universidad de costa rica sede rodrigo facio...

Universidad de Costa Rica

Sede Rodrigo Facio

Escuela de Economía

Trabajo Final de Graduación

“Capacidad de una medida de inflación percibida para predecir el Índice de Confianza del Consumidor, las Expectativas de Inflación y la inflación en

Costa Rica, 2006-2012”

Diego Agüero Morera A50073

Andrés Bien Briceño A50850

Mauricio Villalobos Delgado A56143

I semestre, 2014

Declaración de Derechos de Autor

Nosotros Diego Agüero Morera, Andrés Bien Briceño y Mauricio Villalobos Delgado con

conocimiento de la ley No 8039 "Ley de Derechos de Autor y Derechos Conexos" de la

legislación Costarricense vigente, declaramos que somos actores intelectuales del trabajo

final de graduación "Capacidad de una medida de inflación percibida para predecir el

Índice de Confianza del Consumidor, las Expectativas de Inflación y la inflación en Costa

Rica, 2006-2012 ", y liberamos a la Universidad de Costa Rica de cualquier responsabilidad

en caso que dicha declaración sea falsa.

~ AY\cl(é~ D•eV\- AMC: Diego Agüero Morera Andrés Bien Briceño Mauricio Villalobos Delgado

Céd. #:2-0641-0059 Céd. #5-0360-0831 Céd. #: 1-1306-0238

iv

v

Dedicatoria

Este trabajo es dedicado a Dios por permitirme alcanzar esta meta y por derramar sobre mí

tantas bendiciones. A mis padres, los cuales han sido los pilares de mi vida, sobre los cuales

he construido y forjado todo lo que soy, ellos son mis mayores y mejores ejemplos de

dedicación, esfuerzo y trabajo duro, los que me han enseñado que con trabajo podemos

alcanzar cualquier meta. A mis hermanos, Mary y Cris, los cuales siempre me han apoyado,

ayudado y confiando en mí, y de los cuales siempre recibí el más grande apoyo. A Karen

que con su amor, cariño y comprensión me acompañó durante toda esta etapa, con la cual

siempre he contado para todo lo que necesito y que en más de una ocasión me brindo su

ayuda para poder salir adelante. A todos los amo de corazón.

Por último a Andrés y a Mauricio, con los cuales compartí y disfruté todo este largo

camino, en sus buenos y difíciles momentos, y que espero que Dios nos permita mantener

esta amistad por muchos años más.

Diego Agüero Morera

vi

A Dios por la vida y todas las bellezas que nos da,

A mi madre por hacer de mi lo que soy, por su esfuerzo, amor y toda la ayuda brindada y

por ser simplemente el mejor regalo que Dios y la vida me han dado.

A mi padre por todos sus consejos,

A mis abuelos por su infinito amor y a toda mi familia por el apoyo a lo largo de la vida.

A mis amigos por todas las risas y llantos compartidos,

A mis profesores por las enseñanzas,

A Laura por ser el faro que me guio hacia un puerto de amor, luz y seguridad en noches

tormentosas.

A Mauricio y a Diego por el arduo trabajo sin importar distancias y tiempos, todo se hace

realidad.

Al amor, los sueños y la esperanza, motores que nos impulsan para crecer.

Andrés Bien-Aimé Briceño

vii

A Dios por haberme permitido venir a este maravilloso mundo,

A mis padres por ser siempre mi apoyo y mi soporte,

A Marlice por ser mi motivación en momentos buenos y malos,

Y a Andrés y Diego por darme la oportunidad de ser parte de este excelente grupo de

trabajo.

Mauricio Villalobos Delgado

viii

Agradecimientos

Primero agradecerle a Dios por permitirnos la consecución de esta meta que tanto esfuerzo

y sacrificio nos ha costado, ya que sin Él nada de esto hubiera sido posible. También

agradecerle por unirnos en un solo camino y hacer que entre los tres haya más que una

relación de compañeros o amigos, sino una de hermanos.

En segunda instancia agradecerle a nuestro profesor tutor Adolfo Rodríguez Vargas, que

tanta paciencia, dedicación y ayuda nos brindó, y del cual siempre recibimos la mejor de las

ayudas desde el momento mismo que le pedimos que nos guiara como tutor, fue un camino

difícil en el cual él siempre nos guio y nos ayudó en todo lo que tuviera a su alcance.

También agradecerle a don Juan Diego Trejos, por sus valiosos consejos y por fungir como

uno de los lectores de esta investigación. Al profesor Johnny Madrigal Pana que tanto nos

ayudó a darle un rumbo correcto a nuestra investigación cuando más perdidos nos

encontrábamos. Adicionalmente agradecerle a nuestro amigo y lector de esta investigación,

Juan Diego Chavarría, del cual siempre recibimos la más cordial de las ayudas en cada una

de las consultas que le realizáramos.

Por último agradecerle a nuestros amigos, compañeros y cada una de la personas que nos

ayudaron, las cuales hicieron posibles el éxito final de esta investigación, a todos de

corazón le agradecemos muchísimo.

Diego, Andrés y Mauricio

ix

ÍNDICE GENERAL

RESUMEN ......................................................................................................................... xvii

INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS........................................................................................ 1

Objetivo general ................................................................................................................. 6

Objetivos específicos .......................................................................................................... 6

CAPÍTULO 1. MARCO TEÓRICO ...................................................................................... 8

1.1. Inflación ................................................................................................................... 8

1.2. Inflación percibida ................................................................................................. 10

1.3. Números índices .................................................................................................... 20

1.3.1. Índices simples ................................................................................................ 21

1.3.2. Índices compuestos ......................................................................................... 22

1.3.3. Índices directos ............................................................................................... 25

1.3.4. Índices encadenados ....................................................................................... 25

1.4. Formación de expectativas y su efecto en la inflación .......................................... 27

CAPÍTULO 2. CONSTRUCCIÓN Y CÁLCULO DEL ÍNDICE DE PRECIOS PERCIBIDOS ....................................................................................................................... 29

2.1. Construccióndel IPPC ............................................................................................ 29

2.2. Cálculodel IPPC ..................................................................................................... 31

2.2.1. Ponderación de los bienes y servicios del IPPC ................................................ 31

2.2.2.Calculo del IPPC ................................................................................................. 37

CAPÍTULO 3. ANÁLISIS DE LOS ÍNDICES DE PRECIOS PERCIBIDOS AL COMPRADOR ..................................................................................................................... 39

3.1. Estadísticas descriptivas ............................................................................................ 40

3.2. Distribución de la periodicidad de compra de los artículos por grupo ...................... 41

3.3. Participación de los grupos en la media de la variación interanual mensual ............ 43

3.4. Participación de los artículos en la media de la variación interanual mensual .......... 45

3.5. Participación de la periodicidad de compra en la media de la variación interanual mensual ............................................................................................................................. 48

3.6. Análisis comparativo de las principales estadísticas descriptivas de IPPC1 e IPPC2 con IPC, IPC ingresos altos, IPC ingresos medios e IPC ingresos bajos ......................... 49

3.7. Comparación con el IPC de transables y no transables ............................................. 51

x

3.8.Propiedades de las series en estudio ........................................................................... 54

3.8.2 Resultados IPC por estrato, IPC transables e IPC no transables ............................. 58

3.10. Resumen .................................................................................................................. 60

CAPÍTULO 4. CAPACIDAD DE PRONÓSTICO DE VARIABLES DE INTERÉS ........ 62

4.1. Especificaciones seleccionadas para los modelos ARMA y ARDL ......................... 64

4.2. Metodología de cálculo de los pronósticos................................................................ 67

4.3. Metodología para la evaluación de los pronósticos ................................................... 68

CAPÍTULO 5. CONCLUSIONES ....................................................................................... 78

BIBLIOGRAFÍA .................................................................................................................. 82

ANEXOS .............................................................................................................................. 86

Anexo 1. Formación de expectativas ................................................................................ 86

Anexo 2. Series utilizadas y sus variantes ........................................................................ 88

Anexo 3. Pruebas de cambio estructuraly de raíz unitaria ............................................... 98

Anexo 4. Pruebas de verificación de diagnóstico ........................................................... 100

Anexo 5. Pronósticos ...................................................................................................... 106

xi

ÍNDICE DE GRÁFICOS

Gráfico 1: Variación Interanual de los índices de precios .................................................... 39

Gráfico 2: Participación de los grupos en la media de la variación interanual .................... 44

Gráfico 3: Comparación de la participación de los artículos en la media de la variación

interanual mensual IPPC1 .................................................................................................... 46

Gráfico 4: Comparación de la participación de los artículos en la media de la variación

interanual mensualIPPC2 ..................................................................................................... 47

Gráfico 5: Variación mensual de los índices de precios ....................................................... 51

Gráfico 6: Variaciones mensuales IPPC 1, IPPC 2, IPC e IPC transables ........................... 53

Gráfico 7: Variaciones mensuales IPPC 1, IPPC 2, IPC E IPC no transables ..................... 53

Gráfico 8: Comportamiento tasa interanual IPPC1, IPPC2 .................................................. 55

Gráfico 9: Pronósticos del IPC ........................................................................................... 109

Gráfico 10: Pronósticos del IPC transables ........................................................................ 109

Gráfico 11: Pronósticos del IPC no transables ................................................................... 110

Gráfico 12: Pronósticos del IPC estrato alto ...................................................................... 110

Gráfico 13: Pronósticos del IPC estrato medio .................................................................. 111

Gráfico 14: Pronósticos del IPC estrato bajo ..................................................................... 111

Gráfico 15: Pronósticos de las expectativas de inflación a 12 meses ................................. 112

Gráfico 16: Pronósticos del ICC ......................................................................................... 112

xii

ÍNDICE DE CUADROS

Cuadro 1: Metodología del IPC base 2006 ........................................................................... 30

Cuadro 2: Estadísticas descriptivas de la variación interanual mensual (IPC, IPPC y sus

variantes) .............................................................................................................................. 40

Cuadro 3: Distribución de la periodicidad de compra de los artículos por grupo ................ 42

Cuadro 4: Participación de la periodicidad de compra en la media de la variación interanual

mensual (IPC, IPPC) ............................................................................................................ 48

Cuadro 5: Estadísticas descriptivas de la variación mensual (IPC por estrato, IPPC) ......... 49

Cuadro 6: Estadísticas descriptivas de la variación mensual (IPC Trans, IPC No Trans.,

IPPC) .................................................................................................................................... 51

Cuadro 7: Coeficiente de correlación de la variación mensual(IPC Trans, IPC No Trans.,

IPPC) .................................................................................................................................... 54

Cuadro 8: Estadísticas descriptivas de la inflación percibida interanual por periodos (IPC,

IPPC) .................................................................................................................................... 56

Cuadro 9: Modelos seleccionados ARMA y ARDL para cada serie ................................... 65

Cuadro 10: Limitaciones de las especificaciones seleccionadas para los modelos ARMA . 65

Cuadro 11: Limitaciones de las especificaciones seleccionadas para los modelos ARDL .. 66

Cuadro 12: Pruebas de capacidad de pronóstico sobre la serie de variaciones mensuales del

Índice de Precios al Consumidor .......................................................................................... 71


IPC-estrato alto ..................................................................................................................... 72


IPC-estrato medio ................................................................................................................. 72

xiii


IPC-estrato bajo .................................................................................................................... 73


IPC-transables ....................................................................................................................... 74


IPC-no transables .................................................................................................................. 74

Cuadro 18: Pruebas de capacidad de pronóstico sobre la serie de variaciones trimestrales

del ICC ................................................................................................................................. 75

Cuadro 19: Pruebas de capacidad de pronóstico sobre la serie de variaciones interanuales

para las expectativas de inflación ......................................................................................... 76

Cuadro 20: Modelos ARMA o ARDL con mejor capacidad predictiva para cada serie...... 76

Cuadro 21: Serie del IPPC1 y sus variantes, variaciones mensuales e interanuales ............ 88

Cuadro 22: Serie del IPPC2 y sus variantes, variaciones mensuales e interanuales ............ 91

Cuadro 23: Variaciones mensuales del IPC y sus variantes ................................................. 94

Cuadro 24: Expectativas de inflación a 12 meses ................................................................ 96

Cuadro 25: Índice de Confianza del Consumidor y sus variaciones trimestrales ................ 97

Cuadro 26: Pruebas de Bai & Perron para múltiples cambios estructurales, IPPC 1

variación interanual .............................................................................................................. 98

Cuadro 27: Pruebas de Bai & Perron para múltiples cambios estructurales, IPPC 2

variación interanual .............................................................................................................. 98

Cuadro 28: Pruebas de Bai & Perron para múltiples cambios estructurales, IPPC1, IPPC2,

variación mensual ................................................................................................................. 99

Cuadro 29: Decisiones Pruebas Lee-Strazicich, IPPC 1, IPPC2 .......................................... 99

xiv

Cuadro 30: Pruebas de Bai & Perron para múltiples cambios estructurales, variación

mensual IPC de Estrato de Ingresos Altos ......................................................................... 100

Cuadro 31: Especificación ARMA seleccionada para la serie de variaciones mensuales del

Índice de Precios al Consumidor ........................................................................................ 100


IPC-estrato alto ................................................................................................................... 101


IPC-estrato medio ............................................................................................................... 101


IPC-estrato bajo .................................................................................................................. 101


IPC-bienes transables ......................................................................................................... 102


IPC-bienes no transables .................................................................................................... 102

Cuadro 37: Especificación ARMA seleccionada para la serie de variaciones trimestrales del

ICC ..................................................................................................................................... 102

Cuadro 38: Especificación ARMA seleccionada para la serie de variaciones interanuales

para las expectativas de inflación ....................................................................................... 103

Cuadro 39: Especificación ARDL seleccionada para la serie de variaciones mensuales del

Índice de Precios al Consumidor ........................................................................................ 103


IPC-estrato alto ................................................................................................................... 103


IPC-estrato medio ............................................................................................................... 104

xv


IPC-estrato bajo .................................................................................................................. 104


IPC-bienes transables ......................................................................................................... 104


IPC-bienes no transables .................................................................................................... 105

Cuadro 45: Especificación ARDL seleccionada para la serie de variaciones trimestrales del

ICC ..................................................................................................................................... 105

Cuadro 46: Especificación ARDL seleccionada para la serie de variaciones interanuales

para las expectativas de inflación ....................................................................................... 105

Cuadro 47: Pronósticos del IPC y sus variantes(IPC Trans, IPC No Trans) ...................... 106

Cuadro 48: Pronósticos del IPC y sus variantes (según estrato) ........................................ 107

Cuadro 49: Pronósticos de las expectativas de inflación a 12 meses ................................. 108

Cuadro 50: Pronósticos del Índice de Confianza del Consumidor ..................................... 108

Cuadro 51: Error porcentual absoluto medio (EPAM) en cada serie de pronósticos ........ 113

xvi

ÍNDICE DE ABREVIATURAS

ARDL: Autorregresivo de Rezagos Distribuidos

ARESEP: Autoridad Reguladora de los Servicios Públicos

ARMA: Autorregresivo de Media Móvil

BCCR: Banco Central de Costa Rica

BIC: Bayesian Information Criterion

ECM: Error Cuadrático Medio

ENIG: Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares

EPAM: Error Porcentual Absoluto Medio

ICC: Índice de Confianza del Consumidor

INEC: Instituto Nacional de Estadística y Censos

IPC: Índice de Precios al Consumidor

IPI: Index of Perceived Inflation

IPPC: Índice de Precios Percibidos al Comprador

PIBS: Perceived Inflation Balance Statistic

RECM: Raíz Error Cuadrático Medio

UCR: Universidad de Costa Rica

xvii

RESUMEN

En el presente trabajo de investigación se construye el Índice de Precios Percibidos al

Comprador (IPPC), con el fin estimar la inflación percibida en la economía costarricense

para el período julio 2006 - diciembre 2012. Modificando la metodología del Índice de

Precios al Consumidor con base en los fundamentos teóricos económicos de Brachinger

(2006 y 2008), se le da un mayor peso a los bienes de la canasta con una mayor frecuencia

de compra. Se utiliza el índice para estimar modelos econométricos que permitan

pronosticar las expectativas de inflación a doce meses, el Índice de Confianza al

Consumidor y el Índice de Precios al Consumidor, además de sus distintas variantes. Al

comparar el IPC y el IPPC, la diferencia relativa entre los dos índices tiende a ser mayor

para niveles más altos de inflación, siendo mayor el índice acá construido. Por otro lado,

artículos comprados semanalmente como la gasolina, el casado y el transporte en taxi

presentan una mayor influencia en la media de la variación interanual mensual del IPPC,

mientras que el peso de bienes comprados semestral- o anualmente es prácticamente nulo.

En cuanto a la predicción de ambos modelos se puede concluir que los modelos ARDL

tienen una mejor capacidad predictiva para las variables IPC, IPC de estrato bajo, IPC

transables y expectativas de inflación. Los modelos ARMA por su parte presentan una

mejor capacidad predictiva para las variables IPC de estrato alto, IPC de estrato medio, IPC

no transables e ICC.

1

INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS

A partir de la crisis de la década de los 80 la economía costarricense ha presentado dos

problemas importantes, que de alguna u otra manera han mermado el crecimiento de la

producción costarricense. El primero es su constante déficit fiscal, situación que ha

empeorado en los últimos años. El segundo problema es haber presentado una tasa de

inflación de dos dígitos durante más de 20 años, hasta el 2009.

Es por esto que el Banco Central de Costa Rica (BCCR) ha decidido migrar de manera

paulatina hacia un esquema de metas de inflación, con el objetivo básico de tener control de

la inflación y buscar la convergencia de esta con la de sus principales socios comerciales.

Debe destacarse que a la fecha en la cual se da la presentación de este documento, la

inflación interanual llevaba 60 meses con inflaciones menores a 7%.

El paso hacia un régimen de metas de inflación supone una nueva forma de efectuar la

política monetaria en un país, de manera que las distintas operaciones realizadas por el

Banco Central busquen cumplir la meta de inflación para el horizonte relevante. Como

parte de los cambios requeridos, a partir del año 2006 el BCCR decidió abandonar el

régimen de fijación de tipo de cambio mediante paridad ajustable (popularmente conocido

como minidevaluaciones), hacia uno de bandas cambiarias ajustables.

De esta manera, el cambio de régimen cambiario fue el primer paso dado por el BCCR en

busca de lograr el control de la inflación, de forma que pueda “evitar o moderar las

tendencias inflacionistas o deflacionistas que puedan surgir en el mercado monetario y

crediticio” (Banco Central de Costa Rica, 2010). Este cambio, según el propio Banco

Central de Costa Rica, se debe de complementar con acciones en el futuro que permitan

migrar de manera definitiva hacia un sistema de flexibilidad, puesto que contar con un

sistema de flexibilidad cambiaria previene desalineamientos grandes en el tipo de cambio,

facilitando ajustes más rápidos del tipo de cambio ante diferentes shocks y verdadera

independencia de la política monetaria.

2

La elección de alguno de los regímenes lleva al Banco Central a definir las anclas

nominales y los instrumentos que utilizará para conseguir el objetivo; “en el régimen de

agregados monetarios la meta operativa generalmente es la tasa de interés, y la meta

intermedia un agregado monetario… en metas de inflación la meta operativa es la tasa de

interés y la meta intermedia es el pronóstico de inflación”(Gómez, 2010). En cuanto a las

anclas nominales, la elección del régimen nos remite al trilema de la política monetaria, en

el cual el Banco Central solo puede controlar dos de tres objetivos que persigue. De este

modo si se utiliza un régimen de agregados monetarios el ancla nominal de la economía

será la cantidad de dinero, de esta manera, tendrá que escoger una de las dos opciones aún

disponibles: movilidad de capitales y estabilidad de tipo de cambio. En metas de inflación

se utiliza de ancla la meta de inflación y el instrumento será la tasa de interés, por tanto acá

también el trilema se vuelve dilema entre estabilidad cambiaria y movilidad de capitales, tal

como es el caso de la economía costarricense en la actualidad, que migra hacia un sistema

de metas de inflación.

El régimen de metas de inflaciones, según Mishkin (2008), conlleva el cumplimiento de

varios elementos: el anuncio público de la meta de inflación a mediano plazo, el

compromiso de la autoridad hacia la estabilidad de precios y el cumplimiento de la meta, la

utilización de información relevante, el aumento de la transparencia en la información que

se suministra al público y un mayor grado de responsabilidad. Si agregamos el

planteamiento de Svensson (2006), debemos decir que el Banco debe contar con una

operatividad orientada al futuro. En síntesis: “se trata de un esquema de política monetaria

que hace fluida la comunicación entre el banco central y el mercado, lo que facilita el

proceso de formación de expectativas inflacionarias del público, ante alteraciones en el

rumbo de dicha política”.(Rosende, 2002)

Por tanto la importancia para el esquema de metas de inflación es la capacidad de la

autoridad monetaria para lograr la meta, y por ende, la formación de expectativas. Por este

motivo esta propuesta busca explorar la relación que podría haber entre la percepción que

los consumidores tienen de la inflación, las expectativas de inflación, la confianza al

consumidor y otros índices de precios, tales como el Índice de Precios por estrato de

3

ingresos y el Índice de Precios de bienes transables y no transables. Estas relaciones son

importantes para el funcionamiento del sistema de metas de inflación, ya que a mayor

entendimiento de las mismas, mayor será la capacidad del Banco Central de anclar las

expectativas a la meta de inflación establecida.

Un elemento potencialmente importante de las expectativas de inflación es la percepción de

inflación que tiene la población. Sería provechoso conocer la inflación percibida por parte

de los consumidores, de manera tal que el Banco Central pueda tener una mayor capacidad

para anclar dichas expectativas dentro del rango meta de inflación, a través de canales de

comunicación más oportunos con los agentes. Por tanto, es a partir de dicha importancia

que la presente propuesta busca medir la inflación percibida por los agentes en Costa Rica,

variable que no se ha intentado medir hasta el momento.

Una de las tareas principales de la investigación propuesta es la construcción de un Índice

de Inflación Percibida, el cual estará basado en fundamentos teóricos económicos,

expuestos en los trabajos realizados por Brachinger (2006, 2008) , que harán que el mismo

no sea una simple medida subjetiva.

La diferencia entre la inflación percibida por los agentes y la calculada por las autoridades

puede deberse a varias causas, según la Comisión Europea de Asuntos Económicos y

Financieros del Banco Central Europeo (2007), entre estas:

El consumidor suele centrarse en las compras frecuentes: La periodicidad con que

los bienes y servicios son consumidos generan un aumento en la percepción que puedan

tener los agentes de los cambios en los precios. De este modo el consumidor se enfoca

en las compras que se realizan de forma más frecuente, como alimentos y servicios

básicos, y se olvida de las compras esporádicas como viajes al exterior o compra de

automóviles, por lo que variaciones en los precios de los bienes y servicios consumidos

más frecuentemente tiene una gran influencia en la inflación percibida.

4

Nos acordamos más de los aumentos de los precios que de las disminuciones: Las

personas tienden a recordar las experiencias desagradables para no repetirlas en el

futuro, esto hace que recordemos de manera fácil las subidas de los precios pero casi

nunca las disminuciones.

Las percepciones sobre la inflación son persistentes: Las percepciones de inflaciones

altas tienden a quedarse en la memoria a través del tiempo, por lo que generar cambios

en las expectativas de la población lleva un proceso gradual que podría tardar algunos

años.

No tenemos en cuenta los cambios en la calidad: El cambio en la calidad de bienes y

servicios implica aumentos en los precios, que deben verse como cambios relativos en

la calidad de los productos que adquirimos y no como efecto simple de inflación.

Influencia de los medios de comunicación: La información que llega a través de los

medios de comunicación reflejan generalmente los cambios de los precios en bienes

individuales, no necesariamente los de las cifras de inflación.

Por otra parte, el índice además busca comprender por qué a pesar de que las tasas de

inflación se han mantenido bajas y estables en los últimos tres años, inclusive

manteniéndose dentro del rango meta establecido por el Banco Central para estos periodos,

uno de los descontentos más grandes de la población costarricense según encuestas de

opinión presentadas en los medios de comunicación, sigue siendo el aumento generalizado

de los precios.

Las negociaciones salariales en nuestro país se basan generalmente en las tasas de inflación

de periodos anteriores, por lo que en términos generales las autoridades tratan de mantener

el salario real constante. Esta situación no es congruente con los resultados de sondeos y

encuestas de opinión en general de que el costo de la vida en los últimos años ha

aumentado de manera importante. En la última encuesta de Unimer para La Nación, el 17%

5

de la población considera como su principal desvelo1el elevado costo de vida, percibiendo

subidas de los precios mayores a los aumentos de los salarios. Es por ello que se pretende

analizar si existe una diferencia importante entre el Índice de Precios al Consumidor y la

inflación percibida por los consumidores, justificando dichas opiniones de la población.

Además, debe recalcarse la importancia que podría tener la inflación percibida en la

confianza de los consumidores. En nuestro país este tipo de medida subjetiva se captura

trimestralmente a través del Índice de Confianza del Consumidor (ver metodología en

Madrigal 2002). En el cual se evalúa el grado de confianza de los agentes en la economía

nacional en un horizonte cercano de tiempo, al describir cambios que se presentan en las

actitudes y expectativas de los consumidores, en términos de optimismo o pesimismo. El

grado de confianza que tengan los agentes en un momento específico, es sumamente

relevante en las decisiones de consumo, ahorro e inversión. La percepción del nivel de

inflación de los agentes podría distorsionar la evaluación del entorno económico realizada,

generando con esto problemas en las decisiones que puedan influir en el crecimiento

económico de un país.

Por último, a pesar de que el índice representa buena parte de la presente investigación, este

punto no constituye el aporte más importante de la misma. Dada la naturaleza del indicador,

debemos ser enfáticos en que su importancia radica más en la oportunidad de evaluar su

utilidad en la modelación y el pronóstico de diversas variables macroeconómicas.

Tomando en cuenta que en Costa Rica los estudios de percepción de inflación no se han

realizado, este trabajo presenta una importante oportunidad de estudio, generando un

insumo que pueda utilizarse para el estudio y modelación posteriores de los canales de

influencia de las percepciones de los agentes en variables macroeconómicas, tal como las

expectativas de inflación. Por tanto se construirá un Índice de Inflación Percibida que logre

captar de mejor manera la percepción de la inflación por parte de los consumidores

costarricenses.

1 Información disponible en: http://www.nacion.com/archivo/Desempleo-alto-costo-desvelan-ticos_0_1328867163.html

6

Objetivo general

El objetivo general de la investigación es evaluar la capacidad que tiene una medida

propuesta de inflación percibida en Costa Rica para pronosticar indicadores de confianza

del consumidor, de expectativas de inflación y de la inflación en la economía costarricense.

Objetivos específicos

Los objetivos específicos son los siguientes: a) Construir y calcular un índice de precios

para estimar la inflación percibida en la economía costarricense para el período julio 2006 -

diciembre 2012 con base en la metodología de Brachinger (2006, 2008), realizando las

modificaciones apropiadas para el caso de Costa Rica. b) Caracterizar el comportamiento

histórico y propiedades estadísticas de la inflación percibida por el comprador, medida a

partir de la variación del índice construido, en comparación con la inflación. c) Utilizar la

serie histórica de inflación percibida, obtenida a partir de la variación del índice construido,

como insumo para la estimación de modelos econométricos que permitan pronosticar las

Expectativas de Inflación a doce meses, el Índice de Confianza del Consumidor y la

inflación medida a partir de la variación del Índice de Precios al Consumidor.

La hipótesis de la investigación se basa en la premisa de que la inflación percibida es una

variable relevante para la formación de expectativas de inflación y la determinación de la

confianza del consumidor, por lo que se espera que exista relación estadísticamente

significativa entre la inflación percibida por parte de los compradores, medida por el Índice

de Precios Percibidos del Comprador, y la inflación medida por el Índice de Precios al

Consumidor.

Este trabajo final de seminario de graduación se organiza de la siguiente forma: el primer

capítulo contiene el marco teórico necesario para cumplir con los objetivos propuestos, así

como una revisión exhaustiva de la evidencia empírica que respalda los principales

desarrollos teóricos sobre inflación percibida. La construcción y el cálculo de un Índice de

Inflación Percibida se desarrollan en el capítulo 2, mientras que en el capítulo 3 se

7

caracteriza el comportamiento histórico y se determinan las propiedades estadísticas de la

inflación percibida, utilizando el análisis estadístico descriptivo y gráfico.En el cuarto

capítulo se utiliza la serie histórica de inflación percibida para la estimación de modelos

econométricos que permitan pronosticar las Expectativas de Inflación a doce meses, el

Índice de Confianza del Consumidor y la inflación. Finalmente se presentan las

conclusiones y recomendaciones de la investigación.

8

CAPÍTULO 1. MARCO TEÓRICO

Este capítulo presenta la teoría a partir de la cual se sustenta la presente investigación y

toda la información relevante para el análisis final de la misma. Dado que el tema central de

nuestra investigación es la influencia de la inflación percibida en las expectativas de

inflación, el IPC y el ICC, lo primero que definiremos es el concepto de inflación, cuáles

son sus variables y los principales modelos teóricos que tratan de explicarla y como se

deben de interpretar éstos. En segundo lugar, ya que uno de los principales objetivos de la

política monetaria es el entendimiento y control del fenómeno inflacionario en cada país,

expondremos el régimen de metas de inflación, ya que Costa Rica pretende seguir una

migración paulatina a este esquema. Además se analizará la formación de expectativas de

inflación y su efecto para lograr credibilidad y cumplimiento de la meta en un esquema de

metas de inflación.

Seguidamente se hará la revisión de la literatura existente sobre las hipótesis comúnmente

usadas para caracterizar la inflación percibida por los consumidores, trabajos que se han

desarrollado principalmente por investigadores económicos para la región europea. Como

componente final de este marco teórico procederemos a caracterizar teóricamente la

construcción de números índices, pues esto será de utilidad para entender la forma en que

se obtendrá el Índice de Inflación Percibida por parte de los agentes de la economía

costarricense.

1.1. Inflación

Medida generalmente en todos los países por medio de un Índice de Precios al

Consumidor2, la inflación es una de las variables macroeconómicas de mayor interés. La

inflación suele definirse como el aumento generalizado y sostenido en el nivel de precios de

una economía para un determinado periodo, generalmente un año (Ver por ejemplo, 2Para efectos de la presente investigación se considera la medición del IPC realizada por parte del INEC, mensual como interanual.

9

Mishkin 2010). Para el caso costarricense, según las estadísticas manejadas por el Banco

Central de Costa Rica (2011), en los años del 2000 hasta el 2008 la inflación se caracterizó

por tener valores altos, siendo en casos superiores al 10%. Sin embargo para los últimos

tres años la inflación se ha reducido, fluctuando dentro de los límites que el Banco Central

definió como meta.

Por lo general la inflación es explicada a través de dos teorías, que se esbozan a

continuación: la teoría monetaria de la inflación y la Síntesis Neokeynesiana.

La teoría monetaria de la inflación se basa en la teoría cuantitativa del dinero, esta visión

del fenómeno a largo plazo, argumenta que la inflación se debe a fenómenos monetarios.

La versión más famosa de la ecuación cuantitativa es, sin duda, la versión formulada por

Simon Newcomb (1885) y popularizada por Irving Fisher (1911).

Dicha teoría asume que el nivel de precios en la economía es flexible y que los niveles de

producto a corto plazo son constantes debido a que se encuentran en niveles de pleno

empleo, y asume que la velocidad del dinero también es constante.

Por ende, esta teoría nos dice que “los movimientos en el nivel de los precios resultan

únicamente de los cambios en la cantidad de dinero”(Mishkin, 2008). De este modo se

concluye que hay un exceso de dinero en la economía para una cantidad limitada de bienes

y servicios, por lo que la tasa de crecimiento del dinero debe de ir acorde con la tasa de

crecimiento de la economía, ya que niveles de crecimiento del dinero por encima del

crecimiento de la economía generan inflación.

Por su parte en la versión de la Síntesis Neokeynesiana, Clarida, Galí, Gertler (1999)

explican que la inflación depende totalmente de las condiciones actuales y previstas en el

futuro de la economía.

10

Así, una implicación importante del modelo es que el valor de la inflación actual depende

fundamentalmente de las expectativas del curso futuro de la política monetaria, así como de

la política actual.

1.2. Inflación percibida

En cuanto a la inflación percibida y siguiendo la línea deKapounek y Lacina, 2011

debemos de tener claro que el término “percepción” se enmarca en la disciplina de la

psicología. Según citan los autores para la Oficina Federal de Estadística de Alemania, la

percepción es el proceso de adquirir, interpretar, seleccionar y organizar la información

sensorial; de modo que para nuestro interés el Índice de Inflación Percibida muestra la

forma en que la población interpreta y organiza la información de los precios recibidos por

parte del mercado. Es importante además diferenciar el tratamiento que le daremos dentro

de esta investigación al tema de la percepción, ya que nuestro objeto de estudio será la

construcción de un índice que parte de una serie de supuestos teóricos para medir la

percepción de la inflación por parte de los compradores de Costa Rica.

El tema de la inflación percibida ha sido estudiado de manera reciente principalmente por

investigadores de países de la Zona Euro, debido a que con la introducción de dicha

moneda común en enero del 2002, se generó un sentimiento en la población de algunos

países de que la introducción de la moneda había generado mayores tasas de inflación, es

decir se generó un aumento en la inflación percibida por parte de los consumidores.

Los principales desarrollos teóricos sobre inflación percibida han sido formulados por

Brachinger (2006, 2008). Para Bachinger existe una gran dificultad para medir la verdadera

inflación, de manera que el desarrollo de cualquier índice de precios requiere de un marco

interpretativo que deberá ser entendido por inflación. Igualmente argumenta que existen

dos diferentes marcos interpretativos de inflación:

La perspectiva del consumidor: Bajo esta perspectiva lo realmente importante es el

consumo de ciertos bienes durante un periodo específico y de particular interés son los

11

cambios de los precios de los bienes consumidos. Un bien tiene mayor relevancia para

el consumidor mientras más grande es su proporción dentro del costo total destinado al

consumo. El énfasis de esta perspectiva es sobre los costos incurridos por un

consumidor promedio en un periodo reportado a través del consumo de bienes

contenidos en una canasta de mercado.

La perspectiva del comprador: Bajo este punto de vista, nos enfocamos en las

compras de determinados bienes en un periodo determinado. El comprador muestra un

especial interés en los cambios de precios de los bienes adquiridos en este determinado

periodo. Desde esta perspectiva es más significativo medir la frecuencia con que estos

bienes son comprados, en lugar de ver el costo de una canasta de bienes específica. Un

bien es más importante cuanto mayor es su proporción o frecuencia de compra.

Se asumirá que cualquier intento de medir la inflación percibida tendrá que tomar la

posición del comprador promedio y no del consumidor promedio, como frecuentemente se

realiza. El punto de partida de las hipótesis en que se basa la teoría de la inflación

percibida, por lo tanto, es la perspectiva del comprador sobre la inflación percibida.

La primera hipótesis básica sobre la percepción de la inflación asume que en una fase

preliminar de percepción el precio de cada bien es comparando por el comprador, aislando

el resto de los bienes, con un precio específico de referencia, y codificando esta

comparación como una ganancia o pérdida, dependiendo de si el precio del bien es más

bajo o más alto que el precio de referencia, respectivamente.

En la segunda hipótesis básica sobre la percepción de la inflación se asume que cada

cambio de precio es evaluado de acuerdo con un valor de la función , mediante la cual un

incremento (“pérdida”) se evalúa más que una disminución en el precio (“ganancia”).

Esto significa que el comprador reacciona de manera más sensible a un incremento del

precio que a una disminución en el mismo. Se asume además, que esta evaluación

asimétrica es individualmente realizada para cada cambio de precio que el consumidor

12

enfrenta. Este tratamiento asimétrico de las ganancias y pérdidas es conocido como

aversión a la pérdida.

La última hipótesis sobre la percepción de la inflación, y de acuerdo con la perspectiva del

comprador, se supone que los compradores forman sus juicios sobre la inflación agregando

mentalmente los cambios de precios que ellos recuerdan. La inflación se considerará que es

más alta conforme más frecuentemente el comprador experimenta aumentos de precios,

haciendo así más fácil para él recordar los ejemplos notables de los aumentos de precios.

En consecuencia, las reducciones de precios de productos rara vez comprados o de los

bienes que carecen de una acción explícita de compra, como los cargos automáticos, cuyos

precios son cobrados cada cierto periodo, como la compra de tiquetes aéreos por ejemplo,

no tienen casi ningún efecto sobre la percepción de la inflación. Esta hipótesis sobre la

frecuencia de compra implica que la facilidad con que los compradores recuerdan los

cambios en precios es un factor crucial en la percepción de la inflación. Se espera que la

facilidad con que los ejemplos de los aumentos de precios se recuerdan dependa de la

frecuencia con que los correspondientes bienes o servicios son comprados.

Sin embargo, debe de tenerse claro que el tratamiento de los supuestos de Brachinger

(2006) en su Índice de Inflación Percibida ha sido evaluado críticamente en diversos

trabajos. En esta línea se encuentra el trabajo de Hoffman, Leifer y Lorenz (2006), en el

cual se evalúan los supuestos adoptados por Brachinger en la construcción del índice.

Estos autores aducen lo siguiente con respecto a los supuestos:

Supuesto 1: Los consumidores perciben los cambios en los precios como la diferencia

absoluta entre el precio observado y un precio de referencia individual. Así en el

momento en que el precio observado es mayor al de referencia se obtiene una pérdida y

una ganancia en el momento en que el precio de referencia es mayor que el precio

observado.

13

Para los autores esta justificación teórica presenta un problema, ya que Brachinger asume

que las pérdidas generadas por aumentos en los precios no solo son iguales para todos los

consumidores, sino que también para todos los bienes. Lo cual implicaría que un aumento

de 10 euros en el precio del pan y de 10 euros en el precio del motor de un auto,

representan la misma pérdida para el consumidor. La crítica es que el supuesto podría no

ser consistente con la realidad, ya que existen un número de razones importantes para

sugerir que la atención no debe centrarse en los cambios absolutos de los precios, sino más

bien en los cambios relativos.

Supuesto 2: Los consumidores perciben más fuertemente los aumentos en los precios

que las disminuciones de los mismos, nombrando este supuesto como aversión a la

pérdida.

El estudio critica el hecho de que Brachinger deja de lado un aspecto importante de la

teoría, como lo es que el valor marginal de las ganancias y las pérdidas disminuye con el

tamaño. Otra consideración importante es que el consumidor evalúa de manera individual

la compra de cada bien y servicio, ponderando más las pérdidas que las ganancias. Sin

embargo, los autores concluyen que sería mejor tomar en cuenta en el momento de compras

interconectadas3 que el consumidor valore el gasto total de la compra y no solo los bienes y

servicios de manera individual. Esto se debe a que muy pocos consumidores – por ejemplo

en el caso de un supermercado- tienen información precisa de los precios comparables para

cada bien, lo que probablemente saben es cuanto gastan cada semana por la compra de los

bienes .

Supuesto 3: Cuanto más frecuente se compra un producto mayor es la percepción de

las variaciones de precio del mismo.

3 Son aquellas compras en las cuales muchas veces se compra un segundo artículo para su consumo, tales como café con el azúcar y el pan con la mantequilla.

14

De este supuesto los autores critican el hecho de que es dudoso suponer que la frecuencia

determine la percepción de los consumidores, ya que algunos consumidores son bastante

informados respecto a los precios de los bienes que no adquieren con alta frecuencia.

Por último los autores concluyen que el índice calculado por Brachinger no concuerda con

las encuestas sobre percepción de inflación realizadas a los consumidores de la Unión

Europea, la cual es la verdadera medida de percepción de inflación. Esto se debe a que el

trabajo planteado por Brachinger no se basa en ninguna encuesta y medición de la

percepción de los precios de los consumidores, sino más bien es un modelo de cálculo

basado en una serie de supuestos.

La suposición de la que la percepción de la inflación por parte de los agentes se relaciona

con la frecuencia de compras y no con la restricción presupuestaria es un supuesto no muy

significativo, produciendo un indicador cuyos movimientos no se pueden conciliar con los

indicadores disponibles de percepción de inflación.

Referencias internacionales sobre la inflación percibida

De los primeros estudios realizados respecto a la inflación percibida, nos encontramos el

trabajo realizado por Kahneman y Tversky (1973), donde aseguran que los agentes

valoraran la frecuencia de los eventos de acuerdo a la facilidad con que estos puedan ser

recordados. Por lo tanto, la percepción de los cambios individuales en los precios es más

fuerte conforme más frecuentemente sea comprado un producto específico. Posteriormente

en el estudio experiemental realizado por ambos autores en 1981 concluyeron que la

percepción de los cambios individuales en los precios es 5% más fuerte para los bienes

relativamente más baratos que para los bienes relativamente más caros.

Varios autores se han dado a la tarea de probar los supuestos de Brachinger, encontrando

evidencia estadística en su favor.

15

Por ejemplo, Georganas, Healy y Li (2011) encuentran evidencia de que la inflación

percibida por los consumidores está más influida por los bienes que se compran con mayor

frecuencia, aun cuando estos bienes representen una parte relativamente pequeña del gasto

total. Esto sugiere que las percepciones de la inflación por parte de los consumidores

generalmente se ven más influidas por las variaciones de precios de los bienes como la

gasolina y los alimentos, y menos por las variaciones de precios de los bienes con baja

frecuencia de compra, como la vivienda.

Al utilizar datos de los estudios existentes sobre las percepciones de los consumidores y las

expectativas de inflación, los autores además encuentran que la percepción de la inflación

se correlaciona con la diferencia entre las tasas de inflación de bienes no duraderos y

duraderos. Dado que los no duraderos se compran con más frecuencia que los bienes

duraderos, la correlación observada sugiere que los consumidores pueden sesgar su

percepción de la inflación de la economía hacia la tasa de inflación de los bienes

comprados con más frecuencia. En otras palabras, los consumidores que experimentan altos

aumentos de los precios de gasolina pueden concluir erróneamente que la inflación en toda

la economía es alta.

Los autores parten de una tasa de inflación individual del periodo denotada por

( )

. Para la economía agregada la tasa de inflación se define como

( )

Sin embargo un poco de álgebra demuestra que la tasa agregada de la inflación

debe ser una combinación convexa de las variaciones individuales de precio con el peso de

cada bien igual a la parte del gasto total al periodo t. De este modo tenemos que:

∑ (1)

Donde

∑ , con como el peso del gasto del bien i en t.

Para los autores, los consumidores pueden tener percepciones por cada bien i, denotada por

, que podría diferir o no de la tasa de variación de precio dada para el bien , . Por

16

tanto la tasa de inflación percibida para el total de la economía puede diferir de la tasa de

inflación dada. De este modo se plantea la tasa de inflación percibida de manera agregada

como:

∑

(2)

Dónde es el peso que el consumidor pone en . De esta manera independientemente de

la exactitud de cada , si un consumidor entiende que las tasas de inflación fueron

calculadas por construcción de una canasta de unidades de cada bien i, debemos tener

que para cada bien i.

Por tanto existe un sesgo en la inflación percibida, cuando los pesos reales de los

consumidores se desvían de , con más peso en los bienes que se compran con mayor

frecuencia y menor peso en aquellos bienes que se compran con menor frecuencia. Para

lograr separar la frecuencia de compras de la cantidad comprada, los autores definen:

(3)

Donde es el número de veces que el bien i fue comprado en el periodo dado y es el

promedio de la cantidad por compra.

El peso de la frecuencia de consumo es dada por:

∑ (4)

A partir de estos pesos definen formalmente el sesgo generado en la percepción de la

inflación por parte de la frecuencia de consumo.

La percepción de la inflación del consumidor que muestra el sesgo de la frecuencia, si la

hay, es cierta para , de manera tal que para cada bien i:

17

( ) (5)

Dónde:

∑ , es la frecuencia relativa para cada bien i comprado.

, es la razón del total de gastos realizados en el bien i.

El grado en que cada consumidor usa el peso de las frecuencias versus el peso del gasto es

capturado por el parámetro α. De manera que un consumidor imparcial tiene α.= 0.

Por ello, dado α, la percepción de la inflación general es calculada como:

∑

(6)

∑ [ ( ) ]

(7)

Teniendo ∑

como la tasa de inflación del correcto gasto ponderado y

∑

como la tasa de inflación basada en la frecuencia de consumo, obteniendo

que:

( )

(8)

Romina (2007) argumenta que las compras frecuentes reflejan fielmente las percepciones

de los consumidores respecto a la inflación. De hecho el estudio obtiene suficiente

evidencia para argumentar que a medida que los cambios en el índice de compras

frecuentes aumentan más que el índice de precios promedio de la economía, la inflación

percibida por parte de los consumidores es mayor.

Las pruebas econométricas realizadas por Romina entre el Índice de Inflación Percibida

para Malta, el Índice de Precios al Consumidor armonizado de la Unión Europea y el

18

balance estadístico de inflación percibida -PIBS por sus siglas en inglés- muestran que la

relación entre el índice de precios armonizado y el Índice de Inflación Percibida para Malta

no muestra un nivel fuerte de significancia al igual que la relación entre el índice de

precios armonizado y PIBS. Caso contrario sucede con la relación entre el Índice de

Inflación Percibida construido para Malta y la inflación percibida, que a un nivel de

significancia de 95% tiene una relación más fuerte que la encontrada entre el Índice de

Precios Armonizado y el Índice de Inflación Percibida para Malta, lo que muestra que las

tasas del Índice de Inflación Percibida para Malta y el PIBS se mueven paralelamente.

Lo anterior sugiere que las percepciones de los consumidores de Malta de la evolución de

los precios no reflejan la evolución de la medida por el índice de precios armonizado. Más

bien la evolución de la percepción de la inflación está en línea con la evolución de los

precios de los bienes y servicios adquiridos con mayor frecuencia.

Por su parte Stix (2006) estudia las razones por las cuales la percepción de inflación es

persistente en la zona Euro. El autor encuentra que entre los estudios más importantes que

explican por qué se da una diferencia entre la inflación calculada o medida y la percepción

de la inflación se encuentra el estudio de Brachinger (2005). Para Stix la importancia del

trabajo de Brachinger radica en el hecho de que él muestra como la frecuencia de compras

genera una mayor influencia en la percepción de inflación de los compradores. En dicho

trabajo se utiliza la perspectiva del comprador para explicar la inflación, así como que las

compras frecuentes tienen más peso en la percepción de la inflación y la hipótesis de

aversión a las perdidas.

Además se establece que ha sido estipulado por Romina (2007), Brachinger (2010) y

Georganas, Healy y Li (2011) que el nivel de percepción de inflación está positivamente

correlacionado con el incremento en los precios de los bienes frecuentemente comprados.

Así un incremento en los precios de los bienes más frecuentemente comprados genera un

mayor incremento en la percepción de la inflación que el generado por un incremento en

los bienes menos frecuentemente comprados.

19

La influencia de la frecuencia en las compras en la percepción de la inflación, Stix (2006)

la argumenta utilizando el trabajo de Haschka (2004) para la economía de Austria, donde

un índice de precios conformado por bienes comprados típicamente en forma diaria se

incrementó en promedio un 3.3% del 2001 al 2004, así como otro conformado por compras

típicamente semanales se incrementó en 2.5%, mientras tanto el IPC solo presentó un

incremento del 2%. Además, la proporción de bienes que experimentaron incrementos de

precio en ese mismo periodo fue más alta para los bienes comprados en forma diaria o

semanal que el resto de los bienes que conforman la canasta del IPC.

Un estudio importante que debe ser estudiado con detenimiento dado el análisis realizado a

los supuestos de Brachinger, es el trabajo elaborado por Fritsche, Vogel y Menz (2009), en

el cual se investiga si los puntos de vista sobre el comportamiento económico,

notablemente la teoría de las expectativas, pueden ser aplicados para proveer explicaciones

sobre la formación individual de la percepción de la inflación. En este caso los autores

usaron un modelo dinámico de panel para 12 países europeos (Austria, Bélgica, Finlandia,

Francia, Alemania, Grecia, Italia, Holanda, Portugal, España, Suecia y el Reino Unido)

para el periodo entreenero de 1996 y noviembre de 2008, en el que encontraron evidencia

empírica de dos de las hipótesis utilizadas por Brachinger en su Índice de Inflación

Percibida -IPI por sus siglas en inglés-.

Primero, se encontró convincente evidencia de “aversión a las pérdidas” en los hogares

para toda la muestra seleccionada de países en el periodo anterior a la introducción del

euro.

En segundo lugar, se encontró que la inflación de los bienes frecuentemente adquiridos

tiene un efecto significativo en la inflación percibida para toda la muestra seleccionada en

el periodo anterior a la introducción del euro, mientras que las tasas devariación de precio

de otras categorías de bienes no tienen un efecto significativo. En el periodo posterior a la

introducción del euro,también se encontró que la categoría de bienes más frecuentemente

comprados tenían un mayor efecto en la percepción de la inflación.

20

Otro hallazgo de los autores es que la percepción de los cambios individuales en los

precios es más fuerte conforme más frecuentemente sea comprado un bien. Esto fue

demostrado por Kahneman yTversky (1981) en su estudio experimental.

La medición tradicional de la inflación se basa en el supuesto de que solo los bienes de una

canasta específica de bienes del mercado van a ser considerados como variables, con el

propósito de capturar la evolución de los precios de la economía. Acorde con esto, cuando

se mide la inflación de los consumidores, la cantidad de bienes y servicios consumidos

permanece constante, por lo que esto parece ser también apropiado para medir la

percepción de la inflación. El comprador individual se preocupa de mayor manera, de

acuerdo a su percepción subjetiva, en como se ve afectado por la inflación en sus compras

diarias. El enfoque de la percepción de la inflación corresponde exclusivamente a los

cambios de precios. Por lo tanto, se tiene en cuenta que los cambios en la percepción

podrían ser inducidos por cambios en las frecuencias de compra.

1.3. Números índices

Una herramienta vital para lograr comparabilidad entre variables económicas es la creación

de números índices. En el contexto del presente trabajo, una vez analizadas las hipótesis

sobre la inflación percibida, es aconsejable reseñar brevemente la teoría de los números

índices, debido a que se pretende construir un Índice de Precios Percibidos por el

Comprador de tipo Laspeyres. La base para la construcción del índice consiste en la

elección de los precios de referencia y la selección de la función de transformación, así

como de los precios y las ponderaciones para la fórmula general de Laspeyres. El IPPC

puede ser considerado un caso especial de un índice generalizado de precios tipo Laspeyres,

y para efectos del presente trabajo esto es importante ya que puede ser directamente

comparado con el IPC por ser, obviamente, un caso especial de la misma familia de los

índices de precios.

Definiremos puntualmente a un número índice como “una medida estadística(o indicador)

de la variación de una magnitud a lo largo del tiempo(o en el espacio) con respecto a un

21

momento dado del mismo(o punto de referencia) que se toma como base”.(Sánchez

Fernández, 2007)

Al periodo de referencia se le asigna el valor de 100, lo cual permite a estos números

calcular variaciones porcentuales de cada valor de la magnitud con respecto al valor de

referencia o base. Parte de la importancia en el cálculo de los números índices radica en que

al permitir calcular las variaciones porcentuales que se definen sobre los propios valores de

la variable hacen que sean adimensionales, lo permite realizar comparaciones de las

variaciones de variables expresadas en unidades diferentes.

Como se ha indicado, los números índices miden los cambios de las variables en el tiempo,

sin embargo estos se pueden clasificar en dos tipos en función de la cantidad de variables o

magnitudes a medir. De este modo, se clasifican en índices simples y compuestos, los

cuales a su vez presentan dos variantes; índices directos e índices encadenados.

1.3.1. Índices simples

Estos se refieren a la comparación que se realiza para los valores de una sola magnitud en

el tiempo. Formalmente se pueden definir de la siguiente manera:

( )

(9)

Donde se refiere al periodo vigente y al periodo de referencia, ambas son valores de

la variable .

Dentro de los números índices simples podemos encontrar tres modalidades diferentes:

Índice de precios: es definido para un bien i, como el cociente entre el precio de ese

bien en el periodo t ( ) y el precio de dicho bien en el periodo base ( )

22

( )

(10)

Índice de cantidades: es definido para un bien i, como el cociente entre la cantidad de

ese bien en el periodo t ( ) y la cantidad de dicho bien en el periodo base ( )

( )

(11)

Índice de valor: Si se define el valor de un bien i en un periodo cualquiera como la

multiplicación del precio de ese bien por la cantidad del mismo (producida, vendida,

comprada), entonces el índice de valor será el cociente entre el valor de ese bien en el

periodo actual ( ) y el valor del mismo en el periodo base ( ):

( )

[(

) (

)] (12)

1.3.2. Índices compuestos

Los índices compuestos son la agregación de distintos índices simples elaborados para cada

bien por separado, sin embargo en algunas ocasiones la agregación realizada no es de

índices sino de magnitudes (precios o cantidades) observadas.

Esta agregación puede realizarse a través de distintos procedimientos. La elección del

procedimiento debe procurar la sencillez de cálculo y que reúna la mayor cantidad de

información. En virtud de estas características es que podemos definir los índices

compuestos en dos categorías distintas: los índices compuestos no ponderados en los cuales

la sencillez es el criterio que prevalece frente a la información y los índices compuestos

ponderados en los cuales, el contenido de la información es la característica que prima.

a. Índices compuestos no ponderados: esta clase de índices se puede calcular

mediante diferentes métodos, el más sencillo se define como la media aritmética simple de

23

los índices simples y es conocido como Índice de Saueberck, cuya fórmula viene dada para

precios y cantidades por:

∑

(13)

∑

(14)

Otro método utilizado para el cálculo de índices compuestos no ponderados es el de la

media agregativa simple, el cual es conocido como Índice Bradstreet-Dutot. El índice

consiste en sumar los precios o las cantidades de todos los bienes para un periodo y obtener

la media de los mismos. Estos índices vienen dados por:

∑

∑

∑

∑

(15)

∑

∑

∑

∑

(16)

Este procedimiento tiene el inconveniente respecto al anterior que suma inicialmente

magnitudes que pueden no ser homogéneas, lo que generaría un índice que carece de

significancia.

Ninguno de estos dos procedimientos toma en cuenta el peso relativo de cada uno de los

bienes a la hora de obtener el índice.

b. Índices compuestos ponderados: a diferencia de los métodos antes explicados, a la

hora de calcular este tipo de índices se trata de promediar la información inicial haciendo

uso de ciertas ponderaciones, las cuales deben reflejar la importancia de los precios y las

cantidades de cada uno de los bienes que entran en el cálculo de este índice compuesto.

24

En el caso de los índices de precios, las ponderaciones son las cantidades, mientras que

para el índice cuántico las ponderaciones son los precios. Las ponderaciones usadas para el

cálculo del índice se mantienen fijas a lo largo del periodo, sin embargo no existe un único

método para escoger cual ponderación mantener fija. Es por esto que existen diferentes

métodos de cálculos de índices compuestos ponderados. Por ejemplo se podría tomar como

ponderador el valor correspondiente al año base o el valor correspondiente a cualquier

periodo de estudio. A los índices que se calculan utilizando como ponderador el precio o la

cantidad del periodo elegido como base se les conocen como Índices de Laspeyres,

definiéndose de la siguiente manera para precios y cantidades respectivamente:

∑

∑

(17)

∑

∑

(18)

Los que tienen como ponderadores los precios o las cantidades del periodo actual se les

conoce como Índices de Paasche. Las fórmulas de cálculo de los anteriores índices son:

∑

∑

(19)

∑

∑

(20)

Dentro de los índices compuestos ponderados existen otros índices, que consisten en la

combinación de los Índices de Laspeyres y Paasche. A estos se les conoce como Índices de

Fisher, que corresponden a la media geométrica de los índices anteriores y cuya fórmula es

la siguiente:

√ (21)

√ (22)

25

Otro aspecto de los números índices que debe tenerse en cuenta, es la manera en que se

quiera hacer la comparación entre los dos periodos de tiempo. La teoría de los números

índices lleva a la clasificación de estos en dos grandes grupos; los índices directos y los

índices encadenados.

1.3.3. Índices directos

Se calculan comparando, para todas las observaciones cada periodo corriente con un

periodo fijo tomado como base. Esto nos da una medida del movimiento de la variable

entre el periodo t (actual) y el periodo tomado como base. Los mismos solo proporcionan

información de la evolución de la variable exclusivamente entre dichos periodos.

Únicamente cuando la fórmula utilizada en el índice utiliza ponderaciones fijas permite las

comparaciones de la variable entre periodos, ya que para todas las observaciones se utiliza

la misma ponderación.

Estos índices de base fija parten de la hipótesis de que la composición del gasto y la

especificación de bienes son invariables en el intervalo de tiempo considerado, sin embargo

esto nos lleva al inconveniente de ser poco realista si los extremos de dicho intervalo están

muy distantes. Sin embargo, este problema puede ser solucionado en la práctica cambiando

el año base de los índices y empalmando la nueva serie con la serie anterior, o mediante la

construcción de otro tipo de índices llamados índices encadenados.

1.3.4. Índices encadenados

Se construyen al comparar el periodo actual con el periodo inmediato más reciente para

todas las observaciones del intervalo para el cual se ha medido la evolución de los precios o

volúmenes. A estas comparaciones se les llama eslabones y son encadenadas al multiplicar

cada uno de ellos en forma de índice por la cadena acumulada hasta el periodo precedente.

La fórmula utilizada para calcular este tipo de índice es la siguiente:

(23)

26

Al construir una serie de índices encadenados el periodo de referencia es simplemente el

periodo para el cual el índice se establece igual a 100, en el cuál los valores constantes son

iguales a los valores corrientes.

Dentro de las ventajas que genera la construcción de los índices encadenados tenemos que

como el índice se construye comparando con el periodo inmediato más reciente, las

comparaciones resultan probablemente más relevantes que con un periodo base fijo y estas

pueden capturar de mejor manera los cambios ocurridos en los gustos, patrones de compra,

cambios tecnológicos y de las propiedades de los bienes. Además, los índices encadenados

resuelven automáticamente el problema de la aparición y desaparición de productos en el

cálculo del índice (lo cual es cada vez más frecuente a medida que se aleja del año base), la

necesidad de cambiar la base e introducir nuevas ponderaciones, problemas propios de los

índices directos.

Por último, se debe tener claro que para efectos de nuestra investigación el tipo de número

índice que será estudiado a profundidad, es el Índice de Precios al Consumidor, que “mide

la evolución de los precios de una canasta de bienes y servicios representativa del patrón

de consumo de los habitantes de una área geográfica específica”. (INEC, 2006)

A pesar de que se cambien algunos de los criterios de selección de la canasta de un índice,

la cobertura geográfica y la población de referencia del índice se mantendrán, ya que estás

dos características anteriores no cambian con la agregación de otros criterios para la

selección de la canasta de bienes y servicios en que se basa el índice; sino que varían de

acuerdo a la variación de la muestra de hogares seleccionada para el cálculo del índice y a

la variación de las fuentes de información, por lo que si esta últimas no varían el índice no

sufrirá cambios en la cobertura geográfica y la población de referencia.

27

1.4. Formación de expectativas y su efecto en la inflación

El tema de la formación de expectativas es de suma importancia para alcanzar una meta de

inflación, así como para cualquier régimen monetario, ya que se conoce que las mismas son

un componente primordial de la inflación, pues cumplen un papel trascendental en la

fijación de precios, ya sea por parte de los productores o en la negociación de salarios por

parte de los trabajadores. Para los nuevos regímenes de metas de inflación la credibilidad es

una prioridad y la estabilización de la economía real probablemente tiene menos peso que

cuando la credibilidad se ha establecido. Por otra parte, en regímenes de metas de inflación

maduros, donde un alto grado de credibilidad se ha alcanzado, el banco central posee más

libertad de ser "flexible" y estabilizar la economía real. Por lo tanto, como lo afirma

Svensson (2010), el éxito del régimen depende de anclar las expectativas inflacionarias por

parte del público alrededor de la meta definida por el Banco Central.

Para la formación de expectativas existen dos hipótesis que se utilizan como base teórica

para el estudio de la inflación; la hipótesis de expectativas adaptativas y la hipótesis de

expectativas racionales. Cagan (1956) en su modelo de hiperinflaciones explica la

formación de expectativas adaptativas, mientras que Muth (1961) y Lucas (1972) presentan

las expectativas racionales (Ver anexo 1).

Según el Banco Central de Costa Rica (2010), en el caso de nuestro país esto toma una

mayor relevancia ya que gran parte de la inflación para el periodo en estudio presenta

aspectos inerciales difíciles de controlar por la autoridad monetaria. Entre estos factores se

pueden citar; estacionalidad de precios, importación de inflación, fijación de precios

regulados por parte de la Autoridad Reguladora de los Servicios Públicos (ARESEP) y

negociaciones salariales tanto del sector público como privado.

Como referencia, Esquivel (2009) expone que el factor credibilidad sigue siendo el

principal determinante de la expectativa inflacionaria, ya que la variable que mayor

influencia tiene sobre la variabilidad de las expectativas es el desvío de la inflación efectiva

respecto a la meta inflacionaria. Los resultados de su estudio muestran que, manteniendo

28

las demás variables sin cambio, una modificación de la meta inflacionaria se termina

transmitiendo prácticamente en una proporción uno a uno hacia las expectativas de

inflación. Además, los desvíos de la inflación observada respecto a la meta inflacionaria se

transmiten con 2 meses de rezago y en una proporción de 0.17 puntos porcentuales por cada

punto adicional de desviación.

En un estudio más reciente, Alfaro y Monge (2013) analizan la encuesta de expectativas de

inflación para la economía costarricense y encuentran evidencia clara de sesgos en los

pronósticos. Estos sesgos son persistentes y hay evidencia leve de que los agentes

incorporan la información disponible con respecto a sus errores previos para formular

nuevos pronósticos, lo que descarta la hipótesis de expectativas racionales en los agentes

consultados. Asimismo, Esquivel (2009) encuentra un resultado similar para el periodo

comprendido entre el cuarto trimestre de 1999 y el cuarto trimestre de 2008 en Costa Rica.

Sin embargo este autor subraya que esta conclusión no debe demeritar en modo alguno la

creciente importancia para la autoridad monetaria de contar con mediciones directas que

permitan inferirlas expectativas de los agentes económicos.

29

CAPÍTULO 2. CONSTRUCCIÓN Y CÁLCULO DEL ÍNDICE DE

PRECIOS PERCIBIDOS

2.1. Construcción del IPPC

Este capítulo contiene la metodología utilizada para la construcción y el cálculo de un

índice de precios percibidos, con el cual se tratará de aproximar la inflación percibida por

los consumidores.

Como se ha indicado, el índice se basa principalmente en las propuestas sobre inflación

percibida planteadas por Brachinger (2008) y en la metodología para la elaboración del

Índice de Precios al Consumidor base julio del 2006. Se llamará al indicador Índice de

Precios Percibidos del Comprador (IPPC). Su nombre está fundamentado en la

Perspectiva del Comprador propuesta por Brachinger (2008) como marco interpretativo

para estimar la inflación percibida. Por otra parte, al estar el índice basado en la

metodología de construcción del IPC base julio del 2006, mantiene algunos de los criterios

y características de construcción de este índice, por lo cual presentamos en el siguiente

cuadro las principales características del IPC base julio del 2006:

30

Cuadro 1 Metodología del IPC base 2006

Criterios IPC base julio 2006

Fuente de información

Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos (abril 2004 - abril 2005).

Cobertura geográfica

114 distritos urbanos de la Gran Área Metropolitana; en esta área se concentran el 45,8% de la población total del país y el 59,3% del gasto de consumo total del país.

Periodo base Mes base = julio 2006 Población de referencia

Las personas que forman parte de todos los hogares individuales ubicados dentro del área de cobertura geográfica definida.

Clasificación de los bienes y servicios de la canasta

Clasificación de la canasta de bienes y servicios en 12 grupos según la Clasificación del Consumo Individual por Finalidades del Sistema de Cuentas Nacionales de 1993.

Niveles de agregación

Cinco niveles de agregación de los bienes y servicios de la canasta:

1. Grupo 2. Subgrupo 3. Clase 4. Subclase 5. Artículo.

Criterios de selección

Los criterios utilizados para la selección de los bienes y servicios de la canasta fueron:

1. que represente al menos el 0,05 % del gasto. 2. que sea consumido por al menos el 5,0 % de los hogares.

Fórmulas de cálculo 1. Fórmula de cálculo del índice general Para el cálculo del índice se utiliza la fórmula de Laspeyres. 2. Fórmula de cálculo de los relativos de artículo Para obtener el relativo del artículo se utiliza la media geométrica de relativos de precios.

Precios faltantes Se utilizan métodos de imputación para los precios faltantes. Se aplica al precio anterior de cada uno de los precios faltantes, el relativo del artículo o la subclase a la que pertenece.

Precios en oferta Se toman precios en oferta, excepto: · Rebajas finales. · Carácter discriminatorio. · Por defectos del producto.

Canasta de consumo

· Bienes: 225 · Servicios: 67 · Total: 292

Fuente: Instituto Nacional de Estadística y Censos de Costa Rica, 2006.

31

El IPPC mantiene la mayoría de los criterios establecidos para la construcción del IPC:

fuente de información, cobertura geográfica, periodo base, población de referencia,

clasificación de los bienes y servicios de la canasta y niveles de agregación de los bienes y

servicios. Con esto, se asegura la representatividad y la cobertura geográfica del mismo,

dos criterios de suma importancia en la construcción de cualquier índice. Además, el IPC

base julio 2006 no considera los bienes de no consumo4 que adquieren los hogares con

fines comerciales o para la acumulación de capital, por lo que tampoco serán considerados

en el IPPC.

Cabe destacar que el IPPC está basado en un índice de tipo Laspeyres, el mismo puede ser

considerado un índice generalizado de precios de este tipo, y puede ser directamente

comparado con el IPC por ser, obviamente, un caso especial de la misma familia de los

índices de precios.

2.2. Cálculo del IPPC

2.2.1. Ponderación de los bienes y servicios del IPPC

Según Brachinger (2008), existen dos perspectivas sobre lo que va a ser entendido por

inflación, tal y como se definen en la sección 1.4. Tomando esto en cuenta se asume que

cualquier intento de medir la inflación percibida tiene que tomar la posición del comprador

promedio y no del consumidor promedio, como frecuentemente se realiza. Cabe destacar

que no estamos sugiriendo que la perspectiva del consumidor sea incorrecta a la hora de

estimar la inflación, es más, esta perspectiva se toma en cuenta al tomar como punto de

partida los bienes y servicios, así como las ponderaciones de los mismo dentro de la canasta

del IPC en la construcción del IPPC, por lo tanto ambas perspectivas se complementan con

el fin de que el índice sea más robusto.

4Por ejemplo se consideran como gasto de no consumo o de capital, el pago de impuesto sobre la renta o territoriales, contribuciones a la seguridad social (pensiones), y cualquier otro bien o servicio que pueda acumular valor, como terrenos, bienes inmuebles, inversiones financieras, entre otros.

32

Primero que nada, debemos dejar claro cómo son seleccionados los bienes y servicios para

la canasta de consumo del IPC base julio 2006. Estos bienes y servicios son seleccionados

de acuerdo a dos criterios:

El primer criterio es el porcentaje de gasto de cada familia en el artículo respectivo. Se

definió que para que un bien o servicio sea considerado dentro de la canasta de

consumo, debe representar al menos el 0,05% del gasto de consumo de los hogares.

La aplicación de solo este criterio plantea el problema de quedar fuera de la canasta algunos

bienes y servicios que son de amplio consumo por parte de los hogares pero que

representan un gasto bajo. Para estos casos se define un criterio complementario:

Se consideran también en la canasta artículos que sean consumidos por al menos el 5,0

% de los hogares.

Luego de la aplicación de estos criterios la canasta de consumo obtenida y utilizada para el

cálculo del IPC base julio 2006 está compuesta por un total de 292 bienes y servicios (225

bienes y 67 servicios), que representan 88,5%del gasto reportado por el total de los hogares

del área de cobertura del IPC, lo cual implica una alta representatividad de la canasta de

bienes y servicios con respecto al gasto de los hogares.

El problema que implica la utilización de solo estos dos criterios de selección yace en que

estos están más alineados con la perspectiva del consumidor y no le da ningún énfasis a la

importancia de la frecuencia de las compras de estos bienes y servicios, el cual es el pilar en

la propuesta para estimar la inflación percibida.

Por esto, y en función de tomar como marco interpretativo de la inflación la perspectiva del

comprador, tomamos un criterio adicional a la hora de calcular el IPPC. Este criterio es que

se le da más peso a los bienes y servicios adquiridos con mayor frecuencia por las familias.

Esto se realiza, porque en la canasta de consumo del IPC base julio 2006 se incluyen bienes

y servicios que no son regularmente adquiridos por la mayoría de los hogares. Se puede

33

decir que existen bienes y servicios que forman parte de esta canasta de bienes y servicios

que no son adquiridos con una frecuencia de tan siquiera una vez cada 2 o 3 años, por lo

cual las familias no perciben de manera significativa los cambios en los precios de estos

artículos y no son relevantes para su proceso de valoración de la inflación percibida.

La frecuencia de compra de los bienes y servicios se obtuvo de la Metodología de la

Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares 2004 (ENIG 2004) (INEC, 2006 d),

ya que en la misma se establece una clasificación de los gastos según período de referencia.

La clasificación que se realiza de los gastos en la ENIG 2004 según período de referencia

es:

Gastos diarios

Gastos mensuales

Gastos trimestrales

Gastos semestrales

Gastos anuales

Cuando se hace referencia a gastos diarios, no quiere decir que se compran los bienes día a

día y se consumen, sino que son bienes o servicios que se pueden adquirir cualquier día del

mes, independientemente de si es para consumir ese día o no. Debido a esto, para efectos de

la presente investigación suponemos que los gastos diarios se realizan de forma semanal.

Respecto al IPC es importante tener claro el método de ponderación de los bienes y

servicios que componen dicho índice, de modo que se pueda comprender más fácilmente la

nueva ponderación propuesta. Así la fórmula de cálculo de la ponderación de cada bien en

el IPC es:

∑

∑ (∑

)

Dónde:

ó

34

Tomando esto en cuenta se calcula el índice de dos maneras distintas:

IPPC 1

Se re-ponderan los bienes y servicios tomando en cuenta el número de semanas que tiene el

periodo de referencia de los gastos, dividiendo la ponderación original del IPC entre el

número de semanas del periodo. Este cambio se realiza con el objetivo de reducir la

importancia relativa que pueden tener los bienes y servicios que se consumen

esporádicamente, generando un mayor peso a la ponderación de los bienes comprados

semanalmente, ya que para los agentes -según la Comisión Europea de Asuntos

Económicos y Financieros del Banco Central Europeo (2007)- los bienes que se consumen

con mayor frecuencia generan un mayor impacto en la percepción de los mismos. De esta

manera tenemos que:

(

)

Dónde:

.

De este modo tenemos que:

Frecuencia de compra semanal . Por ende la ponderación de

estos artículos permanece intacta.

35

Frecuencia de compra mensual

⁄ . Las ponderaciones iniciales de estos

artículos se dividen entre 4.

Frecuencia de compra trimestral

⁄ . Las ponderaciones iniciales de

estos artículos se dividen entre 12.

Frecuencia de compra semestral

⁄ . Las ponderaciones iniciales de

estos artículos se dividen entre 24.

Frecuencia de compra anual

⁄ . Las ponderaciones iniciales de estos

artículos se dividen entre 52.

Por último se reescala las ponderaciones así ajustadas para que vuelvan a sumar 1.

IPPC 2

La re-ponderación de los bienes y servicios se hace tomando en cuenta la cantidad de veces

que el comprador se expone al precio por año, con el objetivo de darle más importancia a

los precios de los bienes a los que se exponen los agentes frecuentemente, ya que estos

precios son los que, en teoría, lograría recordar con mayor facilidad a la hora de formar su

percepción. Para dar una idea de la frecuencia relativa con la que el comprador se enfrenta

a cada precio, la ponderación se calcula de la siguiente manera:

(

∑

)

Dónde:

36

.

( )

De este modo tenemos que:

Frecuencia de compra semanal (

∑

) (

( ))

(

)

( ). Las ponderaciones iniciales de estos artículos se

multiplican por

Frecuencia de compra mensual (

)

( ). Las

ponderaciones iniciales de estos artículos se multiplican por

Frecuencia de compra trimestral (

)

( ). Las


Frecuencia de compra semestral (

)

( ). Las


Frecuencia de compra anual (

)

( ). Las


Por último se reescala las ponderaciones así ajustadas para que vuelvan a sumar 1.

Con las ponderaciones de las dos variantes del IPPC (IPPC1 e IPPC2) listas, se procede a la

aplicación de un último criterio de selección de los bienes y servicios que compondrán la

canasta de consumo de ambas variantes del IPPC. Los índices se calculan de estas dos

37

maneras con el fin de comprobar la hipótesis de la importancia de la frecuencia de compra

planteada por Brachinger (2008).

Este último criterio de selección de los bienes y servicios fue que no se toman en cuenta los

bienes y servicios con menor frecuencia de compra, según la clasificación que se realiza de

los gastos en la ENIG 2004, ya que estos no son tan relevantes en los procesos de

formación de la inflación percibida y no influyen de manera significativa en la percepción

de los cambios en los precios que tienen los consumidores, tal y como lo establecen la

principales hipótesis con respecto a la inflación percibida.

Esta eliminación de los bienes y servicios con menor frecuencia de compra se efectúa para

las dos variantes del índice calculadas (IPPC 1 e IPPC 2), de dos maneras diferentes:

La primera en la cual se toman en cuenta todos los bienes y servicios que quedan luego

de eliminar los bienes y servicios considerados como “Gastos anuales” y se procede a

reescalar, para que todas las ponderaciones vuelvan a sumar 1.

En la segunda además de eliminar los “Gastos anuales” se eliminan los gastos

clasificados como “Gastos semestrales” y se procede a reescalar, para que todas las

ponderaciones vuelvan a sumar 1.

Por lo tanto calculamos 2 variantes diferentes del índice (IPPC sin gastos anuales e IPPC

sin gastos anuales y semestrales), para cada una de las variantes que teníamos

anteriormente IPPC 1 e IPPC 2.

2.2.2. Calculo del IPPC

Una vez completada la reponderación de los bienes y servicios de la nueva canasta, se

procede a calcular el IPPC con las series de precios históricas utilizadas por el INEC para el

cálculo del IPC base julio 20065.

5 Ver fórmula 25: Índice de precios de Laspeyres

38

Cabe destacar que por tener muchas de las características del IPC base julio 2006 y con el

fin de realizar una comparación entre éste y el IPPC, el periodo base del IPPC es también

julio del 2006, por lo que en ese periodo el IPPC toma el valor de 100 (julio 2006 = 100), y

el cálculo del IPPC se comienza a realizar desde este mes y de manera mensual hasta el

mes de diciembre del 2012. También se calculan las variaciones mensuales e interanuales.

39

CAPÍTULO 3. ANÁLISIS DE LOS ÍNDICES DE PRECIOS

PERCIBIDOS AL COMPRADOR

En el presente apartado se analizan las principales estadísticas descriptivas de la variación

interanual y mensual de los dos índices de precios calculados (IPPC 1, IPPC 2), y sus

respectivas versiones (sin tomar en cuenta los gastos anuales y sin tomar en cuenta los

gastos anuales y semestrales). Además, se comparan los datos con los del IPC calculado por

el INEC. Por otro lado, se estudia la participación de los grupos y artículos en la media de

la variación interanual mensual del IPPC 1 y del IPPC 2. Por último, se analiza la

participación de la periodicidad de compra de cada artículo en el mismo estadístico

descriptivo.

Antes de iniciar con el análisis de las estadísticas descriptivas es necesario presentar el

gráfico de la variación interanual de los índices de precios, en los cuales se basa el presente

estudio, así como determinar cuándo y en qué magnitud se presentan las principales

similitudes y diferencias entre los índices calculados y el IPC.

Fuente: Elaboración propia con datos del INEC.1

-5

0

5

10

15

20

25

jul.-

07

no

v.-0

7

mar

.-0

8

jul.-

08

no

v.-0

8

mar

.-0

9

jul.-

09

no

v.-0

9

mar

.-1

0

jul.-

10

no

v.-1

0

mar

.-1

1

jul.-

11

no

v.-1

1

mar

.-1

2

jul.-

12

no

v.-1

2

Gráfico 1 Variación Interanual de los índices de precios

Julio 2007 - diciembre 2012 IPC

IPPC 1

IPPC 1 sinanuales

IPPC 1 sinanuales ysemestralesIPPC 2

IPPC 2 sinanuales

IPPC 2 sinanuales ysemestrales

40

En primera instancia, es importante destacar que los indicadores calculados son

prácticamente iguales. Todos los índices muestran una tendencia creciente del principio del

periodo hasta octubre del 2008, mes en que la variación interanual comienza a caer hasta

noviembre del 2009. Posterior a este mes los índices presentan un leve aumento hasta

marzo del 2010, para después fluctuar entre el 7% y el 4% aproximadamente. La menor

diferencia entre el IPC y los demás índices se da en febrero del 2009, así como al final del

periodo en estudio. Por otro lado, la mayor diferencia entre los índices calculados en la

presente investigación y el IPC se observa al inicio del periodo, en especial en octubre del

2008, donde dicha diferencia sobrepasa los 5 puntos porcentuales.

3.1. Estadísticas descriptivas

En el siguiente cuadro se presentan las principales estadísticas descriptivas de la variación

interanual mensual de los índices calculados, así como del IPC para el periodo en estudio:

Cuadro 2 Estadísticas descriptivas de la variación interanual mensual

Julio 2007 - diciembre 2012

Estadísticos IPC IPPC 1

IPPC 1 sin anuales

IPPC 1 sin anuales y semestrales

IPPC 2

IPPC 2 sin anuales

IPPC 2 sin anuales y semestrales

Media 7,49 8,72 8,74 8,75 8,73 8,76 8,76 Mediana 5,58 6,30 6,32 6,32 6,32 6,34 6,34 Desv. estándar 3,72 5,33 5,34 5,38 5,37 5,38 5,41 Coef. variación 49,71 61,12 61,09 61,47 61,45 61,42 61,77 Máximo 16,30 21,33 21,37 21,45 21,43 21,47 21,55 Mínimo 2,57 -0,25 -0,25 -0,33 -0,32 -0,32 -0,39 No. observaciones 66 66 66 66 66 66 66 Fuente: Elaboración propia con datos del INEC.

41

La media de la variación interanual del Índice de Precios al Consumidor para el periodo de

julio del 2007 a diciembre del 2012 es de 7,49%, mientras que el mismo dato para los IPPC

se ubican entre 8,72% y 8,76%. Una situación similar se aprecia en la mediana, donde la

variación interanual del IPC presenta una posición central de 5,58%, contrario a los índices

de precios percibidos, cuyas medianas se sitúan entre 6,30% y 6,34%.

Por otro lado, la desviación estándar de la variación interanual del IPC en el periodo de

estudio es de 3,72%. Entretanto, para las distintas variantes del IPPC la medida de

volatilidad es de 5,36 puntos porcentuales. Igualmente, el coeficiente de variación más alto

para los índices de precios percibidos al comprador sugiere que estos datos presentan una

dispersión mayor.

Para todos los índices se alcanza el máximo de la variación interanual en octubre del 2008.

Sin embargo, mientras que el del IPC es de 16,30%, los máximos de los índices calculados

sobrepasan levemente el 21%. Por su parte, el mínimo del periodo se alcanza en noviembre

del 2009 para todos los índices analizados. El mínimo del IPC es 2,57%, mientras que para

los índices restantes se ubica ligeramente por debajo del 0%.

3.2. Distribución de la periodicidad de compra de los artículos por grupo

A continuación se presenta un cuadro que resume la distribución de la periodicidad de

compra de los artículos por grupo:

42

Cuadro 3 Distribución de la periodicidad de compra de los artículos por grupo

Agosto 2006 - diciembre 2012 Semanal Mensual Trimestral Semestral Anual

Alimentos y bebidas no alcohólicas 33,90% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% Bebidas alcohólicas y cigarrillos 1,37% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% Comidas y bebidas fuera del hogar 3,77% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% Prendas de vestir y calzado 0,00% 0,34% 8,22% 0,00% 0,00% Alquiler y servicios de la vivienda 0,00% 2,05% 0,00% 1,71% 0,00% Artículos para la vivienda y servicio doméstico 3,42% 0,34% 0,34% 2,40% 5,82% Salud 0,00% 0,00% 5,82% 0,00% 0,00% Transporte 2,74% 0,00% 0,00% 2,74% 1,37% Comunicaciones 0,00% 1,03% 0,00% 0,34% 0,00% Entretenimiento y cultura 1,03% 1,03% 1,37% 1,37% 3,77% Educación 0,00% 1,37% 0,00% 3,77% 0,00% Bienes y servicios diversos 3,42% 2,74% 0,00% 2,40% 0,00% Total 49,66% 8,90% 15,75% 14,73% 10,96% Fuente: Elaboración propia con datos del INEC.

Es importante destacar que la periodicidad de compra es la misma en los tres índices

estudiados, ya que lo que cambia en el IPPC 1 e IPPC 2 con respecto al IPC es la

ponderación de cada artículo. Tomando esto en cuenta, se observa que los artículos

comprados de forma semanal representan casi la mitad del total, siendo el grupo Alimentos

y bebidas no alcohólicas el de mayor aporte, con 33,90%. En segundo lugar se ubican los

artículos trimestrales, los cuales significan el 15,75%. En este caso, los grupos Prendas de

vestir y calzado, y Salud son los que más artículos de esta categoría presentan, con 8,22% y

5,82% del total, respectivamente. En tercer lugar se encuentran los bienes comprados

semestralmente con 14,73% del total, conformado por grupos como Educación (3,77%) y

Transporte (2,74%). Seguidamente, los artículos con periodicidad de compra anual

representan el 10,96%, donde destacan los grupos Artículos para la vivienda y servicio

doméstico (5,82%) y Entretenimiento y cultura (3,77%). Por último, los bienes comprados

43

mensualmente aportan el 8,90% al total. En este apartado dominan grupos como Bienes y

servicios diversos (2,74%) y Alquiler y servicios de la vivienda (2,05%).

3.3. Participación de los grupos en la media de la variación interanual

mensual

Debido a la similitud entre las variaciones de las distintas versiones de los IPPC, se deja de

lado los cálculos de los índices sin gastos anuales, y los índices sin gastos anuales y

semestrales, para enfocar el análisis en los índices completos (IPPC 1, IPPC 2).

Tomando esto en cuenta, los grupos con mayor participación en la media de la variación

interanual mensual, para el periodo de julio del 2007 a diciembre del 2012, en orden de

importancia, fueron:

Alimentos y bebidas no alcohólicas, que representó un aporte a la variación

interanual media de aproximadamente 43%, en ambos índices.

Transporte, que significó el 26,14% de la media de la variación interanual mensual

del IPPC 1, y el 23,39% del IPPC 2.

Comidas y bebidas fuera del hogar, con un aporte porcentual de 15,09% y 17,17%,

en la tasa promedio de variación interanual mensual del IPPC 1 e IPPC 2,

respectivamente.

El siguiente gráfico presenta la participación de cada uno de los 12 grupos en la media de la

variación interanual mensual6, tanto en el IPPC 1 (8,72%) como en el IPPC 2 (8,73%), y se

comparan con la misma estadística descriptiva del IPC (7,49%):

6 Se interpreta como el aporte porcentual de cada grupo en la media de la variación interanual mensual de cada índice, para el periodo en estudio.

44


En el caso del IPC, el Alquiler y servicios de la vivienda presentan una mayor participación

y se ubica en segundo lugar en importancia con un aporte porcentual en la variación

interanual media del 15,72%, sólo superado por Alimentos y bebidas no alcohólicas

(23,52%). En contraste con los otros dos índices, en donde la participación de los grupos

Salud y Educación era muy baja, el IPC refleja un aporte porcentual del 6,11% y 9,88%,

respectivamente.

-0.03%

0.08%

0.59%

0.63%

0.86%

2.23%

3.23%

3.90%

4.77%

17.17%

23.39%

43.19%

-0.03%

0.04%

0.54%

0.57%

0.73%

2.01%

3.10%

3.82%

4.34%

15.09%

26.14%

43.64%

-0.31%

0.66%

9.88%

6.11%

2.33%

1.42%

7.25%

5.88%

15.72%

12.33%

15.21%

23.52%

COMUNICACIONES

PRENDAS DE VESTIR Y CALZADO

EDUCACIÓN

SALUD

ENTRETENIMIENTO Y CULTURA

BEBIDAS ALCOHÓLICAS Y CIGARRILLOS

ART. VIVIENDA Y SERV. DOMÉSTICO

BIENES Y SERVICIOS DIVERSOS

ALQUILER Y SERVICIOS DE LA VIVIENDA

COMIDAS Y BEBIDAS FUERA DEL HOGAR

TRANSPORTE

ALIMENTOS Y BEBIDAS NO ALCOHÓLICAS

Gráfico 2 Participación de los grupos en la media de la

variación interanual

IPC (Tasa media = 7,49%) IPPC 1 (Tasa media = 8,72%) IPPC 2 (Tasa media = 8,73%)

45

3.4. Participación de los artículos en la media de la variación interanual

mensual

En vez de centrarnos en los grupos, en esta sección analizamos la importancia relativa de

los artículos individuales. Los artículos con mayor participación en la media de la variación

interanual mensual7 del IPPC 1 y del IPPC 2, fueron:

Gasolina, con una participación de 12,92% en el IPPC 1 y 10,41% en el IPPC 2.

Casado, con un aporte de 7,93% y 9,20%, en el IPPC 1 e IPPC 2, respectivamente.

Transporte en taxi, con una participación en la media de la variación interanual en el

IPPC 1 de 6,32%, y de 6,23% en el IPPC 2.

A continuación se compara el aporte de los artículos en la media de la variación interanual,

del IPC con cada uno de los índices calculados:

7 Se interpreta como el aporte porcentual de cada artículo en la media de la variación interanual mensual de cada índice, para el periodo en estudio.

46

Fuente: Elaboración propia con datos del INEC.Gráfico

-1.0%

1.0%

3.0%

5.0%

7.0%

9.0%

11.0%

13.0%

-1.0% 1.0% 3.0% 5.0% 7.0% 9.0% 11.0% 13.0%

IPP

C 1

IPC

Gráfico 3 Comparación de la participación de los artículos en la media de la

variación interanual mensual IPPC1

Gasolina

Transporte en taxi

Casado

Servicio de electricidad

Servicio doméstico

Servicio de agua

Pasaje en autobús urbano

Pan salado

Educación superior

47


En lo que respecta al IPC, la Gasolina no tiene tanta participación en la media de la

variación interanual mensual como en los demás índices, ya que sólo aporta el 3,88%.

Artículos como Casado (6,93%), Servicio de electricidad (5,39%) y Servicio doméstico

(4,55%) son los que dominan la lista. Mientras para el IPPC los artículos que aumentan su

participación, destacan los asociados con transporte (gasolina, taxi, bus) y alimentos de

consumo popular como pan y casado.

-1.0%

1.0%

3.0%

5.0%

7.0%

9.0%

11.0%

13.0%

-1.0% 1.0% 3.0% 5.0% 7.0% 9.0% 11.0% 13.0%

IPP

C 2

IPC

Gráfico 4 Comparación de la participación de los artículos en la media de la

variación interanual mensual IPPC2

Gasolina

Transporte en taxi

Casado

Servicio de electricidad Servicio doméstico

Servicio de agua

Pasaje en autobús urbano

Pan salado

Educación superior

48

3.5. Participación de la periodicidad de compra en la media de la

variación interanual mensual

Con respecto a la periodicidad de compra, los artículos que más influyen en la media de la

variación interanual mensual son los comprados semanalmente, mientras que la

participación de los anuales es prácticamente nula.

Semanales: Estos artículos aportan el 91,61% en promedio de la tasa media del

IPPC 1 y el 90,95% de la del IPPC 2.

Mensuales: pesan el 6,86% en promedio de la media de la variación interanual del

IPPC 1 y el 7,37% del IPPC 2.

Trimestrales: Representan el 0,65% en promedio de la tasa media del IPPC 1 y el

0,75% de la del IPPC 2.

Semestrales: En ambos índices aportan más que los artículos trimestrales con 0,80%

y 0,84% en promedio en el total de la tasa media de la variación interanual mensual

del IPPC 1 e IPPC 2, respectivamente.

Anuales: Son los artículos que menos aportan, con un 0,08% en promedio de la tasa

en ambos índices.

Esta información se resume en el siguiente cuadro8:

Cuadro 4

Participación de la periodicidad de compra en la media de la variación interanual mensual

Agosto 2006 - diciembre 2012 IPC IPPC 1 IPPC 2

Anual 2,06% 0,08% 0,08% Semestral 15,85% 0,80% 0,84% Trimestral 7,58% 0,65% 0,75% Mensual 22,98% 6,86% 7,37% Semanal 51,52% 91,61% 90,95% TOTAL 100,00% 100,00% 100,00%

Fuente: Elaboración propia. 8 Se interpreta como el aporte porcentual de la periodicidad de compra de cada artículo en la media de la variación interanual mensual de cada índice, para el periodo en estudio.

49

En el caso del IPC, los artículos con una periodicidad de compra semanal no tienen una

participación en la media de la variación interanual mensual tan elevada como en los otros

dos índices. Estos artículos representan el 51,51%, seguido por los mensuales con 22,98%.

Se puede apreciar además una gran diferencia en los artículos semestrales, los cuales

aportan el 15,85% al IPC, mientras que ni siquiera alcanzan el 1% en los dos índices

calculados.

3.6. Análisis comparativo de las principales estadísticas descriptivas de

IPPC1 e IPPC2 con IPC, IPC ingresos altos, IPC ingresos medios e IPC

ingresos bajos

En el presente apartado se analizan las principales estadísticas descriptivas de la variación

mensual de las dos variantes del índice de precios percibidos del comprador calculadas

(IPPC 1, IPPC 2), el Índice de Precios al consumidor (IPC), el Índice de Precios al

Consumidor por estratos sociales y el Índice de Precios al Consumidor para los bienes

transables y no transables.

Cuadro 5 Estadísticas descriptivas de la variación mensual

Agosto 2006 - diciembre 2012

Estadísticos IPC IPC Ingresos bajos

IPC Ingresos medios

IPC Ingresos altos

IPPC 1 IPPC 2

Media

0,59

0,66

0,60

0,55

0,67

0,67

Mediana 0,53 0,51 0,55 0,54 0,58 0,58 Desv.

Estándar 0,51 0,61 0,50 0,57 0,78 0,78 Coef. Variación 87,03 91,87 83,51 103,84 116,03 116,93 Máximo 2,14 2,14 1,91 2,50 2,53 2,55 Mínimo -0,42 -0,66 -0,44 -0,95 -1,10 -1,11 No. Observaciones 77 77 77 77 77 77 Fuente: Elaboración propia con datos del INEC.

50

La media de la variación mensual de los índices de precios percibidos calculados (IPPC 1 e

IPPC 2) para el periodo de agosto del 2006 a diciembre del 2012 es mayor que la media de

la variación del IPC, así como para el IPC según las estructuras de consumo de los hogares.

Una situación similar se observa en el caso de la mediana, donde los índices de precios

percibidos calculados, presentan una mediana mayor a los restantes índices.

Al igual que con la media y la mediana, el IPPC 1 y el IPPC 2 presentan desviaciones

estándar mayores al IPC y a las distintas variantes de este índice. Por otra parte, el

coeficiente de variación para los índices de precios percibidos al comprador nos revela que

estos datos presentan una dispersión mayor que los restantes índices.

Con respecto a los valores máximos y mínimos de estos índices, mientras que la variación

mensual de los índices de precios percibidos calculados alcanza su mayor valor en

diciembre del 2007, el IPC general, y los IPC de ingresos medios y altos lo alcanzan en

julio del 2008. Por otra parte, el valor mínimo de la variación mensual del IPC general, el

IPC de ingresos altos, así como el IPPC 1 y el IPPC 2 se encuentra en diciembre del 2008.

En el caso del IPC de ingresos bajos y medios, alcanzan su mínimo valor en julio del 2012.

Para tener una idea más clara de la evolución de los índices en estudio se presenta a

continuación el gráfico de variación mensual de estos índices de precios:

51


3.7. Comparación con el IPC de transables y no transables

En el siguiente cuadro se añaden las principales estadísticas descriptivas de la variación

mensual del IPC para los bienes transables y no transables en el periodo en estudio:

Cuadro 6 Estadísticas descriptivas de la variación mensual

Agosto 2006 - diciembre 2012 Estadísticos IPPC1 IPPC2 IPC IPC trans. IPC no trans. Media 0,67 0,67 0,59 0,35 0,72 Mediana 0,58 0,58 0,53 0,30 0,68 Desv. estándar 0,78 0,78 0,51 0,93 0,58 Coef. variación 1,16 1,17 0,87 2,63 0,80 Máximo 2,53 2,55 2,14 3,37 2,26 Mínimo -1,10 -1,11 -0,42 -2,70 -0,47 No. observaciones 77 77 77 77 77 Fuente: Elaboración propia con datos del INEC.

-1.5

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

2.0

2.5

3.0

ago

.-0

6

ene

.-0

7

jun

.-0

7

no

v.-0

7

abr.

-08

sep

.-0

8

feb

.-0

9

jul.-

09

dic

.-0

9

may

.-1

0

oct

.-1

0

mar

.-1

1

ago

.-1

1

ene

.-1

2

jun

.-1

2

no

v.-1

2

Gráfico 5 Variación mensual de los índices de precios

Agosto 2006 - diciembre 2012

IPC

Ingresos bajos

Ingresos Medios

Ingresos altos

IPPC 1

IPPC 2

52

Podemos observar que la media de la variación mensual del IPC para los bienes no

transables para el periodo en estudio (agosto 2006-diciembre 2012) es mayor que los

restantes índices (IPPC1, IPPC2, IPC e IPC transables.). Una situación similar se aprecia en

la mediana, donde nuevamente el IPC de los bienes no transables tiene una mayor mediana

que los demás índices.

Por otro lado, la desviación estándar de la variación mensual del IPC para los bienes

transables es la mayor de estos 5 índices en este periodo de estudio. Igualmente, el

coeficiente de variación presenta las mismas características, lo que implica que las

variaciones mensuales del IPC de los bienes transables presentan los valores promedio más

bajos pero dispersiones más grandes, caso contrario al de las variaciones mensuales del IPC

de los bienes no transables, que son menos dispersas a pesar de presentar valores promedio

más altos.

Con respecto a los valores máximos y mínimos de estos índices, mientras que la variación

mensual de los índices de precios percibidos calculados alcanza su máximo valor en

diciembre del 2007, el IPC general y el IPC de los bienes transables lo alcanzan en julio

del 2008, mientras el IPC de los bienes no transables lo alcanza en enero del 2010.

Por otra parte, el valor mínimo de la variación mensual del IPPC 1, el IPPC 2, el IPC

general, así como el IPC de los bienes transables, se encuentra en diciembre del 2008. Caso

contrario se da para el IPC de los bienes no transables, donde alcanzan su mínimo valor en

abril del 2011.

Para poder observar de mejor manera las variaciones mensuales de los índices, se presenta

a continuación los siguientes gráficos:

53



-4.00

-3.00

-2.00

-1.00

0.00

1.00

2.00

3.00

4.00

ago

.-0

6

dic

.-0

6

abr.

-07

ago

.-0

7

dic

.-0

7

abr.

-08

ago

.-0

8

dic

.-0

8

abr.

-09

ago

.-0

9

dic

.-0

9

abr.

-10

ago

.-1

0

dic

.-1

0

abr.

-11

ago

.-1

1

dic

.-1

1

abr.

-12

ago

.-1

2

dic

.-1

2

Gráfico 6 Variaciones mensuales IPPC 1, IPPC 2, IPC e IPC

transables Agosto 2006 - diciembre 2012

IPPC1 IPPC2 IPC IPC Trans

-1.50

-1.00

-0.50

0.00

0.50

1.00

1.50

2.00

2.50

3.00

ago

.-0

6

dic

.-0

6

abr.

-07

ago

.-0

7

dic

.-0

7

abr.

-08

ago

.-0

8

dic

.-0

8

abr.

-09

ago

.-0

9

dic

.-0

9

abr.

-10

ago

.-1

0

dic

.-1

0

abr.

-11

ago

.-1

1

dic

.-1

1

abr.

-12

ago

.-1

2

dic

.-1

2

Gráfico 7 Variaciones mensuales IPPC 1, IPPC 2, IPC E IPC no

transables Agosto 2006 - diciembre 2012

IPPC1 IPPC2 IPC IPC No Trans

54

Por último, se estimó el coeficiente de correlación entre las variaciones mensuales del

IPPC1, IPPC2, el IPC, el IPC de los bienes transables y el de los bienes no transables,

resultados que podemos apreciar en el siguiente cuadro:

Cuadro 7 Coeficiente de correlación de la variación mensual

Julio 2007 - diciembre 2012 IPPC1 IPPC2

IPC IPC trans IPC no trans

IPC IPC trans IPC no trans

Coef. Correlación 0,915 0,728 0,582 0,913 0,729 0,578 Fuente: Elaboración propia con datos del INEC.

Para las variaciones mensuales de ambas variantes del IPPC, los coeficientes de correlación

con respecto a las variaciones mensuales IPC, IPC para los bienes transables y no

transables, son prácticamente las mismas, no existe diferencia relevante entre estas

correlaciones en el caso del IPPC1 y el IPPC 2.

Podemos observar como las variaciones mensuales de ambas variantes del IPPC están

fuertemente correlacionadas con el IPC, (coeficiente de correlación: 0,91). Además

podemos observar como las variaciones mensuales de ambas variantes del IPPC están más

correlacionadas con las variaciones del IPC de los bienes transables que con los no

transables, así como podemos denotar que ambas variantes del IPPC están más

correlacionadas con el IPC que con alguna de sus variantes (IPC transables y no

transables).

3.8. Propiedades de las series en estudio

Un aspecto importante antes de realizar estimaciones econométricas, es la existencia de

cambios estructurales a lo largo del periodo de estudio. Después del análisis de la

investigación realizada por Torres (2012) en el cual se determinan la existencia de cambio

55

estructural para la serie del IPC interanual a partir de mayo de 2009. Por tanto se procedió

al análisis gráfico en el cual se puede apreciar un marcado cambio en la tasa de inflación

percibida interanual en el periodo comprendido entre los meses de marzo y mayo de 2009

(Gráfico 8), fecha desde la cual la tasa se ha mantenido relativamente baja, generando esto

inquietudes a la para realizar dichas pruebas.


Esta situación se puede corroborar además a través del análisis de las medias para los

distintos periodos. De esta manera para el IPPC 1, podemos notar cómo las medias para los

periodos antes y después del mes de mayo de 2009, presentan marcadas diferencias

(15,10% y 5,31% respectivamente). Caso similar sucede con el IPPC2 en el cual podemos

notar cómo para el periodo después de mayo de 2009 la media de la tasa de inflación

percibida interanual cae 9,8 puntos porcentuales, en comparación con el valor de la media

del periodo anterior la cual es 15,15%.

-5

0

5

10

15

20

25

jul.-

07

oct

.-0

7

ene

.-0

8

abr.

-08

jul.-

08

oct

.-0

8

ene

.-0

9

abr.

-09

jul.-

09

oct

.-0

9

ene

.-1

0

abr.

-10

jul.-

10

oct

.-1

0

ene

.-1

1

abr.

-11

jul.-

11

oct

.-1

1

ene

.-1

2

abr.

-12

jul.-

12

oct

.-1

2

Gráfico 8 Comportamiento tasa interanual IPPC1, IPPC2


IPPC 1 IPPC 2

56

Cuadro 8 Estadísticas descriptivas de la inflación percibida interanual por periodos

Julio2007- diciembre 2012

IPC IPPC 1 IPPC 2

Estadísticos

jul 07 –dic 12

jul 07 - may 09

jun 09 - dic 12

jul 07 – dic

12

jul 07 - may 09

jun 09 - dic 12

jul 07 - dic 12

jul 07 - may 09

jun 09 - dic 12

Media (%) 7,49 12,07 5,03 8,72 15,10 5,31 8,73 15,15 5,30 Mediana (%) 5,58 11,75 4,93 6,30 15,16 5,68 6,32 15,24 5,70 Máximo (%) 16,3 16,3 8,2 21,33 21,33 8,22 21,43 21,43 8,25 Mínimo (%) 2,57 8,56 2,57 -0,25 7,94 -0,25 -0,32 7,90 -0,32 Obs. 66 23 43 66 23 43 66 23 43

Fuente: Elaboración propia con datos del INEC.

La existencia de los quiebres estructurales en las series del IPPC1 e IPPC2, tanto en las

variaciones interanuales como mensuales, se determinan a través de la prueba de Bai y

Perron (2003). Esta prueba está basada en un procedimiento sistemático, que detecta todos

los quiebres estructurales de la serie en estudio a lo largo del periodo. De esta serie se

analizan los estadísticos

UDmax con hipótesis nula de ausencia de quiebres estructurales en la serie contra la

hipótesis alternativa de que existen un número desconocidos de estos.

supF (K) con hipótesis nula de ausencia de algún quiebre estructural contra la

alternativa de la existencia de k quiebres.

SupF (l+1|l) con hipótesis nula de l quiebres (para todo l = 0,1….) contra la

hipótesis alternativa de que existen l+1 cambios.

Procedimiento secuencial supF, este método se inicia identificado un primer cambio

estructural significativo para toda la muestra, de acá se divide la muestra en dos

submuestras a partir de la fecha del cambio estructural obteniendo un segundo punto

de quiebre significativo, y así sucesivamente.

Además de las pruebas de cambio estructural, se realizan pruebas de raíz unitaria sobre las

series de variaciones mensuales. Si se detectó cambio estructural se aplicó la prueba de raíz

57

unitaria de Lee y Strazacich (2002), en la cual los cambios estructurales de las series se

pueden dar mediante dos esquemas: partiendo de los modelos A y C planteados por Perron

(1989), en los cuales en A se puede dar un único cambio en el nivel de la serie, mientras en

el C se permiten cambios en la tendencia y en nivel. De este modo, adapta dichos modelos

para realizar una prueba basada en el principio multiplicador de Lagrange, considerando

dos cambios estructurales.

3.8.1 Resultados variaciones IPPC1 e IPPC2

Para la serie IPPC1 con variación interanual se utiliza la prueba de Bai y Perron,

comenzando el estudio con la posibilidad de existencia de hasta 5 quiebres estructurales

para el periodo en estudio, siendo significativos dos de ellos. Utilizando el Criterio de

Información Bayesiano (BIC), el número de quiebres que se presentan en la serie son dos,

ubicados en los datos 11 y 21 correspondientes a los meses de junio de 2008 y marzo de

2009. (Ver anexo 3)

Para la serie IPPC2 al igual que la serie IPPC1 con variación interanual, el Criterio de

Información Bayesiano demuestra la existencia de dos quiebres estructurales en la serie, de

este modo para el IPPC2 podemos decir que existen dos quiebres estructurales en los meses

de junio 2008 y marzo de 2009. Dicho cambio en el mes de marzo coincide con el cambio

estructural estudiado por Torres (2012) para la serie de inflación con variación interanual

en mayo de 2009. (Ver anexo 3)

Por último, para la serie IPPC1 e IPPC2 esta vez para la variación mensual, se puede decir

que bajo el Criterio de Información Bayesiano el número elegido de quiebres en la muestra

es de 2, ubicados en los meses de octubre de 2007 y noviembre de 2008. Sin embargo, tal y

como se muestra en el cuadro, al analizar las demás pruebas realizadas mediante Bai y

Perron, no se puede concluir la existencia de dichos quiebres, ya que las hipótesis nulas no

se pueden rechazar a ningún nivel de significancia, con la excepción de la prueba supF

(2l1), donde se rechaza para todos los niveles de significancia. (Ver anexo 3)

58

Una vez estudiados los cambios estructurales para las series IPPC1 e IPPC2 se realizaron

las pruebas de Lee-Strazicich utilizando los modelos A y C, tanto para las variaciones

mensuales como interanuales de dichas series. Con el objetivo de estudiar la existencia de

raíces unitarias considerando un cambio estructural, por tanto se utiliza para verificar la

existencia de estacionariedad de las series.

Las pruebas de Lee-Strazicich muestran comportamientos similares para ambos índices

(IPPC1, IPPC2), de este modo no se pueden confirmar las raíces unitarias con quiebres en

las variaciones mensuales. Dados los valores estadísticos reportados por las pruebas y

valores críticos recomendados con sus respectivos , se deben rechazar las hipótesis nulas

de existencia de raíz unitaria con quiebres estructurales en todos los casos de variaciones

mensuales.

Respecto a las variaciones interanuales es importante recalcar que las fechas sugeridas para

los quiebres son similares para ambos índices, de este modo se pueden confirmar la raíz

unitaria con quiebres estructurales para ambos índices en octubre de 2008 y abril de 2009

en el modelo A, no rechazándose la hipótesis nula de raíz unitaria con la existencia de dos

quiebres estructurales en el nivel de la serie. Mientras tanto para el modelo C, tampoco se

puede rechazar la hipótesis nula de existencia de raíz unitaria con dos quiebres estructurales

con cambios en la tendencia y el nivel de la serie. Las fechas sugeridas para dichos quiebres

son los meses de octubre de 2008 y diciembre de 2009.

3.8.2 Resultados IPC por estrato, IPC transables e IPC no transables

Para la serie IPC de estrato de ingresos altos con variación mensual, la prueba de Bai y

Perron evalúa la posibilidad de existencia de hasta 5 quiebres estructurales en la muestra,

siendo significativos según Criterio de Información Bayesiano 2, ubicados en los meses de

setiembre de 2007 y noviembre de 2008.

59

En cuanto a los datos del IPC con estrato de ingresos medios con variación mensual, el

número de quiebres escogidos por el criterio BIC es de dos ubicados en los meses de

octubre de 2007 y noviembre de 2008. Sin embargo para todas las pruebas realizadas dados

los valores reportados, no se puede rechazar ninguna de las hipótesis nulas planteadas (Ver

Anexo 3).

La situación anteriormente descrita para el IPC de estrato de ingresos medios con variación

mensual se presenta también para la serie de estrato de ingresos bajos con variación

mensual, con la única excepción presentada en el quiebre reportado por el criterio BIC,

donde escoge los meses de noviembre de 2007 y noviembre de 2008 para los quiebres.

Por último, al comparar la prueba de Bai y Perron para el Índice de Precios al Consumidor

de bienes transables y bienes no transables, para el IPC transables el criterio BIC escoge un

único quiebre estructural ubicado en agosto de 2008, para los no transables se reportan dos

quiebres en los meses de setiembre de 2007 y noviembre de 2008.

Los resultados generados para las demás pruebas muestran que no se pueden rechazar todas

las hipótesis nulas planteadas, a excepción de la prueba sup (2|1) para la serie de los no

transables, en donde el estadístico de la prueba es de 12,6856 con valores de 7,04 al 10%,

8,58 al 5% y 12,29 al 1% rechazándose la hipótesis nula planteada.

Al aplicar las pruebas para la serie de IPC transables con variaciones mensuales se obtienen

los siguientes resultados:

Para dos quiebres en el modelo A que representa cambios en el nivel de la serie, se reportan

dos cambios ubicados en los meses de diciembre de 2008 y abril de 2012, sin embargo

dados los valores críticos reportados se rechaza la hipótesis de raíz unitaria con 2 quiebres

estructurales en el nivel de la serie. Mientras tanto para el modelo C que implica dos

quiebres en el nivel y la tendencia de la serie, las fechas sugeridas son junio de 2008 y

enero de 2009, para este caso todos los valores críticos son mayores que el estadístico de la

prueba por lo que se rechaza la hipótesis nula de raíz unitaria.

60

Para la serie IPC no transables la prueba para el nivel de la serie sugiere cambios en las

observaciones de febrero de 2009 y agosto de 2010, para el estadístico de prueba reportado

y los valores críticos generados, todos estos mayores al estadístico de la prueba se rechaza

la hipótesis planteada. Por su parte para el modelo C, los quiebres sugeridos son en enero

de 2009 y enero de 2010, con dando con esto valores críticos de -6,45;

-5,67 y -5,31, un estadístico de prueba de -8,3002 menor en todos los casos a los valores

críticos por lo que la hipótesis también se rechaza.

Para las series de IPC estrato de ingresos bajos, IPC estrato de ingresos medios, los

resultados presentan una similitud. Al aplicar la prueba de 2 quiebres estructurales en nivel

la hipótesis nula se rechaza, por su parte para la prueba de raíz unitaria con 2 quiebres en

nivel y tendencia dados valores críticos mayores en ambos casos se rechaza la hipótesis

nula. Por último para la serie IPC estrato altos las pruebas deben rechazarse.

En conclusión para dichas series todas las hipótesis se deben de rechazar, de modo que no

se puede confirmar la existencia de raíz unitaria con cambios estructurales ya sea para el

nivel de la serie como para el nivel y tendencia de la serie.

3.10. Resumen

Al comparar el IPC con el IPPC cabe destacar que entre los bienes que aumentan

participación en este último sobresalen los asociados con transporte (gasolina, transporte en

taxi y pasaje en autobús urbano) y alimentos de consumo diario como pan salado y casado.

Por otro, lado los servicios de electricidad, doméstico y de agua, además de la educación

superior pierden participación. Esto provoca que los grupos Alimentos y bebidas no

alcohólicas y Transporte tengan un mayor peso en el IPPC, mientras que en otros grupos,

enfocados en servicios (Alquiler y servicios de la vivienda, Salud y Educación) pase lo

contrario. Dicha situación se debe a que el IPPC da mayor peso a los bienes que se

consumen semanalmente y menos a los que se consumen con menos regularidad. Por

ejemplo, la participación de los bienes consumidos semanalmente en la media de la

61

variación interanual mensual pasa de un 51,52% en el IPC a superar el 90% en el índice

construido. El peso de la periodicidad de compra va disminuyendo entre el bien se compre

con menos frecuencia.

62

CAPÍTULO 4. CAPACIDAD DE PRONÓSTICO DE VARIABLES DE

INTERÉS

En el presente capítulo se pretende evaluar la capacidad que tiene el índice propuesto de

inflación percibida en Costa Rica para pronosticar las expectativas de inflación a doce

meses, el Índice de Confianza del Consumidor y la inflación medida a partir de la variación

del Índice de Precios al Consumidor con el fin de evaluar su utilidad para el trabajo

empírico. Cabe destacar que debido a que las dos variantes calculadas del índice propuesto

de inflación percibida (IPPC1 e IPPC2) son virtualmente idénticas se decidió a utilizar

solamente la primera variante del índice (IPPC1), para simplificar y agilizar la presentación

de los resultados.

Por lo tanto, para cada variable objetivo se generaran dos pronósticos mediante dos

métodos distintos. El primero de ellos corresponde a modelos de series de tiempo, los

modelos ARMA (p,q) (Autorregresivos de Medias Móviles), en los cuales el modelo va a

ser explicado por sus valores en periodos anteriores AR ( ) y por las combinaciones

lineales de los términos de error de ruido blanco MA ( ). Cabe destacar que los modelos

ARMA no consideran información de la medida de inflación percibida. El otro método son

los modelos ARDL (Autorregresivos de Rezagos Distribuidos), en los cuales el modelo va

a ser explicado por sus propios valores en periodos anteriores y los valores en periodos

anteriores de la medida de inflación percibida

Para los modelos ARMA, la metodología de escogencia de la especificación fue el método

Box- Jenkins. La misma considera cuatro pasos para la escogencia de la especificación:

1. Identificación: El primer paso consiste en la identificación de la forma funcional

ARMA para cada caso en particular. Por lo tanto, se debe encontrar los valores y

apropiados para cada una de las series. Para nuestro caso, esta identificación se realizó

utilizando un algoritmo de selección propuesto por Hyndman y Khandakar (2008), e

63

implementado en Eviews9, el cual genera sugerencias de las especificaciones para los

procesos ARMA para cada serie, probando todas las combinaciones posibles de orden

ARMA, hasta un orden máximo ARMA (6,6).

2. Estimación: Una vez identificada los valores y apropiados para cada una de las

series, el siguiente paso es estimar los parámetros de los términos autorregresivos y de

media móvil incluido en cada modelo.

3. Verificación de diagnóstico: Luego de seleccionar el modelo ARMA particular para

cada una de las series y se hayan estimado sus parámetros, se trata de ver luego si el

modelo seleccionado se ajusta a los datos de manera razonablemente buena.

4. Predicción: Por último, una vez verificado el diagnostico se procede a realizar las

predicciones.

Para el caso de los modelos ARDL, la metodología de escogencia sigue el principio de

búsqueda de especificación “general a específico”, propuesto por Hendry (1979). Al igual

que en el caso de los modelos ARMA, la metodología considera cuatro pasos para la

escogencia de la especificación:

1. Identificación: Para los modelos ARDL, la identificación del modelo parte del

principio de búsqueda “general a específico”, propuesta por Hendry (1979). En esta

metodología la idea principal es partir de una especificación general e irrestricta para

luego ir eliminando las variables explicativas no significativas hasta llegar a una

especificación parsimoniosa y con buen ajuste. En nuestro caso partimos de una

especificación que incluye para las series mensuales e interanuales 12 rezagos tanto de

sus propios valores así como rezagos de la medida de inflación percibida. En el caso de

la serie del ICC, la cual es trimestral, partimos de 8 rezagos de sus propios valores así

como 8 rezagos de la medida de inflación percibida. Paulatinamente se fueron

eliminando los rezagos que no son significativos hasta llegar a los más significativos.

Además, se justifica la inclusión de doce (8) rezagos de la variable dependiente como

del de la medida de inflación percibida, dado que se estima que es un periodo lo

9 Se utilizó el add-in ARIMASEL, disponible en http://www.eviews.com/Addins/addins.shtml

64

suficientemente largo para capturar la dinámica de las variables, además que agregar

más rezagos de las variables nos dejarían sin grados de libertad para poder realizar las

estimaciones.

2. Estimación: Una vez identificada la forma funcional apropiada, el siguiente paso es

estimar los parámetros para las variables incluidas en el modelo.

3. Verificación de diagnóstico: Cuando se haya seleccionado un modelo en particular y

se hayan estimado sus parámetros, se trata de ver luego si el modelo seleccionado se

ajusta a los datos de manera razonablemente buena.

4. Predicción: Por último, una verificado el diagnostico se procede a realizar las

predicciones.

Una vez identificadas las especificaciones para ambos modelos y estimados sus

coeficientes, para la verificación del diagnóstico de la identificación del modelo en ambos

casos se realizaron pruebas de estabilidad y normalidad de los errores, para lo cual se

verifica la significancia de los coeficientes, además se busca que los modelos tengan la

mayor capacidad posible de explicar las variaciones de su variable dependiente, por lo que

se busca que los mismos tengan un coeficiente de determinación (R2) lo más alto posible.

Se prueba la normalidad de los residuos utilizando el estadístico Jarque-Bera. Por último,

realizamos pruebas de estacionariedad al modelo

4.1. Especificaciones seleccionadas para los modelos ARMA y ARDL

Realizado todo el proceso de selección para los modelos ARMA y ARDL, las

especificaciones seleccionadas son las siguientes:

65

Cuadro 9 Modelos seleccionados para cada serie

Serie Especificación ARMA Especificación ARDL

IPC ARMA (2,4) IPC-estrato alto ARMA (2,1) IPC-estrato medio ARMA (1,2) IPC-estrato bajo ARMA (1,1) IPC-bienes transables ARMA (3,4) IPC-bienes no transables ARMA (2,2) ICC ARMA (4,3) Expectativas de inflación a 12 meses ARMA (3,1)

Fuente: Elaboración propia.

Estos modelos fueron seleccionados buscando que se ajustaran de la mejor manera a los

datos, y que cumplieran con todos los análisis y pruebas realizadas. A pesar de que los

mismos son los modelos que mejor ajustan a los datos, estos no los libran de tener

limitaciones, las cuales en el caso de cada especificación de los modelos ARMA son las

siguientes:

Cuadro 10 Limitaciones de las especificaciones seleccionadas

para los modelos ARMA Serie Limitaciones IPC Bondad de ajuste muy baja IPC-estrato alto Coeficiente de AR(2) no es significativo IPC-estrato medio - IPC-estrato bajo Coeficiente de AR(1) no es significativo IPC-bienes transables Coeficiente de AR(3) no es significativo IPC-bienes no transables - ICC Coeficiente de MA(3) no es significativo Expectativas de inflación a 12 meses Coeficiente de MA(1) no es significativo


A pesar de que en la mayoría de los modelos seleccionados presentan la limitación de que

alguno de los coeficientes de la especificación seleccionada es no significativo, estas

especificaciones se utilizan ya que a pesar de las limitaciones, presentan un mejor ajuste

66

que las restantes especificaciones sugeridas por el algoritmo de selección, además cumplen

con los supuestos probados en las restantes pruebas.

En el caso de las especificaciones seleccionadas para los modelos ARDL, las limitaciones

que presentan son las siguientes:

Cuadro 11

Limitaciones de las especificaciones seleccionadas para los modelos ARDL

Serie Limitaciones IPC Coeficiente de no es significativo IPC-estrato alto -

IPC-estrato medio Ningún coeficiente del componente autorregresivo es significativo

IPC-estrato bajo Se rechaza hipótesis de normalidad de los errores

IPC-bienes transables Se rechaza hipótesis de normalidad de los errores

IPC-bienes no transables - ICC Ningún rezago del es significativo Expectativas de inflación a 12 meses -


Para las especificaciones seleccionadas para los modelos ARDL, en el caso de la serie IPC

presenta la limitación que el coeficiente de no es significativo, aunque el mismo se

incluye para que el modelo incluya componente autorregresivo y porque la inclusión del

mismo aumenta un poco la capacidad de ajuste del modelo. Para la serie IPC-estrato medio,

la limitación que presenta es que ningún coeficiente del componente autorregresivo es

significativo y su inclusión no mejora el desempeño del modelo, por lo que no se incluye.

En el caso de las series IPC-estrato bajo e IPC-bienes transables, se rechaza la hipótesis de

la distribución normal de los errores. A pesar de la no conveniencia de la realización de

pronósticos de estas series, ya que al no presentar una distribución normal los errores hace

que los intervalos de confianza no puedan utilizarse de manera usual y correcta, se procede

a utilizar este modelo ya que el mismo presenta mejor desempeño que los restantes posibles

67

modelos. Y por último la especificación seleccionada para la serie del ICC presenta la

limitación que ningún rezago del IPPC es significativo. Aun así se incluye dentro del

modelo el décimo rezago del IPPC ( ), por uniformidad del análisis y para evaluar

si la inclusión del IPPC aumenta la capacidad predictiva del modelo. El criterio de

selección del rezago del IPPC, es que a pesar de que ningún rezago es significativo, se

incluyó el que le aumentara la bondad de ajuste al modelo. Cabe volver a recalcar que los

modelos en cada caso si cumplen con los parámetros necesarios para las restantes

pruebas10.

4.2. Metodología de cálculo de los pronósticos

Se realizarán los pronósticos sobres las variaciones de las diferentes series, que en el caso

de las expectativas de inflación a 12 meses serán variaciones interanuales, por lo que la

serie empezará en julio del 2007 y finalizará en diciembre del 2012, por lo cual en este caso

se trabajará con 66 observaciones. Para el caso del ICC, al ser un índice de periodicidad

trimestral, se utilizarán variaciones trimestrales, comenzando en el cuarto trimestre del

2006 (2006-IV) y finalizando en el cuarto trimestre del 2012, para un total de 25

observaciones. Para las restantes series (el IPC y sus diferentes variantes) se utilizaran las

variaciones mensuales del mismo, empezando en agosto del 2006 y finalizando en

diciembre del 2012, trabajando con 77 observaciones.

Los pronósticos calculados corresponden a pronósticos un paso adelante. Para calcularlos

se utilizan las especificaciones seleccionadas en la sección 4.1. Para esto, estas

especificaciones se mantienen fijas durante el proceso de estimación de los pronósticos, ya

que nuestro interés es evaluar que tan eficiente son los modelos que incluyen información

sobre nuestra variable de interés (ARDL) contra los modelos ARMA. Se seleccionó una

ventana de estimación creciente (inicio fijo) a la hora de realizar cada pronóstico, con lo

cual se reestiman los parámetros del modelo y estos junto con los datos dentro de muestra

permiten proyectar las variables de interés un periodo hacia adelante en la llamada ventana

de evaluación. Se genera pronósticos para el periodo julio 2011-diciembre 2012 para un 10Para mayor información sobre los resultados de las pruebas de verificación de diagnóstico, se pueden revisar los resultados en los anexos para ambos modelos para cada serie.

68

total de 18 observaciones para cada serie (a excepción de la serie del ICC que se generan 6

observaciones).

La ventana de estimación en el caso de las variaciones interanuales de las expectativas de

inflación a 12 meses será el periodo de entre julio del 2007 y junio del 2011 (48 periodos)

mientras que las ventana de evaluación serán los últimos 18 periodos de la serie (de julio

2011 a diciembre 2012). Para las series de variaciones mensuales del IPC y sus diferentes

variantes se utilizará el mismo criterio, por lo que la ventana de estimación será el periodo

de entre agosto del 2006 y junio del 2011 (59 periodos) y la ventana de evaluación será de

julio 2011 a diciembre 2012 (18 periodos). Para el caso de las variaciones trimestrales del

ICC se realiza la misma selección, pero por la diferente temporalidad de la serie la ventana

de estimación será del cuarto trimestre del 2006 al segundo trimestre del 2011 (19

periodos), mientras que la ventana de evaluación será del tercer trimestre del 2011 al cuarto

trimestre del 2012 (6 periodos).

4.3. Metodología para la evaluación de los pronósticos

Para determinar qué modelo presenta una mejor capacidad de pronóstico, se realizan una

serie de pruebas a cada serie de pronósticos (ARMA-ARDL) para cada una de las series de

interés. Los criterios de evaluación son los siguientes:

a) Insesgamiento: En el caso de una serie de pronósticos, se dice que es un estimador

insesgado de si el valor esperado de es igual al valor observado de , es decir:

( ) ( ) o ( ) ( ) . Para comprobar esto se estima una ecuación

donde:

En donde:

Valor observado.

Valor pronosticado.

Termino de error.

69

Para que la serie de pronósticos sea insesgada (para que ( ) ( )), los parámetros

y , debe ser 0 y 1, respectivamente, por lo que el insesgamiento se comprueba si no

se rechaza la hipótesis conjunta y (Holden y Peel (1989)).

b) Indicadores de ajuste: Se calculó la raíz error cuadrático medio (RECM), la cual es la

raíz del promedio de los errores de pronóstico cuadrados. Suponiendo que la muestra de

pronósticos es , y denotando que el valor actual y el valor

pronosticado en el periodo es y , respectivamente, el RECM se calcula de la

siguiente manera:

√ ∑ ( ) ⁄

c) Pruebas de capacidad de pronóstico:La prueba de capacidad de pronóstico que

utilizaremos fue la propuesta por Diebold y Mariano (1995), la cual compara dos

pronósticos para una serie y permite establecer si uno de ellos incorpora toda la

información relevante del pronóstico alternativo, partiendo de una hipótesis nula de

igual poder predictivo. (Diebold & Mariano, 1995)

La prueba de Diebold y Mariano (DM) se basa en la siguiente función de pérdida:

(

)

Donde y son los errores de pronóstico al cuadrado de dos pronósticos para la

variable de interés. En este caso la hipótesis nula de igual poder de predicción de los

dos pronósticos implicaría que [ ] . La hipótesis alternativa es que el pronóstico

2 es mejor que el 1. Si se supone estacionariedad en la covarianza el proceso dado por

70

⁄ ( ) converge en distribución a ( ( )), donde es la densidad

espectral de . El estadístico de esta prueba es:

( ( ) ⁄ ) ⁄ ( )

Donde ( ) es un estimador consistente de ( ) y es la media muestral de

d) Capacidad de predecir dirección de movimiento en variable de interés: La

predicción de la dirección de la variable de interés (signo de la tasa de variación) se

mide calculando qué porcentaje de los signos se predijeron correctamente.

A partir de estos criterios se determinó que modelo tiene mejor capacidad de pronósticos

para cada variable de interés. Además es conveniente resaltar que la significancia de la

diferencia en el error cuadrático medio (ECM) se verificó mediante la prueba Diebold y

Mariano.

4.4. Resultados de la evaluación

Los resultados de las anteriores pruebas de evaluación para los pronósticos de las series en

estudios se muestran a continuación:

Índice de Precios al Consumidor: Para todas las pruebas aplicadas a esta serie se

concluye que el modelo ARDL tiene una mejor capacidad de pronósticos, ya que para

este modelo no se rechaza la hipótesis de insesgamiento del estimador. En cuanto a la

prueba de Diebold y Mariano se rechaza la hipótesis nula de igual poder predictivo en

este par de modelos, a favor de la hipótesis de que el modelo ARDL tiene mejor poder

predictivo. Nótese que los pronósticos ARDL tiene una RECM menor. Por último, el

pronóstico del modelo ARDL posee una mejor capacidad de predecir dirección de los

movimientos, por lo para la serie del IPC concluimos que los pronósticos del modelo

ARDL tienen una mejor capacidad predictiva que los del modelo ARMA.

71

Cuadro 12 Pruebas de capacidad de pronóstico sobre la serie de

variaciones mensuales del Índice de Precios al Consumidor

Prueba Pronóstico

ARDL Pronóstico

ARMA Mejor

desempeño Insesgamiento11 (p-value) 0,07 0,00 ARDL Diebold-Mariano12(p-value) 0,04 0,96 ARDL Capacidad de predecir dirección de movimiento

66,7% 55,6% ARDL

RECM 0,37 0,47 ARDL Fuente: Elaboración propia.

IPC-estrato alto: En la mayoría de la pruebas se concluye que los pronósticos del

modelo ARMA tiene una mejor capacidad de pronóstico. Cabe destacar que para ambos

modelos se rechaza la hipótesis de insesgamiento, además tienen una baja capacidad de

predecir dirección de los movimientos. Para la prueba de Diebold y Mariano se rechaza

la hipótesis nula, a favor de la hipótesis de que el pronóstico ARMA tiene mejor poder

predictivo. Por último, los pronósticos del modelo ARMA tiene una menor RECM, por

lo que se concluye que los pronósticos el modelo ARMA tienen una mejor capacidad

predictiva que los del modelo ARDL.

11El insesgamiento se comprueba si no se rechaza la hipótesis conjunta y . 12 La prueba de Diebold y Mariano se le realiza a cada una de las series, en donde en ambos casos la hipótesis nula es de igual poder predictivo en cada par de series. La hipótesis alternativa en el caso de los pronóstico del modelo ARDL (segunda columna del cuadro) es que los pronóstico de modelo ARDL tienen mejor poder predictivo que los pronóstico de modelo ARMA. En el caso del modelo ARMA (tercera columna del cuadro), la hipótesis alternativa es que los pronóstico de modelo ARMA tienen mejor poder predictivo que los pronóstico de modelo ARDL.

72


variaciones mensuales del IPC-estrato alto

Prueba Pronóstico

ARDL Pronóstico

ARMA Mejor

desempeño Insesgamiento (p-value) 0,00 0,00 Igual Diebold-Mariano (p-value) 0,96 0,04 ARMA Capacidad de predecir dirección de movimiento

11,1% 22,2% ARMA

RECM 0,74 0,66 ARMA Fuente: Elaboración propia.

IPC-estrato medio: Para ambos modelos se rechaza la hipótesis de insesgamiento, no

se rechaza la hipótesis nula de igual poder predictivo de la prueba de Diebold y

Mariano, además que tienen una baja capacidad de predecir dirección de los

movimientos. Por último, los pronósticos del modelo ARDL tiene una menor RECM.

Por lo tanto, para los pronósticos del IPC estrato medio a pesar de las limitaciones que

tienen los pronósticos de ambos modelos, concluimos que los pronósticos del modelo

ARMA tienen una ligera mejor capacidad predictiva que los del modelo ARDL.


variaciones mensuales del IPC-estrato medio

Prueba Pronóstico

ARDL Pronóstico

ARMA Mejor

desempeño Insesgamiento (p-value) 0,01 0,00 Igual Diebold-Mariano (p-value) 0,23 0,77 Igual Capacidad de predecir dirección de movimiento

33,3% 38,9% ARMA


IPC-estrato bajo: Los pronósticos de los modelos de la serie IPC estrato bajo

presentan menos limitantes que los modelos de las dos anteriores series, ya que para

ambos modelos no se rechaza la hipótesis de insesgamiento del estimador. Además

ambos modelos presentan una capacidad de predecir dirección de los movimientos

73

mayor al 50%, aproximándose en el caso del modelo ARDL al 75%. En cuanto a la

prueba de Diebold y Mariano no se rechaza la hipótesis nula de igual poder predictivo y

el valor de la RECM es prácticamente igual. Por lo tanto se concluye que en para la

serie del IPC estrato bajo los pronósticos del modelo ARDL tienen una mejor capacidad

predictiva que los pronósticos del modelo ARMA.


variaciones mensuales del IPC-estrato bajo

Prueba Pronóstico

ARDL Pronóstico

ARMA Mejor

desempeño Insesgamiento (p-value) 0,15 0,69 Igual Diebold-Mariano (p-value) 0,45 0,55 Igual Capacidad de predecir dirección de movimiento 72,2% 55,6% ARDL RECM 0,31 0,31 Igual


IPC-transables: En el caso de los pronósticos del modelo ARDL no se rechaza la

hipótesis de insesgamiento del estimador, mientras que para el modelo ARMA si se

rechaza. Además en la prueba de Diebold y Mariano se rechaza la hipótesis nula de

igual poder predictivo en este par de modelos, a favor de la hipótesis de que el modelo

ARDL tiene mejor poder predictivo. Los pronósticos de ambos modelos presentan una

RECM mayor a 0,60, aunque es mayor en el caso del modelo ARMA. Por último, el

pronóstico del modelo ARDL posee una mejor capacidad de predecir dirección de los

movimientos, por lo que en el caso del IPC transables concluimos que los pronósticos

del modelo ARDL tienen una mejor capacidad predictiva que los del modelo ARMA.

74


variaciones mensuales del IPC-transables

Prueba Pronóstico

ARDL Pronóstico

ARMA Mejor

desempeño Insesgamiento (p-value) 0,41 0,03 ARDL Diebold-Mariano (p-value) 0,07 0,93 ARDL Capacidad de predecir dirección de movimiento

61,1% 55,6% ARDL


IPC-no transables: Ambos modelos presentan limitaciones, ya que se rechaza la

hipótesis de insesgamiento en ambos estimadores. Además no se rechaza la hipótesis

nula de igual poder predictivo de la prueba de Diebold y Mariano, ambos modelos

tienen una baja capacidad de predecir dirección de los movimientos. Por último, los

pronósticos de ambos modelos del modelo ARDL tiene una RECM mayor 0.65. Por lo

tanto, en el caso del IPC No Transables concluimos que no existe evidencia suficiente

de qué modelo tenga mejor capacidad predictiva.


variaciones mensuales del IPC-no transables

Prueba Pronóstico

ARDL Pronóstico

ARMA Mejor

desempeño Insesgamiento (p-value) 0,00 0,00 Igual Diebold-Mariano (p-value) 0,27 0,73 Igual Capacidad de predecir dirección de movimiento 33,3% 38,9% ARMA RECM 0,67 0,70 ARDL


Índice de confianza del consumidor: Presenta características muy similares a los

modelos de la serie anterior, ya que en ambos casos se rechaza la hipótesis de

insesgamiento y no se rechaza la hipótesis nula de la prueba de Diebold y Mariano. Se

diferencia en que si tiene una mejor capacidad de predecir dirección de los

75

movimientos, la cual es mayor para los pronósticos del modelo ARMA. Además ambos

modelos presentan una baja, por lo que se concluye que los pronósticos del modelo

ARMA tienen una mejor capacidad predictiva que los del modelo ARDL.


variaciones trimestrales del ICC

Prueba Pronóstico

ARDL Pronóstico

ARMA Mejor

desempeño Insesgamiento (p-value) 0,00 0,00 Igual Diebold-Mariano (p-value) 0,64 0,36 Igual Capacidad de predecir dirección de movimiento

50,0% 66,7% ARMA

RECM 0,15 0,13 ARMA Fuente: Elaboración propia.

Expectativas de inflación a 12 meses: Para los pronósticos de ambos modelos no se

rechaza la hipótesis de insesgamiento del estimador. En cuanto a la prueba de Diebold y

Mariano se rechaza la hipótesis nula de igual poder predictivo, a favor de la hipótesis de

que el modelo ARDL tiene mejor poder predictivo. Además, el pronóstico del modelo

ARDL tiene una mejor capacidad de predecir dirección de los movimientos. Por último,

podemos observar que ambos modelos presentan muy bajos valores de RECM

(prácticamente cero), por lo que en el caso de la serie de expectativas de inflación a 12

meses concluimos que los pronósticos del modelo ARDL posee una mejor capacidad

predictiva que los pronósticos del modelo ARMA.

76


variaciones interanuales para las expectativas de inflación

Prueba Pronóstico

ARDL Pronóstico

ARMA Mejor

desempeño Insesgamiento (p-value) 0,88 0,06 Igual Diebold-Mariano (p-value) 0,05 0,95 ADRL Capacidad de predecir dirección de movimiento

61,1% 50,0% ARDL


Por último, cabe destacar que a pesar de que también se calculó el error porcentual absoluto

medio (EPAM)13 como indicador de ajuste para ambos pronósticos de cada serie en estudio,

el mismo en algunos caso fue sumamente alto, por lo que no se consideró relevante para

esta sección, ya que se sabe que en pronósticos de alta periodicidad como los mensuales el

ajuste no es el más exacto posible.

En resumen, los modelos que posee una mejor capacidad predictiva para cada serie son los

siguientes:

Cuadro 20

Modelos con mejor capacidad predictiva para cada serie Serie Especificación IPC ARDL IPC-estrato alto ARMA IPC-estrato medio ARMA IPC-estrato bajo ARDL IPC-bienes transables ARDL IPC-bienes no transables - Índice de Confianza del Consumidor (ICC) ARMA Expectativas de inflación a 12 meses ARDL


13El error porcentual absoluto medio (EPAM) se calcula de la siguiente manera: ∑ |

| ⁄

. Para mayor información sobre el resultado del EPAM en cada serie puede revisar sus valores en el Cuadro 51, el cual aparece en los anexos.

77

Para concluir este capítulo, es importante resaltar la relevancia del posible aporte que puede

realizar el IPPC para la modelación de dos de las series en estudio: el IPC de los Estrato

Bajos y las expectativas de inflación a 12 meses. Después del proceso de evaluación de

pronósticos podemos identificar que los pronósticos (para ambos modelos) de estas series

cumplen con las características deseadas en una serie de pronósticos, en especial los

pronósticos de los modelos ARDL, lo cual demuestra que el IPPC aporta información

adicional relevante a la modelación de fenómenos económicos de tanta relevancia como lo

son el proceso de variación de precios para la canasta de bienes y servicios relevante para el

estrato económico de menos ingresos de la población, el cual es el más expuesto y

perjudicado con los cambios en los precios, así como para la formación de las expectativas

de inflación, las cuales son cruciales para la formación de precios de la economía.

Cabe destacar que el aporte del IPPC a la modelación de las expectativas de inflación toma

más relevancia por cuanto en el país la modelación de las expectativas de inflación es un

tema relativamente incipiente. Dentro de los estudios sobre las expectativas de inflación

resalta el trabajo de Muñoz y Torres (2006) y más recientemente el de Alfaro y Monge

(2013), por lo que cualquier información adicional relevante para la modelación de las

expectativas de inflación es de suma importancia.

78

CAPÍTULO 5. CONCLUSIONES

Este apartado presenta las conclusiones del presente trabajo final de graduación. La

investigación logró crear una medida que trata de capturar la percepción de la inflación por

parte de los consumidores costarricenses, trabajo que no se había realizado anteriormente

en el país. Primeramente, se realizó la construcción de un Índice de Inflación Percibida para

el período de julio del 2006 a diciembre del 2012, llamado Índice de Precios Percibidos del

Comprador, el cual está basado en los fundamentos teóricos económicos propuestos por

Brachinger (2006, 2008) y en la metodología del Índice de Precios al Consumidor base

julio del 2006.Se utilizó la perspectiva del comprador promedio, donde un bien tiene mayor

peso en la canasta en cuanto mayor es su proporción o frecuencia de compra.

El IPPC está basado en un índice de tipo Laspeyres y se calculó de dos formas diferentes.

En el IPPC 1 se re-ponderaron los bienes y servicios dividiendo la ponderación original del

IPC entre el número de semanas que tiene el periodo de referencia de los gastos, mientras

que en el IPPC 2 se re-ponderaron los bienes y servicios tomando en cuenta la cantidad de

veces que el comprador se expone al precio por año. Ambas variantes se calcularon además

de dos formas diferentes; omitiendo los gastos anuales por un lado (IPPC 1 sin anuales e

IPPC 2 sin anuales), y omitiendo los gastos anuales y semestrales por otro lado (IPPC 1 sin

anuales y semestrales e IPPC 2 sin anuales y semestrales).

Al caracterizar el comportamiento histórico y propiedades estadísticas de la inflación

percibida por el comprador, se concluye que los indicadores calculados y sus variantes son

prácticamente iguales, aunque sí presentan diferencias con el IPC. Al analizar las

principales estadísticas descriptivas de la variación interanual mensual de los índices

calculados se obtiene que la media, la mediana, la desviación estándar, el coeficiente de

variación y el máximo son mayores en todas las variaciones del IPPC al compararlos con el

IPC. Por otro lado el mínimo es menor en los índices construidos. Además, utilizando el

análisis gráfico, se puede observar que ambos índices presentan tendencias (movimientos)

similares.

79

La participación de los grupos en la media de la variación interanual mensual arroja una

mayor influencia de grupos como “Alimentos y bebidas no alcohólicas”, “Transporte”, y

“Comidas y bebidas fuera del hogar” en el IPPC en comparación con el IPC, dejando en

evidencia la mayor importancia de los productos consumidos más frecuentemente. En el

caso de los artículos, la gasolina, el casado y el transporte en taxi se imponen sobre el resto.

En lo que respecta al IPC, la gasolina no tiene tanta participación en la media de la

variación interanual mensual. Artículos como el casado, el servicio de electricidad y el

servicio doméstico son los que dominan la lista.

Con respecto a la periodicidad de compra, los artículos que más influyen en la media de la

variación interanual mensual del IPPC son los comprados semanalmente, con un aporte

superior al 90%, mientras que la participación va disminuyendo paulatinamente en los

bienes de consumo mensual, trimestral y semestral, para terminar con una participación

prácticamente nula de los de consumo anual. En el IPC, los bienes semanales solo aportan

el 52% aproximadamente, mientras que los bienes comprados semestralmente juegan un

papel mayor.

El análisis de la variación mensual del Índice de Precios Percibidos del Comprador y el

Índice de Precios al Consumidor por estrato sociales presenta una cifra mayor de la media,

mediana, desviación estándar, coeficiente de variación y el máximo, y un mínimo menor en

los índices construidos. Por otro lado, en el caso del IPC por bienes transables y no

transables la situación es similar, con la excepción de que el IPC de bienes transables tiene

una dispersión de los datos mayor, al igual que el coeficiente de variación y el máximo,

mientras que su mínimo es menor comparado con el IPPC 1 e IPPC 2. Además, en el

análisis de los coeficientes de correlación se puede observar que las variantes del IPPC

están más correlacionadas con el IPC que con alguna de sus variantes (IPC transables y no

transables).

En lo que respecta a los cambios estructurales de las series, se encontró evidencia de

quiebre estructural en la serie del IPPC, compatible con evidencia para la serie de inflación

agregada. (Torres, 2012)

80

El contenido informativo del nuevo indicador se evaluó mediante un ejercicio de pronóstico

a partir de dos modelos: uno de series de tiempo, univariado (que no incluye información

del indicador) y otro ARDL que sí la incluye. Se generó pronósticos un paso adelante y se

evaluó insesgamiento, ajuste, significancia de diferencias en capacidad de pronóstico y

capacidad de predecir dirección de movimientos en la variable de interés.

Es importante recalcar que los pronósticos de los modelos ARDL para la serie de

expectativas de inflación a 12 meses tienen un notable desempeño, ya que cumplen con

todos los criterios de evaluación, por lo tanto,el IPPC puede servir para modelar

expectativas, las cuales son cruciales para la formación de precios. Adicionalmente el

aporte del IPPC a la modelación de las expectativas de inflación toma más relevancia por

cuanto en el país la modelación de las expectativas de inflación es un tema relativamente

incipiente. Además, el IPPC puede aportar relevante información adicional en la

modelación de las variaciones de los precios del estrato de ingresos bajos, el cual es el más

expuesto y perjudicado ante los cambios en los precios, ya que su poder adquisitivo se ve

más afectado ante los aumentos de precios por ser un estrato que consume

proporcionalmente una mayor porción de sus ingresos.

En cuanto a la capacidad predictiva de ambos modelos se puede concluir que los ARMA

presentan mejores características para las variables IPC de estrato alto, IPC de estrato

medio, IPC no transables e ICC, mientras tanto los modelos ARDL tienen una mejor

capacidad predictiva para las variables IPC, IPC de estrato bajo, IPC transables y

expectativas de inflación.

Se puede concluir también que el ejercicio se puede mejorar, principalmente con

información adicional que se pueda ir generando en futuras investigaciones sobre la

modelación de la percepción de la inflación por parte de los agentes económicos.

Por último y como una recomendación de la investigación, se debería darle seguimiento a

la investigación realizada de manera que pueda observar y analizar el comportamiento de

81

los pronósticos en tiempo real. El modelo ARDL se escogió en esta investigación por la

simplicidad de su uso, sin embargo, la información del IPPC podría también incorporarse

en modelos de proyección más complejos, como los VAR, SVAR, entre otros. Además es

de vital importancia destacar la utilidad de contrastar los resultados de este tipo de medidas

basadas en postulados teóricas, con medidas basadas en información de encuestas, un

esfuerzo que no se ha realizado todavía en Costa Rica.

82

BIBLIOGRAFÍA

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86

ANEXOS

Anexo 1. Formación de expectativas

Con el fin de analizar la influencia de las expectativas en la inflación es necesario antes

entender el proceso de formación de las mismas. Las hipótesis de expectativas adaptativas y

de expectativas racionales se utilizan como base teórica para el estudio de la inflación y

para incorporar el hecho de que los resultados o equilibrios que los modelos construidos

arrojen con respecto a esta dependen de la “visión del mundo” que tengan los agentes

(Durán & Torres, 2007).

Como primera teoría, Cagan (1956) en su modelo de hiperinflaciones nos explica que los

agentes forman su expectativa de inflación actual tomando en cuenta episodios pasados.

Este tipo de expectativas se llaman expectativas adaptativas y son aquellas en las cuales su

formación se da de la siguiente forma:

( ) (1)

Dónde:

es la expectativa de inflación para el periodo t.

es el valor de la inflación en el periodo t.

es la expectativa de inflación para el periodo t-1.

De esta forma, la velocidad de ajuste de estas expectativas depende del . Por tanto, se

concluye que la expectativa de inflación para el periodo actual dependerá de la inflación

actual y las expectativas de inflación pasadas ponderadas por la velocidad del ajuste .

87

La otra teoría de formación de expectativas la plantean Muth (1961) y Lucas (1972), en este

caso tenemos que la formación de expectativas toma la forma de:

( ) (2)

( ) ( ) (3)

Donde el individuo sabe cuál va a ser la inflación futura. Se puede concluir que la

expectativa de inflación del periodo actual depende de la esperanza de la inflación en el

siguiente periodo, la cual es igual a la inflación anunciada en el periodo vigente, para el

siguiente periodo.

Estas teorías han tenido una gran influencia en la economía moderna y en las

modificaciones a la curva de Phillips que toman en cuenta las expectativas de inflación.

Clarida, Galí, Gertler (1999) proponen una curva de Phillips Neokeynesiana en la que

existe una relación negativa entre la tasa de inflación y la tasa de desempleo. Al igual que la

curva de Phillips aumentada por expectativas, la curva de Phillips Neokeynesiana implica

que la inflación creciente puede reducir temporalmente el desempleo, pero no de forma

permanente. A largo plazo, esto conlleva a que la política monetaria no pueda influir en el

desempleo. La curva de Phillips Neokeynesiana es consistente con la teoría de expectativas

racionales en la medida en que el comportamiento actual de la economía y de la inflación

depende de las expectativas de la política monetaria del futuro así como del periodo actual.

88

Anexo 2. Series utilizadas y sus variantes

Cuadro 21 Serie del IPPC1 y sus variantes

Variaciones mensuales e interanuales IPPC1 IPPC1 Sin semestrales y anuales IPPC1 Sin anuales

Mes Índice Variación Mensual

Variación Interanual Índice

Variación Mensual


Variación Mensual

Variación Interanual

jul-06 100,000 - - 100,000 - - 100,000 - - ago-06 101,343 1,34% - 101,353 1,35% - 101,349 1,35% - sep-06 100,985 -0,35% - 100,990 -0,36% - 100,991 -0,35% - oct-06 101,014 0,03% - 101,015 0,02% - 101,018 0,03% - nov-06 102,116 1,09% - 102,118 1,09% - 102,115 1,09% - dic-06 103,371 1,23% - 103,376 1,23% - 103,369 1,23% - ene-07 104,185 0,79% - 104,179 0,78% - 104,184 0,79% - feb-07 104,417 0,22% - 104,396 0,21% - 104,425 0,23% - mar-07 105,290 0,84% - 105,268 0,84% - 105,297 0,83% - abr-07 107,179 1,79% - 107,187 1,82% - 107,198 1,81% - may-07 108,858 1,57% - 108,880 1,58% - 108,882 1,57% - jun-07 109,769 0,84% - 109,800 0,85% - 109,797 0,84% - jul-07 111,064 1,18% 11,06% 111,108 1,19% 11,11% 111,101 1,19% 11,10% ago-07 112,107 0,94% 10,62% 112,160 0,95% 10,66% 112,148 0,94% 10,66% sep-07 113,189 0,96% 12,08% 113,248 0,97% 12,14% 113,233 0,97% 12,12% oct-07 114,169 0,87% 13,02% 114,242 0,88% 13,09% 114,219 0,87% 13,07% nov-07 116,100 1,69% 13,69% 116,187 1,70% 13,78% 116,152 1,69% 13,75% dic-07 119,038 2,53% 15,16% 119,153 2,55% 15,26% 119,092 2,53% 15,21% ene-08 120,086 0,88% 15,26% 120,206 0,88% 15,38% 120,156 0,89% 15,33% feb-08 121,252 0,97% 16,12% 121,352 0,95% 16,24% 121,318 0,97% 16,18% mar-08 122,121 0,72% 15,99% 122,234 0,73% 16,12% 122,197 0,72% 16,05% abr-08 123,350 1,01% 15,09% 123,470 1,01% 15,19% 123,430 1,01% 15,14%

89

may-08 126,143 2,26% 15,88% 126,288 2,28% 15,99% 126,229 2,27% 15,93% jun-08 128,537 1,90% 17,10% 128,699 1,91% 17,21% 128,624 1,90% 17,15% jul-08 131,630 2,41% 18,52% 131,798 2,41% 18,62% 131,709 2,40% 18,55% ago-08 134,883 2,47% 20,32% 135,078 2,49% 20,43% 134,971 2,48% 20,35% sep-08 136,678 1,33% 20,75% 136,886 1,34% 20,87% 136,774 1,34% 20,79% oct-08 138,519 1,35% 21,33% 138,744 1,36% 21,45% 138,623 1,35% 21,37% nov-08 140,109 1,15% 20,68% 140,334 1,15% 20,78% 140,211 1,15% 20,71% dic-08 138,567 -1,10% 16,41% 138,763 -1,12% 16,46% 138,659 -1,11% 16,43% ene-09 137,949 -0,45% 14,87% 138,116 -0,47% 14,90% 138,044 -0,44% 14,89% feb-09 136,717 -0,89% 12,75% 136,821 -0,94% 12,75% 136,804 -0,90% 12,76% mar-09 136,391 -0,24% 11,68% 136,486 -0,25% 11,66% 136,480 -0,24% 11,69% abr-09 136,832 0,32% 10,93% 136,931 0,33% 10,90% 136,921 0,32% 10,93% may-09 136,163 -0,49% 7,94% 136,248 -0,50% 7,89% 136,249 -0,49% 7,94% jun-09 136,089 -0,05% 5,88% 136,170 -0,06% 5,81% 136,173 -0,06% 5,87% jul-09 137,581 1,10% 4,52% 137,672 1,10% 4,46% 137,662 1,09% 4,52% ago-09 138,972 1,01% 3,03% 139,077 1,02% 2,96% 139,060 1,02% 3,03% sep-09 139,566 0,43% 2,11% 139,678 0,43% 2,04% 139,658 0,43% 2,11% oct-09 140,112 0,39% 1,15% 140,230 0,39% 1,07% 140,208 0,39% 1,14% nov-09 139,760 -0,25% -0,25% 139,874 -0,25% -0,33% 139,857 -0,25% -0,25% dic-09 141,853 1,50% 2,37% 141,992 1,51% 2,33% 141,957 1,50% 2,38% ene-10 144,345 1,76% 4,64% 144,498 1,76% 4,62% 144,457 1,76% 4,65% feb-10 145,180 0,58% 6,19% 145,309 0,56% 6,20% 145,302 0,58% 6,21% mar-10 145,577 0,27% 6,74% 145,709 0,28% 6,76% 145,707 0,28% 6,76% abr-10 145,881 0,21% 6,61% 146,027 0,22% 6,64% 146,021 0,22% 6,65% may-10 146,725 0,58% 7,76% 146,874 0,58% 7,80% 146,864 0,58% 7,79% jun-10 147,278 0,38% 8,22% 147,435 0,38% 8,27% 147,421 0,38% 8,26% jul-10 147,759 0,33% 7,40% 147,917 0,33% 7,44% 147,903 0,33% 7,44% ago-10 148,311 0,37% 6,72% 148,475 0,38% 6,76% 148,462 0,38% 6,76% sep-10 148,008 -0,20% 6,05% 148,169 -0,21% 6,08% 148,161 -0,20% 6,09% oct-10 148,682 0,46% 6,12% 148,849 0,46% 6,15% 148,838 0,46% 6,16% nov-10 150,333 1,11% 7,57% 150,524 1,13% 7,61% 150,497 1,11% 7,61% dic-10 152,396 1,37% 7,43% 152,618 1,39% 7,48% 152,571 1,38% 7,48%

90

ene-11 153,185 0,52% 6,12% 153,391 0,51% 6,15% 153,356 0,51% 6,16% feb-11 153,433 0,16% 5,68% 153,605 0,14% 5,71% 153,605 0,16% 5,71% mar-11 153,821 0,25% 5,66% 153,994 0,25% 5,69% 153,998 0,26% 5,69% abr-11 154,292 0,31% 5,77% 154,469 0,31% 5,78% 154,468 0,31% 5,78% may-11 155,687 0,90% 6,11% 155,879 0,91% 6,13% 155,872 0,91% 6,13% jun-11 156,622 0,60% 6,34% 156,812 0,60% 6,36% 156,811 0,60% 6,37% jul-11 157,128 0,32% 6,34% 157,323 0,33% 6,36% 157,316 0,32% 6,36% ago-11 157,597 0,30% 6,26% 157,793 0,30% 6,28% 157,786 0,30% 6,28% sep-11 156,851 -0,47% 5,97% 157,026 -0,49% 5,98% 157,036 -0,48% 5,99% oct-11 157,315 0,30% 5,81% 157,494 0,30% 5,81% 157,500 0,30% 5,82% nov-11 158,162 0,54% 5,21% 158,355 0,55% 5,20% 158,354 0,54% 5,22% dic-11 160,505 1,48% 5,32% 160,727 1,50% 5,31% 160,704 1,48% 5,33% ene-12 159,687 -0,51% 4,24% 159,863 -0,54% 4,22% 159,877 -0,51% 4,25% feb-12 159,471 -0,14% 3,94% 159,610 -0,16% 3,91% 159,659 -0,14% 3,94% mar-12 160,281 0,51% 4,20% 160,429 0,51% 4,18% 160,476 0,51% 4,21% abr-12 162,474 1,37% 5,30% 162,656 1,39% 5,30% 162,679 1,37% 5,32% may-12 164,961 1,53% 5,96% 165,177 1,55% 5,96% 165,179 1,54% 5,97% jun-12 165,518 0,34% 5,68% 165,748 0,35% 5,70% 165,743 0,34% 5,70% jul-12 164,192 -0,80% 4,50% 164,397 -0,82% 4,50% 164,406 -0,81% 4,51% ago-12 164,446 0,16% 4,35% 164,652 0,16% 4,35% 164,661 0,16% 4,36% sep-12 164,347 -0,06% 4,78% 164,552 -0,06% 4,79% 164,563 -0,06% 4,79% oct-12 165,390 0,63% 5,13% 165,612 0,64% 5,15% 165,610 0,64% 5,15% nov-12 166,608 0,74% 5,34% 166,842 0,74% 5,36% 166,831 0,74% 5,35% dic-12 166,898 0,17% 3,98% 167,136 0,18% 3,99% 167,122 0,17% 3,99%


91

Cuadro 22 Serie del IPPC2 y sus variantes

Variaciones mensuales e interanuales IPPC2 IPPC2 Sin semestrales y anuales IPPC2 Sin anuales

Mes Índice Variación Mensual


Variación Mensual


Variación Mensual

Variación Interanual

jul-06 100,000 - - 100,000 - - 100,000 - - ago-06 101,351 1,35% - 101,361 1,36% - 101,358 1,36% - sep-06 100,989 -0,36% - 100,994 -0,36% - 100,995 -0,36% - oct-06 101,015 0,03% - 101,015 0,02% - 101,018 0,02% - nov-06 102,123 1,10% - 102,125 1,10% - 102,122 1,09% - dic-06 103,387 1,24% - 103,392 1,24% - 103,385 1,24% - ene-07 104,196 0,78% - 104,190 0,77% - 104,195 0,78% - feb-07 104,424 0,22% - 104,405 0,21% - 104,432 0,23% - mar-07 105,301 0,84% - 105,281 0,84% - 105,308 0,84% - abr-07 107,206 1,81% - 107,215 1,84% - 107,225 1,82% - may-07 108,895 1,58% - 108,919 1,59% - 108,920 1,58% - jun-07 109,815 0,84% - 109,847 0,85% - 109,843 0,85% - jul-07 111,107 1,18% 11,11% 111,152 1,19% 11,15% 111,144 1,18% 11,14% ago-07 112,154 0,94% 10,66% 112,207 0,95% 10,70% 112,196 0,95% 10,69% sep-07 113,243 0,97% 12,13% 113,303 0,98% 12,19% 113,289 0,97% 12,17% oct-07 114,228 0,87% 13,08% 114,301 0,88% 13,15% 114,279 0,87% 13,13% nov-07 116,173 1,70% 13,76% 116,258 1,71% 13,84% 116,226 1,70% 13,81% dic-07 119,138 2,55% 15,24% 119,251 2,57% 15,34% 119,193 2,55% 15,29% ene-08 120,178 0,87% 15,34% 120,296 0,88% 15,46% 120,249 0,89% 15,41% feb-08 121,349 0,97% 16,21% 121,449 0,96% 16,33% 121,416 0,97% 16,26% mar-08 122,222 0,72% 16,07% 122,334 0,73% 16,20% 122,299 0,73% 16,13% abr-08 123,453 1,01% 15,16% 123,573 1,01% 15,26% 123,534 1,01% 15,21% may-08 126,250 2,27% 15,94% 126,393 2,28% 16,04% 126,337 2,27% 15,99% jun-08 128,664 1,91% 17,16% 128,824 1,92% 17,28% 128,753 1,91% 17,22% jul-08 131,777 2,42% 18,60% 131,942 2,42% 18,70% 131,858 2,41% 18,64%

92

ago-08 135,051 2,48% 20,42% 135,243 2,50% 20,53% 135,142 2,49% 20,45% sep-08 136,860 1,34% 20,85% 137,064 1,35% 20,97% 136,957 1,34% 20,89% oct-08 138,708 1,35% 21,43% 138,928 1,36% 21,55% 138,813 1,36% 21,47% nov-08 140,300 1,15% 20,77% 140,520 1,15% 20,87% 140,404 1,15% 20,80% dic-08 138,740 -1,11% 16,45% 138,932 -1,13% 16,50% 138,833 -1,12% 16,48% ene-09 138,086 -0,47% 14,90% 138,251 -0,49% 14,93% 138,183 -0,47% 14,91% feb-09 136,809 -0,92% 12,74% 136,914 -0,97% 12,73% 136,897 -0,93% 12,75% mar-09 136,471 -0,25% 11,66% 136,568 -0,25% 11,64% 136,561 -0,25% 11,66% abr-09 136,909 0,32% 10,90% 137,010 0,32% 10,87% 137,000 0,32% 10,90% may-09 136,228 -0,50% 7,90% 136,315 -0,51% 7,85% 136,315 -0,50% 7,90% jun-09 136,145 -0,06% 5,81% 136,228 -0,06% 5,75% 136,230 -0,06% 5,81% jul-09 137,646 1,10% 4,45% 137,738 1,11% 4,39% 137,728 1,10% 4,45% ago-09 139,047 1,02% 2,96% 139,153 1,03% 2,89% 139,137 1,02% 2,96% sep-09 139,656 0,44% 2,04% 139,770 0,44% 1,97% 139,750 0,44% 2,04% oct-09 140,208 0,40% 1,08% 140,327 0,40% 1,01% 140,306 0,40% 1,07% nov-09 139,852 -0,25% -0,32% 139,968 -0,26% -0,39% 139,951 -0,25% -0,32% dic-09 141,959 1,51% 2,32% 142,098 1,52% 2,28% 142,064 1,51% 2,33% ene-10 144,447 1,75% 4,61% 144,599 1,76% 4,59% 144,561 1,76% 4,62% feb-10 145,281 0,58% 6,19% 145,412 0,56% 6,21% 145,405 0,58% 6,21% mar-10 145,673 0,27% 6,74% 145,807 0,27% 6,77% 145,805 0,27% 6,77% abr-10 145,974 0,21% 6,62% 146,122 0,22% 6,65% 146,115 0,21% 6,65% may-10 146,821 0,58% 7,78% 146,972 0,58% 7,82% 146,961 0,58% 7,81% jun-10 147,375 0,38% 8,25% 147,534 0,38% 8,30% 147,520 0,38% 8,29% jul-10 147,857 0,33% 7,42% 148,016 0,33% 7,46% 148,002 0,33% 7,46% ago-10 148,409 0,37% 6,73% 148,576 0,38% 6,77% 148,563 0,38% 6,77% sep-10 148,099 -0,21% 6,05% 148,263 -0,21% 6,08% 148,254 -0,21% 6,09% oct-10 148,767 0,45% 6,10% 148,936 0,45% 6,13% 148,925 0,45% 6,14% nov-10 150,432 1,12% 7,56% 150,624 1,13% 7,61% 150,598 1,12% 7,61% dic-10 152,516 1,39% 7,44% 152,738 1,40% 7,49% 152,693 1,39% 7,48% ene-11 153,306 0,52% 6,13% 153,513 0,51% 6,16% 153,479 0,51% 6,17% feb-11 153,551 0,16% 5,69% 153,726 0,14% 5,72% 153,726 0,16% 5,72%

93

mar-11 153,938 0,25% 5,67% 154,115 0,25% 5,70% 154,117 0,25% 5,70% abr-11 154,420 0,31% 5,79% 154,600 0,31% 5,80% 154,598 0,31% 5,81% may-11 155,817 0,90% 6,13% 156,012 0,91% 6,15% 156,004 0,91% 6,15% jun-11 156,753 0,60% 6,36% 156,947 0,60% 6,38% 156,944 0,60% 6,39% jul-11 157,258 0,32% 6,36% 157,456 0,32% 6,38% 157,448 0,32% 6,38% ago-11 157,729 0,30% 6,28% 157,928 0,30% 6,29% 157,920 0,30% 6,30% sep-11 156,974 -0,48% 5,99% 157,153 -0,49% 6,00% 157,162 -0,48% 6,01% oct-11 157,440 0,30% 5,83% 157,623 0,30% 5,83% 157,628 0,30% 5,84% nov-11 158,294 0,54% 5,23% 158,491 0,55% 5,22% 158,488 0,55% 5,24% dic-11 160,657 1,49% 5,34% 160,881 1,51% 5,33% 160,859 1,50% 5,35% ene-12 159,821 -0,52% 4,25% 160,001 -0,55% 4,23% 160,014 -0,53% 4,26% feb-12 159,594 -0,14% 3,94% 159,740 -0,16% 3,91% 159,784 -0,14% 3,94% mar-12 160,404 0,51% 4,20% 160,559 0,51% 4,18% 160,601 0,51% 4,21% abr-12 162,626 1,39% 5,31% 162,813 1,40% 5,31% 162,833 1,39% 5,33% may-12 165,125 1,54% 5,97% 165,346 1,56% 5,98% 165,346 1,54% 5,99% jun-12 165,684 0,34% 5,70% 165,919 0,35% 5,72% 165,913 0,34% 5,71% jul-12 164,343 -0,81% 4,51% 164,553 -0,82% 4,51% 164,560 -0,82% 4,52% ago-12 164,568 0,14% 4,34% 164,778 0,14% 4,34% 164,785 0,14% 4,35% sep-12 164,456 -0,07% 4,77% 164,666 -0,07% 4,78% 164,675 -0,07% 4,78% oct-12 165,502 0,64% 5,12% 165,728 0,64% 5,14% 165,725 0,64% 5,14% nov-12 166,707 0,73% 5,32% 166,944 0,73% 5,33% 166,933 0,73% 5,33% dic-12 166,988 0,17% 3,94% 167,228 0,17% 3,94% 167,215 0,17% 3,95%


94

Cuadro 23 Variaciones mensuales del IPC y sus variantes

Mes IPC IPC

transables IPC no

transables IPC estrato

alto IPC estrato

medio IPC estrato

bajo jul-06 - - - - - - ago-06 0,88% 1,05% 0,76% 0,90% 0,88% 0,75% sep-06 -0,16% -1,11% 0,48% -0,56% 0,01% 0,45% oct-06 0,19% -0,87% 0,90% -0,13% 0,33% 0,83% nov-06 1,01% 1,11% 0,95% 1,16% 0,94% 1,05% dic-06 1,02% 1,20% 0,90% 1,04% 0,99% 1,02% ene-07 0,95% -0,03% 1,60% 0,92% 0,99% 1,02% feb-07 0,35% -0,79% 1,10% 0,03% 0,56% 0,62% mar-07 0,72% 1,40% 0,29% 0,94% 0,58% 0,35% abr-07 0,92% 1,07% 0,83% 0,89% 0,97% 0,89% may-07 1,04% 1,33% 0,85% 1,16% 1,01% 0,90% jun-07 0,57% 0,65% 0,51% 0,48% 0,64% 0,66% jul-07 0,93% 0,07% 1,49% 0,71% 0,99% 1,29% ago-07 0,70% 1,23% 0,36% 0,75% 0,69% 0,51% sep-07 0,63% 0,43% 0,76% 0,55% 0,67% 0,70% oct-07 0,57% -0,42% 1,21% 0,05% 0,80% 1,45% nov-07 1,24% 0,51% 1,71% 0,99% 1,36% 1,79% dic-07 1,67% 1,58% 1,73% 1,56% 1,70% 2,11% ene-08 0,73% -0,25% 1,35% 0,37% 0,88% 1,10% feb-08 1,11% 1,04% 1,16% 1,33% 0,98% 0,89% mar-08 0,39% -0,15% 0,73% 0,07% 0,55% 0,83% abr-08 0,84% 0,74% 0,91% 0,75% 0,90% 1,00% may-08 1,91% 1,80% 1,97% 1,90% 1,89% 2,06% jun-08 1,40% 1,98% 1,05% 1,55% 1,32% 1,24% jul-08 2,14% 3,37% 1,38% 2,50% 1,91% 1,66% ago-08 1,79% 2,03% 1,64% 1,60% 1,85% 2,14% sep-08 0,95% 0,64% 1,15% 0,71% 1,03% 1,37% oct-08 1,04% 0,28% 1,51% 0,77% 1,22% 1,40% nov-08 1,24% -0,03% 2,02% 1,02% 1,35% 1,78% dic-08 -0,42% -2,70% 0,96% -0,95% -0,16% 0,56% ene-09 0,38% -2,13% 1,84% -0,02% 0,57% 0,97% feb-09 0,44% -0,29% 0,85% 0,70% 0,30% -0,01% mar-09 0,01% 0,65% -0,34% 0,24% -0,05% -0,46% abr-09 0,33% 0,82% 0,06% 0,54% 0,26% 0,08% may-09 -0,12% -0,20% -0,08% -0,10% -0,15% -0,18% jun-09 0,17% -0,01% 0,27% 0,23% 0,13% 0,09% jul-09 0,92% 2,10% 0,25% 1,35% 0,67% 0,35% ago-09 0,65% 1,05% 0,43% 0,77% 0,59% 0,50% sep-09 0,11% 0,38% -0,04% 0,15% 0,13% -0,03%

95

oct-09 0,23% 0,17% 0,27% 0,13% 0,31% 0,34% nov-09 -0,16% -0,51% 0,04% -0,27% -0,11% 0,02% dic-09 1,02% 0,72% 1,18% 1,02% 1,02% 1,03% ene-10 1,63% 0,51% 2,26% 1,65% 1,64% 1,48% feb-10 0,69% 0,44% 0,83% 0,76% 0,66% 0,45% mar-10 0,24% -0,15% 0,46% 0,08% 0,34% 0,46% abr-10 0,06% -0,67% 0,47% -0,07% 0,16% 0,27% may-10 0,52% 0,71% 0,41% 0,63% 0,44% 0,46% jun-10 0,24% -0,18% 0,48% 0,24% 0,26% 0,27% jul-10 0,32% -0,02% 0,51% 0,26% 0,34% 0,45% ago-10 0,20% -0,43% 0,55% 0,06% 0,28% 0,39% sep-10 -0,08% -0,15% -0,05% -0,11% -0,09% -0,06% oct-10 0,47% 0,09% 0,68% 0,33% 0,53% 0,81% nov-10 0,66% 0,26% 0,87% 0,51% 0,74% 1,04% dic-10 0,74% 0,64% 0,80% 0,57% 0,82% 1,10% ene-11 0,68% 0,97% 0,52% 0,85% 0,58% 0,40% feb-11 0,44% 0,73% 0,28% 0,73% 0,32% -0,16% mar-11 0,25% 0,82% -0,05% 0,30% 0,23% 0,20% abr-11 0,15% 1,31% -0,47% 0,36% 0,06% -0,22% may-11 0,67% 0,93% 0,53% 0,73% 0,66% 0,49% jun-11 0,56% 0,82% 0,42% 0,72% 0,50% 0,35% jul-11 0,34% 0,08% 0,48% 0,47% 0,28% 0,20% ago-11 0,26% -0,26% 0,54% 0,16% 0,32% 0,45% sep-11 -0,16% -0,34% -0,06% -0,18% -0,16% -0,18% oct-11 0,24% -0,55% 0,67% 0,06% 0,33% 0,55% nov-11 0,30% -0,16% 0,55% 0,19% 0,36% 0,42% dic-11 0,92% 0,16% 1,32% 0,79% 1,01% 1,22% ene-12 0,17% 0,30% 0,11% 0,43% 0,01% -0,21% feb-12 0,28% -0,61% 0,76% 0,30% 0,25% 0,21% mar-12 0,40% 0,73% 0,23% 0,50% 0,38% 0,21% abr-12 0,63% 1,63% 0,11% 0,84% 0,54% 0,21% may-12 0,99% 0,98% 0,99% 0,76% 1,11% 1,39% jun-12 0,16% -0,12% 0,31% 0,11% 0,22% 0,18% jul-12 -0,30% -0,18% -0,37% -0,03% -0,44% -0,66% ago-12 0,53% -0,27% 0,95% 0,37% 0,52% 0,92% sep-12 0,07% -0,39% 0,31% 0,05% 0,07% 0,11% oct-12 0,45% 0,80% 0,26% 0,58% 0,40% 0,23% nov-12 0,81% 0,22% 1,12% 0,62% 0,85% 1,27% dic-12 0,28% -1,29% 1,10% -0,12% 0,45% 0,97% Fuente: BCCR e INEC.

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Cuadro 24 Expectativas de inflación a 12 meses

Mes Valor Mes Valor Mes Valor

jul-06 - sep-08 12,92% nov-10 6,81% ago-06 11,90% oct-08 12,76% dic-10 6,50% sep-06 11,70% nov-08 12,07% ene-11 6,75% oct-06 11,30% dic-08 12,20% feb-11 6,94% nov-06 10,20% ene-09 11,20% mar-11 7,18% dic-06 9,80% feb-09 10,40% abr-11 7,31% ene-07 9,00% mar-09 10,33% may-11 6,90% feb-07 8,70% abr-09 9,60% jun-11 6,60% mar-07 8,20% may-09 8,90% jul-11 6,81% abr-07 8,80% jun-09 8,50% ago-11 6,41% may-07 8,90% jul-09 8,40% sep-11 6,27% jun-07 9,00% ago-09 7,58% oct-11 6,16% jul-07 8,80% sep-09 7,70% nov-11 6,23% ago-07 8,80% oct-09 7,43% dic-11 6,32% sep-07 8,79% nov-09 7,32% ene-12 6,18% oct-07 9,06% dic-09 7,26% feb-12 6,32% nov-07 8,80% ene-10 7,23% mar-12 6,13% dic-07 9,07% feb-10 7,31% abr-12 6,21% ene-08 9,38% mar-10 7,26% may-12 6,24% feb-08 9,45% abr-10 7,54% jun-12 6,16% mar-08 9,90% may-10 7,52% jul-12 5,91% abr-08 10,19% jun-10 7,75% ago-12 5,89% may-08 11,05% jul-10 7,24% sep-12 5,68% jun-08 11,72% ago-10 7,06% oct-12 6,02% jul-08 12,56% sep-10 6,99% nov-12 5,72% ago-08 12,75% oct-10 6,64% dic-12 5,70%

Fuente: Elaboración propia con datos del BCCR e INEC.

97

Cuadro 25 Índice de Confianza del Consumidor

Índice y variaciones trimestrales

Periodo Índice Variación Trimestral

ago-06 40,5 - nov-06 47,7 17,75% feb-07 54,0 13,25% may-07 47,6 -11,94% ago-07 49,9 4,80% nov-07 55,7 11,68% feb-08 53,4 -4,13% may-08 39,1 -26,72% ago-08 31,6 -19,29% nov-08 32,0 1,24% feb-09 34,8 8,78% may-09 37,5 7,81% ago-09 41,1 9,73% nov-09 47,0 14,22% feb-10 54,2 15,27% may-10 53,5 -1,27% ago-10 50,3 -5,92% nov-10 47,8 -5,03% feb-11 50,3 5,20% may-11 44,9 -10,77% ago-11 40,0 -10,75% nov-11 40,8 1,95% feb-12 44,3 8,66% may-12 39,8 -10,14% ago-12 39,7 -0,47% nov-12 40,0 0,87%

Fuente: Elaboración propia con datos de la Escuela de Estadística UCR.

98

Anexo 3. Pruebas de cambio estructural y de raíz unitaria

Cuadro 26 Pruebas de Bai & Perron para múltiples cambios estructurales

Agosto 2007 - diciembre 2012 IPPC 1 variación interanual

**significativos a todos los niveles. Fuente: Elaboración propia.


Agosto 2007 - diciembre 2012 IPPC 2 variación interanual

Prueba SupF (2)** SupF (2l1)*** UDmax*

12,26 0,8575 12,46

Números de quiebres estructurales seleccionados BIC 2

Fecha de quiebres detectados Observación 11 : junio de 2008 Observación 21 :marzo de 2009 *no se rechaza al 1% de significancia. **significativo a todos los niveles. ***no se rechaza a ningún nivel. Fuente: Elaboración propia.

Prueba SupF (1)** SupF (2l1)** UDmax**

5,82 Xxxxxxx 13,96


Fecha de quiebres detectados Observación 11: junio de 2008 Observación 21: marzo 2009

99


Agosto 2007 - diciembre 2012 IPPC1, IPPC2, variación mensual

Prueba SupF (2)* supF (2l1)** UDmax* IPPC1 5,0296 4,2436 6,2384 IPPC2 5,0296 4,2436 6,2384

Número de quiebres seleccionados por BIC IPPC1: 2 IPPC2 : 2

Fechas de quiebres detectados Octubre 2007 Noviembre 2008 Octubre 2007 Noviembre 2008

*no se rechaza la hipótesis nula a todos los niveles de significancia. **se rechaza la hipótesis nula a todos los niveles. Fuente: Elaboración propia.

Cuadro 29 Decisiones Pruebas Lee-Strazicich

IPPC 1, IPPC2 Variación Interanual Variación Mensual Decisión Decisión

IPPC1 Modelo A No se rechaza Se rechaza

Modelo C No se rechaza Se rechaza

IPPC2 Modelo A No se rechaza Se rechaza

Modelo C No se rechaza Se rechaza


100


Agosto 2007 - diciembre 2012 IPC de estrato de ingresos altos, variación mensual

Prueba SupF (2)** SupF (2l1)* UDmax*

8,2054 Xxxxxxx 8,2054


Fecha de quiebres detectados Observación 14: setiembre de 2007 Observación 28: noviembre de 2008

*se rechaza al 10%. **no se rechaza al 1%. Fuente: Elaboración propia.

Anexo 4. Pruebas de verificación de diagnóstico

Pruebas de verificación de diagnóstico para las especificaciones ARMA seleccionadas para

cada serie:

Cuadro 31 Especificación ARMA seleccionada para la serie de

variaciones mensuales del Índice de Precios al Consumidor Criterio Resultado Modelo seleccionado ARMA(2,4) Significancia de Coeficientes14 AR(2) = (0,34)** MA(4) = (-0,18)**

Bondad de Ajuste 0,09 Normalidad de los errores15 Jarque-Bera = 4,84 Estacionariedad El modelo es estacionario


14*= Significativo al 1% **= Significativo al 5% ***= Significativo al 10% 15El estadístico Jarque-Bera tiene una distribución Ji-cuadrado con 2 grados de libertad. Al 5% de significancia el valor de este estadístico es de 5,99. La normalidad de los errores se comprueba con este estadístico y en esta prueba la hipótesis nula es la normalidad de los residuos por lo que se busca que no se rechace la hipótesis nula.

101


variaciones mensuales del IPC-estrato alto Criterio Resultado Modelo seleccionado ARMA(2,1) Significancia de Coeficientes AR(2) = (-0,18) MA(1) = (0,69)**

Bondad de Ajuste 0,46 Normalidad de los errores Jarque-Bera = 1,45 Estacionariedad El modelo es estacionario



variaciones mensuales del IPC-estrato medio Criterio Resultado Modelo seleccionado ARMA(1,2) Significancia de Coeficientes AR(1) = (0,47)** MA(2) = (0,09)**




variaciones mensuales del IPC-estrato bajo Criterio Resultado Modelo seleccionado ARMA(1,1) Significancia de Coeficientes AR(1) = (0,08) MA(1) = (0,59)**



102

Cuadro 35 Especificación ARMA seleccionada para la serie de variaciones mensuales del IPC-bienes transables

Criterio Resultado Modelo seleccionado ARMA(3,4) Significancia de Coeficientes AR(3) = (0,03) MA(4) = (-0,82)**



Cuadro 36 Especificación ARMA seleccionada para la serie de variaciones mensuales del IPC-bienes no transables

Criterio Resultado Modelo seleccionado ARMA(2,2) Significancia de Coeficientes AR(2) = (-0,97)** MA(2) = (0,98)**



Cuadro 37

Especificación ARMA seleccionada para la serie de variaciones trimestrales del ICC

Criterio Resultado Modelo seleccionado ARMA(4,3) Significancia de Coeficientes AR(4) = (-0,56)** MA(3) = (0,13)

Bondad de Ajuste 0,95 Normalidad de los errores Jarque-Bera = 1,51 Estacionariedad El modelo es estacionario.


103


variaciones interanuales para las expectativas de inflación Criterio Resultado Modelo seleccionado ARMA(3,1) Significancia de Coeficientes AR(3) = (-0,30)** MA(1) = (0,13)


Fuente: Elaboración propia

Pruebas de verificación de diagnóstico para las especificaciones ARDL seleccionadas para

cada serie:

Cuadro 39 Especificación ARDL seleccionada para la serie de

variaciones mensuales del Índice de Precios al Consumidor Criterio Resultado Modelo seleccionado Significancia de Coeficientes

(0,03) (0,18)** (0,30 )***




variaciones mensuales del IPC-estrato alto Criterio Resultado Modelo seleccionado Significancia de Coeficientes

(0,20)** (0,38)** (0,32)**



104


variaciones mensuales del IPC-estrato medio Criterio Resultado Modelo seleccionado Significancia de Coeficientes (0,33)** (0,20)**

Bondad de Ajuste 0,40 Normalidad de los errores Jarque-Bera = 1,42 Estacionariedad -



variaciones mensuales del IPC-estrato bajo Criterio Resultado Modelo seleccionado Significancia de Coeficientes (0,37)** (0,15)***



Cuadro 43 Especificación ARDL seleccionada para la serie de variaciones mensuales del IPC-bienes transables

Criterio Resultado Modelo seleccionado Significancia de Coeficientes

(0,46)** (-0,39)** (0,29)**



105


variaciones mensuales del IPC-bienes no transables Criterio Resultado Modelo seleccionado

Significancia de Coeficientes

(0,25)** (0,16)** (0,17)** (0,19)** (0,18)**




variaciones trimestrales del ICC Criterio Resultado Modelo seleccionado Significancia de Coeficientes (-0,57)** (0,82)




variaciones interanuales para las expectativas de inflación Criterio Resultado Modelo seleccionado

Significancia de Coeficientes

(0,50)** (0,23)**

(-0,07)** (0,08)** (0,11)**



106

Anexo 5. Pronósticos

Cuadro 47

Pronósticos del IPC y sus variantes IPC IPC no transables IPC transables

Mes Variación mensual

Pronóstico ARDL

Pronóstico ARMA

Variación mensual

Pronóstico ARDL

Pronóstico ARMA

Variación mensual

Pronóstico ARDL

Pronóstico ARMA

jul-11 0,34% 0,50% 0,48% 0,48% 0,23% 0,18% 0,08% 0,32% 0,75% ago-11 0,26% 0,42% 0,38% 0,54% 0,46% 0,51% -0,26% 0,08% 0,00% sep-11 -0,16% 0,41% 0,04% -0,06% 0,43% 0,48% -0,34% -0,12% -0,22% oct-11 0,24% 0,21% -0,08% 0,67% 0,14% -0,08% -0,55% -0,24% -0,28% nov-11 0,30% 0,44% 0,40% 0,55% 0,64% 0,79% -0,16% -0,26% -0,45% dic-11 0,92% 0,48% 0,24% 1,32% 0,41% 0,38% 0,16% -0,08% -0,13% ene-12 0,17% 0,83% 1,01% 0,11% 1,09% 1,39% 0,30% 0,35% 0,18% feb-12 0,28% -0,02% -0,17% 0,76% -0,01% -0,10% -0,61% 0,40% 0,30% mar-12 0,40% 0,26% 0,51% 0,23% 0,88% 0,93% 0,73% 0,12% -0,72% abr-12 0,63% 0,51% -0,03% 0,11% -0,02% -0,10% 1,63% 0,90% 0,67% may-12 0,99% 0,94% 1,07% 0,99% 0,04% 0,29% 0,98% 1,39% 1,69% jun-12 0,16% 0,69% 0,72% 0,31% 0,38% 0,99% -0,12% 0,52% 1,03% jul-12 -0,30% 0,33% 0,13% -0,37% 0,24% 0,20% -0,18% 0,02% -0,43% ago-12 0,53% 0,06% -0,48% 0,95% -0,16% -0,28% -0,27% 0,51% -0,28% sep-12 0,07% 0,57% 0,65% 0,31% 1,11% 1,05% -0,39% 0,11% -0,11% oct-12 0,45% 0,49% 0,11% 0,26% 0,51% 0,09% 0,80% -0,28% -0,27% nov-12 0,81% 0,50% 0,71% 1,12% 0,00% 0,38% 0,22% 0,27% 0,77% dic-12 0,28% 0,35% 0,38% 1,10% 0,92% 1,07% -1,29% 0,15% 0,21%


107

Cuadro 48 Pronósticos del IPC y sus variantes

IPC estrato alto IPC estrato medio IPC estrato bajo

Mes Variación mensual

Pronóstico ARDL

Pronóstico ARMA

Variación mensual

Pronóstico ARDL

Pronóstico ARMA

Variación mensual

Pronóstico ARDL

Pronóstico ARMA

jul-11 0,20% 0,27% 0,25% 0,28% 0,46% 0,42% 0,47% 0,59% 0,52% ago-11 0,45% 0,18% 0,22% 0,32% 0,31% 0,37% 0,16% 0,51% 0,37% sep-11 -0,18% 0,43% 0,36% -0,16% 0,35% 0,34% -0,18% 0,40% 0,20% oct-11 0,55% 0,03% 0,00% 0,33% 0,10% -0,02% 0,06% 0,33% 0,09% nov-11 0,42% 0,60% 0,35% 0,36% 0,40% 0,30% 0,19% 0,37% 0,14% dic-11 1,22% 0,38% 0,33% 1,01% 0,34% 0,27% 0,79% 0,38% 0,24% ene-12 -0,21% 0,97% 0,86% 0,01% 0,79% 0,82% 0,43% 0,61% 0,46% feb-12 0,21% -0,16% 0,26% 0,25% 0,14% 0,17% 0,30% 0,38% 0,30% mar-12 0,21% 0,29% 0,25% 0,38% 0,39% 0,35% 0,50% 0,42% 0,25% abr-12 0,21% 0,13% 0,21% 0,54% 0,40% 0,32% 0,84% 0,53% 0,37% may-12 1,39% 0,09% 0,20% 1,11% 0,47% 0,48% 0,76% 0,77% 0,50% jun-12 0,18% 1,00% 0,78% 0,22% 0,75% 0,90% 0,11% 0,50% 0,49% jul-12 -0,66% 0,09% 0,49% -0,44% 0,18% 0,39% -0,03% 0,29% 0,20% ago-12 0,92% -0,36% -0,02% 0,52% -0,12% -0,08% 0,37% 0,31% 0,11% sep-12 0,11% 1,12% 0,47% 0,07% 0,77% 0,42% 0,05% 0,58% 0,32% oct-12 0,23% 0,41% 0,20% 0,40% 0,38% 0,07% 0,58% 0,47% 0,13% nov-12 1,27% 0,14% 0,25% 0,85% 0,34% 0,36% 0,62% 0,52% 0,38% dic-12 0,97% 1,05% 0,65% 0,45% 0,60% 0,61% -0,12% 0,39% 0,40%


108

Cuadro 49 Pronósticos de las expectativas

de inflación a 12 Meses

Expectativas de inflación a 12

meses

Mes Variación Interanual

Pronóstico ARDL

Pronóstico ARMA

jul-11 7,24% 7,67% 7,83% ago-11 7,06% 7,21% 7,08% sep-11 6,99% 7,02% 7,05% oct-11 6,64% 6,92% 6,77% nov-11 6,81% 6,56% 6,49% dic-11 6,50% 6,71% 6,77% ene-12 6,75% 6,43% 6,29% feb-12 6,94% 6,68% 6,80% mar-12 7,18% 6,88% 6,81% abr-12 7,31% 7,10% 7,24% may-12 6,90% 7,22% 7,32% jun-12 6,60% 6,84% 6,83% jul-12 6,81% 6,54% 6,52% ago-12 6,41% 6,71% 6,69% sep-12 6,27% 6,35% 6,23% oct-12 6,16% 6,16% 6,26% nov-12 6,23% 6,06% 5,97% dic-12 6,32% 6,12% 6,16%


Cuadro 50 Pronósticos del Índice de Confianza del Consumidor

Índice de Confianza del

Consumidor

Mes Variación Trimestral

Pronóstico ARDL

Pronóstico ARMA

ago-11 -10,75% -32,89% -15,49% nov-11 1,95% -12,38% -14,69% feb-12 8,66% 5,25% 9,67% may-12 -10,14% 11,27% 0,23% ago-12 -0,47% -12,55% -23,92% nov-12 0,87% 1,16% 12,43%


109

Resultados de los pronósticos para cada serie:

Fuente: Elaboración propia.Gráfico8


-0.60-0.40-0.200.000.200.400.600.801.001.20

jul.-

11

ago

.-1

1

sep

.-1

1

oct

.-1

1

no

v.-1

1

dic

.-1

1

ene

.-1

2

feb

.-1

2

mar

.-1

2

abr.

-12

may

.-1

2

jun

.-1

2

jul.-

12

ago

.-1

2

sep

.-1

2

oct

.-1

2

no

v.-1

2

dic

.-1

2

Gráfico 9 Pronósticos del IPC


IPC Pronósticos ARDL Pronóstico ARMA

-1.50

-1.00

-0.50

0.00

0.50

1.00

1.50

2.00

jul.-

11

ago

.-1

1

sep

.-1

1

oct

.-1

1

no

v.-1

1

dic

.-1

1

ene

.-1

2

feb

.-1

2

mar

.-1

2

abr.

-12

may

.-1

2

jun

.-1

2

jul.-

12

ago

.-1

2

sep

.-1

2

oct

.-1

2

no

v.-1

2

dic

.-1

2

Gráfico 10 Pronósticos del IPC transables


IPC Translables Pronóstico ARDL Pronóstico ARMA

110



-0.50

0.00

0.50

1.00

1.50

jul.-

11

ago

.-1

1

sep

.-1

1

oct

.-1

1

no

v.-1

1

dic

.-1

1

ene

.-1

2

feb

.-1

2

mar

.-1

2

abr.

-12

may

.-1

2

jun

.-1

2

jul.-

12

ago

.-1

2

sep

.-1

2

oct

.-1

2

no

v.-1

2

dic

.-1

2

Gráfico 11 Pronósticos del IPC no transables


IPC No Transables Pronóstico ARDL Pronóstico ARMA

-1.00

-0.50

0.00

0.50

1.00

1.50

jul.-

11

ago

.-1

1

sep

.-1

1

oct

.-1

1

no

v.-1

1

dic

.-1

1

ene

.-1

2

feb

.-1

2

mar

.-1

2

abr.

-12

may

.-1

2

jun

.-1

2

jul.-

12

ago

.-1

2

sep

.-1

2

oct

.-1

2

no

v.-1

2

dic

.-1

2

Gráfico 12 Pronósticos del IPC estrato alto


IPC Estrato Alto Pronóstico ARDL Pronóstico ARMA

111



-0.60-0.40-0.200.000.200.400.600.801.001.20

jul.-

11

ago

.-1

1

sep

.-1

1

oct

.-1

1

no

v.-1

1

dic

.-1

1

ene

.-1

2

feb

.-1

2

mar

.-1

2

abr.

-12

may

.-1

2

jun

.-1

2

jul.-

12

ago

.-1

2

sep

.-1

2

oct

.-1

2

no

v.-1

2

dic

.-1

2

Gráfico 13 Pronósticos del IPC estrato medio


IPC Estrato Medio Pronóstico ARDL Pronóstico ARMA

-0.40

-0.20

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

jul.-

11

ago

.-1

1

sep

.-1

1

oct

.-1

1

no

v.-1

1

dic

.-1

1

ene

.-1

2

feb

.-1

2

mar

.-1

2

abr.

-12

may

.-1

2

jun

.-1

2

jul.-

12

ago

.-1

2

sep

.-1

2

oct

.-1

2

no

v.-1

2

dic

.-1

2

Gráfico 14 Pronósticos del IPC estrato bajo


IPC Estrato Bajo Pronóstico ARDL Pronóstico ARMA

112



5.00

5.50

6.00

6.50

7.00

7.50

8.00

jul.-

11

ago

.-1

1

sep

.-1

1

oct

.-1

1

no

v.-1

1

dic

.-1

1

ene

.-1

2

feb

.-1

2

mar

.-1

2

abr.

-12

may

.-1

2

jun

.-1

2

jul.-

12

ago

.-1

2

sep

.-1

2

oct

.-1

2

no

v.-1

2

dic

.-1

2

Gráfico 15 Pronósticos de las expectativas de inflación a 12

meses Julio 2011 - diciembre 2012

Expectativas Pronósticos ARDL Pronósticos ARMA

-40.00

-30.00

-20.00

-10.00

0.00

10.00

20.00

2011-T3 2011-T4 2012-T1 2012-T2 2012-T3 2012-T4

Gráfico 16 Pronósticos del ICC T3-2011 - T4-2012

ICC Pronóstico ARDL Pronóstico ARMA

113

Resultados del cálculo del error porcentual absoluto medio (EPAM)

para cada serie:

Cuadro 51 Error porcentual absoluto medio (EPAM)

en cada serie de pronósticos Pronóstico ARDL Pronóstico ARMA

Serie EPAM EPAM IPC 141.6% 160.2% IPC -estrato Alto 186.0% 125.8% IPC -estrato Medio 439.4% 438.0% IPC -estrato Bajo 228.4% 157.8% IPC-transables 136.1% 198.0% IPC-no transables 187.3% 221.1% ICC 627.6% 1212.8% Expectativa de inflación a 12 meses 3.3% 3.5%


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