FCE Nº 94. Econografos RESPUESTA DEL PRODUCTO A PERTURBACIONES DE OFERTA Y DEMANDA EN COLOMBIA: Mayo 2016

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1 FCE Econografos Nº 94 Mayo 2016 RESPUESTA DEL PRODUCTO A PERTURBACIONES DE OFERTA Y DEMANDA EN COLOMBIA: RESPONSE OF THE PRODUCT TO SUPPLY AND DEMAND DISTURBANCES IN COLOMBIA: Daniel Felipe Cuervo y Javier Mondragón Escribe y publica la FCE te apoya!

2 Página2 Econografos Escuela de Economía Nº 94 Mayo 2016 RESPUESTA DEL PRODUCTO A PERTURBACIONES DE OFERTA Resumen Y DEMANDA EN COLOMBIA: Daniel Felipe Cuervo 1 y Javier Mondragón 2 * Este documento tiene como objetivo estimar la respuesta del producto real en Colombia a perturbaciones de oferta y demanda durante el periodo 1981Q1-2015Q3. Para tal fin, a partir de un modelo SVAR con restricciones de largo plazo, se realizan pruebas de causalidad de Granger, análisis de impulso respuesta, descomposición de varianza y descomposición histórica. Por último, se realizan estimaciones del producto potencial, brecha del producto y se prueba la hipótesis del cumplimiento de la ley de Okun para Colombia en el periodo considerado. Palabras Clave: Modelos SVAR, Brecha del Producto, PIB potencial, Ley de Okun. Clasificación JEL: E23, E27, E32 1 Estudiante de Economía de la Universidad Nacional de Colombia 2 Economista de la Universidad Nacional de Colombia *El presente documento se basa íntegramente en las herramientas aplicadas en el curso de tópicos de econometría II, dictado en la Facultad de Ciencias Económicas por el Profesor Leonardo Duarte, a quien Los autores agradecen los valiosos comentarios y recomendaciones al documento.

3 Página3 Daniel Felipe Cuervo y Javier Mondragón RESPONSE OF THE PRODUCT TO SUPPLY AND DEMAND DISTURBANCES IN COLOMBIA: Abstract This paper aims to estimate the response of real gross domestic product in Colombia to supply and demand shocks during the period 1981Q1-2015Q3. For this purpose, based on a SVAR model with long-run restrictions, it is done Granger causality tests, impulse response analysis, variance decomposition and historical decomposition. Finally, estimates of potential output and output gap are done; also it s tested the hypothesis of compliance of the Okun s Law for Colombia in the period considered. Keywords: SVAR models, output gap, potential output, Okun s Law. JEL Classification: E23, E27, E32

4 FCE Econografos La Colección Econografos considera para publicación manuscritos originales de estudiantes de pregrado de la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad Nacional de Colombia, que hayan sido propuestos, programados, producidos y evaluados en una asignatura, en un grupo de estudio o en otra instancia académica. Econografos Escuela de Economía ISSN Econografos FCE puede ser consultada en el portal virtual: Director Centro Editorial-FCE Álvaro Zerda Sarmiento Equipo Centro Editorial-FCE Nadeyda Suárez Morales Pilar Ducuara López Yuly Rocío Orjuela Rozo Contacto: Centro Editorial FCE-CID Correo electrónico: publicac_fcebog@unal.edu.co Este documento puede ser reproducido citando la fuente. El contenido y la forma del presente material es responsabilidad exclusiva de sus autores y no compromete de ninguna manera a la Escuela de Economía, ni a la Facultad de Ciencias Económicas, ni a la Universidad Nacional de Colombia. Rector Ignacio Mantilla Prada Vicerector General Jorge Iván Bula Escobar Facultad de Ciencias Económicas Decano José Guillermo García Isaza Vicedecano Rafael Suárez Escuela de Economía Director Álvaro Martín Moreno Rivas Coordinador Programa Curricular de Economía Germán Prieto Delgado Centro de Investigaciones para El Desarrollo CID Director Manuel José Antonio Muñoz Conde Subdirectora Vilma Narváez FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS CENTRO DE INVESTIGACIONES PARA EL DESARROLLO - CID Escuela de Economía

5 Página5 Daniel Felipe Cuervo y Javier Mondragón Contenido 1. Introducción Revisión de la literatura relacionada para Colombia Metodología Marco Teórico Identificación Datos Estimación Resultados Causalidad en el sentido de Granger Análisis de impulso respuesta Descomposición de Varianza Descomposición Histórica Cálculo del PIB potencial Conclusiones Referencias Anexos... 25

6 Página6 1. Introducción Econografos Escuela de Economía Nº 94 Mayo 2016 El objetivo del presente documento es establecer de forma empírica el ajuste del PIB real de Colombia ante perturbaciones de oferta y demanda agregada con información disponible desde el periodo 1981-Q1 y 2015-Q3. Para tal fin, se construye un modelo de vectores autorregresivos estructural (SVAR), el cual tiene como fuente de identificación de las relaciones contemporáneas entre las variables, los supuestos teóricos del modelo de oferta y demanda agregada (OA-DA). Se realizan pruebas de exogeneidad en el sentido de Granger, análisis de impulso respuesta, descomposición de varianza, análisis de historia y se valida estadísticamente el cumplimiento de la ley de Okun. Por último, teniendo en cuenta que la metodología utilizada en la estimación permite descomponer el producto a partir de choques permanentes y transitorios, se estiman el PIB potencial y la brecha del producto para Colombia. En particular, la estimación del producto potencial es un importante insumo de política monetaria; si el producto observado se encuentra por encima del producto potencial la economía exhibe presiones inflacionarias; si se encuentra por debajo la economía mostraría un proceso deflacionario. La brecha del producto se define como la diferencia entre el producto observado y el potencial (CBO, 2004) Como lo señala Gavin (2012) una de las dificultades en la estimación del producto potencial es su estimación en tiempo real, ya que solo es posible contar con información pasada. Además, existen diferentes metodologías para su estimación. En Colombia, instituciones como el Banco de la República, FEDESARROLLO y la ANDI estiman el producto potencial a partir de métodos estadísticos como los filtros de Hodrick-Prescott, Kalman, Band Pass y a partir de aproximaciones teórico-empíricas (Rodriguez, Torres, & Velasco, 2006). El presente trabajo aporta una estimación del producto potencial a partir de una aproximación teórico-empírica. El documento se divide en tres secciones. En la primera, se hace una revisión de literatura sobre el uso de modelos VAR (recursivos y estructurales) en aplicaciones

7 Página7 Daniel Felipe Cuervo y Javier Mondragón macroeconómicas para Colombia. En la segunda y tercera se desarrollan la metodología, estimación y resultados del modelo. Por último, se presentan las conclusiones. 2. Revisión de la literatura relacionada para Colombia En Colombia se han efectuado varios trabajos en los cuales se estudian las fluctuaciones del PIB y sus relaciones con otras variables macroeconómicas. Algunos de éstos se han realizado mediante la metodología VAR estructural con restricciones de largo plazo, siguiendo el trabajo de Blanchard & Quah (1989). Entre los primeros trabajos se encuentra el realizado por Gaviria y Uribe (1993), quienes estimaron un VAR para la economía colombiana en el periodo comprendido entre , usando datos trimestrales de las variables crecimiento del PIB real, crecimiento de la oferta laboral, variación de la inflación, tasa de interés real y el precio del café. Las principales conclusiones del trabajo fueron que el principal factor que causa la fluctuación del PIB son choques tecnológicos y que en el corto plazo el choque de oferta laboral también era relevante para la explicación del producto. Restrepo (1997) estimó tres modelos VAR estructurales para la economía colombiana en el periodo usando datos trimestrales de la variación del PIB real, variación de la tasa de cambio real, variación de los saldos reales de dinero, variación de M1, inflación y tasa de interés real de captación expost. Restrepo concluyó que los choques de oferta eran el factor más relevante a la hora de explicar la fluctuación del producto. De igual manera, Arango (1998) estimó un VAR estructural para el periodo , relacionando la variación del PIB real anual y la tasa de inflación anual; el trabajo permitió concluir que el principal factor que causa la fluctuación del PIB eran los choques de oferta. Por su parte, Misas y Lopez (1998) replicando el trabajo de Blanchard & Quah (1989) para Colombia, estimaron un VAR estructural con datos trimestrales para el periodo , usando la tasa de crecimiento del PIB real y la tasa de desempleo como variables de análisis. Se encontró que el factor que explica en su mayoría la fluctuación del PIB son los choques de oferta. Sin embargo, se evidenció una singularidad ante un choque positivo de

8 Página8 Econografos Escuela de Economía Nº 94 Mayo 2016 oferta: la tasa de desempleo se incrementó de forma contemporánea al choque, al mismo tiempo que el producto aumentó. La explicación proporcionada es que, ante un choque positivo de productividad, dada una demanda de producto inelástica al precio, las empresas deciden continuar produciendo la misma cantidad de producto real, lo que obliga a aumentar el desempleo. Misas y Posada (2000) estimaron un VAR estructural más elaborado, usando datos anuales para el periodo , en su modelo incluyen las variables términos de intercambio, PIB, gasto público y base monetaria. Encontraron que un choque positivo de producto es la principal causa de las fluctuaciones económicas y que un choque positivo en los términos de intercambio tenía un efecto positivo y permanente sobre el gasto público. Misas y Lopez (2001), estimaron un VAR estructural con el fin de calcular la brecha del producto de la economía colombiana para el periodo Usando las mismas variables de su publicación de 1998, encontraron que a partir de 1997 existe una caída de la producción por debajo de su potencial que alcanza su punto más bajo en Zuccardi (2002) estimó un VAR estructural con 4 variables: variación de los términos de intercambio, tasa de crecimiento del PIB trimestral, tasa de crecimiento de la inflación y variación de la tasa de interés real. Encontró que un choque externo tiene un efecto permanente sobre el PIB y que un choque monetario aumenta la producción temporalmente. Tapia y Ramos (2012) resaltaron la importancia de los choques de oferta y demanda en las fluctuaciones y crecimiento de largo plazo del producto para Santiago de Cali en el periodo Por medio de un modelo VAR estructural con restricciones de largo plazo, usando la tasa de crecimiento del PIB trimestral y la variación porcentual trimestral del IPC, concluyeron que los choques de oferta inducen una respuesta positiva y permanente en el PIB real y un efecto temporal a la baja sobre el nivel de precios; también que los choques de demanda inducen una respuesta temporal sobre el producto, pero un efecto permanente sobre el nivel de precios. Finalmente, Ramirez (2013) usó la metodología de Blanchard & Quah (1989) para calcular el producto potencial en Colombia para el periodo La publicación más que

9 Página9 Daniel Felipe Cuervo y Javier Mondragón buscar describir la dinámica de las fluctuaciones del PIB, buscaba estimar el PIB potencial bajo diferentes metodologías y compararlas. 3. Metodología 3.1. Marco Teórico El modelo de oferta y demanda agregada (OA-DA) es el modelo teórico sobre el cual se basa el procedimiento econométrico utilizado en este documento. En particular, este modelo asume dos tipos de análisis: de corto y largo plazo. En el corto plazo la economía se encuentra representada por una curva de demanda que relaciona negativamente al nivel general de precios (eje Y) con el nivel de producción real (eje X), y una curva de oferta que relaciona positivamente el nivel de precios y la producción real. El equilibrio de corto plazo es aquel en el que la demanda y oferta agregada de corto plazo son iguales. En el largo plazo, la curva de demanda, nuevamente, es una curva con pendiente negativa en el plano nivel general de precios (eje Y) y la producción real (eje X). La curva de oferta es una línea vertical, que implica que en el largo plazo todos los precios son flexibles. En este caso, el equilibrio de largo plazo es aquel en el cual el equilibrio de corto plazo se encuentra sobre la curva de oferta de largo plazo (Krugman y Wells, 2006). Los cambios en la representacion de la curva de oferta en el corto y largo plazo se deben al tipo de flexibilidad de los precios de los factores a los que se enfrentan los productores. En el corto plazo teóricamente se asume que los precios son inflexibles a la baja mientras en el largo plazo son totalmente flexibles. Que los precios sean inflexibles a la baja implica, en una funcion de producción, que una caída (aumento) en el nivel general de precios genera una disminución (aumento) en el nivel de producción a causa de la imposibilidad de ajustar los precios de los factores producción, sin embargo, los costos de producción tienden teóricamente a ser flexibles con el tiempo, lo cual explica la curva de oferta vertical de largo plazo.

10 Página10 Econografos Escuela de Economía Nº 94 Mayo 2016 Dos tipos de resultados surgen de este modelo: (i) El producto potencial es el producto de largo plazo (aquel en el cual todos los precios son flexibles) y (ii) los choques de demanda tienen efecto únicamente sobre la producción agregada en el corto plazo (Krugman y Wells, 2006). El resultado (ii) implica que solo los choques de oferta tienen efectos sobre la producción agregada de largo plazo. En otras palabras, únicamente los choques de oferta tienen efectos permanentes sobre el producto real. Una versión mas completa de este modelo, presentada en Carline y Soskice (2005), se conoce como el modelo del nuevo consenso macroeconómico. En este modelo, la economía se encuentra representada por una curva IS, una Curva de Phillips y una Regla de Política Monetaria Identificación En primer lugar, se estima el siguiente modelo VAR (p) en forma reducida: Donde el vector está conformado por las variables estacionarias diferencia logarítmica del PIB real ( ) y tasa de desempleo ( ), son las perturbaciones del sistema y. Como el vector es estacionario su representación de media móvil infinita es: [1] Teniendo en cuenta que las perturbaciones se relacionan con las innovaciones estructurales de la forma, es posible establecer el sistema en función de sus innovaciones estructurales: [2] Así, igualando las ecuaciones uno y dos y organizando términos se tiene la siguiente relación:

11 Página11 Daniel Felipe Cuervo y Javier Mondragón [3] Las perturbaciones estructurales pueden ser normalizadas a conveniencia teniendo en cuenta que. Por lo tanto, identificando la matriz es posible derivar la representación MA de la ecuaciones 2, teniendo en cuenta que los coeficientes de la matriz son estimados de forma consistente y asintóticamente eficiente por MCO (Lütkepohl, 2004). Así, teniendo en cuenta que tres de los cuatro elementos de la matriz pueden ser estimados a partir de la matriz de varianzas y covarianzas del modelo VAR (p) de la forma, es necesario imponer una restricción adicional, en este caso, se impone la restricción de la metodología de Blanchard y Quah (1989): Solo las perturbaciones de oferta tienen efectos permanentes sobre el PIB real. Si se define el vector de innovaciones estructurales como donde y son choques de demanda y oferta respectivamente, la restriccion de largo plazo del sistema implica que, lo que en terminos de la matriz de impacto de largo plazo implica que el componente. De esta manera es posible estimar la matriz y el analisis se puede expresar en terminos de choques de oferta y demanda Datos Para la estimación del modelo VAR estructural se utilizaron las series trimestrales de la Tasa de Desempleo y PIB real en miles de millones de pesos a precios constantes de 2005 del periodo 1981Q1 2015Q3. Ambas series fueron desestacionalizadas con la metodología X-12 ARIMA. Se escogen las series con periodicidad trimestral con el fin de evaluar el comportamiento de corto plazo de las variables, en particular, se utilizan la serie de la tasa de desempleo estimadas por Pulido (2011), quien empalma las series de las encuestas ENH, ECH, GEIH del DANE teniendo en cuenta las diferencias metodológicas en la recolección de los datos, además, por medio de una regresion, a la tasa de desempleo se le excluye una tendencia determinística para el periodo comprendido entre y Por ultimo, se contruye la serie del PIB real a precios constantes de 2005 extrapolando hacia atrás la serie de la base 2005 a partir de las tasas de crecimiento de las bases 1994 y 2000 del DANE. En el grafico uno se presentan las series utilizadas.

12 Página12 Miles de millones de pesos % Econografos Escuela de Economía Nº 94 Mayo 2016 Grafico 1 Series trimestrales del PIB real a precios constantes de 2005 y Tasa de Desempleo. PIB REAL Tasa de desempleo Fuente: Pulido (2011) y DANE. Elaboración propia Estimación Se estima el modelo VAR reducido con la primera diferencia del logaritmo natural del PIB (dlp) y la tasa de desempleo (dst) especificadas en la sección anterior, éste modelo será usado para la estimación del modelo VAR estructural con restricciones de largo plazo siguiendo la metodología de Blanchard & Quah (1989). La definición de cointegración proporcionada por Engle y Granger (1987) brinda dos condiciones necesarias para que dos variables sean cointegradas de orden 1. Una de estas condiciones es que ambas variables sean I(1). Como en este ejercicio el logaritmo del PIB es I(1) y la tasa de desempleo es I(0), por definición, estas dos variables no pueden estar cointegradas y no es necesario estimar un VEC. El cuadro 1 presenta las pruebas de estacionariedad de las series dlp y dst a partir de la prueba de Dickey-Fuller Aumentada y Phillips-Perron. Se encuentra que las series son, como lo requiere la metodología utilizada, integradas de orden cero, lo cual garantiza la estabilidad del sistema. La inclusión de componentes determinísticos en la prueba se llevó a cabo comprobando su significancia estadística y la selección de rezagos a partir del criterio de información de Schwarz.

13 Página13 Daniel Felipe Cuervo y Javier Mondragón Cuadro 1. Pruebas de Raíz Unitaria Prueba Variable Rezagos Tendencia Constante Estadístico V.C. (5%) Resultado ADF 1 No Si Estacionariedad dlp PP 1 No Si Estacionariedad ADF 4 No No Estacionariedad dst PP 4 No Si Estacionariedad Fuente: Elaboración propia. Adicionalmente, la selección de rezagos del modelo VAR se llevó a cabo mediante los criterios de información AIC, BIC y HQ. Dos de tres criterios sugieren incluir en el modelo cinco rezagos como se puede observar en el cuadro 2. Cuadro 2. Selección de Rezagos del VAR a partir de los Criterios de Información AIC, BIC y HQ Rezagos AIC BIC HQ * * * Fuente: Elaboración propia. Para finalizar la etapa de estimación del modelo 3, se procedió a verificar el cumplimiento del supuesto de Autocorrelación Multivariada. Como se muestra en el cuadro 3, es posible comprobar que la inclusión de cinco rezagos en el sistema garantiza el cumplimiento del supuesto. 3 Los residuales del modelo no cumplen el supuesto de normalidad.

14 Página14 Econografos Escuela de Economía Nº 94 Mayo 2016 Cuadro 3. Prueba de Autocorrelación Multivariada del VAR con 5 rezagos Prueba Pormanteu Ajustado No autocorrelación multivariada Estadístico Valor p 0.93 Prueba Pormanteu Ajustado Fuente: Elaboración propia. La estimación del modelo requirió incluir variables dummy para datos atípicos de la tasa de crecimiento del PIB, para el tercer trimestre de 1991 y para los datos atípicos entre Q3 y 1999-Q2, el resultado de la estimación del VAR se encuentra en anexos. 4. Resultados 4.1. Causalidad en el sentido de Granger Se empieza con un análisis de causalidad de Granger entre la tasa de crecimiento del PIB Ln y la tasa de desempleo d. En el cuadro 4 se presentan los resultados de causalidad en el sentido de Granger. No se puede rechazar la hipótesis nula de que la tasa de desempleo no causa en el sentido de Granger al crecimiento del PIB; sucede lo mismo con la tasa de crecimiento del PIB, causando en el sentido de Granger a la tasa de desempleo, trabajando a un nivel de significancia del 5%. No hay causalidad bidireccional ni unidireccional, se puede deducir que aumentos o disminuciones en la tasa de desempleo no tienen un efecto explicativo en el posterior crecimiento de la economía, así mismo, que variaciones en la tasa de crecimiento del PIB no tienen un efecto explicativo posterior en la variación del desempleo. Cuadro 4. Resultados causalidad de Granger Hipótesis Nula Estadístico F Significancia no causa en el sentido de Granger a no causa en el sentido de Granger a Fuente: Elaboración propia.

15 Página Daniel Felipe Cuervo y Javier Mondragón Una interpretación que suele darse a la prueba de causalidad de Granger es la hipótesis del cumplimiento de la ley Okun. Por ejemplo, Lora et al. (2012) contrastan la causalidad bidireccional entre la variación de la tasa de desempleo total y el crecimiento del producto del sector de la construcción para España entre Acorde a esta interpretación de la causalidad de Granger, hay evidencia estadística para rechazar el cumplimiento de la ley de Okun para Colombia entre Análisis de impulso respuesta En el grafico dos se muestran las representaciones de impulso respuesta, o respuestas dinámicas, de las variables logaritmo del PIB y tasa de desempleo ante choques positivos de oferta y demanda. Grafico 2. Respuestas dinámicas del ln(pib) 4 y la tasa de desempleo a choques positivos 5 de oferta y demanda. Respuesta a choque de oferta 0,95 0,45-0,05 Ln(PIB) Td Respuesta a choque de demanda 0,65 0,15-0,35-0,85 Ln(PIB) Td Fuente. Elaboración propia. 4 Se presenta la respuesta acumulada del logaritmo natural PIB ante choques de oferta y demanda, es decir los resultados se presentan sobre la variable en niveles. 5 Los choques corresponden a una desviación estándar del Ln(PIB) y tasa de desempleo, el choque positivo de oferta corresponde a 0.89 mientras el choque de demanda corresponde a -0.81, el choque de demanda positivo tiene signo negativo dado que corresponde a una disminución de la tasa de desempleo.

16 Página16 Econografos Escuela de Economía Nº 94 Mayo 2016 Las respuestas de los choques de oferta se comportan de acuerdo con la restricción de identificación del sistema, esto es: los choques de oferta tienen efectos permanentes sobre el logaritmo natural del producto, mientras los de demanda tienen únicamente efectos transitorios. En el caso del logaritmo natural del PIB, un choque de oferta positivo tiene un efecto inicial de 0.89 y un impacto permanente de 0.90 que parece estabilizarse a partir del trimestre número 15 posterior al choque; mientras que un choque positivo de demanda tiene un efecto inicial de 0.33 que se desvanece a partir del trimestre 17. En el caso de los efectos sobre la tasa de desempleo, se observa un comportamiento cíclico. Un choque positivo de demanda genera una disminución del desempleo en 0.81%, que se desvanece lentamente aproximadamente en el trimestre 17 posterior al choque. Por su parte, un choque de oferta genera un crecimiento inicial en el desempleo de 0.33%, que se desvanece aproximadamente en el trimestre 15. Este resultado es similar al encontrado por Blanchard & Quah (1989) para la economia norteamericana y por Misas y Lopez (1998) para el caso colombiano durante el periodo Una explicacion de este resultado es que ante un choque positivo de productividad, dada una demanda de producto inelástica al precio, las empresas deciden continuar produciendo la misma cantidad de producto real, lo que obliga a aumentar el desempleo (Misas y Lopez, 1998). Un futuro trabajo de investigación, es analizar este fenómeno. Por otro lado, el análisis de impulso respuesta permite mostrar la posible correlación estadística entre un aumento del PIB y una disminución de la tasa de desempleo sin que esto implique causalidad. Ante un choque positivo de demanda, el PIB aumenta y la tasa de desempleo disminuye, sin que esto implique algún tipo de relación contemporánea entre las variables Descomposición de Varianza La metodología VAR con restricciones de largo plazo, permite descomponer la varianza del error de pronóstico en dos fuentes, choques de oferta y demanda, considerando diferentes horizontes de tiempo y permitiendo examinar la varianza del error de pronóstico en cada

17 Página17 Daniel Felipe Cuervo y Javier Mondragón variable atribuyéndolo a la incertidumbre acerca de la evolución futura en cada una de ellas. La descomposición de varianza se presenta en el cuadro cinco. Cuadro 5. Porcentaje de la varianza del error de pronóstico debido a choques de oferta y demanda. Ln(PIB) Tasa desempleo Horizonte Oferta Demanda Oferta Demanda Fuente: Elaboración propia. Los resultados muestran que los choques de oferta poseen un efecto más fuerte que los choques de demanda sobre la varianza del error de pronóstico para el logaritmo del PIB. Para los primeros trimestres la proporción explicada por choques de oferta pasa de un 84.6% hasta un 73.9% en el cuarto trimestre. Posteriormente, a partir del sexto trimestre la proporción explicada del error de pronóstico explicada por choques de oferta crece hasta

18 Página18 Econografos Escuela de Economía Nº 94 Mayo 2016 ser 100% en el largo plazo. Es importante notar que para los primeros 8 trimestres los choques de demanda explican a lo más 26.1% de la varianza del error de pronóstico del logaritmo del PIB. Para la tasa de desempleo, son los choques de demanda los que explican en una mayor proporción la varianza del error de pronóstico en el corto plazo, de un 89.3% a 88.7% para los primeros 8 trimestres. A medida que se expande el horizonte temporal aumenta la proporción de la varianza del error de pronostico que se explica por choques de oferta; en el corto plazo pasa de un 10.7% en el primer trimestre hasta un 11.3% en el octavo semestre. En el largo plazo los choques de oferta explican un 11.7% del error de pronóstico de la tasa de desempleo y los choques de demanda un 88.3% Descomposición Histórica La metodología de Blanchard & Quah (1989) permite generar perturbaciones estructurales ortogonales, construidas gracias a las restricciones de largo plazo con base en la teoría económica. El comportamiento de cada una de las variables del sistema puede ser expresado en función de las perturbaciones estructurales, tanto contemporáneas como pasadas, de todas las variables del sistema. De esta manera, es posible estimar por este método la tasa de crecimiento del PIB trimestral, explicándola ya sea por choques de oferta o demanda, cada uno de forma aislada. Por tanto, se estima la tasa de crecimiento del PIB explicado primero por choques de oferta, luego por choques de demanda y finalmente sin ningún tipo de choques para el periodo Los resultados se pueden observar en el grafico cuatro donde se presentan las series anteriormente mencionadas y la tasa de crecimiento del PIB. De acuerdo con los resultados, si no se hubiesen presentado choques en la economía durante el periodo , la producción habría crecido alrededor del 1% trimestral.

19 Página I 2010-II 2010-III 2010-IV 2011-I 2011-II 2011-III 2011-IV 2012-I 2012-II 2012-III 2012-IV 2013-I 2013-II 2013-III 2013-IV 2014-I 2014-II 2014-III 2014-IV 2015-I 2015-II 2015-III Daniel Felipe Cuervo y Javier Mondragón Gráfico 3. Tasa crecimiento PIB trimestral explicada por los choques de todas las variables. 3,2 2,7 2,2 1,7 1,2 0,7 0,2-0,3 Tasa crecimiento PIB observado Tasa crecimiento PIB choques oferta Tasa crecimiento PIB sin choques Tasa crecimiento PIB choques demanda Fuente: Elaboración propia. Cuando la linea azul y negra son muy similares significa que la tasa de crecimiento del PIB observada fue explicada en su mayoría por choques de oferta; cuando estas se alejan se debe mirar el comportamiento de la linea roja respecto a la linea morada, dado que los choques de demanda, respecto al valor de largo plazo, contribuyen a que la tasa de crecimiento del PIB observada difiera de su valor pronosticado solo por choques de oferta. Es importante resaltar que los choques de oferta, exceptuando algunos periodos y algunas pequeñas diferencias, explican en gran medida la tasa de crecimiento del PIB observada. Durante el cuarto trimestre de 2010 los choques de demanda tuvieron una contribución positiva relevante; la tasa del crecimiento del PIB observada fue ligeramente mas alta que la pronosticada solo por choques de oferta. Entre el segundo y cuarto trimestre de 2011 la tasa de crecimiento del PIB observada fue menor a la pronosticada solo por choques de oferta, los choques de demanda contribuyeron a que se diera esa diferencia.

20 Página20 Econografos Escuela de Economía Nº 94 Mayo 2016 Posteriormente y llegando al final del segundo trimestre de 2012, los choques de oferta y demanda tuvieron un comportamiento inverso; la tasa de crecimiento del PIB observada estuvo en torno al 1% y en el tercer trimestre del 2012 la tasa de crecimiento del PIB observada fue aproximadamente 0.28%. El crecimiento negativo del PIB se dio gracias a la contribucion tanto por choques de oferta como por choques de demanda respecto al valor de largo plazo. En el segundo trimestre de 2013 la tasa de crecimiento del PIB trimestral observada fue la mas alta en el periodo de estudio, aproximadamente 2.6%. Es importante señalar que en este periodo tanto los choques de oferta como demanda explicaron esta situacion. En el tercer y cuarto trimestre del 2013 los choques de demanda explicaron en mayor proporción el comportamiento de la tasa de crecimiento del PIB de la economía. Posterior al primer trimestre del 2014 fueron los choques de oferta los que explicaron en mayor medida el comportamiento de la tasa del crecimiento del PIB. Para el segundo trimestre de 2014 la economia creció cerca al 0.3%, esto explicado en su mayoría por choques de oferta. Al respecto, es importante notar que el crecimiento hubiese sido menor si únicamente los choques de oferta explicaran el crecimiento del PIB; los choques de demanda, respecto al valor de largo plazo, contribuyeron a que el crecimiento observado no fuera tan bajo. En síntesis, el desempeño del crecimiento del PIB observado entre 2010 y 2015 es explicado principalmente por choques de oferta. En lo que respecta a futuros trabajos, está la posibilidad de extender el análisis a más variables que recojan choques de oferta y demanda en la economía mundial, como por ejemplo el PIB estadounidense Cálculo del PIB potencial Con base en la metodología de Blanchard & Quah, se pueden obtener las series temporales del PIB y de la tasa de desempleo explicadas por choques de oferta y choques de demanda. Para calcular el PIB potencial con esta metodología, se debe suponer que aquellas perturbaciones que afectan de manera permanente al producto son las que determinan el nivel potencial, es decir, son las perturbaciones de oferta las que determinan el producto potencial. or tanto, basta con volver igual a cero el componente de demanda en el

21 Página21 Daniel Felipe Cuervo y Javier Mondragón para obtener el PIB potencial, también es posible estimar la brecha del PIB 6 como la diferencial del PIB observado y el estimado bajo esta metodología. Ambas estimaciones se presentan en el gráfico 4. Gráfico 4. PIB potencial y Brecha del Producto para el periodo ,40% 0,30% 0,20% 0,10% 0,00% -0,10% -0,20% -0,30% -0,40% -0,50% -0,60% PIB PIB POTEN GAP Fuente: Elaboración propia. El PIB potencial presentó, en términos generales, una tendencia creciente sin quiebres bruscos. Sin embargo, es importante notar que para el primer trimestre de 2012 la brecha del producto fue negativa, para ese periodo el PIB potencial tuvo un ligero pico respecto a su comportamiento creciente estable. Según los cálculos, la economía colombiana presentó cinco momentos de crecimiento por debajo de su potencial, el primer y tercer trimestre de 2012, el primer trimestre de 2013 y el primer y segundo trimestre de 2015, para los primeros dos trimestres de 2015, la brecha del producto negativa pudo deberse principalmente al choque negativo en los términos de intercambio y a la caída internacional de los precios del petróleo, causando una depreciación de la moneda local, elevando los costos y los precios de la economía. Por otro lado, a mitad de 2012 se presentaron choques negativos de oferta; se observó un 6 Aquí se presenta como porcentaje del PIB

22 Página22 Econografos Escuela de Economía Nº 94 Mayo 2016 crecimiento negativo en la industria manufacturera y una fuerte desaceleración en la rama de construcciones, esto pudo explicar la brecha negativa para el tercer trimestre de 2012 y el primer trimestre de Conclusiones En este documento se expone la estimación de un modelo VAR estructural para Colombia del periodo con restricciones de largo plazo usando la metodología propuesta por Blanchard & Quah (1989) y se actualizan los resultados encontrados por Misas y Lopez (1998). Los resultados de las pruebas de exogeneidad en el sentido de Granger muestran la no existencia de causalidad (unidireccional ni bidireccional) entre la tasa de desempleo y el crecimiento del PIB. Lo cual implica, estadísticamente, el no cumplimiento de la ley de Okun. Los resultados muestran que un choque positivo de oferta tiene un efecto positivo y permanente sobre el PIB, el cual se estabiliza después de 15 trimestres, mientras que el mismo choque de oferta genera un aumento del desempleo que se desvanece a partir del quinceavo trimestre. Un choque positivo de demanda aumenta el PIB y disminuye el desempleo, el efecto sobre ambas variables se diluye aproximadamente después de 17 trimestres. El análisis de descomposición de varianza permite inferir que las fluctuaciones en el producto se deben principalmente a los choques de oferta, 73.9% a partir del cuarto trimestre. Sin embargo, la demanda contribuye un 26.1% en las fluctuaciones del PIB. Las fluctuaciones de la tasa de desempleo se deben principalmente a choques de demanda, 90.2% para el segundo trimestre. En el largo plazo, los choques de demanda explican en 88.3% las fluctuaciones en la tasa de desempleo mientras que los choques de oferta solo 11.7%. Mediante la descomposición histórica, se encontró que el comportamiento de la tasa de crecimiento del PIB se vio explicada en mayor medida por choques de oferta; los choques

23 Página23 Daniel Felipe Cuervo y Javier Mondragón de demanda contribuyeron en algunos periodos a que el crecimiento fuera ligeramente mayor o menor. Finalmente, se estimó el producto potencial y la brecha del producto para el periodo Se encontró que el PIB potencial tuvo una tendencia creciente sin quiebres abruptos. Así mismo, la economía colombiana presento entre cinco momentos de crecimiento por debajo de su potencial: el primer y tercer trimestre de 2012, el primer trimestre de 2013 y el primer y segundo trimestre de Referencias Arango, L. (1998). Temporary and permanent components of Colombia's output. Borradores de Economia(96). Blanchard, O., & Quah, D. (1989). The dynamic effects of aggregate demand and supply disturbances. American Economic Review, 79(4), Carlin, W.,& Soskice, D. (2005). he 3-Equation New Keynesian Model A Graphical Exposition, Contributions to Macroeconomics, Volume 5, ssue 1, Article 13: CBO. (2004). A summary of Alternative Methods for Estimating Potential GDP. The Congress of the United States - Congressional Budget Office (CBO), Background Paper. Engle, R., & Granger, C. (1987). Co-integration and error correction: representation, estimation, and testing. Econometrica, 55(2), Gavin, W. (2012). What Is Potential GDP and Why Does It Matter. Economic Synopses, No. 11. Gaviria, A., & Uribe, J. (1993). Origen de las fluctuaciones economicas en Colombia. Ensayos sonbre Economia Cafetera(9). Krugman, P., & Wells, R. (2006). Macroeconomics. Worth Publishers.

24 Página24 Econografos Escuela de Economía Nº 94 Mayo 2016 Lora, E., Libreros, C., & Salasti, E. (2012). Crisis de paro en España: Una aplicación de la ley de Okun, Lütkepohl, H. (2004). Applied Time Series Econometrics. Cambridge University Press. Misas, M., & Lopez, E. (1998). El producto potencial en Colombia: una estimacion bajo VAR estructural. Borradores de Economia(94). Misas, M., & Lopez, E. (2001). Desequilibrios reales en Colombia: una estimacion bajo VAR estructural. Borradores de Economia. Misas, M., & Posada, C. (2000). Crecimiento y ciclos economicos en Colombia en el siglo XX: el aporte de un VAR estructural. Borradores de Economia(155). Pulido, J. (2011). Análisis de estabilidad a partir de la estimación de un modelo de desequilibrio keynesiano para la economía colombiana. Tesis de Maestria en Ciencias Economicas. Universidad Nacional de Colombia. Ramirez, J. (2013). Estimación del producto potencial en Colombia: Archivos de Economia(393). Rodriguez, N., Torres, J. y Velasco, A. (2006). La estimación de un indicador de brecha del producto a partir de encuestas y datos reales. Borradores de Economía(392). Restrepo, J. (1997). Modelo IS-LM para Colombia. Relaciones de largo plazo y fluctuaciones económicas. Archivos de Economia(65). Tapia, E., & Ramos, S. (2012). Impulsos de demanda y oferta agregada y las fluctuaciones económicas en Santiago de Cali de 1996 a Tendencias, 13(1), Zuccardi, I. (2002). Crecimiento y ciclos economicos. Efectos de los choques de oferta y demanda en el crecimiento colombiano. Archivos de Economia, 187.

25 Página25 Daniel Felipe Cuervo y Javier Mondragón Anexos Anexo I: Estimación del VAR Vector Autoregression Estimates Included observations: 133 Standard errors in ( ) DLP DST DLP(-1) ( ) ( ) DLP(-2) ( ) ( ) DLP(-3) ( ) ( ) DLP(-4) ( ) ( ) DLP(-5) ( ) ( ) DST(-1) ( ) ( ) DST(-2) ( ) ( ) DST(-3) ( ) ( ) DST(-4) ( ) ( ) DST(-5) ( ) ( ) C ( ) ( ) D ( ) ( ) D ( ) ( ) R-squared Adj. R-squared Sum sq. resids F-statistic Mean dependent S.D. dependent

26 Página26 Responses of Econografos Escuela de Economía Nº 94 Mayo 2016 Anexo II: Impulsos respuestas con bandas confianza generadas con Monte Carlo. Oferta Demanda ln(pib) Desempleo Oferta Demanda