ESTUDIOS IESA - Estimacion de La Inflacion Latente

Estimacin de la inflacinlatente en Venezuela

Juan Carlos Bencomo,Hugo Fara,Hugo Montesinos yJos Roberto Rondn

Est

udio

IES

A N

28

Derechos exclusivos2006 IESAHecho el depsito de leyDepsito legal: lf23920063302631ISBN: 980-217-310-X

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Contenido

Resumen................................................................................................................................... 4Introduccin............................................................................................................................. 5La inflacin latente y su importancia................................................................................. 6Metodologa.............................................................................................................................. 7

Visin general................................................................................................................. 7

Resultados................................................................................................................................ 9Determinacin del orden de integracin...................................................................... 9

Anlisis de cointegracin.............................................................................................. 10

Planteamiento del VAR..................................................................................................... 11

Modelo VARE..................................................................................................................... 11

Comparacin entre la inflacin observada y latente................................................... 12

Funcin de impulso-respuesta...................................................................................... 13

Anlisis de descomposicin de varianza.................................................................... 14

Conclusiones y recomendaciones..................................................................................... 14Bibliografa................................................................................................................................ 21

Estudio IESA

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ResumenLa variacin porcentual del ndice de Precios al Consumidor (IPC) constituye en la prctica el indicadorms utilizado para medir la inflacin. Este indicador, sin embargo, presenta algunos problemas. Ademsde errores de medicin vinculados al IPC, est el problema de la incongruencia entre la definicin deinflacin como alza generalizada y sostenida de precios, y la medida tradicional asociada al IPC. Estainvestigacin calcula la inflacin latente en Venezuela, hoy en da el pas latinoamericano con ms inflacin.La inflacin latente es el componente de la inflacin tradicional que no impacta la produccin real enlargo plazo, siendo congruente con planteamientos de la teora econmica, concretamente con la curvade Phillips vertical. Adicionalmente, refleja ms fielmente el crecimiento sostenido en el nivel general deprecios susceptible de ser impactado por la poltica monetaria. Este indicador es calculado estableciendorestricciones dinmicas sobre un sistema de vectores autorregresivos.

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IntroduccinLa estabilidad en la variacin del nivel general deprecios (definicin terica de la inflacin) es unode los objetivos primordiales que persigue todoBanco Central a travs de la poltica monetaria, enparticular aquellos cuyo mandato principal esmantener el poder adquisitivo de la moneda.

En la prctica, se emplea la variacin porcentualdel ndice de Precios al Consumidor (IPC) como elindicador ms representativo del fenmenoinflacionario. Sin embargo, este slo constituye elpromedio de las variaciones en el costo de unconjunto de bienes y servicios, adems de reflejarcierta clase de distorsiones (factores estacionales,cambios en precios relativos, entre otros), las cualespueden traducirse en una medida imprecisa de lainflacin. En este sentido, si las autoridadesmonetarias reaccionaran ante estas variaciones, ellopodra generar costos severos sobre el sector realde la economa.

A pesar de sus limitaciones, la variacinporcentual del IPC constituye en muchos pases lamedida ms utilizada de inflacin. Esto ha llevadoa las instituciones que tienen por responsabilidadsu clculo, a buscar medidas alternativas queprovean informacin complementaria de utilidadsobre el proceso inflacionario, a fin de depurarlode variaciones en precios que escapan al controlde la poltica monetaria. Se desea obtener unindicador ms acorde con la definicin terica deinflacin como fenmeno monetario de largo plazo,y por lo tanto capaz de ser afectado por la polticamonetaria.

Este trabajo de investigacin intenta contribuira la comprensin del fenmeno inflacionariovenezolano (el ms alto de Latinoamrica), algenerar un indicador de inflacin que haga mseficaz la conduccin de la poltica monetaria. Msespecficamente, el objetivo es la construccin deun indicador complementario al IPC denominadoinflacin latente. Esta se define como la inflacinque no impacta el ingreso real y, en consecuencia,es compatible con la nocin de la clsica dicotomaentre el sector real y nominal de la economa. Por

lo tanto, la inflacin latente obedece a un conceptode teora econmica, compatible con una curvade Phillips vertical, lo que evita formulaciones adhoc presentes en la construccin de medidasalternativas de inflacin como el ncleoinflacionario.

El clculo de la inflacin latente se obtienemediante un sistema de Vectores AutorregresivosEstructurales (VARE), el cual es identificadoutilizando restricciones dinmicas sugeridas porBlanchard y Quah (1989). Concretamente,suponemos que la inflacin medida por lasvariaciones porcentuales del ndice de Precios alConsumidor est impactada por dos tipos deperturbaciones no correlacionadas. La primeratiene impactos irrestrictos sobre la produccin y lainflacin, aunque no impacta la inflacin latente.La segunda, no impacta el producto en el medianoy largo plazo. La inflacin latente calculadacorresponde a este segundo choque que no impactaal producto (Quah y Vahey, 1995).

En nuestro estudio, los resultados obtenidosreflejan de forma congruente la evolucin de lainflacin. El indicador inflacin latente permitivalidar la correspondencia entre la teoraeconmica asociada a su clculo y su relacin conla medida de inflacin tradicional. Los resultadosasociados al anlisis de las funciones de impulso-repuesta y de descomposicin de varianza son com-patibles con los planteamientos tericos y con lasrestricciones identificadoras. As, encontramos quela inflacin latente tiene escaso impacto sobre laproduccin, aun en el corto plazo, lo que explicaescasamente menos de un 1 por ciento de lavariacin total del error de prediccin de laproduccin. Adicionalmente, detectamosdiscrepancias entre la inflacin latente y la medidatradicional basada en el IPC, lo que sugiere perodosde sobre y subestimacin de las presionesinflacionarias capaces de inducir errores en laconduccin de la poltica monetaria.

El trabajo de investigacin est organizado dela siguiente manera: en la primera seccinpresentamos una breve descripcin de la inflacinlatente, justificando la importancia de su clculo.

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La segunda seccin muestra la metodologautilizada para calcular la inflacin latente. Losresultados son mostrados en la tercera seccin, lacual tambin coteja e interpreta la evolucin de lavariacin porcentual del IPC con la inflacin latente,y presenta anlisis de funciones de impulsorespuesta y de descomposicin de varianzas. Lasconclusiones y recomendaciones del estudio sepresentan en la ltima seccin.

La inflacin latentey su importanciaIntentamos determinar la existencia a largo plazode una tasa de inflacin independiente defluctuaciones reales, empleando para ello unanlisis multivariable, sin excluir ningncomponente del ndice general. Quah y Vahey(1995), pioneros en este tipo de clculo,denominan al indicador as obtenido inflacinlatente.

Como se indic anteriormente, el IPC poseelimitaciones como medida de inflacin, ya que norefleja en su totalidad los movimientos en el nivelgeneral de precios, slo representa el promedio devariaciones en el costo de un conjunto determinadode bienes y servicios. De acuerdo con Melo yHamann (1998), una buena medida de inflacindebe reflejar los siguientes aspectos:1. No debe responder a fluctuaciones transitorias

en la oferta de bienes de la economa.2. Debe reflejar adecuadamente la inflacin de

demanda de la economa. Es decir, precisamosnosotros, debe reflejar los movimientossostenidos de precios.La determinacin de un indicador con estas

caractersticas, permitira analizar las presionesinflacionarias susceptibles de ser afectadas porpolticas monetarias, aportando informacin demucho inters para los analistas y autoridadeseconmicas.

Quah y Vahey (1995) proponen una tcnicapara obtener un indicador que cumpla con lascaractersticas expuestas previamente, basados en

una hiptesis econmica explcita de largo plazoque sostiene que la inflacin es un fenmeno decarcter monetario. Ellos definen la inflacinlatente como aquel componente de la medidaobservada (IPC) que no tiene impacto a mediano ylargo plazo sobre la produccin real. Esto implicala nocin comnmente aceptada de que una vezrenegociados los contratos, los movimientos deprecios tienen efectos fundamentalmente sobre lasvariables nominales (Mateos y Gaytn, 1998). Estainterpretacin es compatible con la nocin de unacurva de Phillips vertical1.

En su trabajo, Quah y Vahey (1995) suponenque los cambios observados en el IPC estnafectados por dos tipos de perturbaciones, nocorrelacionadas entre s, que se distinguen por suefecto sobre la produccin:1. El primer tipo puede tener un efecto

significativo a mediano y largo plazo sobre elnivel potencial o de largo plazo de la actividadeconmica.

2. El segundo de ellas no tiene impacto en laproduccin despus de un horizonte fijo detiempo, aun cuando puede tener cierto efectoen horizontes temporales ms cortos.De esta forma, los autores definen la inflacin

latente como el componente del indicador deinflacin observado, asociado slo con la segundaclase de perturbaciones. Cabe sealar que laclasificacin anterior de las perturbaciones nopermite distinguir si se trata de choques de ofertao de demanda. No obstante no deja de tener validezafirmar que la mayora de los choques de ofertatienen un efecto permanente sobre el producto ylos de demanda un efecto transitorio.

De acuerdo con Quah y Vahey (1995) y Mateosy Gaytan (1998), la inflacin latente y sucomparacin con el IPC, produce informacinrelevante sobre el tipo de presiones inflacionariasa que est sujeta la economa. Si los cambios en la

1 Segn Melo y Hamann (1998), la literatura internacional presentaevidencia contundente de una alta correlacin entre inflacin ycrecimiento monetario. No ocurre lo mismo para el grado deasociacin entre inflacin y crecimiento del producto real en ellargo plazo.

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medida convencional de inflacin basada en el IPCson semejantes a aquellos en la inflacin latente,ello indicara la ausencia de choques de largo plazosobre el producto, y por lo tanto que los mismosobedecen a factores sobre los cuales puede influirla poltica monetaria.

Por otra parte, es de esperarse que cuandoexisten perturbaciones negativas (positivas) queafectan el nivel de produccin de largo plazo, lainflacin ser superior (inferior) a la inflacinlatente. Conforme se disipe el efecto sobre lainflacin de estas perturbaciones, sta tender aconverger a la inflacin latente. Estas compara-ciones permiten una mejor interpretacin de lacoyuntura econmica.

La principal limitante de este enfoque es quelas perturbaciones que afectan a la medida deinflacin y al producto no son directamenteobservables. Como se presentar posteriormente,el clculo de la inflacin latente se obtiene a partirde la instrumentacin de un modelo de vectoresautorregresivos estructurales para dos variables(precios y producto). Siguiendo la metodologa deQuah y Vahey (1995) que a su vez se nutre deBlanchard y Quah (1989), se identifican lasperturbaciones estructurales y se descompone elIPC en sus componentes latente y no latente.

Metodologa

Visin generalComo se sealara en la seccin anterior, las dosperturbaciones estructurales que afectan a lainflacin y al producto no son observables de formadirecta. En este sentido, Quah y Vahey (1995)calculan un modelo de vectores autorregresivos(VAR) bajo restricciones estructurales (VARE),propuesto originalmente por Blanchard y Quah(1989), a fin de identificar estos elementos ydescomponer la serie observada de inflacin en suscomponentes latente y no latente.

Bajo los supuestos de esta metodologa, serealiza la identificacin de las perturbaciones

estructurales2, mediante la imposicin derestricciones estadsticas que suponen que ambostipos de perturbacin son independientes.Adicionalmente, se establece que stas sedistinguen por su efecto sobre la produccin.Mientras que el primer shock pudiera tener unimpacto en el mediano y largo plazo sobre laproduccin, la perturbacin nmero dos secaracteriza por no tenerlo, aunque s pudiera afectardicha produccin en horizontes menores. En estecontexto, la inflacin latente se define como aquelladerivada slo de la segunda clase de perturbacin3.

En el clculo del componente latente y nolatente, la metodologa de Quah y Vahey (1995)emplea informacin sobre variables de precios yproduccin. Para este trabajo de investigacin seutilizaron el ndice de Precios al Consumidor y elndice de Volumen de la Produccin Industrial,respectivamente. Fue necesario aplicar tcnicas deempalme de series al ndice de volumen, ya quedurante el lapso de estudio existieron diferentesaos base4.

Descripcin de la metodologa para elclculo de la inflacin latente5Definiendo Y y P en logaritmos naturales como laproduccin y los precios, y suponiendo que Y y Pson series integradas de orden uno, I(1), y no estncointegradas, se calcula un modelo VAR estructural,que expresado en forma de promedio mvil bivariable:

2 Cuando se define un modelo VAR de dos variables, el vector deltrmino de error et contiene dos componentes. En el caso delos modelos VARE, ciertas restricciones estructurales definen otrovector de errores t, compuesto por dos elementos, definidos eneste trabajo como primer 1t y segundo tipo de perturbaciones 2t.

3 Es necesario sealar que bajo la especificacin impuesta en elVARE, la propia definicin de inflacin latente constituye una delas condiciones de identificacin.

4 Una especificacin de la tcnica de empalme utilizada sepresenta en el anexo 1.

5 El desarrollo que se presenta en este apartado est basado enEnders (2004). Un anlisis ms riguroso se encuentra en Meloy Hamann (1997).

=

= +=

0,212

0,111 )()(

kkt

kktt kckcY

=

= +=

0,222

0,121 )()(

kkt

kktt kckcP

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En forma ms compacta:

)',( ,2,1 ttt = es un vector ruido blanco, convarianzas constantes y ( )ijC L polinomios en eloperador de rezago L. Por ejemplo:

Por razones de conveniencia, supongamos quela matriz de varianzas y covarianzas de los erroresestructurales es igual a la matriz identidad.

Para utilizar la metodologa de Blanchard yQuah, por lo menos una de las variables debe serno estacionaria, en virtud de que variables I(0) notienen componentes permanentes. Sin embargo,para usar la metodologa ambas variables debenser estacionarias, de ah que las estemosrepresentando en primeras diferencias.

La clave para descomponer la serie de preciosen sus componentes permanentes y estacionarioses suponer que un choque tiene un efectotransitorio y otro permanente sobre la produccin.Precisamente esta dicotoma es lo que permite laidentificacin del VAR estructural (las innovacionesestructurales) a partir del VAR expresado en formareducida o VAR estndar. Concretamente, supone-mos que el choque 2t no tiene un impacto perma-nente sobre la produccin, por lo tanto, el efectoacumulado de 2t sobre la secuencia Y es cero.Concretamente, debe cumplirse:

En virtud de que esto es cierto para cualquierrealizacin de 2, debe cumplirse

Considerando que las innovaciones estruc-turales transitorias y permanentes no son observa-bles, el problema consiste en calcularlas a partir

de un VAR expresado en forma estndar. Dado quelas variables son estacionarias, sabemos que lasiguiente representacin existe:

Donde Aij(k) es un polinomio en el operadorde rezago L y e1t y e2t son errores de media cero,varianza constante e individualmente nocorrelacionados serialmente pero correlacionadoscontemporneamente.

El elemento clave para la identificacin delVARE es que los residuos del VAR normal o estndarson trminos compuestos de las innovaciones 1ty 2t. Considerado que ambas representaciones sonequivalentes, debe cumplirse:

En forma matricial:

Si los coeficientes fuesen conocidos, sera posible recobrar las

innovaciones 1t y 2t a partir de los residuos e1t ye2t. Sin embargo, dada la expresin matricial arriba

y la restriccin de largo plazo

=

=0

12 0)(k

kc , se

obtienen cuatro restricciones que permiten

identificar a los cuatro cij(0). Los residuos del VARpermiten calcular Var (e1), Var (e2), y Cov (e1, e2),las cuales dado (2) y en virtud de que[ ] 0. 21 =ttE y la normalizacin de la matriz de

varianzas y covarianzas de t , adoptan la siguienteforma:

Restriccin 1:

=

t

t

t

t

LLCLLC

PY

2

1

2221

1211 .)(C )()(C )(

....)3()2()1()0()( 3112

11111111 ++++= LCLCLCCLC

= =

0,212 0)(

kktkc

=

=0

12 0)(k

kc

+

=

t

t

t

t

t

t

ee

PY

LLALLA

PY

2

1

1

1

2221

1211 .)(A )()(A )(

=

t

t

t

t

cc

ee

2

1

2221

1211

2

1 .)0(c )0()0(c )0(

212

2111 )0()0()( cceVAR +=

(2) )0()0(y )0()0( 22212122121111 tttttt ccecce +=+=

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Restriccin 2:

Restriccin 3:

La restriccin 4 viene dada por el supuesto deque 2 no tiene impacto sobre la secuencia

tY

enel largo plazo. Especficamente:

donde: DLLAI = )( por tanto:

En consecuencia:

En virtud de (2) y haciendo uso de que lasecuencia 2t no tiene impacto de corto plazo enYt y considerando slo los trminos relevantes, esdecir, los que contienen 2t.

Esta expresin debe anularse para cualquierrealizacin de 2t , por tanto la restriccin (4)

es:

El clculo del residuo latente resulta de laaplicacin de la siguiente ecuacin:

Para los detalles asociados al clculo de lainflacin latente vase el anexo 3.

Resultados

Determinacin del orden de integracinPara la determinacin del orden de integracin delas variables se aplic la prueba aumentada deDickey-Fuller; en el perodo comprendido entreenero de 1991 y febrero 2005, se determin que elIPC y el ndice de Volumen de la ProduccinIndustrial Desestacionalizado, expresados enlogaritmos, son I(1), tal como se presenta en loscuadros 1 y 3:

Cuadro 1Test de Dickey-Fuller

Logaritmo del ndice de Precios alConsumidor

1991:01 2005:02

Null Hypothesis: LNIPC has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=13)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fullertest statistic -2.332920 0.1629

Test critical values: 1% level -3.4694515% level -2.878618

10% level -2.575954

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Fuente: Clculos propios.

222

2212 )0()0()( cceVAR +=

)0()0()0().0().( 2212211121 cccceeE tt ++=

ttttttt eLLAIXeXLAIeLXLAX1])([ )]([ )( ==+=

=

=

+

=

=

+

+

=

=

+

t

t

k

kk

k

k

k

k

t

t

t

t

ee

LkaLka

LkaLka

D

ee

LLALLALLALLA

DPY

2

1

1

011

0

121

1

0k12

0

122

2

1

1121

1222

)(1 )(

)( )(11

)(1 )()( )(11

+

=

=

+

=

+

02

1121

0

122 .)()(1

1k

tk

tk

kt eLkaeLkaD

Y

1 1

22 12 2 12 22 20 0

1 ( ) (0) ( ) (0) 0k kt tk k

a k L c a k L c

+ +

= =

+ =

22 12 12 22

0 01 ( ) (0) ( ) (0) 0

k ka k c a k c

= =

+ =

ititit cce += ,212,111,1 )0()0(

ititit cce += ,222,121,2 )0()0(

XPt Y

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Diferencia Logartmica del ndice dePrecios al Consumidor

1991:01 2005:02

Null Hypothesis: DLNIPC has a unit root

Exogenous: Constant


t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller

test statistic -4.316616 0.0006

Test critical values: 1% level -3.469451

5% level -2.878618

10% level -2.575954

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Fuente: Clculos propios


Logaritmo del ndice de Volumen de laProduccin Industrial Desestacionalizado

1991:01 2005:02

Null Hypothesis: LVOL_SA has a unit root

Exogenous: Constant


t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller


Test critical values:1% level -3.469691

5% level -2.878723

10% level -2.576010



Diferencia Logartmica del ndice delVolumen de la Produccin Industrial

Desestacionalizado1991:01 2005:02

Null Hypothesis: D(LVOL_SA) has a unit root

Exogenous: Constant


t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller



5% level -2.878723

10% level -2.576010*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Fuente: Clculos propios.

En el caso de la Diferencia Logartmica delndice de Precios al Consumidor (DLNIPC), lahiptesis nula de la existencia de una raz unitariaes rechazada al 1 por ciento de significacin, comoindica el cuadro 3. Es decir, la inflacin (medidacomo la tasa de crecimiento del IPC en trminoslogartmicos) es estacionaria. En lo que conciernea la diferencia del Logaritmo del ndice delVolumen de la Produccin Industrial Desestacio-nalizado, el rechazo de la hiptesis nula al 1 porciento tambin sugiere la estacionariedad ointegracin de orden cero, I(0), de esta serie.

Anlisis de cointegracinEl anlisis de cointegracin en el marco de modelostipo VAR, permite inferir la existencia de relacionesestables a largo plazo entre las variables que loconforman. Especficamente, se dice que dosvariables estn cointegradas si al considerarse deforma conjunta existen combinaciones linealesentre ellas que reflejen comportamientos estables(estacionarios), aun cuando individualmente seanno estacionarias. Las pruebas de cointegracin deEngle y Granger (1987), Johansen (1988), Stock yWatson (1988) y Johansen y Juselius (1990), sonlas ms empleadas para la determinacin de este

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tipo de comportamiento. En general, la existenciade cointegracin entre dos variables requiere quela combinacin lineal exhiba un orden deintegracin inferior al de las variables. Msprecisamente, un vector de variables I(d) estcointegrado de orden (d,b), expresado como CI(d,b), si existe una combinacin lineal que es I(d-b) siendo b positiva.

La aplicacin de la metodologa de Quah yVahey (1995) exige que las dos series, aunque

exhiban tendencias estocsticas, no estn cointe-gradas. Para la determinacin de la existencia o node cointegracin, se aplic el test de Johansen almodelo VAR construido a partir del ndice de Preciosal Consumidor y del ndice de Volumen deProduccin Industrial Desestacionalizado expre-sados en forma logartmica. Los resultados sepresentan en el siguiente cuadro donde no sedocumentan vectores de cointegracin.

Cuadro 5Test de Johansen sobre el modelo VAR construido con informacin de los logaritmos del

ndice de Precios al Consumidor y del ndice de Volumen de Produccin IndustrialDesestacionalizado (1991:01 2005:02)

Date: 07/16/05 Time: 23:41Sample: 1991M01 2005M02Included observations: 165Series: LVOL_SA LNIPC Lags interval: 1 to 4Selected (0.05 level*) Number of Cointegrating Relations by Model

Data Trend: None None Linear Linear Quadratic

Test Type No Intercept Intercept Intercept Intercept InterceptNo Trend No Trend No Trend Trend TrendTrace 0 0 0 0 0Max-Eig 0 0 0 0 0

*Critical values based on MacKinnon-Haug-Michelis (1999)

Planteamiento del VARLuego de establecer el orden de integracin, seconstruy un modelo VAR para el crecimiento delndice de Precios al Consumidor (DLNIPC), y ladiferencia del logaritmo del ndice de Volumen dela Produccin Industrial Desestacionalizado(DLVOL_SA), el cual incluy tres rezagos, tresvariables dicotmicas y una constante6.

La seleccin del nmero de rezagos ptimo sebas en los criterios de Akaike y Schwarz, el anlisis

de las races inversas de los polinomios caractersticosy la prueba de raz unitaria sobre los residuos, a fin deestablecer si son estacionarios. Un detalle de losresultados obtenidos se presenta en el anexo 2.

Modelo VAREObtenido el modelo VAR, se incorpora la restriccinde identificacin, donde la inflacin latentecorresponde a aquellos cambios en el IPC que noafectan al producto en el largo plazo, luego de unhorizonte temporal determinado. A partir de lametodologa expuesta anteriormente, se calcul elcomponente latente del IPC7.

6 Especficamente se incorpor una dummy referida a la variableprecios en mayo de 1996, a objeto de considerar el crecimientoatpico de la inflacin en ese mes, como consecuencia del levan-tamiento del control de cambios y de precios en abril de ese ao.De forma similar se introdujeron dos variables dummy vinculadasal indicador de volumen en diciembre de 2002 y febrero de 2003,con la finalidad de evitar distorsiones conse-cuencia de laparalizacin nacional de actividades a partir del mes de diciembre.

7 Una limitacin presente en el clculo emprico de este indicador,es que los residuos estructurales identificados representan elcambio en la inflacin latente. Como se seal anteriormente,en el anexo 3 se detalla la metodologa empleada para larecuperacin y obtencin del ndice latente.

Estudio IESA

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Comparacin entre la inflacinobservada y latenteEl siguiente grfico presenta los resultados delclculo anualizado de la inflacin latente y sucomparacin con la evolucin anual del ndice dePrecios al Consumidor.

El comportamiento de la inflacin latente hastael ao de 1995 se comporta errticamentereflejando probablemente el impacto de lacondicin inicial, (ver anexo 3), los generalizadoscontroles de precios y en particular el shock de lacrisis bancaria. A partir de 1995, la comparacinentre la inflacin latente y la inflacin medida porlas variaciones porcentuales del IPC, podemosobtener las siguientes conclusiones.

Perodo 1996-2001En general, la inflacin latente super al nivel

observado del IPC, situacin que denota laexistencia de shocks positivos sobre el producto.El ao de 1997 se caracteriz por una fuertedesinflacin. A partir de 1998 la inflacin latentesuper a la medida por el IPC, no obstante, ambas

medidas tienden a estabilizarse con una ligeratendencia a desacelerarse. Esta desaceleracin escongruente con la menor tasa de depreciacinexperimentada por el bolvar frente al dlar. Deacuerdo con la teora, este escenario de la inflacinlatente superando a la medida, es de carcter tem-poral al disiparse los efectos positivos, el crecimien-to en el IPC debe converger a la inflacin latente, locual comienza a ocurrir a partir del ao 2002.

Perodo 2002-2004Ambos indicadores muestran un compor-

tamiento similar. No obstante, la inflacin medidapor el IPC tiende a desacelerarse, lo cual es expli-cable por la existencia de controles de precios ylos choques favorables asociados al mayor preciodel petrleo. La inflacin latente tiende a acelerarsea partir del 2004. Este comportamiento es com-patible con el fuerte crecimiento experimentadopor los agregados monetarios como consecuenciadel control de cambios, el cual ha disminuidosensiblemente los flujos de dlares hacia el exte-rior por concepto de la cuenta capital.

Grfico 1INFLACIN LATENTE

Fuente: Banco Central de Venezuela. Clculos propios.

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

1992

M05

1992

M08

1992

M11

1993

M02

1993

M05

1993

M08

1993

M11

1994

M02

1994

M05

1994

M08

1994

M11

1995

M02

1995

M05

1995

M08

1995

M11

1996

M02

1996

M05

1996

M08

1996

M11

1997

M02

1997

M05

1997

M08

1997

M11

1998

M02

1998

M05

1998

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1998

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1999

M02

1999

M05

1999

M08

1999

M11

2000

M02

2000

M05

2000

M08

2000

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2001

M02

2001

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2001

M08

2001

M11

2002

M02

2002

M05

2002

M08

2002

M11

2003

M02

2003

M05

2003

M08

2003

M11

2004

M02

2004

M05

2004

M08

2004

M11

var ipc anual var lat anual

Estudio IESA

13

Funcin de impulso-respuesta

Response to Structural One S.D. Innovations

Los grficos 2-5 muestran las funciones deimpulso respuesta inducidas por los shocks nolatente (shock 1) y latente (shock 2) sobre laproduccin e inflacin. Se observa que laperturbacin latente (grfico 3) presenta unimpacto ligero sobre la produccin que tiende aestabilizarse rpidamente. La velocidad de ajusterpida es coherente con la restriccin identificadora,la cual establece que las perturbaciones latentesson neutrales sobre el producto. Es ms, la ausenciade impactos sobre el producto es compatible conla existencia de una curva de Phillips vertical.

La perturbacin no latente (grfico 2) tiene unefecto acumulado sustancialmente mayor sobre el

producto y le toma ms tiempo para estabilizarse.Este resultado es compatible con la nocin de queshocks transitorios de oferta explican innovacionesen la produccin y su comportamiento.

Las dos perturbaciones impactan diferente-mente la inflacin. El impacto de la perturbacinlatente (grfico 5) es muy acentuado sugiriendoque un aumento de la cantidad de moneda tieneuna incidencia contempornea sobre la evolucinde los precios. El efecto del shock no latente, quepuede interpretarse como una innovacintransitoria de oferta, es ligero y tiende aestabilizarse con relativa rapidez (grfico 4), lo cuales compatible con la hiptesis de que perturba-

Grfico 2 Grfico 3

-.02

-.01

.00

.01

.02

.03

.04

.05

5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Response of DLVOL_SA to Shock1

-.02

-.01

.00

.01

.02

.03

.04

.05

5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Response of DLVOL_SA to Shock2

Grfico 4 Grfico 5

-.004

-.002

.000

.002

.004

.006

.008

.010

5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Response of DLNIPC to Shock1

-.004

-.002

.000

.002

.004

.006

.008

.010

5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Response of DLNIPC to Shock2

Estudio IESA

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ciones no latentes introducen ruido sobre lainflacin y no la afectan en el largo plazo.

Anlisis de descomposicinde varianzaLa descomposicin de la varianza del error deprediccin indica la proporcin de la variacin deuna secuencia debido a sus propias perturbaciones,y las ocasionadas por perturbaciones de la otrasecuencia (variable). En el cuadro 5, se observaque la contribucin explicativa de la perturbacinlatente al volumen de produccin essistemticamente menor que el del choque nolatente. Es ms, la contribucin del choque latentees pequea, nunca mayor al 5 por ciento. Por elcontrario, el choque latente explica una altaproporcin de la variacin de la inflacinobservada (cuadro 6), mientras que la perturbacinno latente nunca explica ms del 10 por ciento dela variacin de la inflacin observada. Estosresultados son consistentes con los planteamientosantes sealados, relativos al papel que juegan lasperturbaciones latentes y no latentes en la evolucinde la produccin y la inflacin.

Cuadro 5Variance Decomposition of DLVOL_SA:

Period S.E. Shock_NLAT Shock_LAT

1 0.048989 98.579240 1.420760

2 0.051749 94.380620 5.619375

3 0.052312 92.379130 7.620870

4 0.052455 92.374110 7.625886

5 0.052554 92.257300 7.742696

10 0.052600 92.171750 7.828248

20 0.052600 92.171540 7.828455

30 0.052600 92.171530 7.828466

40 0.052600 92.171530 7.828466

50 0.052600 92.171530 7.828466

100 0.052600 92.171530 7.828466

200 0.052600 92.171530 7.828466

300 0.052600 92.171530 7.828466

Cuadro 6Variance Decomposition of DLNIPC: Period S.E. Shock_NLAT Shock_LAT

1 0.009230 12.267410 87.732590

2 0.010908 13.880540 86.119460

3 0.011579 14.171110 85.828890

4 0.012197 13.000120 86.999880

5 0.012623 12.871570 87.128430

10 0.013554 12.348840 87.651160

20 0.013803 12.217030 87.782970

30 0.013816 12.210230 87.789770

40 0.013817 12.209870 87.790130

50 0.013817 12.209850 87.790150

100 0.013817 12.209850 87.790150

200 0.013817 12.209850 87.790150

300 0.013817 12.209850 87.790150

Conclusiones yrecomendacionesEl concepto terico de inflacin est referido a laevolucin sostenida en el nivel general de precios.En la prctica, el crecimiento porcentual del IPC esla medida de inflacin ms utilizada. No obstante,este indicador slo constituye el promedio de lasvariaciones en el costo de un conjunto de bienes yservicios para un consumidor tpico, adems deestar influenciado por factores estacionales,irregulares y cclicos, cambios en precios relativos,entre otros, los cuales pueden traducirse en unadefinicin errnea de la inflacin.

En este trabajo de investigacin se define,calcula y analiza una medida alternativa deinflacin, complementaria al ndice de Precios alConsumidor, denominada inflacin latente, la cualse define como el crecimiento de los precios queexistira en ausencia de choques al producto delargo plazo. Esta nocin es compatible con laexistencia de la curva de Phillips vertical al largoplazo. Para obtener este indicador, se emplea lametodologa propuesta por Quah y Vahey (1995),

Estudio IESA

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bajo el supuesto de que los cambios en el IPC sonafectados por dos clases de perturbacin. El primertipo (perturbaciones no latentes) afectan elproducto real del mediano al largo plazo, mientrasque el segundo, perturbacin latente, no lo impactaen el largo plazo. En este contexto, el componentelatente de la inflacin se asocia a aquel aumentode precios que se obtendra en ausencia de laprimera clase de perturbaciones.

No obstante, debe sealarse que los clculos yresultados presentados son susceptibles de serampliados. Especficamente, en el caso de lainflacin latente, limitaciones de carcterestadstico imposibilitaron el empleo del IndicadorMensual de Actividad Econmica (IGAEM),calculado mas no publicado por el Banco Centralde Venezuela, el cual comprende una proporcin

representativa (80 por ciento) del total de lasactividades productivas desarrolladas en el pas,en trminos del Producto Interno Bruto (PIB). Porotra parte, pudiesen incorporarse nuevas variablese imponer restricciones adicionales a la estructuradinmica del VAR.

Finalmente, si bien el clculo de la inflacinlatente contribuye a la comprensin del fenmenoinflacionario venezolano, consideramos que debeser de inters para las autoridades responsables dela toma de decisiones de poltica econmicacontinuar el anlisis de estas y otras medidascomplementarias. Un indicador complementarioque incrementara nuestro entendimiento delfenmeno inflacionario es el clculo de la llamadainflacin permanente o de largo plazo. Esto debeser objeto de investigacin futura.

Estudio IESA

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ANEXO 1DESCRIPCIN DE LA METODOLOGA PARA EL EMPALME DE LA SERIE DEL NDICE DE

VOLUMEN DE LA PRODUCCIN INDUSTRIAL

El indicador de volumen empleado en el clculo de la inflacin latente (ndice de Volumen de la ProduccinIndustrial), experiment modificaciones en lo que respecta al ao base utilizado como referencia para supresentacin. Especficamente, la informacin disponible desde 1991 hasta 1996 estaba expresada entrminos del ao base 1992, y de all en adelante del ao base 1997. Por tal motivo, fue necesario aplicartcnicas de empalme que permitiesen expresar la totalidad de la serie en funcin de la base ms reciente.El empalme es el procedimiento a travs del cual se efecta un enganche entre las bases consideradas,dividiendo el ndice correspondiente a la base anterior entre el ndice expresado en trminos de la nuevabase, para el perodo t. En el caso de este trabajo, se seleccion el mes de enero de 1997 como pivote,al ser el primer perodo asociado al nuevo ao base.

El resultado de este cociente, conocido como coeficiente de empalme, se utiliz para dividir todoslos ndices de la base 1992, obtenindose de esta manera la serie empalmada, la cual debe expresarexactamente las mismas variaciones reflejadas en la serie original.

1001997,97

1001992,97

=

==enero

enero

IPCIPC

coef

Estudio IESA

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ANEXO 2CRITERIOS PARA LA SELECCIN DEL MODELO VAR

1. Criterio de informacin de Akaike y Schwarz:Ambos penalizan la inclusin de rezagos no significativos en la especificacin del modelo:

nSRC

nkCIA ln2 += ; n

SRCnnkCIS ln.ln +=

donde:k= nmero de rezagos (incluyendo la interseccin)n= nmero de observacionesSRC= suma de los residuos al cuadradoAl comparar varios modelos, se prefiere aquel con un menor valor para ambos.

VAR Lag Order Selection Criteria

Endogenous variables: DLVOL_SA DLNIPC

Exogenous variables: C DUM_P DUM_V12 DUM_V2

Date: 07/16/05 Time: 23:22

Sample: 1991M01 2005M02Included observations: 157

Lag LogL LR FPE AIC SC HQ

0 658.9995 NA 8.58e-07 -8.292988 -8.137255 -8.229739

1 756.9501 188.4145 2.59e-07 -9.489810 -9.256212* -9.394938

2 766.4935 18.11425 2.42e-07 -9.560427 -9.248962 -9.433930*

3 771.9031 10.13008 2.37e-07* -9.578384* -9.189053 -9.420263

4 775.7039 7.020536 2.38e-07 -9.575846 -9.108649 -9.386101

5 778.1557 4.466288 2.43e-07 -9.556123 -9.011060 -9.334754

6 779.4822 2.382647 2.51e-07 -9.522066 -8.899137 -9.269073

7 780.2659 1.387820 2.62e-07 -9.481095 -8.780300 -9.196477

8 780.6285 0.632652 2.75e-07 -9.434757 -8.656096 -9.118516

9 781.4827 1.469131 2.86e-07 -9.394684 -8.538157 -9.046819

10 782.0096 0.892604 2.99e-07 -9.350440 -8.416047 -8.970950

11 788.0724 10.11756 2.92e-07 -9.376718 -8.364458 -8.965604

12 794.4034 10.40393* 2.84e-07 -9.406413 -8.316287 -8.963675

* indicates lag order selected by the criterionLR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level)FPE: Final prediction errorAIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterion HQ: Hannan-Quinn information criterion

Estudio IESA

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Se decidi tomar el nmero de rezagos sugerido por el criterio de informacin de Akaike (3), ya que entrminos generales el criterio de Schwarz tiende a subestimar el nmero de rezagos.

2. Inversa de las races de los polinomios AR caractersticosEsta herramienta del programa economtrico EViews reporta la inversa de las races asociadas a lospolinomios AR caractersticos. Si el modelo VAR especificado es estable a largo plazo (estacionario), todaslas races deben tener mdulos menores a la unidad.

Roots of Characteristic Polynomial

Endogenous variables: DLVOL_SA DLNIPC Exogenous variables: C DUM_P DUM_V12 DUM_V2 Lag specification: 1 3Date: 07/16/05 Time: 23:24

Root Modulus

0.863260 0.863260

-0.399031 - 0.413605i 0.574713-0.399031 + 0.413605i 0.574713-0.021866 - 0.440303i 0.440846-0.021866 + 0.440303i 0.440846 0.264573 0.264573

No root lies outside the unit circle.

VAR satisfies the stability condition.

3. Estacionariedad de los residuosPara que el modelo VAR especificado se considere representativo, los residuos de la regresin deben serruido blanco. Por tal motivo, se aplic el test de Dickey-Fuller sobre los residuos de la inflacin y ellogaritmo del ndice de volumen de la produccin industrial; rechazndose la hiptesis de la existencia deraz unitaria al 5 por ciento de significancia, tal como se presenta en los siguientes cuadros de salida:

Estudio IESA

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Test Dickey-FullerResiduos de inflacin del modelo VAR

1991:04 2005:02Null Hypothesis: RES_IPC has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 0 (Automatic based on AIC, MAXLAG=13)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -11.076155 0.000000


5% level -2.878936

10% level -2.576124


Test Dickey-FullerResiduos de LNVOL_SA del modelo VAR

1991:04 2005:02Null Hypothesis: RES_VOL has a unit root

Exogenous: Constant

Lag Length: 0 (Automatic based on AIC, MAXLAG=13)

t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -13.13224 0.0000


5% level -2.878937

10% level -2.576124

*MacKinnon (1996) one-sided p-values. Fuente: Clculos propios.

Estudio IESA

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ANEXO 3CONSTRUCCIN DEL IPC LATENTE A PARTIR DE LOS RESIDUOS ESTRUCTURALES

Basados en los residuos estructurales asociados a la definicin de inflacin latente y obtenidos a partir dela ecuacin (2) especificada en la seccin Metodologa, a continuacin se describe el procedimientoutilizado para el clculo del IPC latente de cada perodo:

1. En el perodo t, el residuo estructural latente representa la diferencia entre la inflacin observaday la inflacin latente calculada:

= ttt ipclatdipcdslat lnlnRe (1)

2. De la relacin anterior, puede conocerse la inflacin latente calculada:

ttt slatipcdipclatd Relnln =

(2)

3. A partir de la ecuacin (2), puede especificarse la inflacin latente calculada como una diferencialogartmica:

1ln

= ttt LnipclatLnipclatipclatd (3)

En este punto, no se conoce el logaritmo del IPC latente correspondiente al perodo t-1. Se supone queel mismo es igual al logaritmo del IPC observado:

11 = tt LnipcLnipclat (4)

Sustituyendo (4) en (3), se obtiene el logaritmo del IPC latente del perodo t:

+= ttt ipclatdLnipcLnipclat ln1 (5)

Finalmente, el IPC latente del perodo t resulta de la integracin del resultado de la ecuacin (5).Para el perodo t+1, se sigue la misma metodologa especificada en las ecuaciones (1) y (2), sustituyendoel logaritmo del IPCt observado de la ecuacin (3) por el clculo del logaritmo del IPCt latente, obtenidomediante la ecuacin (4).

Estudio IESA

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Bibliografalvarez, L. y M. de los Llanos Matea (1999): Underlying Inflation Measures in Spain. Documento deTrabajo, N 991. Madrid: Banco de Espaa.

Banco Central de Venezuela (varios aos): Informe Econmico. Caracas: BCV.

Blanchard, O. y D. Quah (1989): The Dynamic Effects of Agregate Demand and Supply Disturbances.American Economic Review, 79.

Blanco, E. y B. Reyes (1999): Inflacin Subyacente, Documento de Trabajo, N 19. Caracas: Banco Centralde Venezuela.

Enders, W. (2004): Applied Econometric Time Series, segunda edicin. John Wiley.

Engle, R. y C. Granger (1987): Cointegration and Error-Correction: Representation, Estimation andTesting. Econometrica, 55.

Espasa, A. y J.R. Cancelo (1993): Mtodos cuantitativos para el anlisis de la coyuntura econmica. Madrid:Alianza Editorial.

Fermn, Z. y E. Paracare (2000): Un indicador mensual de actividad econmica (IGAEM). Documento detrabajo, N 22. Caracas: Banco Central de Venezuela.

Johansen, S. (1988): Statistical Analysis of Cointegrating Vectors. Journal of Economics Dynamics andControl, 12.

Johansen, S. y K. Juselius (1990): Maximum Likelihood Estimation and Inference on Cointegrationwith Application to the Demand for Money. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 52.

Mateos, C. y A. Gaytn (1998): Medidas alternativas de inflacin. Serie Documentos de Investigacin.Documento No. 9802. Mxico: Banco de Mxico.

Melo, L. y F. Hamann (1997): Inflacin bsica: Un anlisis basado en VAR estructurales. Documento deTrabajo. Colombia: Banco de la Repblica.

Quah, D. and S.P. Vahey (1995): Measuring Core Inflation. The Economic Journal. September, 1130-1143.

Stock, J. y M. Watson (1988): Testing for Common Trends. Journal of the American Statistical Association,83.

Valverde, A.C., E. Salas y J.C. Solano (2002): Aspectos conceptuales sobre series de tiempo: Nocionesbsicas. DIE / 02/ 2002 NT. Costa Rica: Banco Central de Costa Rica.

ContenidoResumen........................................................................................................................Introduccin...................................................................................................................La inflacin latente y su importancia................................................................................. Metodologa....................................................................................................................Visin general................................................................................................................. Resultados.....................................................................................................................Determinacin del orden de integracin...................................................................... Anlisis de cointegracin.............................................................................................. Planteamiento del var..................................................................................................... Modelo vare....................................................................................................................Comparacin entre la inflacin observada y latente................................................... Funcin de impulso-respuesta...................................................................................... Anlisis de descomposicin de varianza.................................................................... Conclusiones y recomendaciones..................................................................................... Bibliografa...................................................................................................................

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ESTUDIOS IESA - Estimacion de La Inflacion Latente