datos y sus principales tendencias. En la cuarta la metodología. En la quinta sección los

resultados. Finalmente, las conclusiones.

1. LA INFLACIÓN: UN FENÓMENO COMPLEJO

La literatura empírica sobre la inflación hace mención de diversos factores como posibles

determinantes de su comportamiento, que van desde la estructura económica, factores

políticos e institucionales, (Campillo y Mirón (1997) y Arreaza y Pedagua (2006)), hasta

los agregados macroeconómicos usualmente empleados para explicar la inflación, como la

brecha del producto, el nivel de desempleo, los agregados monetarios, el tipo de cambio,

entre otros.

Teóricamente, la Curva de Phillips relaciona el comportamiento de la inflación con las

perturbaciones ocurridas en la oferta y la demanda agregada. En el análisis empírico, suele


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utilizarse la brecha del producto para este propósito. Al respecto, para países emergentes,

investigaciones como las de Coe y McDermott (1999) sugieren que la brecha del producto

es un determinante significativo de la inflación aún cuando se consideran otras variables

tales como las medidas del desequilibrio monetario y el tipo de cambio.

Entre los trabajos recientes sobre determinantes de la inflación con panel data para

America Latina y otras economías emergentes caben destacar los siguientes. Arreaza y

Pedauga (2006), consideraron variables relacionadas con factores institucionales,

estructura económica y algunos agregados macroeconómicos, para el período 1980-2004.

Ellos encontraron que la apertura comercial es significativa, y que se encuentra relacionada

positivamente con la inflación, argumentando que las economías más abiertas están más

expuestas a impactos externos. Otros autores exponen conclusiones diferentes acerca de la

relación entre el grado de apertura y la inflación. Investigaciones como las desarrolladas

por Römer (1993) y Lane (1997) sugieren que una mayor apertura tiende a reducir la

inflación, dado que la apertura reduce las distorsiones económicas que conducen a la

dependencia del impuesto inflacionario. Por su parte, Edwards (1993) señala la

productividad total de los factores crece más rápidamente en aquellos países con mayor

grado de apertura. De igual manera, Ashra (2002), señala diversos mecanismos mediante

los cuales la apertura puede afectar el resultado de la inflación. En este sentido, menciona

la influencia positiva de la apertura sobre la expansión de la oferta, lo cual puede reducir la

presión sobre los precios1,

La literatura reciente sobre el pass through en la región como los de Mihaljek et al. (2000),

Frankel et al. (2005) y Ca´Zorzi, Hahn y Sánchez (2007), sugieren que el efecto

transferencia es menor en economías emergentes que han logrado estabilizar las tasas de

inflación a niveles similares a los de economías avanzadas. Mendoza (2012), señala que la

variación promedio del tipo de cambio, es generalmente, menor que la variación promedio

de la inflación, en el caso de los países de América Latina y el Caribe.

En cuanto a la persistencia inflacionaria, Capistrán y Ramos Francia (2006), en una

investigación sobre la dinámica de la inflación para una muestra de 10 países de América

latina, reflejan que el grado de persistencia de la inflación en la región es elevado, pero 1 Mediante el aumento de la eficiencia, el mejoramiento de la asignación de recursos, y la promoción de la inversión extranjera. Con respecto a este último punto, una adecuada canalización del flujo de inversión extranjera podría estimular el crecimiento de la producción y en consecuencia reducir la presión sobre el nivel de precios. Al respecto, véase Jin (2000).


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diferente para cada uno de los países analizados. Los resultados obtenidos evidencian que

el descenso en la tasa promedio de inflación coincide con los períodos en los que se

aplicaron cambios en los regímenes de política monetaria.

Con respecto al régimen de metas de inflación, Solanes y Torrejón (2012), concluyen que

su implementación en países de la región, ha contribuido a reducir el nivel y la variabilidad

de las tasas de inflación, así como de tasas de interés a corto plazo, en contraste con países

latinoamericanos que no adoptaron tales objetivos.

2. DESCRIPCIÓN DE LOS DATOS Y VARIABLES SELECCIONADAS

La base de datos utilizada para la estimación contiene información trimestral del período

1995 – 2010, para una muestra de 11 países de América Latina: Argentina, Bolivia, Brasil,

Chile, Colombia, Costa Rica, Guatemala, México, Perú, Uruguay y Venezuela.

Las fuentes de la información utilizada son las Estadísticas Financieras Internacionales

(IFS) del Fondo Monetario Internacional, las estadísticas de la Comisión Económica Para

América Latina y El Caribe (CEPAL), las estadísticas de comercio exterior del Centro de

Economía Internacional (CEI) y las bases de datos disponibles en cada uno de los Bancos

Centrales de los países incorporados en el panel.

El panel estimado es balanceado pues no hay observaciones faltantes. Al respecto, la

estimación contiene 715 observaciones.

Se consideraron como variables determinantes de la inflación, la brecha del producto

rezagada y la persistencia inflacionaria. Adicionalmente, se incluyeron otras variables

relacionadas con el sector externo, en diferentes especificaciones de la curva de Phillips,

como el tipo de cambio, y la apertura comercial, las importaciones como proporción del

PIB.

Para capturar el efecto de los shocks de oferta sobre la inflación se incluyó el índice

internacional de precios de los commodities, el cual fue extraído de las estadísticas del

sector externo de la base de datos del FMI. Este indicador considera varios grupos de

commodities, tales como: agrícolas, metales, fertilizantes y energía.


6

La tasa de inflación se calculó como la variación del Índice de Precios al Consumidor

(IPC), utilizando la serie obtenida de las estadísticas del FMI con base 2005, para cada país

de la muestra.

La serie del Producto Interno Bruto en moneda nacional obtenida de las estadísticas del

FMI para cada uno de los países que conforman el panel, fue empleada para calcular la

brecha del producto, expresada como la diferencia entre el PIB observado y el PIB

potencial, computado este último como su tendencia HP. Los cálculos se efectuaron sobre

la serie del producto desestacionalizado y expresado en diferencias logarítmicas.

En cuanto a las variables del sector externo, se utilizó la base de datos de tipo de cambio

nominal promedio, proveniente de las estadísticas del CEI para Argentina, Bolivia, Brasil,

Chile, Colombia, Guatemala, México, Perú y Uruguay. En el caso de Venezuela y Costa

Rica, se empleó la serie de tipo de cambio disponible en las estadísticas de los respectivos

Bancos Centrales2.

Para las variables del sector externo, se emplearon las series correspondientes al valor de

las exportaciones e importaciones totales, las cuales fueron extraídas de las estadísticas de

comercio exterior del FMI. La variable apertura económica se calculo como el cociente del

volumen total de comercio internacional entre el nivel de producción total, adicionalmente

se realizaron especificaciones, en las que el grado de apertura se sustituye por la

importaciones como fracción del PIB.

Antes de iniciar la estimación, se llevaron a cabo las pruebas de raíz unitaria para

determinar la estacionariedad de las series. Al respecto, se utilizó el test de Levin, Lin &

Chu (para probar la existencia de procesos de raíz unitaria común), y los test de Pesaran

and Shin W – stat, ADF Fisher y PP Fisher, para probar la existencia de procesos de raíz

unitaria individuales. Todas las variables fueron transformadas en diferencias logarítmicas,

excepto la brecha del producto y la razón importaciones/PIB, que se asumen I(0).

2 Banco Central de Venezuela (BCV) y Banco Central de Costa Rica (BCCR)


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3. AMÉRICA LATINA: ALGUNOS HECHOS ESTILIZADOS

Durante el período de estudio, América Latina fue el escenario de distintos

acontecimientos, desde crisis económicas y episodios de inestabilidad política, hasta

procesos de reformas estructurales implementadas en la mayoría de los países. Sin

embargo, la tasa de inflación promedio de la región mostró una tendencia descendente a

partir de mediados de la década de los noventa, con excepción de aquellos períodos

correspondientes a hechos económicos y políticos particulares, que de alguna manera

impactaron el comportamiento de los precios internos.

Al inicio del período de estudio, la tasa de inflación promedio de los países que conforman

el panel se ubicó alrededor del 27%, debido a las repercusiones negativas de la crisis

mexicana de 1994 en algunos países de la región, principalmente en el caso de México y

Argentina. Las secuelas más importantes se evidenciaron en el aumento del desempleo, el

deterioro de los salarios y la reducción del consumo. De igual manera, en Venezuela la

crisis del sector financiero se originó en 1994, pero sus efectos se extendieron hasta el año

1996, año en el que se registró una tasa de inflación al cierre de 103.2%, además de la

contracción de la actividad económica.

Durante 1996 y 1997, las economías de América Latina mostraron un patrón de

crecimiento e inflación moderados, atribuido a las condiciones favorables del contexto

internacional, que se evidenciaron en el sostenido incremento de las exportaciones, el

fortalecimiento de los precios de las materias primas, así como la afluencia de capital

foráneo, compuesto fundamentalmente por inversión extranjera directa. Adicionalmente, se

observó una intensificación del comercio intrarregional, entre algunos países, lo cual

propició la diversificación de los sistemas productivos. Según cifras de la CEPAL, la tasa

promedio de crecimiento regional alcanzó el 5% y la inflación se redujo, ubicándose

alrededor del 10% en 1997.

No obstante, las economías de la región se enfrentaron a una nueva situación de volatilidad

financiera y comercial, generada principalmente por el estallido de la crisis asiática

iniciada a mediados de 1997, cuyos efectos se extendieron hasta inicios del año 2000.

Los efectos de la crisis asiática se transmitieron a América Latina, perturbando en mayor

medida a Brasil, Argentina y Colombia. Al respecto, se evidenció un descenso importante


8

de las exportaciones destinadas a Asia, una reducción en los precios de los productos

primarios, además de ataques especulativos al tipo de cambio, caídas de los índices

bursátiles y el aumento del costo del capital externo. Por otra parte, algunos países de

Centroamérica como México y Costa Rica, debido los estrechos vínculos comerciales con

Estados Unidos registraron un crecimiento de la actividad económica en ese período.

Figura 1. Tasa de inflación promedio (Países del panel)

Cabe destacar que durante la crisis, se observaron tendencias económicas muy diferentes

en las economías de la región. De esta manera, la mayoría de los países de América del Sur

evidenciaron signos de recesión, mientras las economías de Centroamérica como México y

Costa Rica continuaron la senda de crecimiento iniciada durante el período de auge previo

a la crisis.

Durante la crisis, la defensa del sistema de bandas cambiarias, seguido por varios de los

países afectados por la crisis, había resultado costosa. Por esta razón, en el caso de

Colombia, Brasil y Chile se adoptó el régimen de libre flotación, tal como lo hizo México

en los años posteriores a la crisis de 1994. Las devaluaciones suscitadas, contribuyeron a

fomentar las exportaciones y a estimular el crecimiento en las economías de la región.

Esta desvalorización de las monedas nacionales generó un ligero aumento de la inflación

en algunos países durante la crisis, compensado por el descenso de los precios al

consumidor en Brasil, México, Colombia y Venezuela.

A principios del 2000, se evidenciaban signos de una incipiente recuperación de las

economías de la región, debido al mejoramiento de la economía internacional. Los precios


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de los productos básicos y el flujo comercial comenzaron a incrementarse simultáneamente

a la reactivación de las economías asiáticas y europeas. Durante 2000 y 2002, los hechos

externos e internos más relevantes que marcaron las tendencias macroeconómicas en la

región se concentraron en: las condiciones adversas de los mercados financieros

internacionales, la desaceleración económica de Estados Unidos, el deterioro de los

términos de intercambio de las economías no petroleras, la crisis de la deuda en Argentina

(la cual generó algunas repercusiones en las economías vecinas, como Uruguay, Brasil y

Chile) y el conflicto político surgido en Venezuela a finales del 2002. En este contexto, la

inflación en la región continuó descendiendo, alcanzando cifras de un dígito, cercanas al

8% para los países que conforman el panel.

En el período comprendido entre 2003 y 2008, se vislumbra un nuevo panorama en la

región, vinculado nuevamente a las favorables condiciones externas, que contribuyeron al

mejoramiento de los términos de intercambio. Así, las exportaciones se estimularon de

manera importante convirtiéndose en el motor principal de la reactivación de las

economías regionales. Los precios de las materias primas alcanzaron niveles sin

precedentes favoreciendo a las economías exportadoras. De acuerdo con las mediciones de

la CEPAL y cálculos propios, la actividad económica durante este período en los países de

la muestra, creció a una tasa promedio del 5% anual. En este contexto, la inflación

promedio de la región se mantiene relativamente estable, ubicándose alrededor del 6%

anual. Este proceso de crecimiento económico fue interrumpido por el deterioro del

contexto financiero internacional, generado por la crisis financiera iniciada en Estados

Unidos a mediados de 2007 y que se extendió posteriormente a escala mundial. Sin

embargo, los efectos de la crisis comienzan a impactar las economías de la región a finales

de 2008. Si bien, dichos efectos se dieron de manera distinta en cada uno de los países de

América Latina, es de destacar que a diferencia de las crisis anteriores, la recesión de 2007

perturbó a todas las economías de la región, principalmente a México, por su sincronía con

el ciclo económico de Estados Unidos. Además de la contracción de la actividad

económica en 2008 y 2009, se evidenció un descenso de la inflación en la región, como

resultado de la caída de los precios internacionales de algunos productos básicos, la

contracción de la demanda interna y la apreciación del tipo de cambio.


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La recuperación en América Latina se manifestó de una manera más rápida que en el resto

de las regiones afectadas por la recesión económica mundial. De esta manera, a partir del

segundo semestre de 2009 se vislumbran señales alentadoras en la mayoría de los países de

la región, a excepción de Venezuela, cuya recuperación comienza a partir del primer

trimestre de 2011.

4. ASPECTOS METODOLÓGICOS

4.1 Metodología Arellano and Bond

El modelo general de panel dinámico viene dado por:

donde xit es un vector 1 x k1 de variables exógenas, β1 es un vector k1 x 1 parámetros a

estimar, wit es un vector 1 x k2 de variables predeterminadas, β2 es un vector k2 x1

parámetros a estimar y captura los efectos individuales de cada sección transversal.

Adicionalmente, x y w pueden contener rezagos de las variables independientes y

variables dummies temporales. La metodología de Arellano and Bond utiliza el Método

Generalizado de los Momentos (MGM) desarrollado por Hansen (1982), el cual

proporciona un marco conveniente para obtener asintóticamente estimadores eficientes.

En este método se define una matriz de instrumentos de la forma:

donde las filas corresponden a las ecuaciones en primeras diferencias para los períodos

t = 3, 4,…, T para cada individuo i, y las condiciones de los momentos vienen dadas por:

donde

itiititjti

p

jjit wxyy ενββα ++++= −

=∑ 21,

1

iν


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En general, el estimador MGM asintóticamente eficiente se fundamenta en este conjunto

de condiciones de los momentos que minimiza el criterio

Usando la matriz de pesos

Donde son estimaciones consistentes de los residuos en primera diferencia

obtenidos de un estimador consistente preliminar. Por lo tanto esto se conoce como un

estimador MGM en dos etapas. Bajo homoscedasticidad de las perturbaciones vit, la

estructura particular del modelo en primeras diferencias implica que un estimador MGM

asintóticamente equivalente se puede obtener en un solo paso, utilizando en su lugar la

matriz de pesos:

Donde W1N no depende de los parámetros estimados. Cabe destacar que a pesar de que el

estimador MGM es consistente para paneles clásicos, es decir, N grande y T fijo, el

estimador en dos etapas es consistente para paneles donde T es grande, tal como en este

caso.

Metodología de panel bayesiano con coeficientes aleatorios y prior jerárquica

Una metodología alternativa consiste en relajar la suposición que indica que existe un

único vector de parámetros que explica el comportamiento de la inflación en todos los

países, de modo que se considera el siguiente modelo:


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de manera matricial se tiene,

donde y representan de manera respectiva para el país , la variable

dependiente, la matriz de regresión, el vector de coeficientes y el vector de perturbaciones,

. Las ecuaciones serán estimadas de manera conjunta imponiendo la siguiente

suposición sobre las perturbaciones:

con donde Defina

Entonces, el modelo puede ser representado matricialmente de manera conjunta como

sigue:

representa el producto Kronecker. Observe que a menos que sea suficientemente

grande relativo a , resulta difícil la estimación del modelo por medio de estadística

clásica debido a la alta dimensionalidad del vector de parámetros. Actualmente existe un

creciente interés en las técnicas de estimación bayesianas debido a que la incorporación de

distribuciones a priori jerárquicas en el proceso de estimación permite sortear los

problemas generados por la dimensión del espacio de parámetros.

Una priori jerárquica conveniente consiste en suponer que los son independientes e

idénticamente distribuidos:

con y representa un vector de dimensión

que contiene solo unos.


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Entonces, la distribución a posteriori de vector de parámetros está dada por:

El segundo nivel de la priori jerárquica se define por cuyas distribuciones a posteriori están dadas por: con,

Sólo falta definir la distribución a posteriori de si se supone una distribución a priori

se tiene:

con

5. ESPECIFICACIÓN DEL MODELO

El modelo empírico propuesto estimado para la inflación en América Latina se define de la

siguiente manera:

itititititit comlelseb εψϕβϑαππ ++∆+∆++= −− 11

donde:

itπ = la tasa de inflación en el período actual

1−itπ = la tasa de inflación rezagada un período


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1−itb = variación porcentual de la brecha del producto, rezagada un período, calculada

como la diferencia logarítmica del PIB observado menos el PIB potencial.

itse = variable del sector externo, siendo en la especificación el grado de apertura total

)(GA y/o el cociente importaciones totales entre el PIB )(RMT .

e= tasa de variación del tipo de cambio nominal

com= índice internacional de precios de los commodities

itε = término de perturbación aleatoria

Dado que la metodología de Arellano and Bond requiere de la utilización de variables

instrumentales, en este caso se emplearon los rezagos de dos o más períodos de la variable

dependiente y de las explicativas como variables instrumentales. Tanto para las variables

dependiente como para las explicativas se introdujeron entre dos y tres rezagos.

Para el modelo bayesiano se estimó esta especificación para cada uno de los países, pero

con la inclusión de un rezago del tipo de cambio en la especificación. Adicionalmente, se

incluyeron variables dummy para los países con régimen de metas de inflación: Brasil,

Chile, Colombia, Guatemala, México, Perú.

RESULTADOS

En el cuadro 1 se muestran los resultados de las estimaciones del panel dinámico para

distintas especificaciones, utilizando el MGM de Arellano and Bond. Los signos de los

coeficientes estimados son los esperados de acuerdo con la teoría económica. De esta

manera, los resultados reflejan la relación positiva entre la inflación y el tipo de cambio

nominal e inflación y la brecha del PIB. Por otra parte, se evidencia la relación inversa

entre las variables asociadas al comercio internacional y la tasa de inflación, lo cual arroja

resultados interesantes que se analizan a continuación.

Con esta metodología se obtienen estimaciones de persistencia inflacionaria altas en la

región, cercana a lo reportado por Capistrán y Ramos Francia (2010). Esto dificulta la

valoración de la importancia relativa de las variables, ya que la persistencia captura los

efectos de las variables explicativas y choques pasados.

En la columna (1), se muestra la especificación base de la curva de Phillips. En la columna

(2), se muestra la especificación que incluye la apertura económica. En esta, el grado de


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apertura resultó estadísticamente significativo al 95%. El resto de los coeficientes

conservan (la inercia y el tipo de cambio) o aumenta (la brecha del producto) en cuanto a

magnitud y significancia, con respecto a la especificación base.

En la especificación (3), se incluyo como variable del sector externo la razón

Importaciones sobre PIB, y se encontró que esta variable es más significativa que el grado

de apertura y contribuyo a minimizar la magnitud del coeficiente de la persistencia

inflacionaria.

En la columna (4), se incluye a la especificación base el índice de precios de los

commodities, resultando esta variable también significativa. En esta estimación se observa

una reducción del coeficiente del componente inercial, tal como en la especificación

anterior. El signo positivo de este coeficiente, indica que un aumento de los precios

internacionales de los commodities eleva la inflación doméstica. Sin embargo, el efecto de

esta variable es distinto para cada país, lo cual puede observarse con más detalle en el

modelo bayesiano. Estas diferencias de los efectos de la variación de los precios

internacionales de los commodities sobre la inflación doméstica dependen de factores

como: la estructura de la balanza comercial, es decir, si un país es exportador ó importador

neto de commodities, del régimen cambiario, Lora et al (2011), que sugiere que el impacto

de un aumento de los precios de los commodities suele ser menor para países con

regímenes de cambio flexibles, y, finalmente del peso de commodities (principalmente

alimentos y energía) en la canasta de bienes que conforman el Índice de Precios al

Consumidor de cada país, González (2012).

Las especificaciones que incorporan, la participación de las importaciones en PIB o la

inflación de commodities, resultan ser las más robustas estadísticamente.

Cabe destacar, que en todas las especificaciones se realizó el test de Arellano – Bond para

autocorrelación y el test de Sargan para verificar la validez de los instrumentos. Los

resultados de las pruebas muestran que no se evidencia la presencia de autocorrelación de

primer y segundo orden, así como la validez de los instrumentos utilizados en la

estimación.


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Cuadro 1. Estimaciones del panel de inflación para 11 países de América Latina

Coef. t - stat. Coef. t - stat. Coef. t - stat. Coef. t - stat.

0.82 34.35 0.81 29.87 0.74 20.46 0.74 31.33

0.06 2.68 0.12 3.25 0.11 2.58 0.11 3.45

0.13 3.46 0.15 3.76 0.16 4.97 0.22 5.90

- - -0.01 -2.12 - - - -

- - - - -0.002 -3.161 - -

0.07 8.73 0.07 8.83 0.06 10.72 0.06 1.97

- - - - 0.05 5.22 - -

- - - - - - 0.07 3.21

Arellano and Bond GMM

(Curva de Phillips Base)


(Especificación con Grado de

apertura)


(Especificación con mt/pib)


(incluyendo precios de los

commodities)

itπ

1−itπ1−itb

ite

tipcom

tGa

tPIBmt /

td02

td08

Fuente: Cálculos propios

Los valores colocados en paréntesis corresponden a la p-value

Las estimaciones del panel mediante la metodología Arellano and Bond se realizaron con la ecuación en primeras diferencias, incluyendo variables dummy.


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En el modelo de panel data Bayesiano con prior jerárquica se realizaron dos estimaciones,

utilizando las mismas variables del panel dinámico con sus respectivas transformaciones,

incluyendo un rezago del tipo de cambio nominal. La densidad a posteriori del prior de

segundo nivel, representa el comportamiento global de toda la región de los respectivos

coeficientes. En la primera estimación, correspondiente a la especificación base, los

resultados son similares al panel dinámico, en cuanto al signo esperado de las variables y

significancia de los mismos, aun cuando la magnitud es inferior a los resultado obtenidos

con Arellano and Bond, tal como se muestra en el cuadro 2, en el cual se incluye la media

global, la mediana y la desviación estándar de los coeficientes, así como las bandas de

confianza. Cabe destacar que en el caso de la media, se calculó para los países con y sin

régimen de metas de inflación.

Cuadro 3. Estimaciones del Modelo Bayesiano con coeficientes aleatorios y prior jerárquica


En cuanto a las variables del sector externo, grado de apertura e importaciones sobre PIB,

fueron incluidas por separado en la estimación base, sin embargo éstas no resultaron ser

significativas con esta metodología.

Adicionalmente, se incluyó en la especificación el índice de precios internacionales de los

commodities, el cual resultó significativo y de signo positivo, coinciendo con los

resultados obtenidos con la metodología de Arellano and Bond. Cabe destacar que la


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magnitud de las otras variables explicativas es similar en ambas especificaciones lo que

sugiere la robustez de los coeficientes mediante el método Bayesiano.

Cuadro 3. Estimaciones del Modelo Bayesiano con

coeficientes aleatorios y prior jerárquica


Luego de verificar las medias globales comparables con el panel dinámico, se procedió a

contrastar las diferencias por países de los coeficientes en cuanto a su magnitud y

significancia.

La persistencia inflacionaria, donde todos los coeficientes de cada país fueron

significativos, con signo positivo igual al global y magnitud similar, los que tienden a

separarse presentando una mayor inercia son Venezuela y Uruguay. Los países que

adoptaron régimen de inflación objetivo: Colombia, Chile, México, Guatemala, Perú y

Brasil, tuvieron un coeficiente menor que los que no adoptaron este régimen durante el

periodo analizado. (Ver anexo C)

Con respecto a la brecha del producto, ésta resultó significativa y con signo adecuado y

magnitud cercana al promedio global del coeficiente, en el caso de Chile, Costa Rica, Perú

y Venezuela. No se observó diferencias importantes entre los países con y sin metas de

inflación.

En cuanto al tipo de cambio nominal, se estimó tanto el efecto contemporáneo como

rezagado sobre la inflación. Los resultados obtenidos evidencian el signo positivo del

coeficiente para cada país como era de esperarse, a excepción de Bolivia, en cuya

estimación no resultó significativo dicho coeficiente en ninguno de los casos. Los tres


19

países cuyo coeficiente se aleja por encima del global son: Costa Rica, Uruguay y

Venezuela. Así mismo, se realizó una medición del promedio de los coeficientes para los

países de la región con régimen de inflación objetivo y los que no. Los países con metas de

inflación, la magnitud del coeficiente disminuyó de manera efectiva.

Para culminar también se verificó la significancia de los coeficientes para cada país en

cuanto a la variable de los índice de precios de los commodities resultando significativo a

los asociados Argentina, Bolivia, Brasil y Uruguay manteniendo el mismo signo positivo y

magnitud similar a la media global del panel bayesiano. (Ver anexo C)


20

CONCLUSIONES

En este trabajo se estimó un panel dinámico para la inflación en once países de América

Latina, Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, Costa Rica, Guatemala, México, Perú,

Uruguay y Venezuela durante el período 1995-2010 con series trimestrales de la brecha del

producto, el grado de apertura (o importaciones), tipo de cambio nominal, con la

metodología frecuentista de Arellano and Bond y métodos bayesianos de densidades a

priori jerarquicas. Las estimaciones resultaron robustas con respecto a variantes en la

especificación y a la metodología, a excepción del grado de apertura. Los resultados

muestran que la inercia inflacionaria es importante en la dinámica de la inflación en la

región. La brecha es estadísticamente significativa pero su impacto en la inflación es

relativamente bajo. Con la metodología de AB, el grado de apertura y las importaciones

resultaron ambas significativas, evidenciando una relación inversa en ambos casos,

consistente con lo señalado por algunos autores como Romer (1993), Lane (1997),

Edwards (1993) y Ashra (2002). Sin embargo, con la metodología bayesiana, la apertura

no fue significativa. El tipo de cambio es la variable del sector externo de impacto más

elevado, cuyos resultados son consistentes con las modificaciones ocurridas en los

regímenes cambiarios y monetarios en gran parte de las economías consideradas. Sin

embargo, el modelo considerado no permite evaluar los efectos de otros eventos fuera del

ámbito de los hacedores de política económica, como fue el rol del boom de los

commodities y su impacto en los términos de intercambio en las apreciaciones de las

moneadas de buena parte de AL. Con respecto al régimen de metas de inflación, las

variables dummy que identificaron a los países con este régimen monetario, sólo

resultaron significativas para Colombia, México y Perú. Sin embargo, para los países con

metas de inflación, en promedio, los coeficientes de la inercia inflacionaria y las

variaciones del tipo de cambio resultaron menores. No se observó diferencias importantes

en el coeficiente de la brecha con respecto a los países que no adoptaron el régimen de

metas de inflación.


21

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23

Inflación B_PIB GA TCN MT/PIB

Argentina

Promedio 1.5 8.1E-13 0.3 2.2 0.1

Mediana 1.2 1.5E-02 0.3 2.9 0.1

Max 17.3 7.3E-02 0.5 4.0 0.2

Min. -1.0 -1.2E-01 0.1 1.0 0.1

Desv. Est. 2.6 4.8E-02 0.1 1.2 0.0

Bolivia

Promedio 1.4 4.6E-13 0.5 6.7 0.2

Mediana 1.1 -1.5E-03 0.4 7.1 0.2

Max 5.0 2.8E-02 0.7 8.3 0.3

Min. -0.8 -2.0E-02 0.3 4.5 0.2

Desv. Est. 1.3 1.0E-02 0.1 1.3 0.0

Brasil

Promedio 1.8 8.6E-13 0.2 1.9 0.1

Mediana 1.5 2.7E-04 0.2 1.8 0.1

Max 6.3 7.5E-02 0.3 3.7 0.1

Min. -0.4 -5.1E-02 0.1 0.2 0.1

Desv. Est. 1.3 2.0E-02 0.0 0.7 0.0

Chile

Promedio 0.9 4.8E-13 0.5 532.3 0.2

Mediana 0.8 3.8E-04 0.5 528.4 0.2

Max 2.6 4.9E-02 0.8 740.7 0.4

Min. -0.8 -5.3E-02 0.4 381.7 0.2

Desv. Est. 0.7 2.1E-02 0.1 95.8 0.0

Colombia

Promedio 2.2 1.0E-12 0.3 1922.1 0.1

Mediana 1.8 -5.3E-03 0.3 2043.9 0.1

Max 7.1 4.4E-02 0.3 2999.3 0.2

Min. -0.2 -3.4E-02 0.2 821.3 0.1

Desv. Est. 1.8 1.8E-02 0.0 635.7 0.0

Costa Rica

Promedio 2.7 1.2E-12 0.8 369.7 0.4

Mediana 2.7 -5.1E-03 0.8 359.7 0.4

Max 7.9 4.8E-02 0.9 585.3 0.6

Min. 0.5 -7.0E-02 0.6 152.7 0.3

Desv. Est. 1.3 2.5E-02 0.1 134.4 0.1

Ecuador

Promedio 4.4 9.7E-13 0.5 17996.0 0.3

Mediana 2.3 1.0E-03 0.5 25000.0 0.2

Max 28.0 4.0E-02 0.8 25587.0 0.4

Min. -0.3 -5.7E-02 0.3 2089.8 0.2

Desv. Est. 5.3 2.2E-02 0.1 10001.5 0.1

México

Promedio 2.5 7.2E-13 0.5 9.7 0.3

Mediana 1.6 1.3E-03 0.5 10.0 0.3

Max 16.6 7.1E-02 0.6 14.4 0.3

Min. -0.1 -6.6E-02 0.2 3.2 0.1

Desv. Est. 2.8 2.8E-02 0.1 2.4 0.0

Perú

Promedio 1.0 9.0E-13 0.3 3.1 0.2

Mediana 0.8 -2.2E-03 0.3 3.2 0.2

Max 3.4 4.7E-02 0.5 3.7 0.3

Min. -0.6 -6.6E-02 0.2 2.2 0.0

Desv. Est. 0.9 2.1E-02 0.1 0.5 0.1

Uruguay

Promedio 2.7 1.6E-12 0.3 17.2 0.2

Mediana 1.9 6.9E-03 0.3 18.4 0.2

Max 11.2 5.8E-02 0.6 29.7 0.4

Min. 0.1 -9.6E-02 0.2 4.6 0.1

Desv. Est. 2.3 3.2E-02 0.1 8.0 0.0

Venezuela

Promedio 6.44 1.0E-12 0.43 1.46 0.15

Mediana 5.83 4.2E-03 0.45 1.20 0.15

Max 25.09 7.0E-02 0.60 4.10 0.20

Min. 1.71 -2.9E-01 0.24 0.11 0.07

Desv. Est. 4.09 5.5E-02 0.09 1.08 0.03

A. ANEXO

Estadísticas Descriptivas


24

-10

0

10

20

30

40

50

96 98 00 02 04 06 08 10

ARGENTINA

0

4

8

12

16

20

96 98 00 02 04 06 08 10

BOLIVIA

0

5

10

15

20

25

96 98 00 02 04 06 08 10

BRASIL

-2

0

2

4

6

8

10

96 98 00 02 04 06 08 10

CHILE

0

5

10

15

20

25

96 98 00 02 04 06 08 10

COLOMBIA

0

4

8

12

16

20

96 98 00 02 04 06 08 10

COSTA RICA

0

20

40

60

80

100

120

96 98 00 02 04 06 08 10

ECUADOR

0

10

20

30

40

50

96 98 00 02 04 06 08 10

MEXICO

-4

0

4

8

12

96 98 00 02 04 06 08 10

PERU

0

10

20

30

40

96 98 00 02 04 06 08 10

URUGUAY

0

20

40

60

80

100

120

96 98 00 02 04 06 08 10

VENEZUELA

INFLACION

-3

-2

-1

0

1

2

96 98 00 02 04 06 08 10

ARGENTINA

-3

-2

-1

0

1

2

3

96 98 00 02 04 06 08 10

BOLIVIA

-4

-2

0

2

4

96 98 00 02 04 06 08 10

BRASIL

-3

-2

-1

0

1

2

3

96 98 00 02 04 06 08 10

CHILE

-2

-1

0

1

2

3

96 98 00 02 04 06 08 10

COLOMBIA

-3

-2

-1

0

1

2

3

96 98 00 02 04 06 08 10

COSTA RICA

-3

-2

-1

0

1

2

96 98 00 02 04 06 08 10

ECUADOR

-3

-2

-1

0

1

2

3

96 98 00 02 04 06 08 10

MEXICO

-3

-2

-1

0

1

2

3

96 98 00 02 04 06 08 10

PERU

-3

-2

-1

0

1

2

96 98 00 02 04 06 08 10

URUGUAY

-6

-4

-2

0

2

96 98 00 02 04 06 08 10

VENEZUELA

BRECHA DEL PIB

B. ANEXO


25

.1

.2

.3

.4

.5

96 98 00 02 04 06 08 10

ARGENTINA

.3

.4

.5

.6

.7

.8

96 98 00 02 04 06 08 10

BOLIVIA

.08

.12

.16

.20

.24

.28

96 98 00 02 04 06 08 10

BRASIL

.4

.5

.6

.7

.8

96 98 00 02 04 06 08 10

CHILE

.20

.24

.28

.32

.36

96 98 00 02 04 06 08 10

COLOMBIA

.5

.6

.7

.8

.9

96 98 00 02 04 06 08 10

COSTA RICA

.3

.4

.5

.6

.7

.8

.9

96 98 00 02 04 06 08 10

ECUADOR

.44

.48

.52

.56

.60

.64

96 98 00 02 04 06 08 10

MÉXICO

.1

.2

.3

.4

.5

.6

96 98 00 02 04 06 08 10

PERÚ

.2

.3

.4

.5

.6

96 98 00 02 04 06 08 10

URUGUAY

.2

.3

.4

.5

.6

.7

96 98 00 02 04 06 08 10

VENEZUELA

GRADO DE APERTURA

.04

.08

.12

.16

.20

96 98 00 02 04 06 08 10

ARGENTINA

.16

.20

.24

.28

.32

96 98 00 02 04 06 08 10

BOLIVIA

.04

.06

.08

.10

.12

.14

96 98 00 02 04 06 08 10

BRASIL

.15

.20

.25

.30

.35

.40

96 98 00 02 04 06 08 10

CHILE

.10

.12

.14

.16

.18

96 98 00 02 04 06 08 10

COLOMBIA

.32

.36

.40

.44

.48

.52

.56

96 98 00 02 04 06 08 10

COSTA RICA

.15

.20

.25

.30

.35

.40

.45

96 98 00 02 04 06 08 10

ECUADOR

.22

.24

.26

.28

.30

.32

96 98 00 02 04 06 08 10

MEXICO

.04

.08

.12

.16

.20

.24

.28

96 98 00 02 04 06 08 10

PERÚ

.12

.16

.20

.24

.28

.32

.36

96 98 00 02 04 06 08 10

URUGUAY

.04

.08

.12

.16

.20

96 98 00 02 04 06 08 10

VENEZUELA

IMPORTACIONES/PIB


26

4

5

6

7

8

9

96 98 00 02 04 06 08 10

BOLIVIA

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

3.5

4.0

96 98 00 02 04 06 08 10

BRASIL

400

500

600

700

800

96 98 00 02 04 06 08 10

CHILE

800

1,200

1,600

2,000

2,400

2,800

3,200

96 98 00 02 04 06 08 10

COLOMBIA

100

200

300

400

500

600

96 98 00 02 04 06 08 10

COSTA RICA

6

8

10

12

14

16

96 98 00 02 04 06 08 10

MEXICO

2.0

2.4

2.8

3.2

3.6

4.0

96 98 00 02 04 06 08 10

PERU

5

10

15

20

25

30

96 98 00 02 04 06 08 10

URUGUAY

0

1

2

3

4

5

96 98 00 02 04 06 08 10

VENEZUELA

TIPO DE CAMBIO NOMINAL


27

C. ANEXO

Cuadro c1. Resultados de la estimación del Modelo Bayesiano con prior jerárquica por países


28

Cuadro c2. Resultados de la estimación del Modelo Bayesiano con prior jerárquica por países

panel inflación en américa latina versión oct12 ar3 · como el tipo de cambio, y la apertura...

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