Determinación de una función predictiva de la tasa de Desempleo en Chile

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1 Facultad de Ciencias Empresariales Universidad del Bío Bío 1 Introducción Determinación de una función predictiva de la tasa de Desempleo en Chile Luis Alavanja N. - Américo Carrillo M. Samuel Espinoza B. Rodrigo Melo C. Robert Paillán P. El desempleo es una de las situaciones más dramáticas que puede experimentar una persona laboralmente activa, ya que afecta a múltiples aspectos de nuestra vida. El primer efecto significativo del desempleo se observa en la pérdida de ingresos o de la renta necesaria para el propio sustento y el de la familia. Sin embargo, el desempleo tiene poderosas y negativas repercusiones en otros ámbitos que a veces pasan más desapercibidos, como son sus repercusiones emocionales y psicológicas y sus repercusiones sociales. Algunas personas pueden paliar parcialmente los efectos económicos del desempleo a través de los subsidios y otros mecanismos económicos de defensa, pero no sucede así con las repercusiones psicológicas y sociales del mismo, porque muchas veces no están disponibles las ayudas necesarias. Y en nuestro pais no esta ajeno a esta situacion, durante decadas la economía chilena ha registrado elevadas tasas de desocupación con respecto a sus niveles históricos. Si bien, entre 1960 y 1973 la tasa de desempleo alcanzó un promedio cercano a 5%, a partir de 1974 este indicador se elevó sustancialmente, manteniéndose en niveles cercanos al 15%, e incluso registrándose tasas superiores al 20% en 1982 y Si bien en la decada pasado no registro elevadas tasas en comparación a decadas anteriores, en peridos de año 2009 superó la barrera del 10%. Afortunadamente, y analizando los datos entregados por el Instituo Nacional de Estadistica (INE) se puede deducir una tendencia a la baja a partir del último trimestre del año El objetivo del presente trabajo es construir un modelo econométrico a traves del METODO DE LOS MINIMOS CUADRADOS ORDINARIOS probaremos sus supuestos y propiedades. Obtendremos los estimativos de minimos cuadrados de acuerdo con el TEOREMA DE GAUSS- MARKOV. Para esto utilizaremos como herramienta de resolucion matematica MS Excel y como herramienta de apoyo estadistico Gretl. Con la cual realizaremos la pruebas de hipotesis requeridas por el teorema y nos permitira generar nuestra funcion explicativa de la tasa de desempleo en Chile.

2 2 El desempleo Desempleo, es el paro forzoso o desocupación de los asalariados que pueden y quieren trabajar pero no encuentran un puesto de trabajo. En las sociedades en las que la mayoría de la población vive de trabajar para los demás, el no poder encontrar un trabajo es un grave problema. Debido a los costos humanos derivados de la privación y del sentimiento de rechazo y de fracaso personal, la cuantía del desempleo se utiliza habitualmente como una medida del bienestar de los trabajadores. La proporción de trabajadores desempleados también muestra si se están aprovechando adecuadamente los recursos humanos del país y sirve como índice de la actividad económica. Los economistas han descrito las causas del desempleo como friccionales, temporales, estructurales y cíclicas. El desempleo friccional se produce porque los trabajadores que están buscando un empleo no lo encuentran de inmediato; mientras que están buscando trabajo son contabilizados como desempleados. La cuantía del desempleo friccional depende de la frecuencia con que los trabajadores cambian de empleo y del tiempo que tardan en encontrar uno nuevo. El cambio de empleo se produce a menudo y un importante porcentaje del desempleo es friccional y sólo dura un corto espacio de tiempo. Esta clase de desempleo se podría reducir de alguna manera con servicios de colocación más eficientes. Sin embargo, siempre que los trabajadores puedan abandonar libremente su trabajo se producirá un desempleo cíclico. El desempleo temporal se produce cuando las industrias tienen una temporada de baja, como durante el invierno en la industria de la construcción o en otros sectores de producción cuyas tareas se realizan a la intemperie. También se produce al finalizar el año escolar, cuando muchos estudiantes y licenciados se ponen a buscar trabajo. El desempleo estructural se debe a un desequilibrio entre el tipo de trabajadores que requieren los empresarios y el tipo de trabajadores que buscan trabajo. Estos desequilibrios pueden deberse a que la capacitación, la localización o las características personales no sean las adecuadas. En el modelo keynesiano, la causa principal del paro hay que buscarla en la insuficiencia de la demanda agregada. Un simple cambio negativo en las expectativas de los empresarios puede provocar una disminución de su demanda de bienes de inversión lo que originará una serie de reacciones en cadena en la que se irá perdiendo empleo sucesivamente en diferentes ramas industriales. La consiguiente disminución en la capacidad adquisitiva de los trabajadores puede agravar el círculo vicioso prolongando indefinidamente la situación de desempleo. Los keynesianos rechazan la capacidad del mercado laboral de ajustarse a la nueva situación modificando los salarios. Y si el equilibrio en el mercado de un factor o un bien no puede alcanzarse por la vía de los precios, se conseguirá por la vía de las cantidades, apareciendo una disparidad entre las cantidades ofrecidas y demandadas. Es la rigidez a la baja de los salarios la que impide que la disminución de la demanda se traduzca

3 Facultad de Ciencias Empresariales Universidad del Bío Bío 3 en descensos salariales por lo que se producirá una situación de desempleo involuntario. El supuesto de la rigidez de los salarios puede suavizarse si se considera que los trabajadores tienen ilusión monetaria, es decir, que lo que negocian en sus convenios son salarios nominales, no reales, por lo que, si se dan simultáneamente situaciones de desempleo e inflación, puede producirse un cierto reajuste de los salarios reales. Esta posibilidad quedaba excluida por las modernas propuestas del modelo de las expectativas racionales: No hay ilusión monetaria, por lo que la política monetaria expansiva se traduce inmediatamente en subidas de precios y salarios sin que tenga ningún efecto sobre la producción real. Los keynesianos, en respuesta, dieron la vuelta al argumento. Aceptando el supuesto de las expectativas racionales conjuntamente con el de la rigidez de los salarios nominales, dedujeron que las políticas expansivas sí pueden tener efecto sobre la producción real. Por ejemplo, el anuncio de un aumento en la cantidad de dinero en circulación provocará subidas en los precios, pero no en los salarios nominales, por lo que los salarios reales bajarán; esto permitirá el aumento del empleo y de la producción real Qué variables economicas influyen entonces principalmente en el desempleo? a sido relevante en este indicador el terremoto sucedido en febrero de 2007? la imagen que las personas tienen del actual Gobierno pueden influir en el desempleo? Lo anterior, son preguntas que queremos responder a traves del modelo matemático que esplicaremos con más detalle. El modelo podríamos explicarlo en función de múltiples variables teóricas y no tanto, de las cuales rescatamos las siguientes: PIB Tasa Bco Central Balanza Comercial Terremoto Fuerza de Trabajo Total IPC Desaprobación del Gobierno Y = f (PIB, Tasa Bco. Central, Balanza Comercial, Terremoto, Fuerza de Trabajo Total, IPC, Desaprobación del Gobierno) Con esta idea entonces recopilamos los datos asociados a estas variables y a otras que podrían haber impactado a continuación se detallan los antecedentes que nos hacen creer que son las variables más significativas: Variables PIB Nominal: El Producto Interno Bruto (PIB) es el valor de los bienes y servicios de uso final generados por los agentes económicos durante un período. Por lo anterior es lógico pensar que un incremento o disminución de este indicador, es consecuencia directa de aumentos o disminuciones en los niveles de producción de los sectores que lo componen, como por ejemplo el sector minero, podemos suponer que un aumento en la producción de este sector debería involucrar un aumento del empleo o en otras palabras, disminución del desempleo, debido a esto se explica la pendiente negativa que se muestra en el siguiente gráfico. Lo comentado es corroborado por la Ley de Okun.

4 4 TASA_DESEMPLEO 11 10,5 10 9,5 9 8,5 8 7,5 7 6,5 6 Y = 9,08-0,186X TASA_DESEMPLEO con respecto a PIB (con ajuste mínimo-cuadrático) PIB Se consideran datos mensuales de los años 2009,2010 y 2011 Tasa Banco Central: Tenemos que considerar como primicia que la tasa indicada por el Bco Central, es una reacción a la inflación. Consideraremos en nuestro modelo este indicador ya que podemos deducir que es consecuencia de una serie de hechos. Una disminución en el consumo puede ser explicada por un aumento en el desempleo, lo que implicario una dismunicion en el IPC debido a la baja en la demanda de los bienes que se consideran en la canasta, este hecho daría como resultado una disminción en la inflación, lo que produciría una dismunución en la tasa del Bco. Central como consecuencia para reactivar la economía. Balanza Comercial: es el registro de las importaciones y exportaciones de un país, su diferencia por consiguiente es el saldo de la balanza comercial. Un aumento en el saldo en comparación a otro periodo implica un aumento en las exportaciones, a su vez esto explicaría un aumento en el empleo o disminución del desempleo lo cual es necesario para cubrir la demanda de bienes nacionales en el extranjero. Variable Terremoto: Todos sabemos los efectos nefastos que produjo el terremoto a nivel país. Matías Braun, profesor de Mercado Financiero y Desarrollo Económico de la Escuela de Negocios de la Universidad Adolfo Ibáñez adelantó que el terremoto tendría un impacto positivo en el empleo, lo que para nuestro estudio significa una baja en desempleo, justificando así parte de nuestro modelo por el proceso de reconstrucción y en el crecimiento de este sector. Nos proponemos predecir esta situación incluyéndola como variable Dummy que va a considerar el cambio de nuestra curva gráfica por la relevancia que sigue teniendo en el factor empleo. Fuerza de Trabajo Total (FT): Con esta variable se mide la cantidad de personas que integran la población económicamente activa. De acuerdo a los datos entregados por el Instituto Nacional de Estadísticas (INE), ésta fuerza de trabajo, la constituyen: los ocupados, los desocupados, los cesantes y los que buscan trabajo por primera vez, es decir representa la oferta de trabajo efectiva. De acuerdo a los datos recopilados del INE, consideramos que es una variable determinante para la proyección del desempleo, y es así como queda reflejado en nuestro análisis de regresión mediante MCO, porque una disminución en la población económicamente activa, provoca un aumento en la tasa de desempleo.

5 Facultad de Ciencias Empresariales Universidad del Bío Bío 5 Dentro de la economía Chilena, este es un fuerte instrumento estadístico que por medio de distintos estudio nos muestra la sensibilidad de los chilenos. Así mismo es una herramienta de orientación, especulación o termómetro del acontecer nacional que se ve afectado por diversas variables macroeconómicas. Índice de precios al consumidor (IPC); Representa el costo de una canasta de bienes y servicios consumida por una familia representativa, en otras palabras representa el valor del costo de la vida de los hogares chilenos. Esta variable en un principio fue considerada para nuestro modelo, por la relación que este índice tiene con la inflación, y por ende la relación de la inflación con el desempleo; estudiada a través de la llamada curva de Phillips, que sirve para representar la relación inversa entre inflación y desempleo. En teoría, nos indica que a mayor inflación, menor desempleo. Pero de acuerdo a nuestras regresiones comprobamos que el IPC no es una variable representativa en el cálculo de la tasa del desempleo En el análisis del modelo, al haber un aumento de la desaprobación del gobierno, entregaría información negativa a los mercados que podría contraer la inversión tanto extranjera como nacional incidiendo directamente en la tasa de desempleo afectando a su vez el crecimiento del PIB. Datos Agregamos entonces los datos capturados que nos sirvieron para realizar y encontrar el modelo a través de los MCO. Desaprobación del gobierno: El estudio que realiza la empresa Adimark sobre la Aprobación o la desaprobaron del gobierno, es un análisis cuantitativo con aplicación de encuestas telefónicas mediante sistema CATI. La muestra es probabilística con selección aleatoria de hogares y de entrevistados. Se utiliza un cuestionario estructurado de 20 minutos de duración. Los datos fueron ponderados por ciudad, sexo y NSE, según datos del Censo 2002 y según el nivel de penetración telefónica de los hogares por Región.

6 6 Las variables utilizadas corresponden a datos tomados los periodos 2009, 2010 y 2011: Mes/Año Tasa Desempleo PIB Tasa Bco. Central Desaprobación del Gobierno Total Fuerza Laboral IPC Terremoto ene-09 7,99-2,12 7, feb-09 8,53-4, ,3 0 mar-09 9,2-2 2, abr-09 9,79-2, ,2 0 may-09 10,22-3,64 1, ,2 0 jun-09 10,72-3, ,3 0 jul-09 10,76-2,6 0, ,4 0 ago-09 10,76 0,38 0, ,5 0 sep-09 10,23 0,53 0, ,1 0 oct-09 9,73-0,19 0, nov-09 9,11 3,62 0, ,4 0 dic-09 8,62 3,65 0, ,4 0 ene-10 9,7 3,99 0, ,5 0 feb-10 9,14 4,36 0, ,3 0 mar-10 9,04 0,26 0, ,1 1 abr-10 8,63 6,83 0, ,5 1 may-10 8,8 7,57 0, ,4 1 jun-10 8,5 7,01 1, jul-10 8,3 8,36 1, ,6 1 ago-10 8,3 8,38 2, ,1 1 sep ,33 2, ,4 1

7 Facultad de Ciencias Empresariales Universidad del Bío Bío 7 Estimación del Modelo Como habíamos anticipado nuestra principal herramienta de apoyo estadístico es Gretl la cual nos entregara los parámetros necesarios que nos ayudaran a encontrar nuestro modelo definitivo. Luego probaremos que dichos parámetros sean MELI de acuerdo a con el Teorema Gauss Markov. Modelo 1: MCO, usando las observaciones 2009: :12 (T = 36) Variable dependiente: TASA_DESEMPLEO Coeficiente Desv. Típica Estadístico t Valor p const 21,0078 3, ,8089 <0,00001 *** PIB -0, , ,5154 0,01748 ** TASA_BCO_CENTR A -0, , ,9074 <0,00001 *** TERREMOTO -0, , ,2378 0,00294 *** DESAPROBACION_ G 0, , ,0152 0,00519 *** TOTAL_FUERZA_LA -0, , ,0222 0,00510 *** Media de la vble. dep. 8, D.T. de la vble. dep. 1, Suma de cuad. 3, D.T. de la regresión 0, residuos R-cuadrado 0, R-cuadrado corregido 0, F(5, 30) 83,08191 Valor p (de F) 1,19e-16 Log-verosimilitud -9, Criterio de Akaike 30,95413 Criterio de Schwarz 40,45524 Crit. de Hannan-Quinn 34,27027 rho 0, Durbin-Watson 1, Con una bondad de ajuste de un 93% y todos sus parámetros calculados con significancia estadística probada. Estamos en condiciones de probar el modelo encontrado de acuerdo con el TEOREMA DE GAUSS-MARKOV.

8 8 Estimación del Modelo Los siguientes son los resultados entregados por el Software Gretl Con un 5% de significancia NO se rechaza la hipótesis nula con lo cual podemos inferir el error se distribuye normalmente. 1,4 Estadístico para el contraste de normalidad: Chi-cuadrado(2) = 0,138 [0,9331] uhat1 N(1,1596e-015 0,34489) a) Multicolinealidad 1,2 1 Mínimo valor posible = 1.0 Valores mayores que 10.0 pueden indicar un problema de colinealidad Densidad 0,8 0,6 PIB 3,547 TASA_BCO_CENTRA 3,989 TERREMOTO 4,799 DESAPROBACION_G 8,952 TOTAL_FUERZA_LA 5,790 Propiedades de la matriz X'X: Norma-1 = 2, e+009 Determinante = 7, e+015 Número de condición recíproca = 4, e-012 Estadísticamente podemos determinar que en el modelo no existe multicolinealidad de las variables. b) Normalidad H 0 : el error se distribuye normalmente H 1 : el error NO se distribuye normalmente Estadístico de contraste: Chi-cuadrado(2) = 0, Valor-P = 0, ,4 0, ,5 0 0,5 1 c) Independencia uhat1 H 0 : No hay auto correlación positiva Durbin-Watson 1, De acuerdo con las tablas de Durbin-Watson con una significancia de 0.05 con n=36 y k =6 el d L es y el limite d U Estos datos nos demuestran que nuestro parámetro de prueba se encuentra en la Zona de indecisión. A pesar de ello no podemos rechazar H 0. d) Homocedasticidad H 0 : No hay heterocedasticidad H 1 : Existe heterocedasticidad Estadístico de contraste White: LM = 24,1979

9 Facultad de Ciencias Empresariales Universidad del Bío Bío 9 Valor-P = P(Chi-cuadrado(19) > 24,1979) = 0,18867 Con un 5% de significancia NO se rechaza la hipótesis nula con lo cual no podemos rechazar la homocedasticidad. e) Contraste de Chow Realizamos la prueba de contraste de Chow y de acuerdo con los resultados incluimos la variable Dummy TERREMOTO (o cambio de gobierno, o salida de la crisis Subprime US) Contraste de Chow de cambio estructural en la observación 2010:03 - H 0 : no hay cambio estructural H 1 : hay cambio estructural Estadístico de contraste: F(4, 26) = 2,65094 Valor-P = P(F(4, 26) > 2,65094) = 0, Con un 5% de significancia SE rechaza la hipótesis nula con lo cual podemos decir que en el periodo marzo 2010 existió un cambio estructural de la tasa de desempleo.

10 10 Residuos de la regresión (= TASA_DESEMPLEO observada - estimada) 0,6 0,4 0,2 0 residuo -0,2-0,4-0,6-0, TASA_DESEMPLEO predicción Intervalo de 95 por ciento , , ,5

11 Facultad de Ciencias Empresariales Universidad del Bío Bío 11 Conclusión A pesar que utilizamos variables que escapan al dogma que definen las variables relacionadas con el aumento o disminución de la tasa de desempleo como lo es el IPC. Pudimos determinar un modelo que cumple con los supuestos y propiedades que se definen en el Teorema Gauss-Markov. Lo cual nos genera la inquietud que sí se puede realizar un estudio acabado al respecto, que transgreda las normas habituales dogmaticas y permita predecir el comportamiento del desempleo en el futuro y asi se puedan tomar desiciones macroeconomicas que beneficien de mejor manera a los cuidadanos del pais. Bibliografía Paginas WEB: Libros: Gujarati, 4ta edición Economía, Cristian Larroulet V - Francisco Mochón M

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