Regímenes de inflación y fluctuaciones macroeconómicas en Argentina. Autores: Juan Manuel Costa y Ariel Ruffo Coordinador: Daniel Heymann

Transcripción

1 Regímenes de inflación y fluctuaciones macroeconómicas en Argentina Autores: Juan Manuel Costa y Ariel Ruffo Coordinador: Daniel Heymann Buenos Aires, 12 de Abril de

2 Objetivos de la investigación Estudiar el comportamiento dinámico de los precios minoristas en la economía argentina. Identificar variables que intervienen en el proceso de formación de los precios minoristas para distintos momentos del tiempo. Evaluar la sensibilidad de los precios minoristas ante cambios o fluctuaciones no anticipadas en esas variables. Evaluar la contribución marginal de los shocks en dichas variables, a la tasa de inflación minorista registrada en cada momento del tiempo. 2

3 Test de Causalidad de Granger Periodo Muestral: Enero Diciembre

4 Pruebas de de no no Causalidad en en el el sentido de de Granger Período Muestral: 1957M01 : 2017M M06 Hipotesis nula: DLBM doesnt Granger cause DLIPC Hipotesis nula: DLIPC doesnt Granger cause DLBM Lags F-Statistic P-Value Lags F-Statistic P-Value *2.E * *8.E *** *6.E *2.E *2.E-16 DLBM cause DLIPC with 3 and 6 lags DLIPC cause DLBM Hipotesis nula: DLPOIL doesnt Granger cause DLIPC Hipotesis nula: DLIPC doesnt Granger cause DLPOIL Lags F-Statistic P-Value Lags F-Statistic P-Value * *5.E *3.E *1.E *4.E *6.E *4.E *2.E *3.E *1.E-51 DLPOIL cause DLIPC DLIPC cause DLPOIL Hipotesis nula: DLSALARIOS doesnt Granger cause DLIPC Hipotesis nula: DLIPC doesnt Granger cause DLSALARIOS Lags F-Statistic P-Value Lags F-Statistic P-Value *4.E *2.E * *1.E *2.E *5.E *1.E *3.E * *4.E-22 DLSALARIOS cause DLIPC DLIPC cause DLSALARIOS * 1% de significatividad, **5% de significactividad, *** 10% de significatividad 4

5 Pruebas de de no no Causalidad en en el el sentido sentido de de Granger Período Muestral: 1957M01 : 2017M M06 Hipotesis nula: DLTCN doesnt Granger cause DLIPC Hipotesis nula: DLIPC doesnt Granger cause DLTCN Lags F-Statistic P-Value Lags F-Statistic P-Value *3.E *1.E *9.E *1.E *2.E *2.E *1.E *6.E *2.E *2.E-14 DLTCN cause DLIPC DLIPC cause DLTCN Hipotesis nula: DLPOIL doesnt Granger cause DLTCN Hipotesis nula: DLTCN doesnt Granger cause DLPOIL Lags F-Statistic P-Value Lags F-Statistic P-Value *** *3.E * *3.E ** *9.E *5.E *9.E *5.E *1.E-37 DLPOIL cause DLTCN DLTCN cause DLPOIL Hipotesis nula: DLBM doesnt Granger cause DLSALARIOS Hipotesis nula: DLSALARIOS doesnt Granger cause DLBM Lags F-Statistic P-Value Lags F-Statistic P-Value *2.E *2.E *8.E *7.E *3.E E *1.E *1.E *2.E *3.E-05 DLBM cause DLSALARIOS DLSALARIOS cause DLBM * 1% de significatividad, **5% de significactividad, *** 10% de significatividad 5

6 - Del análisis del Test de no Causalidad de Granger, se concluye que los movimientos en el tipo de cambio nominal, en la base monetaria, en los salarios y en los precios mayoristas de los productos refinados del petróleo tienen una gran injerencia en el incremento del nivel general de precios minoristas, lo cual nos lleva a plantearnos los siguientes interrogantes: 1) Es posible identificar asimetrías distintos regímenes en el comportamiento de los precios minoristas según el periodo económico que se este estudiando? 2) Cuánto es el traslado a precios de una variación del tipo de cambio nominal para distintos regímenes de inflación? Cual es la contribución marginal de un determinado shock devaluatorio evaluado en términos de puntos adicionales de inflación para cada momento del tiempo? 3) Cuánto es el traslado a precios y la contribución marginal de una variación en el nivel de los salarios, en los precios mayoristas de los productos refinados del petróleo y en la base monetaria, bajos las mismas condiciones contempladas en la pregunta anterior? 6

7 ANALISIS DE ESTACIONAREIDAD TEST DE ENDERS-LUDLOW

8 Forma del Test y t y 1 t t t 2 k 2 k t c 1sen t b1cos t T T 1 y t y y t t t i t i 1 p 8

9 Pruebas de Hipótesis H 0 : c a1 b1 0 H 0 : a1 b1 0 H : c 0 0 H 0 : c r 2 / 4 9

10 IPC General Estadistico Valor Critico 10% Valor Critico 5% Valor Critico 1% Tendencia K observado K maximo Test Test Test Si Test Tipo de Cambio Estadistico Valor Critico 10% Valor Critico 5% Valor Critico 1% Tendencia K observado K maximo Test Test Test Si Test

11 Salarios Estadistico Valor Critico 10% Valor Critico 5% Valor Critico 1% Tendencia K observado K maximo Test Test Test Si Test Refinados Estadistico Valor Critico 10% Valor Critico 5% Valor Critico 1% Tendencia K observado K maximo Test Test Test Si Test Base Estadistico Valor Critico 10% Valor Critico 5% Valor Critico 1% Tendencia K observado K maximo Test Test Si Test Test

12 Modelo Threshold-VAR Modelo de vectores autorregresivos con umbral Periodo Muestral: Enero Diciembre

13 1) Permite reflejar la existencia de asimetrías y/o no linealidad en el comportamiento de los precios minoristas identificando regímenes cambiantes (para el caso del análisis de series de tiempo, esta herramienta permite reflejar la existencia de distribuciones estacionarias multimodales). 2) Permite captar un cambio de régimen inflacionario como consecuencia de un shock (positivo o negativo) del tipo de cambio nominal y/o de los salarios, de los precios de los productos refinados del petróleo y de la base monetaria sobre el nivel general de precios minoristas, además de los atribuibles a cambios en la propia variable. 3) Los valores umbrales a partir de los cuales se distinguen los cambios de régimen inflacionario se determinan de manera endógena (Test de identificación de cambio estructural de Likelyhood-Ratio, basado en el teorema de Wilks (1938)). 4) Es útil para poder realizar análisis de sensibilidad entre las variables seleccionadas (Inflación minorista, tipo de cambio nominal, nivel general de salarios, precios de los productos refinados del petróleo y de la base monetaria). 5)Permite identificar en que régimen de inflación se encuentra la economía en cada momento del tiempo. 13

14 Vector de variables endógenas contemporáneas Constante para cada régimen j Matriz de coeficientes polinomiales de cada variable en cada régimen j. El sub-índice i indica el orden de rezago para cada variable. Variable umbral que determina en que régimen inflacionario se encuentra el sistema. Término de perturbación estructural estocástica en el momento t Ordenamiento de Cholesky: Base Monetaria, Productos refinados del petróleo, Inflación, Salarios, Tipo de Cambio Nominal. Numero de observaciones (GL): 726, Numero de umbrales: 2 Numero de Regímenes= 3 Estimación: 15 ecuaciones (5 variables por 3 regímenes), cada una de ellas ajustadas por mínimos cuadrados, teniendo ningún régimen menos de 129 grados de libertad ver (Balke, 2000) para referencias sobre la metodología. 14

15 Test para umbrales de modelo VAR con 6 rezagos por variable. (Tabla 5) Variable de Transición Umbrales estimados Likelyhood Ratio Test (Valor de funcion) Inflación, MA(6), d=1 1.91% -7965* Inflación, MA(6), d=1 4.30% -7880* Inflación, MA(6), d=1 3.00% -7802* *:1% de significatividad 15

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20 20

21 21

22 feb-06 jun-06 oct-06 feb-07 jun-07 oct-07 feb-08 jun-08 oct-08 feb-09 jun-09 oct-09 feb-10 jun-10 oct-10 feb-11 jun-11 oct-11 feb-12 jun-12 oct-12 feb-13 jun-13 oct-13 feb-14 jun-14 oct-14 feb-15 jun-15 oct-15 feb-16 jun-16 oct-16 feb-17 jun-17 oct-17 6 Regimenes de Inflacion (Febrero Diciembre 2017) Regimen inferior Regimen Intermedio Regimen Superior 22

23 Funciones de impulso-respuesta no lineales Modelo de vectores autorregresivos con umbrales Periodo Muestral: Enero Diciembre

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28 RESUMEN RESULTADOS 28

29 Respuesta Inflación (% de traslado) Régimen Inferior Variable T+1 T+4 T+12 T+22 Var. Tipo de Cambio Nominal (4.08%) 3.88% 17.59% 48.43% 64.06% Var. Salario Nominal (2.76%) 4.97% 16.15% 63.87% 89.72% Var. Refinados Petróleo (3.64%) 0% 0% 0% 0% Var. Base Monetaria (5.31%) 5.22% 15.19% 49.74% 73.53% 29

30 Respuesta Inflación (% de traslado) Régimen Intermedio Variable T+1 T+4 T+12 T+22 Var. Tipo de Cambio Nominal (4.93%) 16.81% 67.25% % % Var. Salario Nominal (5.08%) 13.51% 41.75% 94.25% % Var. Refinados Petróleo (5.13%) 52.54% 82.28% % % Var. Base Monetaria (4.58%) 49.25% % % % 30

31 Respuesta Inflación (% de traslado) Régimen Superior Variable T+1 T+4 T+12 T+22 Var. Tipo de Cambio Nominal (14.51%) 18.69% 72.57% % % Var. Salario Nominal (16.37%) 13.52% 39.18% 68.70% 86.80% Var. Refinados Petróleo (20.24%) 51.60% 47.39% 60.06% 67.23% Var. Base Monetaria (16.09%) 51.11% % % % 31

32 Respuesta Inflación (Puntos Adicionales de Inflación) Régimen Inferior Variable T+1 T+4 T+12 T+22 Var. Tipo de Cambio Nominal (4.08%) Var. Salario Nominal (2.76%) Var. Refinados Petróleo (3.64%) Var. Base Monetaria (5.31%)

33 Respuesta Inflación (Puntos Adicionales de Inflación) Régimen Intermedio Variable T+1 T+4 T+12 T+22 Var. Tipo de Cambio Nominal (14.51%) Var. Salario Nominal (16.37%) Var. Refinados Petróleo (20.24%) Var. Base Monetaria (16.09%)

34 Respuesta Inflación (Puntos Adicionales de Inflación) Régimen Superior Variable T+1 T+4 T+12 T+22 Var. Tipo de Cambio Nominal (14.51%) Var. Salario Nominal (16.37%) Var. Refinados Petróleo (20.24%) Var. Base Monetaria (16.09%)

35 Conclusiones 35

36 Se identificaron tres regímenes inflacionarios para el período muestral Enero Diciembre 2017: Régimen inferior de inflación : Tasas de inflación registradas por debajo del 1,9% mensual. Régimen intermedio de inflación: Tasas de inflación registradas entre 1,9% y 4,30% mensual. Régimen superior de inflación: Tasas de inflación registradas por encima del 4,30% mensual. En base a estos resultados, la economía argentina se encontraba en Diciembre 2017 transitando un régimen inferior de inflación, si se considera para dicha clasificación que la variación del IPC GBA registró una media móvil semestral de 1.81% mensual. El análisis de las funciones de impulso- respuesta de los precios minoristas respecto a las fluctuaciones no anticipadas simuladas para cada una de las cuatro variables seleccionadas en la presente investigación, revelan diferentes resultados promedio según los niveles de inflación existentes previos a la ocurrencia de dichos shocks. 36

37 Por ejemplo, si la economía se encuentra experimentando tasas de inflación inferiores al 1,9% mensual, si se consideran situaciones de stress no simultaneas para cada una de las cuatro variables seleccionadas, los resultados indican que las fluctuaciones no esperadas en los salarios y la base monetaria, son las que generan los mayores porcentajes de traslado a los precios minoristas al cabo de doce meses. Por el contario, si dicho shock ocurriese en una situación intermedia, con tasas de inflación preexistentes entre el 1,9% y 4,3% anual, los mayores impactos sobre la tasa de inflación minorista, se explican por shocks registrados en la base monetaria y en los precios de los refinados del petróleo. Por otra parte, ante un escenario económico con tasas de inflación superiores al 4,3% mensual, son las fluctuaciones no anticipadas en la base monetaria y el tipo de cambio nominal las que registran los mayores porcentajes de traslado a precios, doce meses vista. A la luz de los resultados obtenidos, es posible concluir que existiría un comportamiento no lineal (doce meses vista), en la transmisión de los shocks registrados en todas las variables del modelo para los tres regímenes identificados. 37

38 REFERENCIAS Balke, N. S. (2000). Credit and economic activity: credit regimes and nonlinear propagation of shocks. Review of Economics and Statistics, 82(2), Fanelli, J. M., & Frenkel, R. (1989). Desequilibrios, políticas de estabilización e hiperinflación en Argentina (Vol. 31): CEDES. Ferrer, A. (1963). La economía argentina. México: FCE. Heymann, D., & Leijonhufvud, A. (1995). High Inflation: The Arne Ryde Memorial Lectures. OUP Catalogue. Johnston, J., & DiNardo, J. (1997). Econometric methods: Cambridge Univ Press. Koop, G., Pesaran, M. H., & Potter, S. M. (1996). Impulse response analysis in nonlinear multivariate models. Journal of Econometrics, 74(1), Sims, C. A., Goldfeld, S. M., & Sachs, J. D. (1982). Policy analysis with econometric models. Brookings Papers on Economic Activity, Tong, H. (1990). Non-linear time series: a dynamical system approach: Oxford University Press. Wilks, S. S. (1938). The large-sample distribution of the likelihood ratio for testing composite hypotheses. The Annals of Mathematical Statistics, 9(1),

39 Muchas gracias - 39