Modelo Estadístico del Sector Construcción en Piura

“Año 2015: de la Diversificación Productiva y del Fortalecimiento de la Educación”

UNIVERSIDAD DE NACIONAL DE PIURA

FACULTAD DE ECONOMÍA

TITULO:

“DETERMINANTES DEL ÍNDICE DEL SECTOR DE CONSTRUCCIÓN DE

PIURA; PERÍODO 2006M01-2013M12”

DOCENTE:

DR. JUAN FRANCISCO SILVA JUAREZ

MATERIA:

MODELOS ESTADÍSTICOS

CICLO:

SEXTO

SEMESTRE:

II

ALUMNO:

JORGE EDUARDO SEMINARIO OLAYA

1

http://peru21.pe/politica/2014-ano-promocion-industria-responsable-y-compromiso-climatico-2164048

http://peru21.pe/politica/2014-ano-promocion-industria-responsable-y-compromiso-climatico-2164048

ÍNDICE

INTRODUCCIÓN ---------------------------------------------------------------------------------- 3

JUSTIFICACIÓN ----------------------------------------------------------------------------------- 4

OBJETIVOS ----------------------------------------------------------------------------------------- 6

HIPÓTESIS ------------------------------------------------------------------------------------------ 7

METODOLOGÍA ----------------------------------------------------------------------------------- 8

1. ASPECTOS GENERALES ------------------------------------------------------------------------ 9

1.1 MARCO TEÓRICO -------------------------------------------------------------------------- 9

1.1.1 CONCEPTUALIZACIÓN DEL SECTOR CONSTRUCCIÓN -------------- 9

1.1.2 MODELO DE CRECIMIENTO DE SOLOW- SWAN ----------------------- 14

1.2 MARCO LEGAL ------------------------------------------------------------------------------ 16

1.2.1 LEGISLACIÓN EN CONSTRUCCIÓN CIVIL EN EL PERÚ ------------------ 16

1.3 HECHOS ESTILIZADOS ------------------------------------------------------------------- 18

1.3.1 EVIDENCIA EMPÍRICA INTERNACIONAL ---------------------------------- 18

1.3.2 EVIDENCIA EMPÍRICA NACIONAL ------------------------------------------- 22

2. MODELO --------------------------------------------------------------------------------------------- 23

2.1. ESPECIFICACIÓN DEL MODELO ------------------------------------------------------ 23

2.2. ESTIMACIÓN --------------------------------------------------------------------------------- 25

2.3. EVALUCIÓN ---------------------------------------------------------------------------------- 25

2.3.1. EVALUACIÓN ECONÓMICA ------------------------------------------------------ 25

2.3.2. EVALUACIÓN ESTADÍSTICA ----------------------------------------------------- 27

2.3.3. EVALUACIÓN ECONOMÉTRICA ------------------------------------------------- 29

2.3.3.1. PROBLEMA DE MULTICOLINEALIDAD -------------------------------- 29

2.3.3.1.1 TEST DE KLEIN ----------------------------------------------------- 29

2.3.3.2. PROBLEMA DE HETEROSCEDASTICIDAD ---------------------------- 29

2.3.3.2.1 TEST DE BREUSCH-PAGAN-GODFREY --------------------- 30

2.3.3.2.2 TEST DE HARVEY ------------------------------------------------- 30

2.3.3.2.3 TEST DE GLEJSER -------------------------------------------------- 30

2.3.3.2.4 TEST DE ARCH CON UN REZAGO ----------------------------- 31

2.3.3.2.5 TEST DE WHITE ----------------------------------------------------- 31

2.3.3.3. PROBLEMA DE AUTOCORRELACIÓN ----------------------------------- 32

2.4 CORRECIÓN DEL MODELO ------------------------------------------------------------------ 33

2.4.1 CORRECIÓN DE AUTOCORRELACIÓN – HETEROSCEDASTICIDAD----- 33

3. PREDICCIÓN ------------------------------------------------------------------------------------------ 33

3.1. PREDICCIÓN HISTÓRICO ------------------------------------------------------------------- 33

4. CONCLUSIONES ------------------------------------------------------------------------------------- 35

BIBLIOGRAFÍA -------------------------------------------------------------------------------------------- 36

ANEXOS ----------------------------------------------------------------------------------------------------- 39

2

INTRODUCCIÓN

El presente documento es el informe final de la investigación de los determinantes del Índice del

Sector Construcción en Piura. De este modo, y siendo más específico, la meta planteada para

este trabajo fue desarrollar y estimar un modelo econométrico para verificar los determinantes

del Índice del Sector Construcción en Piura.

Así pues, teniendo este plan en este se comenzó con la primera fase de la investigación. Para

asumir una investigación seria, en especial una que involucra modelación econométrica, se

inició con una revisión bibliográfica que permitió crear un respaldo teórico (y matemático) para

el estudio que se pretende abordar.

De tal forma, se indagaron varias publicaciones referentes al tema teniendo primordial interés

en los estudios que ya se habían desarrollado pero más que todo estaban enfocados a la parte

nacional(Perú), y con base en ellos, desarrollar una modelación similar para la realidad Piurana

procurando incorpar mejoras. Sin embargo, cabe anotar que la revisión literaria también abarcó

estudios realizados por autores extranjeros que modelaban el sector construcción de otros países

y que proponían diversas metodologías para hacer sus análisis empíricos.

Posteriormente, al tener un sólido sustento literario que ofreciera algunas pautas de teoría

económica y que definiera la aplicabilidad de diferentes modelos estadísticos, se procedió a

escoger el modelo econométrico que se utilizará como referente en el estudio. La elección del

modelo tomó en cuenta dos principales factores: la disponibilidad de información regional,

variables teóricas.

En consecuencia y según el contexto planteado sobre el sector construcción, en el presente

estudio nos planteamos la siguiente interrogante: ¿Qué variables macroeconómicas influyen

significativamente en el Índice del Sector Construcción en Piura durante el período

2006:M1 – 2013:M12?

Con el motivo de responder dicha interrogante el propósito del presente trabajo de investigación

es analizar los principales determinantes del Índice del Sector Construcción en Piura, con un

modelo econométrico específico y un proceso de estimación claro, se inició la recolección de

información estadística necesaria según lo dictaminó el modelo propuesto. Así pues, teniendo la

información tabulada se prosiguió a hacer un estudio gráfico y estadístico de las series de las

variables más relevantes que iban a hacer parte de dicho modelo. De esta forma, se discernieron

relaciones para poder ver el comportamiento general de los diferentes indicadores y finalmente

hacer ajustes y refinar el modelo con el fin de que fuera de la mano de la teoría. Así, se logró

concretar un modelo que fuera una buena simplificación de la realidad y que permitiera analizar

el comportamiento del Índice del Sector Construcción de Piura modelado.

3

JUSTIFICACIÓN

La rápida expansión poblacional de Piura en los últimos años ha generado un creciente interés

en el sector construcción como principal impulsador de la Economía Piurana debido a la fuerte

inversión privada en centros comerciales y proyectos inmobiliario. Los datos acerca del sector

construcción sólo se detalla como ventas de despacho de cemento, por lo que el Banco Central

de Reserva Sede Piura genera el índice del mismo.

Sin embargo se vienen haciendo estudios sobre la relación de causalidad de esta variable con

otras como la tasa de inflación, la tasa de interés, el tipo de cambio, la inversión, entre otros.

Además, una de las cuestiones que más han interesado a los economistas es la determinación de

los factores que propician el progreso de las naciones. Con el paso del tiempo el término

progreso ha ido cediendo paso al de crecimiento económico, de tal manera que se viene

utilizando para valorar la bondad o no de las políticas implantadas por el decisor político en una

economía, de tal manera que los países que crecen más parece que lo están haciendo mejor que

los demás.

En definitiva, como señala Bell (1976, página 237), «el crecimiento económico se ha convertido

en la religión secular de las sociedades industriales para avanzar». Son diversas las razones por

las que se le concede dicha importancia, pero en términos generales hay un cierto consenso en

afirmar que a través de él se consigue un mayor bienestar en una nación, puesto que supone un

mayor empleo y la generación de una mayor cantidad de bienes y servicios destinados a

satisfacer las necesidades.

Sin entrar en otras cuestiones sobre cómo se está generando dicho crecimiento y su reparto

(McMahon y Squire, 2003), es decir la justicia distributiva, lo anterior ha sido motivo más que

suficiente para tratar de determinar los factores que propician dicho crecimiento, haciendo

hincapié en un primer momento en los de carácter cuantitativo y, posteriormente, con la mejora

de la información estadística y de los modelos, incorporando los cualitativos. Pero de lo anterior

no cabe pensar que existe un cierto consenso, más o menos amplio, respecto a lo que rodea al

crecimiento económico. Los estudiosos del tema hacen hincapié en distintas variables que

influyen a este objetivo, en la metodología aplicada, al papel que desempeña el decisor político,

etcétera, que hace que el tema siga siendo objeto de interés y de análisis y que se sigan

incorporando nuevas variables, según se disponga de mejor información estadística.

Dentro de este ámbito, hay que considerar el papel que desempeña la construcción de viviendas,

variable que habitualmente no se suele incluir en el estudio. En una primera impresión cabe

pensar que su efecto es beneficioso sobre el crecimiento tanto directa como indirectamente, a

través del efecto que genera sobre otros sectores de la economía que se relacionan con él. En

este sentido, se suele señalar que los elevados niveles de crecimiento que ha experimentado

4

nuestro país en la década pasada se deben a dicho sector, e incluso a esta política se la ha

denominado como «el modelo del ladrillo». Sin embargo, también se le achaca ser una de las

causas que ha propiciado la crisis. Ello es así, no solo por el efecto directo que supone su

retroceso, sino por la incidencia derivada de los sectores que se relacionan con él, como es el

financiero entre otros.

5

OBJETIVOS

a. OBJETIVO GENERAL

Analizar los principales determinantes del Índice del Sector Construcción en Piura,

durante el período 2006M01-2013M12

b. OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Elaborar el marco teórico pertinente, sobre los determinantes del Índice del Sector

Construcción en la cuidad de Piura, período 2006M01-2013M12.

Evaluar si el crédito en moneda extranjera explica significativamente el índice del

sector construcción regional.

Analizar la relación inversa entre el índice del sector construcción y la tasa de interés

pasiva en moneda nacional en la región de Piura.

Demostrar que cambios estructurales positivos del 2013 correspondiente a los meses de

Julio, Agosto y Setiembre del mismo ayudan a explicar al índice del sector construcción

regional.

Especificar y estimar el modelo, definiendo sus variables, parámetros; estableciendo

según clasificaciones con base en las teorías económicas y encontrando a través de los

instrumentos econométricos el valor de los parámetros.

Interpretación y Evaluación del modelo, desde los distintos tipos ya sea económica,

estadística y econométricamente.

6

HIPÓTESIS

a) HIPÓTESIS GENERAL

El índice del sector construcción regional de Piura es explicado por el crédito en

moneda extranjera, la tasa de interés pasiva en moneda nacional y una variable dummy

que explica un cambio estructural positivo en el año 2013 en los meses de Julio, Agosto

y Setiembre.

b) HIPÓTESIS ESPECIFICAS

Una mayor de demanda de créditos en moneda extranjera básicamente generada por la

inversión privada, la cual genera el crecimiento del Índice del Sector Construcción en la

región de Piura.

Un mayor rendimiento de los ahorros en moneda nacional incentiva a que los agentes

económicos decidan ahorrar su dinero en entidades financieras para poder ganar

intereses, acción que desincentiva el crecimiento del Índice del Sector Construcción.

El cambio estructural presentado en el año 2013 en los meses de Julio, Agosto y

Setiembre repercutió positivamente en el Índice del Sector Construcción.

7

METODOLOGÍA

La metodología a utilizar para realizar el presente trabajo denominado “Índice del Sector

Construcción de Piura; Período 2006M01- 2013M12” será la siguiente:

a. Unidad de análisis

El propósito que se tiene al desarrollar el presente trabajo de investigación es analizar los

determinantes del Índice del Sector Construcción para la economía regional piurana en el

período 2006 al 2013, usando datos mensuales.

Se tiene como unidad de análisis los agentes económicos haciendo énfasis en su

comportamiento para la determinación del Índice del Sector Construcción.

b. Ámbito de estudio

Para la presente se ha escogido como escenario la economía regional piurana para el período

coyuntural del año 2006M01 al 2013M12.

c. Tipo de investigación

El presente estudio se realiza por medio de un diseño de investigación de tipo Descriptivo –

Correlacional. Descriptivo, porque busca describir las características del Índice del Sector

Construcción y Correlacional, porque nuestro estudio tiene como propósito medir el impacto y

la importancia de las variable determinantes.

d. Obtención de la información

Dentro de las fuentes se obtendrás vía información secundaria de investigaciones similares y

anteriores, además de la recopilación de las series estadísticas del Banco Central de Reserva del

Perú (BCRP) Filial Piura.

e. Variables

Las principales variables para el estudio serán: el crédito en moneda extranjera, la tasa pasiva en

moneda nacional y una variable dummy para explicar los cambios estructurales positivos del

año 2013 en los meses de Julio, Agosto y Setiembre.

f. Tratamiento de la información

La información se procesará utilizando el programa Eviews, donde se obtendrán cuadros

estadísticos, gráficos que serán interpretados para su comprensión. También se hará uso del

programa Word como hoja de texto que registrará todo este proceso.

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CAPÍTULO I

I. ASPECTOS GENERALES

I.1 MARCO TEÓRICO

1.1.1 CONCEPTUALIZACIÓN DEL SECTOR CONSTRUCCIÓN

La palabra construcción, para el DRAE, es el arte, acción y efecto de construir. Siguiendo la

misma fuente, construir significa fabricar, edificar, hacer de nueva planta una obra de

arquitectura o ingeniería, un monumento o en general cualquier obra pública.1 No obstante, la

construcción se refiere a la ejecución de obras, tanto públicas como privadas, para fabricar

edificios e infraestructuras.

Por otro lado, Lazo (2009), manifiesta que la construcción se refiere a las diferentes formas y

combinaciones de cómo hacer y/o crear diferentes tipos de estructura. Por consiguiente, la

construcción produce una amplia variedad de productos que van desde la construcción y

reparación de viviendas particulares, hasta grandes obras civiles de infraestructura como son:

caminos, puentes, túneles, etc.

Para la Organización Internacional del Trabajo (OIT)2, la construcción abarca:

La edificación, incluidas las excavaciones y la construcción, las transformaciones

estructurales, la renovación, la reparación, el mantenimiento (incluidos los trabajos de limpieza

y pintura) y la demolición de todo tipo de edificios y estructuras;

Las obras públicas, incluidos los trabajos de excavación y la construcción, transformación

estructural, reparación, mantenimiento y demolición de, por ejemplo, aeropuertos, muelles,

puertos, canales, embalses, obras de protección contra las aguas fluviales y marítimas y las

avalanchas, carreteras y autopistas, ferrocarriles, puentes, túneles, viaductos y obras

relacionadas con la prestación de servicios, como comunicaciones, desagües, alcantarillado y

suministros de agua y energía;

El montaje y desmontaje de edificios y estructuras a base de elementos prefabricados, así

como la fabricación de dichos elementos en las obras o en sus inmediaciones.

En relación con Lazo (2009), debe tomarse en cuenta que el sector comprende un conjunto de

materiales, técnicas, procesos y oficios aplicados que se relacionan entre sí. Además una serie

de factores adicionales, los que tiene que ver con las particularidades del terreno, materiales de

construcción, el peso de los materiales utilizados, condicionantes de los diferentes procesos o

1 Real Academia Española. Diccionario de la Lengua Española: Vigésima segunda edición.2 Adaptado de Organización Internacional del Trabajo (OIT). Convenio sobre seguridad y salud en la construcción, 1988 (núm. 167), Artículo 2

9

técnicas aplicadas a cada parte de la obra, el peso derivado del uso o la sobrecarga y las

condiciones climáticas imperantes en el lugar.

En el Perú, el Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo (MTPE)3, destaca que esta

actividad comprende a los establecimientos dedicados a la construcción de obras nuevas,

reformas y reparaciones de viviendas, edificios, otras construcciones (carreteras, puentes,

aeropuertos, etc.) y obras de mejoramiento de tierras (irrigación, desecación y drenaje de tierras,

desvío de cauces), obras que son realizadas por instituciones privadas y/o públicas bajo las

modalidades de contrata y subcontrata. Destaca entre éstas, la construcción de edificios

completos, partes de edificios y obras de ingeniería (carreteras, calles, puentes, túneles,

aeropuertos, etc.) Para Matijevic´ (2008), la industria de la construcción pertenece a las

actividades terciarias dado que es una industria de servicios. Para dicho autor, la participación

de la industria de la construcción en el producto bruto interno depende del nivel de desarrollo de

la economía en general. Sin embargo, Pellicer (2004) señala que el problema se presenta cuando

se trata de enmarcar al sector dentro de los tres grandes niveles en que se agrupan las

actividades económicas (primario, secundario y terciario). Considera que es casi imposible su

encaje claro en uno de ellos, por ello es que lo considera en una situación intermedia, a mitad de

camino entre las actividades industriales y las de servicios.

El sector de la construcción, según un estudio de la Fundación Laboral de la Construcción

(2011), es definido como el conjunto de empresas cuya actividad consiste en ejecutar

directamente obras completas o partes de éstas, tanto de edificación como de ingeniería civil o

industrial.

PRINCIPALES PARTICIPANTES EN LA INDUSTRIA DE LA CONSTRUCCIÓN

Los personajes que intervienen en un proyecto de construcción son:

El propietario, quien puede ser un individuo, una empresa o el gobierno.

El contratista principal con suficiente capacidad económica y de gestión para manejar el

proyecto. Algunas veces contrata a otros constructores más pequeños para que realicen ciertas

actividades dentro de la ejecución del proyecto.

Subcontratista, que suelen ser contratistas muy especializados, algunas veces con poca

capacidad económica, que desarrollar una parte muy específica del proyecto, por encargo del

contratista principal.

Diseñadores, como arquitectos o ingenieros, que definen lo que se va a construir y realizan

las coordinaciones con el propietario.

3 Ministerio de Trabajo y Promoción del Empleo (MTPE). Boletín de Estadísticas Ocupacionales nº 6. Construcción, III trimestre 2007

10

Proveedores de los insumos que serán usados en la obra.

Entidades financieras, quienes apoyan económicamente al propietario o a los contratistas.

Autoridades, quienes verifican el proyecto, autorizan su ejecución y hacen cumplir los

reglamentos.

Público, quien es observador y en obras públicas, el usuario del proyecto.

Es importante considerarlo porque es el principal crítico del proyecto y si el cliente es privado,

el público determinará el éxito de la inversión hecha.

CLASIFICACIÓN DE LA ACTIVIDAD DE LA CONSTRUCCIÓN

SEGÚN EL TIPO DE CLIENTE

Obras públicas, donde el propietario es el gobierno y por tanto, usa los fondos públicos

para financiar la obra. El uso de un dinero público implica una responsabilidad de usarlo

de la forma más adecuada y es por esto que existen numerosas normas, procedimientos y

reglamentos para la contratación del constructor. Las construcciones generalmente son de

interés público y el usuario es por lo general la población.

Obras privadas, donde el propietario es un ente privado y por tanto, usa su propio

dinero para financiar la obra, aunque tenga como apoyo una entidad financiera. Como

trabajan con su propio capital, no tienen obligación de cumplir las reglas burocráticas que

sí se aplican al gobierno y pueden establecer sus propios mecanismos de selección del

constructor. Por lo general es el mismo usuario. El tipo de cliente determina el proceso de

selección del constructor y la forma cómo se establecerá el contrato entre ellos.

SEGÚN LA FORMA DE CONSTRUCCIÓN

Construcciones de tipo vertical, como los edificios y grandes rascacielos.

Construcciones de tipo horizontal, como carreteras, puentes, presas, etc. En cada caso

el constructor requiere una serie de capacidades para lidiar con problemas diferentes. En

el caso de construcciones verticales, el mayor reto está en lograr una tecnología que

permita llevar los insumos desde la parte inferior al extremo más elevado del edificio;

mientras que en las construcciones verticales hace falta lidiar con los problemas

geotécnicos relacionados con el terreno donde se apoyará el proyecto, el traslado de

recursos de manera horizontal, etc.

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IMPORTANCIA DEL SECTOR CONSTRUCCIÓN

En relación con un estudio de la Universidad Francisco Gavidia (s.f.) 4 , la importancia del

sector construcción radica en que mantiene vínculos directos con otros actores de la economía,

como lo son el comercio, la industria, el transporte, el sector financiero, además de generar

infraestructura de utilidad pública, mediante los proyectos desarrollados por el gobierno,

convirtiéndose en una fuente multiplicadora de empleo, por lo que el sector construcción

desempeña un papel fundamental en la dinamización de la economía.

Según el mismo estudio, es importante indicar que en la industria de la construcción existen dos

sectores bien definidos: el sector formal y moderno dedicado exclusivamente a obras de

infraestructura, y el sector informal constituido por pequeñas empresas que desarrollan sus

actividades en las zonas rurales y urbanas.

Esto es importante dado que según Mendes de Paula (2011), el grado de informalidad del

empleo en la construcción tiende a ser mayor que en otros sectores y se termina por subestimar

la real contribución de la actividad al mercado del trabajo.

Asimismo, para Ruggirello (2011) la construcción es uno de los sectores productivos que más

aporta al crecimiento de las economías de los países y regiones. El sector construcción es un

sector de suma importancia no solo por la gran cantidad de empresas y trabajadores que

involucra de forma directa, sino también por su efecto dinamizador en una variada gama de

insumos que el propio desarrollo de la actividad demanda. Por otra parte, y coincidiendo con lo

antes mencionado, es una actividad intensiva en la ocupación de mano de obra, lo que se

constituye en un factor clave para la definición de políticas que permitan asegurar altos niveles

de empleo.

De igual forma, el Instituto de Desarrollo Industrial, Tecnológico y de Servicios (IDITS, 2006),

considera a la construcción a nivel mundial dentro de las actividades económicas más

demandantes de mano de obra y ejerce un efecto multiplicador en la economía.

4 Universidad Francisco Gavidia. Capítulo I: Generalidades del Sector Construcción en el Salvador. Importancia de la Industria de la Construcción. p. 5-6

12

Por su parte, Pleitez, Briones, Garcia (s.f.)5 , lo consideran como un sector provisto de gran

capacidad para combatir algunos problemas sociales de carácter estructural como es el caso de

la insuficiencia de vivienda, el desempleo, etc. Este tipo de argumentaciones se fundamentan en

reflexiones keynesianas que aducen que al sector de la construcción, por la misma estructura de

sus gastos de producción, le caracteriza un elevado efecto multiplicador que puede – y debe –

ser aprovechado eficientemente en los periodos de reactivación económica para hacer renacer

las “expectativas” de los inversionistas privados.

Del mismo modo, con base en Matijevic´(2008), la industria de la construcción juega un papel

importante en el gasto de inversión, como consumidor de ahorro de los hogares y otras fuentes

de inversión (depreciación, utilidades, préstamos). Sin embargo, como toda inversión, la

inversión en proyectos de construcción debe traer un cambio, contribuir al progreso general y al

crecimiento de la economía nacional.

5 Pleitez, et al. Concentración de la Actividad Económica en el Sector Construcción

13

1.1.2 MODELO DE SOLOW – SWAN

El modelo neoclásico, desarrollado independientemente por Solow (1956) y Swan (1956), suele

ser el punto de partida para la mayoría de los análisis del crecimiento económico, pues la

hipótesis y las implicaciones de dicho modelo se utilizan como referencia. Este modelo trata de

explicar las fuentes de crecimiento económico.6

El modelo de Solow muestra que la acumulación de capital físico no puede sostener por sí sola

el crecimiento. Dados los rendimientos decrecientes del capital, para mantener un aumento

constante de la producción por trabajador es necesario aumentar cada vez más el capital por

trabajador. Llega un momento en el que la sociedad no está dispuesta a ahorrar más (una

proporción mayor del ingreso) e invertir lo suficiente para mantener el crecimiento del capital.

Por tal razón, una de las principales conclusiones del modelo de Solow es que, si bien la

acumulación de capital físico es un factor importante en el crecimiento, no puede explicar el

notable aumento del producto por persona experimentado a lo largo del tiempo por la mayoría

de los países occidentales, ni las enormes diferencias observadas en el producto por persona

entre los distintos países

El modelo de solo se basa en una función de producción agregada con dos factores de

producción el capital físico, K(t), y el trabajo, L(t). 7La función de producción toma la forma:

Y ( t )=F [ K ( t ) , L ( t ) ,t ]Donde la producción depende del tiempo reflejando el efecto del progreso tecnológico, ya que

la tecnología va avanzando con el tiempo. Y(t) representa la producción en el momento t, la cual

se puede consumir, C(t), o puede ser invertida, I(t), para tener mayor capital. El modelo

considera las siguientes consideraciones:

Se considera una economía cerrada por lo tanto la producción es igual al ingreso, y la cantidad

invertida es igual a la cantidad ahorrada.

La tasa de ahorro “s” es exógena, 0 ≤ s≤ 1, no puede ser mayor a uno ya que lo más que

se puede ahorrar es todo el ingreso.

6 Solow planteó un modelo de claras implicaciones neoclásicas, en el que los planes de ahorro e inversión se cumplen de forma simultánea y los mercados se vacían siempre, de forma que el desempleo keynesiano no resulta significativo (un supuesto que parecería razonable en el largo plazo). Solow también supuso que existe una función de producción lineal y homogénea (en logaritmos), y que hay sustituibilidad entre el capital y el trabajo. Por otro lado, postuló que la relación ahorro e ingreso es una constante, lo que puede considerarse como un vestigio keynesiano en el contexto de un modelo neoclásico (Carrillo et. al., 2007).7 También se considera dentro de esta función de producción al factor tecnológico (A), el cual se supone constante.

14

La tasa de depreciación del capital es constante, esto es que cada año se deprecia la

misma cantidad de capital, δ > 0.

La tasa de crecimiento de la población es exógena y constante L̇L=n≥ 0, además

asumiremos que la población es igual a la fuerza laboral y todos trabajan con la misma

intensidad. La población y la fuerza de trabajo está determinada en un momento t por: L ( t )=ent

El incremento neto en el stock de capital físico en un momento del tiempo es igual a la

inversión menos la depreciación:

K̇=I −δK=s ∙ F ( K , L ,t )−δK (2.2)

La ecuación (2.2.) muestra la dinámica del capital. El lado izquierdo de la ecuación indica la

derivada de K̇ con respecto al tiempo, es una manera abreviada de expresar dX (t)

dt

Primero vamos a dejar fuera el progreso tecnológico (es decir F (∙) es independiente de t), más

adelante lo incorporamos al modelo. Esta ecuación determina la pauta de crecimiento en el

tiempo del capital, K, y la producción, Y. Si dividimos ambos lados de la ecuación por L

obtenemos la ecuación (2.3).

K̇L =s ∙ f ( k )−δk (2.3)

Ahora tenemos el stock de capital per cápita. Sin embargo el lado derecho de la ecuación no

está en términos per cápita. Podemos arreglarlo si escribimos K̇L como función de k usando la

condición:

k=d ( K

L)

dt= K̇

L−nk (2.4)

Donde n=LL , si substituimos la ecuación 2.4 en la 2.3 tenemos la ecuación (2.5)

k=s ∙ f (k )−(n+δ)k

Esta vez tanto el lado izquierdo como derecho de nuestra ecuación está en función de k (el

capital per cápita), a la ecuación 2.5 se le llama la ecuación fundamental de Solow, la cual

permite saber cómo cambia el stock de capital per cápita en el tiempo.

15

MARCO LEGAL

1.2.1 Legislación en Construcción Civil en el Perú

La legislación laboral en construcción civil constituye uno de los enclaves dentro del

ordenamiento Laboral Peruano. Dentro del rubro Construcción Civil podemos encontrar las

siguientes leyes, la mayoría de las cuales atañen a todo el sector privado, pero existen algunas

normas específicas del sector construcción, las cuales iremos detallando más adelante:

Decreto Supremo 003-97-TR Ley de Productividad y Competitividad Laboral: Esta

ley describe el marco general de las relaciones a nivel privado entre trabajador y empleador. Su

aplicación es supletoria de determinadas leyes específicas dentro del sector construcción. Los

artículos pertinentes en el tema de la Construcción Civil son los que aluden a las horas

laborales, los derechos que poseen los trabajadores, la imposibilidad de despido arbitrario, la

posibilidad de que en el régimen de construcción civil se considere como un solo paquete una

cantidad de obras, es decir, que los contratistas pueden celebrar múltiples contratos de obra, en

los cuales emplearán a los mismos obreros (o al mismo sindicato) y podrán remunerarlos como

si todo ese conjunto fuera una sola obra.

Ley 15522: Esta ley establece que los trabajadores de las obras hidroeléctricas y afines

serán comprendidos en el régimen especial de la construcción civil.

R.M. 51-96-TR: Adecuación de la Negociación Colectiva de los trabajadores de

construcción civil a los alcances de la ley de Relaciones Colectivas de Trabajo.

D. S. 001- 98- TR Reglamento de Planillas de Pago: Aplicable en sus artículos 4° y

17°. Establece Planillas de Pago especiales para los trabajadores de Construcción Civil, las

cuales reúnen ciertos requisitos adicionales a las Planillas comunes, como por ejemplo, la

posibilidad antes comentada de considerar un conjunto de obras como una sola, el consignar el

número de trabajadores empleados y citar las horas hombre respectivas, describir el tipo de

construcción realizada y el valor de las mismas (si se trata de obras para el estado deberá señalar

el número de registro correspondiente y a qué licitación pertenece, además de señalar si se

cumplió con los plazos establecidos).

Resolución Jefatural N° 161-2001-Jefatura/ONP: Exoneran a trabajadores de

Construcción Civil del Procedimiento de Inscripción y permanencia en el Sistema Nacional de

Pensiones y de Declaración Jurada referidos al Sistema Privado de Pensiones.

Decreto Supremo N° 003 98 SA: Aprueban normas técnicas del seguro

complementario de trabajo de riesgo.

Decreto Supremo 009-97- SA: Reglamento de la Ley de Modernización de la

Seguridad Social en Salud.

16

Decreto Ley 25593 Ley de Relaciones Colectivas de Trabajo: Esta Ley determina el

régimen en el cual los empleadores y los trabajadores negocian las condiciones básicas para el

desempeño de las labores de trabajo. Las principales normas de esta ley hacen referencia a la

relativización del Derecho a la Libertad Sindical y el Derecho de Huelga, pese a que el Perú ha

firmado diferentes convenios internacionales al respecto. El aspecto más controversial de esta

ley radica en que prácticamente ha desaparecido la negociación con gremios por rama de

producción, favoreciendo la negociación con gremio de empresa. Estas medidas afectan

directamente a la Construcción Civil, en cuanto ellos no pueden entablar negociaciones directas,

sino están unidos con otros gremios relacionados al sector construcción.

Decreto Ley 19990: Establece que la edad para la jubilación será de 55 años, siempre y

cuando se cumpla con una aportación de 15 años o un mínimo de 05 en los últimos 10 años

anteriores a la contingencia. Esta ley será de aplicación para aquellos asegurados que al 18 de

diciembre de 1992 reúnan los requisitos de edad y aportaciones.

Decreto Ley 25967: Establece que la edad de jubilación sigue siendo 55 años pero

exige 20 años de aportación o un mínimo de 05 años en los últimos 10 años anteriores a la

contingencia. Será de aplicación para los asegurados que no cumplan con los requisitos

establecidos por el D. Ley 19990.

Res. 059-2000- SUNAT: Esta norma aprobó los formularios para la Declaración de

aportes de los Regímenes especiales de Seguridad Social, entre ellos los trabajadores de

Construcción Civil.

Ley del Seguro Complementario de Riesgo: Esta ley determina la contratación de un

Seguro adicional para determinadas actividades que son consideradas de riesgo o que pueden

generar enfermedades de trabajo –aunque la ley no profundiza este tema- es un seguro estatal,

puesto que las pensiones, prestaciones, etc. serán facilitadas por ESSALUD, aunque no se

descarta que los empleadores puedan contratar una empresa aseguradora privada.

Decreto Supremo N° 012-2001-PCM: Esta ley entra a tallar aquí en cuanto será el

Derecho Administrativo el que regule las modalidades de contratación que posee el Estado para

la construcción de obras públicas, en las cuales la presencia de los obreros de Construcción

Civil resulta vital.

17

I.2 HECHOS ESTILIZADOS

Básicamente, el Índice del Sector Construcción está íntimamente ligado con el Crecimiento del

Sector Construcción, variable que sirve como base para calcular el Índice del mismo, es por ello

que la evidencia empírica presentada a continuación tanto a nivel internacional como nacional

lo tomará como base al Crecimiento del Sector Construcción.

1.2.1 EVIDENCIA EMPÍRICA INTERNACIONAL

Existe una vasta evidencia empírica internacional sobre los determinantes del sector

construcción. La importancia que está adquiriendo el sector construcción en los últimos años, ha

hecho necesario la aplicación de herramientas estadísticas y econométricas que permitan

identificar sus principales factores explicativos e inferir implicancias de política económica,

respectivamente. A continuación, se detallan algunas de las principales investigaciones

econométricas en las que se ha modelado y evaluado los principales determinantes del sector

construcción.

Poterba (1984), realizó un análisis de los factores explicativos del sector vivienda y la actividad

edificadora para la década del setenta en Estados Unidos. Dentro de los hallazgos más

resaltantes de dicha investigación, figuran que las nuevas edificaciones están determinadas

principalmente por el acceso al crédito y el desempeño económico en general. También, pone

de manifiesto la importancia de la inflación en Estados Unidos para estimular la actividad

constructora. Asimismo,

encontró que los precios reales de la vivienda y los créditos domésticos son otros de los

determinantes clave en la decisión de edificar. Por otro lado, la tasa de interés tiende a

desestimular la construcción a medida que la política monetaria se hace más rígida.

Herrera (1988), estimó los determinantes económicos del precio de vivienda en Colombia

durante el periodo 1967-1987. Para ello, partió de un modelo en su forma reducida de

ecuaciones de oferta y demanda. Herrera concluyó que el crédito es una variable significativa en

la explicación del modelo, aunque su influencia tiene un efecto pequeño. De igual forma,

encontró en los ingresos reales uno de los principales determinantes del sector edificador. Por

último, concluyó que los precios relativos de la vivienda del periodo anterior y del siguiente

afectan de manera negativa el área edificada.

Por otro lado, Díaz, Gaitán, Piraquive, Ramírez y Roda (1993); analizaron la evolución de

sector edificador colombiano, su dinámica y su relación de largo plazo con el PBI total de la

economía para el periodo 1950-1991. Para ello, desarrollaron un análisis econométrico de

periodicidad anual y trimestral sobre la actividad constructora en Colombia. En sus resultados,

18

los autores encontraron que el PBI del sector y el PBI total son series estacionarias y, por medio

del test de Granger dieron cuenta que, en el largo plazo, existe una relación de causalidad

significativa que va desde el PBI total de la economía hacia el desempeño de la actividad

constructora y no al contrario. Asimismo, sugieren que el crédito doméstico genera un

importante efecto positivo sobre las licencias de construcción. Finalmente, señalaron que los

ciclos en la actividad edificadora se producen con una duración entre los tres y cuatro años.

Giraldo y Cortés (1994), mostraron la existencia de ciclos económicos en el renglón edificador

y la regularidad con que estos se presentaron entre el periodo 1950 y 1993 en Colombia. Para

ello, realizaron la descomposición de la serie del sector constructor en tendencia y ciclo. Sus

resultados afirman que la actividad edificadora presentó al menos nueve ciclos con una amplitud

no mayor a los 5 años. En sus planteamientos, manifestaron que a partir de 1972 el segmento

edificador sufrió un cambio estructural con la entrada del sistema UPAC.8

Rifflart (1995) analiza los determinantes del sector constructor en los países de la Organización

para la Cooperación Económica y el Desarrollo (OCDE, por sus siglas en inglés) y profundiza

sobre el caso británico. La experiencia de la OCDE indica que los ciclos del sector tienden a

aparecer con una amplitud cercana a los cinco años. Finalmente los resultados del análisis

sugieren que a medida que se incrementa la demanda por edificaciones, los precios tienden a

aumentar en mayor proporción que las nuevas construcciones y las familias se endeudan en una

proporción incluso mayor al crecimiento de la demanda. En cuanto al caso Británico, identificó

que las políticas de estimulo al endeudamiento privado, al lado de las ventajas fiscales

favorecieron el crecimiento de la construcción durante los años ochentas. No obstante, el

sobrecalentamiento de la economía llevó a las autoridades a elevar las tasas de interés a fines

del decenio. El resultado fue el freno de la demanda y estancamiento de la actividad económica,

que llevaron a la baja los precios de la vivienda, y a un endeudamiento superior al valor de las

viviendas que se estaban financiando.

En el mismo año, Junguito, López, Misas y Sarmiento (1995) analizan los determinantes

económicos de la edificación en Colombia para el último quinquenio a través de un modelo de

oferta y demanda. Este estudio evaluó el auge constructor de la época y presenta algunas

proyecciones para el sector a partir de diferentes escenarios de la economía en su conjunto.

Entre los principales resultados encontrados por los autores destacan que el comportamiento del

sector depende en gran medida por los préstamos totales para edificación, del PBI, de la tasa

real de cambio y del nivel de construcción del periodo inmediatamente anterior.

8 UPAC:Unidad de Poder Adquisitivo Constante

19

Por su parte Cárdenas y Bernal (1997), a diferencia de los modelos propuestos en la década de

los ochenta, estimaron una sola ecuación que incluye los determinantes tanto de oferta como de

demanda por construcción en Colombia para el periodo 1988-1995. Los autores presentan su

análisis a través de la medición del desempeño de este sector mediante el uso de las siguientes

variables: las licencias de construcción aprobadas, los despachos de cemento y la cartera total a

los constructores. Los principales hallazgos sugieren que el aumento del crédito doméstico, los

flujos de capital y el PBI repercuten positivamente en el desempeño de la actividad

constructora.

De igual forma, se destaca que la tasa real de colocación de créditos hipotecarios tiene un efecto

negativo en la actividad de la construcción, al igual que un aumento de la inflación. Por último,

los resultados muestran que si aumenta el precio relativo de los arrendamientos con respecto al

IPC, el ritmo de trabajo de los constructores se disminuye. Lo mismo ocurre si se incrementa la

tasa de cambio real; se desacelera la actividad constructora.

Cárdenas, Cadena y Quintero (2004), siguiendo la línea de trabajos anteriores, realizan un

análisis de los determinantes de la actividad constructora en Colombia luego de la recesión de

1998-1999, sugiriendo algunos cambios al conjunto de variables tradicionalmente considerado.

El modelo planteado por estos autores señala los desembolsos de crédito, la tasa hipotecaria, la

tasa de desempleo, las remesas y los flujos de capital al exterior como posibles determinantes de

la demanda por construcciones. La oferta, por su parte, es expresada como una función de los

costos de producción, los desembolsos a constructores, licencias aprobadas y las expectativas de

los agentes acerca de construcción en el país. Para ello, realizaron dos enfoques econométricos:

uno de ecuaciones estimadas simultáneamente por máxima verosimilitud y otra de mínimos

cuadrados indirectos (modelo reducido). Los resultados obtenidos sugieren que la actividad

constructora en Colombia, por el lado de la oferta, está determinada principalmente por costos

de construcción. Por el lado de la demanda, por el financiamiento y los ingresos de los hogares.

Clavijo, Janna y Muñoz (2005), tienen como objetivo, por un lado, proporcionar una visión del

mercado hipotecario en Colombia y su relación con los principales determinantes que se

encuentran en el ámbito internacional. Asimismo, explican los ciclos de los precios hipotecarios

en Colombia para el periodo 1990-2003. Para ello, realizaron un modelo de oferta y demanda

estimado por ecuaciones simultáneas por el método de máxima verosimilitud con información

completa. Los resultados obtenidos indicaron que, por el lado de la demanda, el metraje

construido es bastante elástico al ingreso laboral de los hogares y al precio de la vivienda nueva,

así como a la tasa de interés real. Por el lado de la oferta, se observó una elasticidad alta en los

costos de construcción y un efecto riqueza moderado.

20

Por su parte Cárdenas y Hernández (2006) destacan el impacto positivo de la actividad

constructora sobre la economía colombiana como consecuencia de sus encadenamientos con

otras ramas productivas y enfatizan en la importancia de la construcción como demandante de

mano de obra no calificada. De igual manera, realizan una revisión del desarrollo de la banca

hipotecaria, sistema UPAC, UVR9 y de los determinantes de la actividad constructora

colombiana en el periodo 1985Q1-2005Q1 con datos trimestrales. Para lo último estiman un

modelo de ecuaciones simultáneas. Los resultados econométricos sugieren que, a pesar de la

crisis hipotecaria de 1999, el financiamiento de vivienda tiene un fuerte efecto positivo sobre la

actividad económica, de hecho la magnitud de este efecto no cambió después de la crisis.

Saldarriaga (2006), desarrolló y estimó un modelo econométrico para verificar los

determinantes de la actividad del sector de la construcción en Colombia para el periodo 1998-

2006. El modelo estimado en su versión reducida derivó las siguientes conclusiones: la tasa de

interés activa, de manera persistente, es una variable significativa y con un signo negativo que

confirma la teoría de la inversión. Es decir, a mayores costos de capital el sector se desacelera.

La tasa de inflación, de igual forma, aparece como una variable que el sector constructor percibe

como factor de riesgo y por ende desincentiva la construcción. Finalmente, en cuanto a la

variable créditos hipotecarios, se puede afirmar que es la más robusta y el sector construcción es

más elástico a ellos.

Finalmente; Lis, Campo y Herrera (2012) evaluaron los determinantes de la dinámica de la

construcción en Colombia, durante el periodo 2004Q1 – 2012Q2. Para ello realizaron la

especificación de un modelo de datos de panel a través de series por departamento. Los

resultados del modelo muestran que los coeficientes estimados son significativos al 1%. Llama

mucho la atención el signo del coeficiente asociado al índice de costos de construcción de

vivienda, ya que al estar midiendo el costo de la construcción se esperaría a priori que su signo

sea negativo. Según este resultado, ante un incremento del costo de la construcción de vivienda

en 1%, las licencias de construcción aumentarán 1,85%. Por otra parte, un incremento del

número de desembolsos del 1%, provoca un incremento de las licencias de construcción en

0,70%, lo cual es esperado teóricamente. Finalmente, la elasticidad de las licencias de

construcción de vivienda con respecto a los despachos de cemento gris fue de 0,26.

9 UVR: Unidad de Valor Real

21

1.3.1 EVIDENCIA EMPÍRICA NACIONAL

En el Perú existen instituciones como el Ministerio de Vivienda, Construcción y Saneamiento

(MVCS) y la Cámara Peruana de la Construcción (CAPECO) que estudian al sector de la

construcción a través de diversas formas, ya sea encuestas, perfiles y principales indicadores de

la actividad de construcción. Sin embargo, aún no se han planteado investigaciones de carácter

econométrico en relación a los determinantes del sector construcción en el país.

Sin embargo, se destaca el trabajo empírico de Marcos, Messco, Cabrera y Saavedra (2010)

aplicado a la industria cementera. En él se pone de manifiesto que la producción total de

cemento se incrementó en 4,4% en el 2009, en línea con el incremento del PBI del sector

construcción en 6.1%, en tanto las importaciones de cemento en el año 2009 cayeron en 40,8%

pese a que en el 2007 el gobierno peruano eliminó el arancel a cuatro partidas de cemento. Por

otro lado, a diciembre del 2009 el consumo interno de cemento ascendió a 7,257 mil toneladas

métricas, 4.28% más que el año 2007, ello quiere decir que la participación de la producción

nacional en el consumo interno de cemento se incrementó. Las expectativas de mejoras del

sector son favorables

ya que a pesar de los rezagos de la crisis internacional existe un déficit habitacional y de

infraestructura en el país. Adicionalmente a ello, existe un impulso del gobierno de la

promoción de viviendas de interés social.

22

CAPÍTULO II

MODELO

2.1 ESPECIFICACIÓN

El índice del sector construcción regional en la ciudad de Piura, está determinado por el crédito

en moneda extranjera, del cual se deriva el razonamiento que una mayor demanda de créditos

en moneda extranjera incentivará al crecimiento del mismo. De otro modo, se toma en cuenta la

tasa de interés pasiva en moneda nacional ya que al aumentar el rendimiento de los ahorros en

moneda nacional desincentiva la inversión y por ende el crecimiento del sector construcción,

repercutiendo así en la generación del Índice del mismo para la región. De igual forma se hace

uso de una variable dummy, la cual nos ayudará a explicar un cambio estructural positivo en los

meses de Julio, Agosto y Setiembre del 2013, el cual es debido a una mayor inversión pública

(principalmente, la efectuada por los gobiernos locales), además de la inversión privada en

centros comerciales y proyectos habitacionales de la mano con la expansión del crédito

hipotecario, cuyo saldo a Diciembre mostró un incremento del 15.9 por ciento respecto al

similar mes del año pasado10. Así tenemos que:

Cuya especificación matemática en términos algebraicos es:

ISC t=β1+β2CME t+β3TIPMN t+β4 DU+et

Donde:

ISC t= es el Índice del Sector Construcción

CMEt = es el Crédito en Moneda Extranjera

TIPMN t= es la Tasa Pasiva en Moneda Nacional

D 1= es la Variable Dummy

e t= término de perturbación el cual cumple las siguientes propiedades:

E [et ]=0 ,Var [e t ]=σ2 ,Cov [et , es ]=0 ,∀ t ≠ s

10 Información obtenida de Piura: Síntesis de Actividad Económica Diciembre 2013 del Banco Central de Reserva – Sucursal Piura. Véase Gráfico N° 1 en la sección de Anexos.

23

Así los parámetros tendrán los siguientes signos:

B2>0

B3<0

B4>0

Definición y medición de las variables:

Índice del Sector Construcción11

Crédito en Moneda Extranjera: Préstamo que se solicita a un banco el mismo que es

desembolsado en moneda extranjera, en este caso, dólares ($) para distintos fines

económicos ya sea inversión o consumo. Expresado en miles de dólares.

Tasa de interés en Moneda Nacional: Es la tasa de interés promedio de mercado del

saldo de depósitos recibidos por las empresas bancarias en moneda nacional. La TIPMN se

calcula diariamente considerando el promedio ponderado aritmético de las tasas de las

operaciones pasivas de todas las empresas bancarias y financieras en moneda nacional. Se

consideran los depósitos en cuenta corriente, depósitos de ahorro, certificados de depósitos,

certificados bancarios, cuentas a plazo, depósitos CTS y depósitos en garantía. Esta tasa es

expresada en términos efectivos anuales. Expresada en %.

Variable Dummy (d1): Variable dummy que toma el valor 1 para explicar el cambio

estructural positivo originado en el año 2013, en los meses de Julio, Agosto y Setiembre

debido a las altas de crecimiento del Sector Construcción (especialmente la venta de

despachos de cemento), el cual sirve como base para la elaboración del Índice.

e t: término de perturbación, también conocido como ruido blanco.

2.2 ESTIMACIÓN12

11Dicha variable no es necesario definirla debido a que es una variable generada por el Banco Central de Reserva del Perú (BCRP). Para mayor información de la metodología empleada, véase Anexo eferencial.12 Véase Cuadro N° 1 en la Sección de Anexos.

24

Según la teoría se explica que la variable más importante son los créditos en moneda extranjera

el cual detalla que es principal componente para se genere crecimiento en el Índice del Sector

Construcción, además de la tasa pasiva en moneda nacional incluyendo factores exógenos como

son los cambios estructurales pudiendo ser positivos o negativos. Nuestra estimación se

realizará para el período 2006M01 al 2013M12.

Así los resultados obtenidos son los siguientes:

ISC t=71.05053+0.0000896 CME−5.879483 TIPMN+33.18577 DU

2.3 EVALUACIÓN

2.3.1 EVALUACIÓN ECONÓMICA

CRÉDITO EN MONEDA EXTRANJERA

Ante un aumento del crédito en moneda extranjera de $1,000 el Índice del Sector Construcción

aumentará en 0.0896%.

25

TASA DE INTERÉS PASIVA EN MONEDA NACIONAL

Ante un aumento del 1% en la tasa de interés pasiva en moneda nacional, el Índice del Sector

Construcción en Piura disminuye en 5.88 %. Vemos el amplio impacto que genera la tasa pasiva

en moneda nacional en la incidencia del Índice del Sector Construcción.

VARIABLE DUMMY

La variable Dummy influye de manera positiva en el Índice del Sector Construcción de Piura.

26

2.3.2 EVALUACIÓN ESTADÍSTICA

EVALUACIÓN DE LA NORMALIDAD DEL ERROR13:

H 0 : μt N

H 1: μ t≁N

Chi calculado (Jarque Bera) = 2.027825

Chi critico = 5.991465

Como el Jarque Bera es menor que el Chi crítico se acepta la hipótesis nula, y se afirma que

estadísticamente los errores siguen una distribución de probabilidad normal con lo cual se puede

realizar las pruebas de hipótesis.

EVALUACIÓN INDIVIDUAL:

SIGNIFICANCIA DE LOS CRÉDITOS EN MONEDA EXTRANJERA

H o : β2=0

H 1: β2 ≠ 0

T calculado = 19.36409

T tabular = ± 1.986086

Como la t calculada cae en la región de rechazo, se acepta la hipótesis alternativa y se concluye

que esta variable es significativa para explicar el Índice del Sector Construcción.

SIGNIFICANCIA DE LA TASA DE INTERÉS PASIVA EN MONEDA NACIONAL

H o : β3=0

H 1: β3 ≠ 0

T calculado = -3.832822

T tabular = ± 1.986086



13Véase Tabla N° 1 en la Sección de Anexos.

27

SIGNIFICANCIA DE LA VARIABLE DUMMY

Ho : β4=0

H 1: β4≠ 0

T calculado = 5.923450

T tabular = ± 1.986086



EVALUACIÓN GLOBAL:

H 0 :B2=0 , B3=0 , B4=0

H 1: B2 ≠ 0 ,B3 ≠ 0 , B4 ≠ 0

F calculado = 253.4192

F critico= 2.703594

Como el F calculado es mayor al F crítico se rechaza la hipótesis nula y se acepta la hipótesis

alternativa, estableciendo que el modelo en su conjunto es estadísticamente significativo para

explicar el Índice del Sector Construcción.

BONDAD DE AJUSTE:

El 89.2051% de las variaciones en el Índice del Sector Construcción están explicados

por las variaciones del Crédito en Moneda Extranjera, la Tasa de Interés Pasiva en

Moneda Nacional y la variable dummy.

ERROR = 0 14

H 0 :e=0

H 1: e≠ 0

La probabilidad calculada es 1 la cual es mayor a la de 0.05, la cual acepta la hipótesis nula y se

concluye que la media del error es igual a 0.

14 Véase Tabla N°2 en la sección de Anexos.

28

2.3.3 EVALUACIÓN ECONOMÉTRICA

2.3.3.1 PROBLEMA DE MULTICOLINEALIDAD:

2.3.3.1.1 TEST DE KLEIN:

Tenemos que √ Ry2= √0.892051 = 0.944485

Si aplicamos el test de Klein es decir comparando el 0.944485 con cada uno de los coeficientes

de correlación 15 de las variables explicativas en el modelo encontramos que existe baja

colinealidad entre cada una de las variables independientes del modelo.

Asimismo, por método de factor de inflación de varianza 16se obtiene que existe un bajo grado

de multicolinealidad entre variables explicativas reafirmando así lo obtenido por el Test de

Klein.

2.3.3.2 PROBLEMA DE HETEROSCEDASTICIDAD:

A continuación se presentaran tres test con diferentes formas funcionales para ver si existe

varianza variable en lo errores se evalúa una hipótesis nula de la existencia de

homoscedasticidad y una hipótesis alternativa de presencia de heteroscedasticidad.

15 Véase Tabla N°3 en la Sección de Anexos.

16 Véase Tabla N°4 en la Sección de Anexos.

29

H 0 :∃homoscedasticidad

H1:∄ homoscedasticidad

2.3.3.2.1 TEST DE BREUSCH-PAGAN-GODFREY:17

H 0 :δ 2=0 , δ3=0 , δ 4=0

H 1: δ2 ≠ 0 , δ3 ≠0 , δ 4 ≠ 0

Probabilidad calculada = 0.5098

Probabilidad crítica = 0.05

Como la probabilidad calculada es mayor a la probabilidad crítica, se acepta la hipótesis nula de

Homoscedasticidad en el modelo.

2.3.3.2.2 TEST DE HARVEY:18

H 0 :δ 2=0 , δ3=0 , δ 4=0H 1: δ2 ≠ 0 , δ3 ≠0 , δ 4 ≠ 0



Como la probabilidad calculada es mayor a la probabilidad crítica, se acepta la hipótesis nula de

Homoscedasticidad en el modelo.

2.3.3.2.3 TEST DE GLEJSER:19

H 0 :δ 2=0 , δ3=0 , δ 4=0

H 1: δ2 ≠ 0 , δ3 ≠0 , δ 4 ≠ 0



Como la probabilidad calculada es mayor a la probabilidad crítica, se acepta la hipótesis nula

de Homoscedasticidad en el modelo.

17 Véase Tabla N° 5 en la Sección de Anexos.18 Véase Tabla N° 6 en la Sección de Anexos.19 Véase Tabla N° 7 en la Sección de Anexos.

30

2.3.3.2.4 TEST DE ARCH CON UN REZAGO:20

H 0 :δ1=0

H 1: δ1 ≠ 0



Como la probabilidad calculada es menor a la probabilidad crítica, se rechaza la hipótesis nula y

se concluye la presencia de heteroscedasticidad en el modelo.

2.3.3.2.5 TEST DE WHITE21:

H 0 :δ1=δ 2=δ3=…=δ22=0

H 1: δ1 ≠ 0 , δ2≠ 0 , δ 3≠ 0 ,…δ 22≠ 0



Como la probabilidad calculada es menor a la probabilidad crítica, se rechaza la hipótesis nula y

se concluye la presencia de heteroscedasticidad en el modelo.

20 Véase Tabla N° 8 en la Sección de Anexos.21 Véase Tabla N° 9 en la sección de Anexos.

32

2.3.3.3 PROBLEMA DE AUTOCORRELACIÓN:

Observando el correlograma 22 podemos concluir que existe autocorrelación de primer:

Por el método gráfico también se puede observar la presencia de autocorrelación, pero a

continuación se demostrará cuantitativamente:

AUTOCORRELACIÓN DE PRIMER ORDEN:23

H 0 : ρ=0

H 1: ρ≠ 0

Con una probabilidad menor al 5% se rechaza la hipótesis nula y se concluye que si existe

autocorrelación positiva de primer orden.

2.4 CORRECIÓN DEL MODELO22 Véase Tabla N° 10 en la sección de Anexos.23 Véase Gráfico N° 2 en la Sección de Anexos.

33

Se tiene que el modelo presenta significancia individual para cada una de sus tres variables

explicativas, lo mismo ocurre con la significancia grupal. También se obtiene que el modelo es

heteroscedástico, problema a corregirse utilizando Mínimos Cuadrados Generalizados.

Una vez corregido el problema de heteroscedasticidad se corregirá la existencia de

autocorrelación y de primer orden.

2.4.1 CORRECCIÓN DE HETEROSCEDASTICIDAD Y

AUTOCORRELACIÓN:24

Se corrige la autocorrelación del modelo empleando el esquema 1 por las primeras diferencias y

el resultado es el siguiente:

ISC t=68.34879+0.0000937 CME−6.018875 TIPMN+26.87450 DU

Se tiene que mediante la corrección el signo de los parámetros siguen siendo los correctos,

además que se ajustó el valor de los coeficientes. Por otro lado la bondad de ajuste aumentó a

93.6604% acercándose casi al 100% por lo que es error es muy bajo, lo cual evidencia una

correcta especificación del modelo y de la buena calidad de datos que se usó en el mismo.

También con el uso de las pruebas de multicolinealidad, 25heteroscedasticidad26 y

autocorrelación27 se demostró que no existen estos problemas en el modelo corregido. Además

que las variables Créditos en Moneda Extranjera y la variable dummy son significativas al 5% y

la variable Tasa de interés pasiva en moneda nacional es significativa al 10%.

3. PREDICCIÓN

Se tiene que para la predicción se tendrá el histórico:

3.1 PREDICCIÓN HISTÓRICA:

La U de Theil es cercana a cero, por lo que esto indica que es una buena predicción, analizamos

los componentes de Theil podemos observar que los componentes por ejemplo el sesgo es bajo

(0.002368), la varianza es pequeña cercana a 0 y la covarianza es alta, cercana a 1, por lo que el

modelo predice bien.

También si observamos la tendencia es bastante parecida con los mismos picos y caídas y con

la misma tendencia al largo plazo.

24 Véase Tabla N°11 en la Sección de Anexos.25 Véase Tabla N° 12 en la sección de Anexos26 Véase Tabla N° 13 en la sección de Anexos27 Véase Tabla N° 14 en la sección de Anexos

34

Elaboración: Propia

Se tiene que al analizar el gráfico con los verdaderos valores. Se tiene que ambos siguen una

misma tendencia por lo que se acepta el pronóstico histórico para los años de 2006 al 2013,

además se observa que esta tendencia ascendiente del Índice del Sector Construcción en Piura

en el año 2009 creció a grandes escalas en lo que al primer y segundo trimestre se refiere, pero

en el tercero y cuarto trimestre presentó quiebres significativos, esto es explicado por la crisis

financiera internacional de Estados Unidos que se inició en el 2008 pero que sus repercusiones

en el Perú se sintieron hasta mediados recién del 2009.


35

CONCLUSIONES

El crédito en moneda extranjera, la tasa de interés pasiva en moneda nacional y el boom del

sector construcción en los meses de Julio, Agosto y Setiembre del año 2013 resultaron

significativas para explicar el Índice del Sector Construcción y cumplieron con los parámetros y

signos establecidos por la teoría económica. Además, lo que hizo posible la realización de las

pruebas de hipótesis estuvo explicada por los errores que seguían una distribución normal.

Además el modelo estimado presentó ciertos problemas econométricos como

heteroscedasticidad y autocorrelación que fueron corregidos satisfactoriamente por diversos

métodos a lo largo del presente trabajo de investigación. Así también la suma promedio de los

errores es 0. Cumpliéndose con ello con los supuestos del modelo estadístico lineal general.

Por lo tanto las variables especificadas son los principales determinantes del Índice del Sector

Construcción en Piura, pues el pronóstico nos dice que el comportamiento del modelo estimado

se aproxima en gran porcentaje a la verdadera trayectoria de esta variable. Entonces en base a

este modelo se puede realizar implicancias de políticas sobre las variables explicativas para

incentivar el Índice del Sector Construcción.

Finalmente, el modelo especificado tiene fuerte sustento tanto teórico como empírico

evidenciado por la intensiva revisión de literatura en entidades públicas como el Banco Central

de Reserva (BCRP) – Filial Piura, el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI), lo

cual nos generó resultados consistentes y confiables que pueden servir como base para futuras

investigaciones acerca del Índice del Sector Construcción.

36

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http://www.onuhabitat.org/

ANEXOS

REFERENCIAL

La actividad Constructora, comprende la construcción de obras nuevas, reformas y reparación

de:

1. Viviendas para uso exclusivo de habitación residencial (vivienda de concreto y no concreto)

2. Edificios, para uso comercial, industrial, hospitalario, agropecuarios, etc, tanto público como

privado.

3. Otras Construcciones, las relacionadas con las comunicaciones y transporte, obras hidráulicas

destinadas a la electrificación, obras de urbanización y saneamiento, obras portuarias y

marítimas y de otros tipos.

4. Mejoramiento de Tierras que son obras relacionadas con la irrigación y desecación de tierras,

obras hidráulicas con fines agrícolas, levantamiento de diques y muros, reforestación de tierras

y otras obras relacionadas a la mejora y preservación de tierras.

Cobertura y periodicidad

La información sobre la actividad constructora tiene una cobertura nacional y el cálculo se

realiza mensualmente.

Fuentes de información

La información base para la estimación de la actividad construcción, la constituyen los

despachos de cemento, dicha información se obtiene de las empresas productoras de cemento y

para las exportaciones e importaciones de cemento se dispone de la base de datos

proporcionadas por SUNAT.

Otras fuentes de información son el Programa de Provías Nacional que informa sobre la

construcción, rehabilitación y mantenimiento de la red vial nacional y carreteras, y el Programa

de Provías Descentralizado que informa sobre la construcción, rehabilitación y mantenimiento

de la red vial departamental, caminos vecinales, caminos rurales y rehabilitación de trocha

carrozable, ambos programas pertenecientes al Ministerio de Transportes y Comunicaciones,

que proporcionan los gastos ejecutados en obras.

Metodología de cálculo 28

Para la medición coyuntural del Sector, la actividad productiva se ha agregado de la siguiente

manera:

Obras de Concreto, son aquellas que tienen como insumo principal el cemento,

28 Véase Gráfico N° 3 en la sección de Anexos.

40

Obras de No Concreto, son las que emplean como insumo principal otros materiales

diferentes al cemento.

Caminos Rurales, son las obras dedicadas al mantenimiento y rehabilitación de

carreteras y caminos rurales.

Cálculo del Índice de Volumen Físico del Sector Construcción

El Índice de Volumen Físico del Sector Construcción se calcula a partir de la agregación

ponderada de los Índices calculados para cada uno de sus componentes.

i. Para el cálculo del Índice de Obras de Concreto (IOC), se utiliza la evolución mensual del

consumo interno de cemento, medido en toneladas:

ii. Para el cálculo del Índice de Obras de No Concreto (IONC), se utiliza la tasa de crecimiento

anual de este tipo de vivienda, de la Encuesta Nacional de Hogares.

iii. Para el cálculo del Índice del Avance Físico de Obras (IAFO), se establece en primer lugar

el valor de la ejecución presupuestal de gastos mensuales en la construcción, rehabilitación y

mantenimiento de carreteras y caminos, que es deflactado con el Índice de Precios de Materiales

de Construcción con año base 1994. Luego se calcula el Índice del volumen físico:

El Índice del Sector Construcción (IC) se calcula de la siguiente manera:

41

Donde:

W (oc) = Ponderación de obras de concreto.

W (nc) = Ponderación de obras de no concreto

W (afo) = Ponderación del avance físico de obras.

TABLAS

TABLA N° 1

Dependent Variable: ISC_SAMethod: Least SquaresDate: 12/14/15 Time: 23:28Sample: 2006M01 2013M12Included observations: 96White heteroskedasticity-consistent standard errors & covariance

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 71.05053 6.417030 11.07218 0.0000CME* 8.96E-05 5.21E-06 17.19084 0.0000

TIPMN* -5.879483 1.312012 -4.481274 0.0000D1* 33.18577 2.419153 13.71793 0.0000

R-squared 0.892051 Mean dependent var 121.4762Adjusted R-squared 0.888531 S.D. dependent var 27.52207S.E. of regression 9.188771 Akaike info criterion 7.314615Sum squared resid 7767.883 Schwarz criterion 7.421463Log likelihood -347.1015 Hannan-Quinn criter. 7.357805F-statistic 253.4192 Durbin-Watson stat 0.707960Prob(F-statistic) 0.000000 Wald F-statistic 702.3508Prob(Wald F-statistic) 0.000000


* significativa al 5%

42

TABLA N° 2


TABLA N°3

Hypothesis Testing for RESID01Date: 12/12/15 Time: 15:41Sample: 2006M01 2013M12Included observations: 96Test of Hypothesis: Mean = 0.000000

Sample Mean = 4.81e-16Sample Std. Dev. = 9.042521

Method Value Probabilityt-statistic 5.21E-16 1.0000


TABLA N° 4

Covariance Analysis: OrdinaryDate: 12/12/15 Time: 15:40Sample: 2006M01 2013M12Included observations: 96

Correlationt-StatisticProbability CME TIPMN D1

CME 1.000000----- -----

TIPMN -0.484410 1.000000-5.368436 -----

0.0000 -----

D1 0.268721 -0.089327 1.0000002.704835 -0.869529 -----

43

0.0081 0.3868 -----


TABLA N° 5

Variance Inflation FactorsDate: 12/12/15 Time: 15:38Sample: 2006M01 2013M12Included observations: 96

Coefficient Uncentered CenteredVariable Variance VIF VIF

C 41.98467 47.73612 NACME 2.14E-11 14.26394 1.400344

TIPMN 2.353103 20.49486 1.309674D1 31.38732 1.115220 1.080369


TABLA N° 6

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey

F-statistic 0.776912 Prob. F(3,92) 0.5098Obs*R-squared 2.371980 Prob. Chi-Square(3) 0.4989Scaled explained SS 1.414925 Prob. Chi-Square(3) 0.7020

Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/12/15 Time: 15:46Sample: 2006M01 2013M12Included observations: 96


C 119.1850 65.60515 1.816701 0.0725CME -2.33E-05 4.68E-05 -0.497666 0.6199

TIPMN -7.127710 15.53149 -0.458920 0.6474D1 -71.49006 56.72437 -1.260306 0.2107

R-squared 0.024708 Mean dependent var 80.91545Adjusted R-squared -0.007095 S.D. dependent var 92.70748S.E. of regression 93.03578 Akaike info criterion 11.94462Sum squared resid 796320.3 Schwarz criterion 12.05147Log likelihood -569.3417 Hannan-Quinn criter. 11.98781F-statistic 0.776912 Durbin-Watson stat 1.190755Prob(F-statistic) 0.509820


44

TABLA N° 7

Heteroskedasticity Test: Harvey


Test Equation:Dependent Variable: LRESID2Method: Least SquaresDate: 12/12/15 Time: 15:48Sample: 2006M01 2013M12Included observations: 96


C 2.876086 1.511515 1.902784 0.0602CME 3.60E-07 1.08E-06 0.333806 0.7393

TIPMN 0.073068 0.357839 0.204192 0.8387D1 -2.485721 1.306905 -1.901990 0.0603

R-squared 0.038586 Mean dependent var 3.255988Adjusted R-squared 0.007235 S.D. dependent var 2.151302S.E. of regression 2.143505 Akaike info criterion 4.403535Sum squared resid 422.7044 Schwarz criterion 4.510383Log likelihood -207.3697 Hannan-Quinn criter. 4.446725F-statistic 1.230785 Durbin-Watson stat 1.848685Prob(F-statistic) 0.303090


TABLA N° 8

Heteroskedasticity Test: Glejser


Test Equation:Dependent Variable: ARESIDMethod: Least SquaresDate: 12/12/15 Time: 15:48Sample: 2006M01 2013M12Included observations: 96


C 8.994065 3.624917 2.481178 0.0149CME -4.28E-07 2.59E-06 -0.165509 0.8689

TIPMN -0.418870 0.858170 -0.488097 0.6266D1 -5.446960 3.134222 -1.737899 0.0856

R-squared 0.036824 Mean dependent var 7.390738Adjusted R-squared 0.005416 S.D. dependent var 5.154532S.E. of regression 5.140556 Akaike info criterion 6.152973Sum squared resid 2431.129 Schwarz criterion 6.259821

45

Log likelihood -291.3427 Hannan-Quinn criter. 6.196163F-statistic 1.172432 Durbin-Watson stat 1.341795Prob(F-statistic) 0.324629


TABLA N° 9

Heteroskedasticity Test: ARCH

F-statistic 15.03853 Prob. F(1,93) 0.0002Obs*R-squared 13.22362 Prob. Chi-Square(1) 0.0003

Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/14/15 Time: 22:34Sample (adjusted): 2006M02 2013M12Included observations: 95 after adjustments


C 49.31804 11.03335 4.469906 0.0000RESID^2(-1) 0.347542 0.089620 3.877954 0.0002



TABLA N° 10

Heteroskedasticity Test: White


Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/14/15 Time: 22:52Sample: 2006M01 2013M12Included observations: 96Collinear test regressors dropped from specification


C 2209.031 579.7399 3.810383 0.0003CME^2 1.18E-09 3.19E-10 3.700112 0.0004

46

CME*TIPMN 0.000907 0.000234 3.875314 0.0002CME*D1 4.38E-05 0.014065 0.003114 0.9975

CME -0.004282 0.001005 -4.260091 0.0001TIPMN^2 -45.92312 21.98230 -2.089096 0.0396

TIPMN*D1 63.11981 6021.194 0.010483 0.9917TIPMN -390.1138 183.1102 -2.130487 0.0360D1^2 -276.5232 27636.00 -0.010006 0.9920



TABLA N° 11

Dependent Variable: RESID02

Method: Least Squares

Date: 12/12/15 Time: 13:05

Sample (adjusted): 2006M02 2013M12

Included observations: 95 after adjustments


RESID02(-1) 0.620878 0.077927 7.967442 0.0000

R-squared 0.402751 Mean dependent var 0.212604

Adjusted R-squared 0.402751 S.D. dependent var 8.845996

S.E. of regression 6.836353 Akaike info criterion 6.692857

Sum squared resid 4393.158 Schwarz criterion 6.719739

Log likelihood -316.9107 Hannan-Quinn criter. 6.703719

Durbin-Watson stat 2.085478


TABLA N° 12 – MODELO CORREGIDO DE HETEROSCEDASTICIDAD Y AUTOCORRELACIÓN

Dependent Variable: ISC_SAMethod: ARMA Generalized Least Squares (BFGS)Date: 12/14/15 Time: 17:35Sample: 2006M01 2013M12Included observations: 96Convergence achieved after 6 iterations

47

Coefficient covariance computed using outer product of gradientsd.f. adjustment for standard errors & covariance


C 68.34879 13.16355 5.192275 0.0000CME* 9.37E-05 9.42E-06 9.949311 0.0000

TIPMN** -6.018875 3.180322 -1.892536 0.0616D1* 26.87450 5.528413 4.861160 0.0000

AR(1) 0.669113 0.080551 8.306681 0.0000


Inverted AR Roots .67




TABLA N° 13 – PROBLEMA DE MULTICOLINEALIDAD MODELO CORREGIDO (TEST

DE KLEIN)

√R y2=√0.936604= 0.967783

Comparando este resultado de 0.967783 con cualquier coeficiente de correlación de las

variables explicativas se observa que la multicolinealidad es baja y no genera problemas en el

modelo.

Covariance Analysis: OrdinaryDate: 12/12/15 Time: 16:00Sample: 2006M01 2013M12Included observations: 96

Correlationt-StatisticProbability CME TIPMN D1

CME 1.000000----- -----

TIPMN -0.484410 1.000000-5.368436 -----

0.0000 -----

D1 0.268721 -0.089327 1.0000002.704835 -0.869529 -----

0.0081 0.3868 -----

48


TABLA N° 14 – PROBLEMA DE HETEROSCEDASTICIDAD MODELO CORREGIDO

(TEST DE BREUSCH-PAGAN-GODFREY)

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey


Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/14/15 Time: 23:38Sample: 2006M01 2013M12Included observations: 96


C 70.42985 38.74487 1.817785 0.0724CME 9.50E-06 2.77E-05 0.343250 0.7322

TIPMN -10.67494 9.172532 -1.163795 0.2475D1 -39.29915 33.50008 -1.173106 0.2438



Debido a que la probabilidad es mayor al 5% se acepta la hipótesis nula y se concluye la

presencia de homoscedasticidad de los términos de error del modelo.

TEST DE HARVEY – MODELO CORREGIDO

Heteroskedasticity Test: Harvey


Test Equation:Dependent Variable: LRESID2Method: Least SquaresDate: 12/14/15 Time: 23:39Sample: 2006M01 2013M12Included observations: 96


49

C 3.070346 1.477616 2.077905 0.0405CME 7.16E-07 1.06E-06 0.678814 0.4990

TIPMN -0.264567 0.349814 -0.756310 0.4514D1 -2.306314 1.277596 -1.805199 0.0743





TEST DE GLEJSER – MODELO CORREGIDO

Heteroskedasticity Test: Glejser


Test Equation:Dependent Variable: ARESIDMethod: Least SquaresDate: 12/14/15 Time: 23:40Sample: 2006M01 2013M12Included observations: 96


C 7.026360 2.694394 2.607770 0.0106CME 9.50E-07 1.92E-06 0.493610 0.6228

TIPMN -0.699740 0.637876 -1.096985 0.2755D1 -3.438112 2.329661 -1.475799 0.1434





50

TEST DE ARCH CON UN REZAGO – MODELO CORREGIDO

Heteroskedasticity Test: ARCH

F-statistic 0.377971 Prob. F(1,93) 0.5402Obs*R-squared 0.384536 Prob. Chi-Square(1) 0.5352

Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/14/15 Time: 23:40Sample (adjusted): 2006M02 2013M12Included observations: 95 after adjustments


C 48.90304 7.263666 6.732556 0.0000RESID^2(-1) -0.061275 0.099668 -0.614793 0.5402

R-squared 0.004048 Mean dependent var 45.96956Adjusted R-squared -0.006661 S.D. dependent var 53.20290S.E. of regression 53.37981 Akaike info criterion 10.81357Sum squared resid 264994.6 Schwarz criterion 10.86734Log likelihood -511.6446 Hannan-Quinn criter. 10.83530F-statistic 0.377971 Durbin-Watson stat 1.960327Prob(F-statistic) 0.540193




TEST DE WHITE – MODELO CORREGIDO

Heteroskedasticity Test: White


Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 12/14/15 Time: 23:41Sample: 2006M01 2013M12Included observations: 96Collinear test regressors dropped from specification


C 12.96682 31.07760 0.417240 0.6776GRADF_01^2 91287.54 103357.6 0.883220 0.3797

GRADF_01*GRADF_02 -0.089909 0.198739 -0.452399 0.6522

51

GRADF_01*GRADF_03 -32410.91 33600.55 -0.964595 0.3376GRADF_01*GRADF_04 -5228640. 5149972. -1.015276 0.3130GRADF_01*GRADF_05 1193.688 580.3074 2.056992 0.0429

GRADF_02^2 5.75E-08 7.20E-08 0.798674 0.4268GRADF_02*GRADF_03 0.004254 0.041204 0.103253 0.9180GRADF_02*GRADF_04 3.534600 3.403090 1.038644 0.3021GRADF_02*GRADF_05 -0.000754 0.000401 -1.878469 0.0639

GRADF_03^2 4708.903 4640.648 1.014708 0.3133GRADF_03*GRADF_04 588952.3 662267.8 0.889296 0.3765GRADF_03*GRADF_05 -210.1340 141.1247 -1.488995 0.1404

GRADF_04^2 39971.98 37547.31 1.064577 0.2902GRADF_05^2 -4.872349 2.966892 -1.642240 0.1044





EVALUACIÓN DE LA DISTRIBUCIÓN NORMAL DEL ERROR DEL MODELO

CORREGIDO

H 0 : μt N

H 1: μ t≁N

Chi calculado (Jarque Bera) = 1.805643

Chi critico = 5.991465

Como el Jarque Bera es menor que el Chi crítico se acepta la hipótesis nula, y se afirma que

estadísticamente los errores siguen una distribución de probabilidad normal con lo cual se puede

realizar las pruebas de hipótesis.

52


EVALUACIÓN DE PROBLEMA DE AUTOCORRELACIÓN DE SEGUNDO ORDEN –

MODELO CORREGIDO

Dependent Variable: RESID01Method: Least SquaresDate: 12/14/15 Time: 23:58Sample (adjusted): 2006M03 2013M12Included observations: 94 after adjustments


RESID01(-1) -0.090754 0.103551 -0.876422 0.3831RESID01(-2) 0.111370 0.102156 1.090201 0.2785

R-squared 0.019988 Mean dependent var 0.356434Adjusted R-squared 0.009336 S.D. dependent var 6.839562S.E. of regression 6.807560 Akaike info criterion 6.694991Sum squared resid 4263.544 Schwarz criterion 6.749104Log likelihood -312.6646 Hannan-Quinn criter. 6.716849Durbin-Watson stat 1.998371


Debido a que no es significativo y la probabilidad es mayor al 5% acepto la hipótesis nula y se

concluye la inexistencia de autocorrelación de segundo orden.

GRÁFICOS

GRÁFICO N° 1

53

Es en el año 2013, más específicamente en los meses de Julio, Agosto y Setiembre donde el

Sector construcción mostró un cambio estructural positivo, llámese así debido a que en los años

anteriores también se notaba una tendencia crecimiento del mismo pero en Julio alcanzó tasas

de crecimiento del 43.2%, en Agosto de 40.7% y en Setiembre de 27.9%. Es por este el signo

del coeficiente de la variable dummy y el alto nivel de significancia.

GRÁFICO N° 2

54


GRÁFICO N° 3 MODELO CORREGIDO

55


56

CUADROS

CUADRO N° 1 – DATA EMPLEADA

ISC_SA CME TIPMN D1

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Modelo Estadístico del Sector Construcción en Piura

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