Políticas Públicas parael Control de la Inflación

Subsecretaría de Seguimiento y Evaluación

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“POLÍTICAS PÚBLICAS PARA EL CONTROL DE LA INFLACIÓN”

Octubre 2008

Entidades auspiciantes

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ÍNDICE

Resumen ............................................................................................ 5

1. Introducción .................................................................................. 6

2. Justificación .................................................................................. 8

3. Metodologías utilizadas para identificar las causas de la inflación ................................................................... 10 3.1 Exploración Gráfica ................................................................ 10 3.1.1 Descripción del Proceso Inflacionario .............................. 10 3.1.2 Formulación de Hipótesis y Exploración Preliminar de las Posibles Causas Inflacionarias .............................. 13 3.2 Modelo de Vectores Autorregresivos con Variables Exógenas - VARX ................................................... 22 3.3 Modelo basado en la técnica TRAMO – SEATS .................... 31 3.3.1 Justificación del modelo .................................................. 31 3.3.2 Formulación de la variable de análisis ............................. 32 3.3.3 Formulación del modelo econométrico ............................ 35 3.3.4 Estacionalidad .................................................................. 37 3.3.5 Impacto de los factores explicativos en la inflación mensual ..................................................... 38 3.3.6 Impacto de los factores explicativos en la inflación anual .......................................................... 39

4. Políticas implementadas para enfrentar la inflación ................. 41

5. Conclusiones ................................................................................ 44

6. Recomendaciones ........................................................................ 45

7. Bibliografía .................................................................................... 47

8. Anexos ........................................................................................... 48 Anexo 1. Productos por canasta ............................................ 48 Anexo 2. Resultados Modelo VARX ....................................... 52

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RESUMEN

En el último año, Ecuador ha experimentado un incremento paulatino de la inflación, por lo cual el Gobierno ha implementado oportunamente diversas medidas para combatirlo.

En este sentido, se realizó un esfuerzo para identificar los determinantes de la inflación en el Ecuador. Se utilizó la modelación econométrica del fenómeno a través de tres metodologías de análisis: exploración gráfica, Modelo de Vectores Autorregresivos con Variables Exógenas – VARX y un modelo basado en la técnica TRAMO – SEATS.

Los resultados de los modelos aplicados permitieron llegar a la conclusión técnica de que los problemas de inflación interna se atribuyen en su mayoría a causas externas, como los precios internacionales o el tipo de cambio de otros países. Con base en estos resultados, se plantean posibles recomendaciones para los hacedores de políticas.

Este documento está dividido en seis secciones. La primera es una introducción en la cual se plantea la situación nacional actual. En la segunda se presenta la justificación de este estudio. La tercera sección contiene un análisis de las metodologías utilizadas para identificar las causas de la inflación. La cuarta analiza las políticas que el Gobierno ha implementado en los últimos meses para enfrentar la inflación. Finalmente, se presentan las conclusiones en la quinta sección y las recomendaciones en la sexta.

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1. INTRODUCCIÓN

Después de 46 meses de estabilidad y bajos niveles de precios —lo esperado en un país dolarizado—, la inflación en el Ecuador se ha incrementado sustancialmente, convirtiéndose en un serio y actual problema económico para el país. La figura 1 muestra la evolución de la inflación anual de los precios al consumidor desde el 2004.1 En ella, se evidencia claramente que antes del 2008, excepto en marzo de 2006, los niveles inflacionarios se mantuvieron bajo el 4% y que se alcanzaron incluso niveles inflacionarios anuales inferiores al 2%.

Figura 1: Inflación anual basada en el índice de precios al consumidor (IPC) enero 2004 – junio 2008

Fuente: INEC

Antes del 2008, la inflación exhibió cierta volatilidad aunque los niveles no fueron alarmantes. Sin embargo, el incremento de los niveles inflacionarios que se inicia en noviembre del 2007 coloca a la inflación anual en niveles cercanos al 10% durante los últimos meses. Debido a esto, se plantea la necesidad de un estudio que determine las causas del repunte inflacionario, con la finalidad de diseñar políticas públicas eficientes para controlarlo.

En este contexto, se han planteado los siguientes objetivos para el desarrollo de este estudio.

1. La razón de no incluir en el gráfico los años 2001-2003 (en los que ya existía dolarización) es que aquellos años representaron un periodo de transición en el que la inflación exhibía mucha volatilidad. La situación se estabilizó a partir de enero del 2004.

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Objetivo General

• IdentificarlascausasdelainflaciónenEcuadorduranteelúltimoaño.

Objetivo Específico

• Realizar un análisis exploratorio de las posibles causas de lainflación.

• Desarrollarmodeloseconométricosquepermitandeterminardichascausas.

• Identificar las políticas que ha implementado el Gobierno paraenfrentar los problemas de la inflación.

• Plantearrecomendacionesdepolíticasconbaseenlosresultadosencontrados a partir de la aplicación de los modelos.

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2. JUSTIFICACIÓN

En los últimos meses se han producido importantes incrementos en la inflación ecuatoriana, lo que repercute directamente en la disminución del poder adquisitivo de las economías familiares del país, particularmente de las familias de menores ingresos.

Los factores identificados como los más influyentes son de origen externo, entre ellos, la subida del precio del petróleo y el incremento de la demanda de productos por parte de grandes economías en crecimiento como India y China. Sin embargo, es de interés del Gobierno Nacional identificar también las causas que incentivan internamente la espiral inflacionaria.

En este sentido, se han planteado varias hipótesis sobre las causas que pueden afectar los niveles inflacionarios, clasificadas de la siguiente forma:

• Causasexternas:

• Preciosdeinsumosagrícolas(ej.:fertilizantes,agroquímicos) • Preciosdeinsumosindustriales(ej.:metales) • Preciosdefletes

• Preciosinternacionalesdeproductosagrícolasyagroindustriales,incluyendo especulación financiera en bolsa (maíz, trigo, arroz, aceite, leche)

• Tipodecambio($/Euro,$/PesoColombiano,$/SolPeruano) • Remesasdelexterior

• Causasinternas:

• Sueldosysalariosdelossectorespúblicoyprivado • GastodecapitaldelGobierno • GastocorrientedelGobierno • Créditodelsectorpúblico • Créditodelsectorprivado • Estabilidadpolítica(ej.:elecciones,Asamblea) • Márgenesdeintermediación • Concentracióndemercado • Factoresclimáticos

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A partir de los objetivos y las hipótesis planteadas e inevitablemente sujeto a las restricciones que imponen la disponibilidad y calidad de datos, este informe tiene por finalidad presentar una idea técnicamente sustentada acerca de las causas que inciden en la inflación en el Ecuador para formular recomendaciones que podrán servir como insumo para los hacedores de políticas.

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3. METODOLOGÍAS UTILIZADAS PARA IDENTIFICAR LAS CAUSAS DE LA INFLACIÓN

Para analizar cuáles son las causas de la inflación en Ecuador y plantear recomendaciones, se realizaron tres tipos de análisis:

• exploracióngráfica,• modelo de Vectores Autorregresivos con Variables Exógenas –

VARX,• modelobasadoenlatécnicaTRAMO–SEATS.

3.1 Exploración Gráfica

3.1.1 Descripción del Proceso Inflacionario

Desde un punto de vista microeconómico, un incremento de precios puede atribuirse, por lo general, a un incremento de la demanda, a una reducción de la oferta o a un cambio de la estructura de formación de precios por incrementos de los márgenes de comercialización.

En el caso de la dolarización, no existe discrecionalidad monetaria. Por lo tanto, el incremento de la demanda causado por mayor emisión monetaria no es posible. Sin embargo, a pesar de que la dolarización impide el uso inadecuado de la discrecionalidad emisora, una economía dolarizada sigue siendo vulnerable a varios factores inflacionarios. Así, por ejemplo, un mayor gasto del gobierno incrementa la demanda de los productos. Asumiendo que los bienes transables se pueden importar y que su precio está dado en el mercado internacional, el incremento del gasto público se vería reflejado, principalmente, en un aumento de precios en los bienes no transables, por ejemplo, servicios. Una reducción de la oferta, por ejemplo, aquella que se produciría por una sequía, también causaría mayores niveles de inflación. Por lo tanto, es importante visualizar el comportamiento de la inflación de varios grupos que componen el Índice de Precios al Consumidor (IPC).

La figura 2 muestra la inflación anual en cuatro sectores: 1) agricultura y pesca, 2) agroindustria, 3) industria y 4) servicios. Algunos patrones de comportamiento son evidentes. Por ejemplo, los precios de los productos agrícolas y agropecuarios registran los niveles de inflación

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más altos, cuyo repunte coincide con el período de incremento en el IPC. La inflación en la industria y los servicios es más estable, pero exhibe, igualmente, un incremento sostenido a partir de finales del año 2007.

Finalmente, los sectores de agricultura y pesca muestran mayor volatilidad,2 mientras que los sectores de servicios e industria evidencian poca volatilidad.3 Se infiere, de este gráfico, que los sectores agrícola y agropecuario han incidido mayormente en la elevación del nivel inflacionario.4

Figura 2: Inflación anual de precios al consumidor por canastas de productos. Enero 2004 – junio 2008

Fuente: INEC

La figura 3 muestra una inflación anual sobre bienes transables y no transables que presenta un crecimiento sostenido que coincide con el alza inflacionaria descrita anteriormente. Sin embargo, es evidente

2. La volatilidad es la desviación estándar del cambio en el valor de un instrumento financiero con un horizonte temporal específico.

3. El período 2004-2005 muestra una volatilidad importante que se interpreta como parte del período de transición hacia la dolarización.

4. Esto es aún más notorio cuando se consideran las ponderaciones (o importancia) relativa-mente bajas que tienen estos dos grupos de productos en el IPC total: 8.96% para el sector agrícola y pesca y 22.27% para el sector agroindustria.

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que la inflación de los bienes transables supera significativamente a la de los bienes no transables.5

Figura 3: Inflación anual de precios al consumidor (bienes transables y no transables) enero 2006 – junio 2008

Fuente: INEC

La evidencia presentada genera una serie de hipótesis que es necesario analizar. En primer lugar, si el aceleramiento inflacionario se debe a un aumento del gasto público, se esperaría un comportamiento inflacionario inverso al que se observa. La razón es que frente a un estímulo a la demanda de todos los bienes, transables y no transables, y ante la imposibilidad de importación de los bienes no transables bajo el supuesto de precios fijos internacionales,6 un proceso inflacionario se vería reflejado en un mayor nivel de precios para los bienes no transables, mas no en un mayor nivel de precios de bienes transables. En segundo lugar, las figuras presentadas indican que, dentro de los productos transables, los más inflacionarios son los relacionados con la agricultura (sectores agrícola y pesquero, y agroindustrial, mas no con el sector industrial). Esta evidencia preliminar sugiere que las causas de la inflación tienen un componente externo elevado (mayores precios internacionales, especialmente de productos agrícolas y agropecuarios) y un componente interno (aumento del gasto público, 5. Las ponderaciones de estos grupos son: 42% para no transables y 58% para transables.

6. El supuesto de precios internacionales fijos es que el Ecuador es un país que genera una demanda internacional mínima y, por lo tanto, es incapaz de afectar el precio internacional de los productos de importación.

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remesas, etc.) de menor importancia.7 Esta lectura, empero, debe hacerse con cautela. Se requiere un estudio estadístico riguroso que incluya todos los posibles factores que afectan a la inflación.

3.1.2 Formulación de hipótesis y exploración preliminar de las posibles causas inflacionarias

Las hipótesis acerca de las causas del alza inflacionaria se pueden clasificar en dos grandes grupos: internas y externas. La siguiente tabla detalla las posibles causas del incremento de precios con los efectos esperados.

Tabla 1: Posibles causas de la inflación y efectos esperados

Posibles causas de la inflaciónEfecto

esperadoVariables externas

Precios de insumos agrícolas (ej.: fertilizantes, agroquí-micos)

+

Precios de insumos industriales (ej.: metales) +

Precios de fletes +

Precios internacionales de productos agrícolas y agroin-dustriales (maíz, trigo, arroz, aceite, cebada, leche)

+

Tipo de cambio ( €Euro,COPPesocolombiano,S/.Solperuano)

+

Remesas del exterior +

Variables internas

Sueldos y salarios del sector público y privado +

Gasto de capital del Gobierno -

Gasto corriente del Gobierno +

Crédito del sector público +o-

Crédito del sector privado +o-

Estabilidad política (ej.: elecciones, Asamblea) +

7. Otra posibilidad es que el factor interno “clima” haya contribuido con una escalada de pre-cios que es más pronunciada para los productos agrícolas y agropecuarios. Sin embargo, en varias conversaciones con el Ministerio de Agricultura, Ganadería, Acuicultura y Pesca (MAGAP) se ha confirmado que, si bien han existido períodos climáticos adversos para la agricultura durante los últimos meses, estos no han sido atípicos y generalizados como para explicar la escalada sostenida de precios que se observa.

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Posibles causas de la inflaciónEfecto

esperadoMárgenes de intermediación +

Concentración de mercado +

Clima +o-

Estacionalidades -

Fuente: INEC

A continuación, se plantea cómo las variables de la Tabla 1 capturan las hipótesis que se han manejado de manera informal durante este período inflacionario. También se realiza un análisis exploratorio sobre la plausibilidad de dichas hipótesis.

3.1.2.1 Incremento del gasto del Gobierno como causa del incremento de la inflación

Hay quienes atribuyen el origen del proceso inflacionario a la forma en que el Gobierno manejó la bonanza económica por el alto precio delpetróleoen losmesesquesuperóelumbralde losUS$100,yla consiguiente expansión del gasto público. Sin embargo, hay que ser cautos al calificar a esta como una causa de la inflación, pues es posible que gran parte de la expansión del gasto público haya estado enfocada hacia la inversión productiva y, por lo tanto, el efecto neto sobre la inflación sería indeterminado. Por esto, las variables internas presentadas en la Tabla 1 desglosan el gasto del Gobierno en gasto corriente y de capital.

La Figura 4 muestra la evolución del gasto corriente y de capital del Gobierno. No se puede apreciar un incremento abrupto en el gasto del Gobierno (a excepción de picos más pronunciados en el gasto corriente) que coincida con la escalada de precios antes descrita.8 En todo caso, si ha existido un cambio importante en la tendencia creciente del gasto del Gobierno, se puede apreciar en el gasto de capital (aquel que se esperaría que redujese la inflación). Se debe mencionar que las pruebas estadísticas confirman que no existe un cambio de nivel o de tendencia en el gasto corriente (línea de regresión azul), mientras en el gasto de capital se observa un cambio de tendencia a partir de enero

8. Existe una tendencia al alza a lo largo del período, pero la pendiente de dicha tendencia no experimenta un aumento importante como el que se esperaría si la hipótesis de que una causa importante de la inflación ha sido el incremento del gasto público.

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de 2007 (línea de regresión roja).9 El análisis estadístico del modelo que se propone en la siguiente sección determinará con certeza la importancia del gasto público como determinante de la inflación.

Figura 4: Evolución del gasto corriente y del capital del sector público no financiero

Fuente: Ministerio de Economía y Finanzas

3.1.2.2 Incremento de los Márgenes de Intermediación

Un alza indiscriminada de los márgenes de intermediación constituye otra causa informalmente planteada. A manera de análisis preliminar, se muestra la evolución de la relación IPC/IPP,10 que es quizás la mejor variable proxy que se tiene para analizar el comportamiento de los márgenes de intermediación, en donde una relación creciente indicaría un incremento en dichos márgenes. La Figura 5 muestra la relación IPC/IPPpara lascanastasAgrícolayPesca,Agroindustria,Industria (no se dispone datos del IPP para Servicios).11 Como se puedeobservar, la tendenciageneralde la relación IPC/IPPesa labaja, especialmente para los sectores industrial y agrícola (productos

9. La prueba estadística de cambio de tendencia consiste en investigar si en la regresión yt = ß0 + ß1T + ß2T d + et el coeficiente ß2 es significativo (donde yt es la variable dependiente en el período t, T es la tendencia y d es una variable dicotómica que toma el valor de 1 a partir de enero de 2007 y 0 para meses anteriores). la prueba estadística de cambio de nivel consiste en investigar si en la regresión yt = ß0 + ß1T + ß2Td + et el coeficiente ß2 es significativo.

10. IPP es el índice de precios al productor.

11. Además, el gráfico separa la canasta Agrícola y Pesca en artículos inflacionarios (aquellos que pertenecen a la lista de 40 productos inflacionarios presentados en la figura 4) y en artículos no inflacionarios.

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no inflacionarios). También se puede observar un repunte moderado en los últimos meses para el sector agrícola y pesca (artículos inflacionarios y no inflacionarios).12

Figura 5: Proxy de margen de intermediación (IPC/IPP) para grupos de productos (base 100 = agosto 2005)

Fuente: INEC

3.1.2.3 Incremento de Concentración de Mercado

Esta hipótesis postula que ha existido una disminución de la competencia debido a un decrecimiento en el número de competidores. La Figura 6 muestra el índice de Herfindahl-Hirschman para las 4 canastas descritas previamente.

Tales índices son una medida imprecisa de la concentración de mercados en Ecuador. Puesto que agregan varias industrias y, por lo tanto, información específica de industrias de elevada concentración, no se puede apreciar en el gráfico —un ejemplo de esto es el cemento. Sin embargo, una validación de la hipótesis que atribuye el proceso inflacionario a un alza en los niveles de concentración es inconsistente con la tendencia negativa de la siguiente figura.13

12. No existen datos de IPP e IPC para todos los 40 productos inflacionarios identificados con anterioridad.

13. Bajo estándares estadounidenses de fusiones y adquisiciones, industrias con un HHI mayor a 1.800 son consideradas como concentradas. Los supermercados serían catalogados como una industria altamente concentrada; sin embargo, para propósitos de este análisis preliminar, lo importante es la evolución del índice más que su nivel.

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Figura 6: Índice de concentración Herfindahl-Hirschman (HHI) por canastas de productos

Fuente: Ministerio de Economía y Finanzas

3.1.2.4 Incremento de los Precios Internacionales

La siguiente figura muestra la evolución de 4 índices de precios de insumos que son importantes para la producción. Se aprecia un importante incremento en el índice de metales, lo que coincide con el crecimiento inflacionario del sector de la construcción, cuyo insumo clave es el metal importado. Los combustibles y los insumos industriales muestran también un alza significativa de la inflación.

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Figura 7: Índices de precios internacionales de los principales insumos en la producción14

Fuente: Fondo Monetario Internacional

La Figura 8 es quizás la más importante en este análisis descriptivo, ya que se muestran los precios internacionales de 3 productos agrícolas que son claves en la determinación de precios de bienes agrícolas y agropecuarios en el Ecuador: el maíz (insumo para la producción de aves y balanceados para otros animales), el aceite de soya (bien final e insumo para la producción de aceites, jabones y derivados), y el trigo (materia prima para la producción de pan y fideo).15 La evolución de precios de los tres productos es muy similar, pero lo más importante es la similitud que tiene su comportamiento con aquel de la inflación ecuatoriana (figura 1), con una escalada inflacionaria que inicia a mitad del año 2007.

14. El índice de precios corresponde a un promedio ponderado de varios ítem.

15. El Ecuador es importador neto de estos tres productos; los porcentajes importados del consumo interno son: 65% para el maíz, 98% para la soya y 90% para el trigo.

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Figura 8: Índices de precios internacionales de los principales productos agrícolas16

Fuente: Fondo Monetario Internacional

La Figura 9 muestra la evolución del precio internacional del arroz.17 La tendencia es similar e inclusive más pronunciada (a mayo de 2008 el precio exhibe una inflación del 500% con respecto a enero de 2003) que aquella de los productos de la figura anterior. El precio internacional del arroz hace que los productores nacionales tengan un incentivo muy grande para exportar y, potencialmente, causar un desabastecimiento en el mercado nacional.

16. El índice de precios del maíz y del trigo está construido con el precio FOB en el golfo de México; mientras que el del aceite de soya está construido con el precio en el mercado de futu-ros.

17. Ecuador generalmente no importa arroz.

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Figura 9: Índice de precio internacional del arroz18

Fuente: Fondo Monetario Internacional

Si bien el índice de precios del FMI para insumos agrícolas (Figura 8) no presenta un crecimiento inflacionario significativo como el que se aprecia para bienes agrícolas en la Figura 2, es primordial realizar un análisis gráfico de la evolución de precios de los fertilizantes más importantes en la agricultura. La Figura 10 exhibe los precios del Fosfato de Amonio (DAP) y de la Urea, dos de los fertilizantes más usados en la agricultura ecuatoriana.19 Estos últimos manifiestan incrementos pronunciados en sus precios, principalmente desde 2007.

18. Precio del arroz de Tailandia considerado como referencial o marcador.

19. El tercer fertilizante requerido es el Muriato de Potasio (conocido como MOP) pero no se dis-pone de datos actualizados, sin embargo, su comportamiento es similar al de los presentados en la figura 10.

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Figura 10: Precios de principales fertilizantes20

Fuente: Agronet (www.agronet.gov.co)

La hipótesis de que los precios internacionales de productos agrícolas e insumos claves para la producción son los causantes de la escalada inflacionaria es consistente con la evidencia presentada. Esta presunción se sustenta mejor al evidenciar que el proceso inflacionario experimentado por Ecuador no es un fenómeno aislado; también se observa en otros países de la región. La Figura 11 expone la inflación anual de Perú, Colombia, Chile y Ecuador.21 Se puede observar que Perú, Chile y Ecuador presentan un comportamiento similar en la tendencia inflacionaria. A pesar de que Colombia no exhibe la misma tendencia, sí ha experimentado un aumento importante en sus niveles inflacionarios. Tanto Chile como Perú presentan estabilidad económica que ha venido experimentando un crecimiento económico importante. Por lo tanto, es difícil atribuir los incrementos inflacionarios a eventos internos de inestabilidad.

20. El precio del Fosfato de Amonio corresponde al precio FOB en Tampa, USA. El precio de la Urea corresponde al precio FOB en Yuzhnyy, Rusia. Estos precios son considerados como referenciales o marcadores.

21. Del mismo modo se analizó la inflación en otros países (Brasil, México, Argentina y Bolivia), en donde ha existido también un alza inflacionaria similar a la de la figura 11, excepto en Argen-tina ya que la inflación anual ha permanecido relativamente estable. La razón de no incluir estos países en el gráfico es que no son tan comparables con Ecuador (Brasil y México) o han tenido procesos de inestabilidad interna que hacen el análisis menos claro (Argentina y Bolivia).

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Figura 11: Inflación anual de países sudamericanos

Fuente: BCE, Bancos Centrales de Colombia, Perú y Chile.

3.2 Modelo de Vectores Autorregresivos con Variables Exógenas - VARX

Siguiendo con el análisis, a continuación se presenta un modelo de vectores autorregresivos. En su forma más sencilla, es un modelo econométrico multivariado de series temporales que permite analizar un conjunto de variables estocásticas correlacionadas cuya evolución depende de su pasado. Este tipo de modelo es adecuado para el análisis de la inflación, ya que el vector endógeno está formado por grupos homogéneos de precios de mercado y se puede considerar como una variable estocástica cuya evolución no está establecida por ningún ente económico.

3.2.1 Descripción del Modelo

Entre las herramientas econométricas que permiten el análisis simultáneo de un grupo de variables endógenas, están los vectores autorregresivos (VAR). En estos modelos está implícito el criterio de que si existe simultaneidad entre variables, éstas deberían ser tratadas con igualdad sin que exista una distinción a priori entre variables endógenas y exógenas. El modelo VAR es un proceso estocástico vectorial que permite conocer el desarrollo de un sistema

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de variables correlacionadas. Al establecer las variables del sistema como endógenas, captura los co-movimientos y la dinámica de sus interrelaciones.

Cada variable en el modelo VAR se explica por sus propios valores rezagados y por el valor rezagado del resto de variables del sistema endógeno. De ese modo, forma un sistema de series temporales vectoriales. Cuando el sistema se ha particionado en variables endógenas y exógenas, se dice que el modelo por tratar es un VARX, en el cual las variables endógenas proyectan la información del sistema (salida del sistema) mientras que las variables exógenas suministran información al sistema (entrada del sistema).

Las variables exógenas pueden ser estocásticas o no. Esta distinción permite tener un control total o parcial de la administración y gestión del sistema. Facilita la cuantificación de políticas, por lo que se denominan variables instrumentales.

Las variables que conforman el VARX (exógenas y endógenas) deben ser estacionarias, de tal forma que se puedan obtener predicciones óptimas del vector endógeno.22

La estructura de los modelos VARX es la siguiente:

Yt = A1Yt-1 + … + ApYt-p + BXt + ut (1)

donde Yt-p corresponde al vector endógeno formado por los valores de las “k” variables en el periodo t-p; Xt es un vector exógeno formado por los valores de las variables en el periodo t; Ai es una Matriz cuadrada kxk; B es Matriz kxr, siendo r el número de variables exógenas; y ut, un proceso multivariado de ruido blanco normal con media cero y matriz devarianza/covarianza∑u.

La presencia de variables no estacionarias en un VAR ocasiona que algunos de los choques que afectan a Yt tengan efectos permanentes y, por lo tanto, la teoría asintótica convencional no sea aplicable para la estimación del modelo. Sin embargo, si el vector en diferencias AYt o algunas combinaciones lineales de las variables de Yt son estacionarios, entonces la estimación de los parámetros es adecuada.

22. Desde el año 2005, la Dirección de Investigaciones Económicas del Banco Central del Ecuador ha desarrollado e implementado esta metodología para la predicción de variables macroeconómicas, tales como el PIB y la inflación ecuatoriana.

24

Cuando la combinación lineal de las variables de Yt es estacionaria, se dice que las variables son cointegradas, es decir, las variables tienen una misma tendencia, presentando una relación de equilibrio de largo plazo, y el modelo VAR en niveles [ecuación 1] puede ser reescrito como un modelo de corrección de errores (VEC). Cuando un modelo VEC utiliza variables exógenas,23 entonces el modelo se conoce como VECX, cuya estructura es la siguiente:

ΔYt = α(βYt -1 + ∑p-1ΔYt -1 + βXt + ut ) (2)

donde Yt corresponde a un vector de “k” variables no estacionarias (integradas de orden uno) en el periodo t; α y β son matrices kxr de parámetros; Xt es un vector formado por los valores de las variables exógenas; Di y B son matrices de parámetros de dimensiones kxk y kxr, respectivamente; y ut es un vector de variables aleatorias.

Nótese que, en este contexto, las columnas de β son los denominados vectores de cointegración y pueden interpretarse como las relaciones de largo plazo; α son los coeficientes que determinan la velocidad de ajuste del vector Yt -1 en presencia del desequilibrio.24

3.2.2 Estimación del Modelo

Esta sección realiza una síntesis de los pasos que demanda la construcción del modelo.

3.2.2.1 Construcción de una base de datos con información histórica

La clave de la modelación econométrica es disponer de series históricas muy amplias de las variables de interés. Las variables relevantes son las relacionadas con el clima, precios internacionales, devaluación del dólar frente a otras monedas, índices de concentración, políticas gubernamentales, entre otras.

23. Variables exógenas pueden considerarse las variables constantes, dummies, variables esta-cionales o variables que son independientes del vector endógeno.

24. Un modelo VECX está caracterizado por los siguientes factores: número de rezagos del vector autorregresivos (p), número de relaciones de cointegracion (r), y las variables exógenas; con la combinación de estos factores es posible determinar los modelos candidatos para repre-sentar el sistema real. Para una descripción más detallada ver Maldonado (2007).

25

3.2.2.2 Consistencia de la información

Para probar la consistencia de la información se realizó el siguiente análisis:

• Identificacióndelperíododeanálisis(2002-2008).25

• Análisisdelaconsistenciadecadaunadelasseries.• Pruebasdequiebreestructurala lasseriesde la inflación,donde

se encontró un quiebre en julio de 2007. Esto significa que el comportamiento de la inflación varía a partir de esta fecha.

3.2.3 Construcción de subcanastas del IPC

La teoría sugiere que una misma variable exógena (ej.: el tipo de cambio, los precios internacionales, el gasto del gobierno e, incluso, el clima) afectan de manera diferente a ciertos bienes de la canasta. Por esta razón, es necesario agrupar bienes de la canasta que tengan características o rasgos similares. Como resultado, se identifican subcanastas, lo cual es prioritario para la identificación de las causas de la inflación.

Las subcanastas con bienes a precios de mercado son las siguientes:26

1. Grupo Agrícola y Pesca de Bienes Inflacionarios.2. Grupo Agrícola y Pesca de Bienes no Inflacionarios.3. Grupo Agro-industriales.4. Grupo Industriales.5. Grupo de Servicios.

3.2.4. Desarrollo de un Modelo Econométrico Consistente

Desarrollado el modelo VARX, permitió identificar las principales variables exógenas que afectan a las diferentes subcanastas de la inflación. Estas son: 27

1. Precios internacionales, compuestos por el precio del arroz, leche, soya en grano, el maíz y trozos de pollo en los mercados internacionales.

25. El período de análisis comienza en el 2002 debido al uso de rezagos.

26. Ver anexo 1 para una descripción detallada de los bienes que componen cada canasta.

27. Cabe destacar que las variables exógenas no necesariamente afectan de la misma manera a cada una de las subcanastas.

26

2. Tipo de cambio con la Zona Euro, Colombia y Perú, respectivamente.

3. Fletes de importaciones desde Brasil y Colombia.

4. Política pública, compuesta por el salario nominal, el gasto del Gobierno Central y la inflación de productos administrados.28

5. Índice del clima, variable construida a partir del número de días de precipitación para todas las provincias, en base a la información de estaciones 6 de la Costa, y 6 y 9 de la Sierra, generadas por la Dirección de Aviación Civil.29

6. Variable política, que toma el valor de 1 en cada mes en que se desarrollaron elecciones o hubo inestabilidad política (ej.: la salida del poder de Lucio Gutiérrez, o todo el periodo de la última Asamblea).

7. Índice de concentración de Herfindahl para 4 de las 5 canastas que se manejan en el modelo.30

3.2.5 Resultados

El período de estudio del modelo se estimó a partir de enero de 2004 hasta marzo de 2008.31 Un punto primordial en este modelo es que una importante cantidad de variables exógenas, que ingresan como significativas, se refieren a factores internacionales (tipo de cambio con países vecinos y Europa, precios internacionales de productos agrícolas y fletes); las otras variables corresponden a eventos internos del país (estacionalidades, efectos políticos, clima, gasto del gobierno, salariosypreciosdelosserviciosadministrados/regulados).

La lectura de los resultados del modelo estimado no implica que el poder de mercado de algunos productores o intermediarios

28. Entre estos se encuentra el precio de los servicios eléctricos, la gasolina, el gas, el transpor-te público, entre otros.

29. Para construir una variable climática, se utilizó un análisis de componentes principales que permite sintetizar en una sola variable la correlación del número de días de precipitación de las distintas estaciones.

30. Al momento no existe información para desagregar el índice para productos agrícolas -infla-cionarios vs. no inflacionarios- por lo que el modelo emplea solo la información para 4 canastas.

31. El modelo se estima desde enero del 2004 por cuanto ahí se marca claramente un punto de quiebre estructural, que se refleja con nitidez al graficar los residuos de algún modelo que inclu-ya datos de períodos anteriores, y por el interés específico sobre el último repunte inflacionario.

27

(monopolios y oligopolios) deje de tener un efecto negativo sobre la economía ecuatoriana y el nivel de precios. Es claro que el modelo, desarrollado para responder una pregunta específica, nada tiene que decir respecto a este tema. Sin embargo, es importante que otros estudios aborden esta temática, utilizando los métodos y la información adecuada disponible en algunas fuentes como INEC, SRI y BCE, además de los análisis de cadenas de valor que arrojarían luz sobre este tema.

Para validar la consistencia del modelo de inflación ecuatoriana se compara la inflación real con la estimada, como se indica en la Figura 12. Como resultado, el modelo captura adecuadamente la tendencia de la inflación general. Se observa que éste reproduce el crecimiento de la inflación a partir de septiembre de 2007 hasta la fecha, lo que garantiza que el modelo cuenta con las principales variables que explican la inflación.32

Figura 12: Comparación de la inflación real vs. la estimada

Fuente: BCE

32. En el anexo 2 se presentan los resultados del modelo.

In�ación Estimada In�ación Real

28

Dado que el modelo VARX se puede caracterizar como un modelo lineal, es posible descomponer la inflación del Ecuador según las variables exógenas del modelo, obteniéndose el porcentaje de la inflación que es explicado por cada variable exógena.33 La Figura 13 muestra que el aporte a la tasa de variación de la inflación actual es producido principalmente por los precios internacionales y por el tipo de cambio.

Figura 13: Descomposición de la inflación anual por variables exógenas

Fuente: BCE

En la siguiente tabla se presenta el detalle del aporte a la inflación anual de ciertas variables.

33. Para estimar el aporte individual de las variables exógenas en la tasa de variación de la inflación, se utilizó la descomposición de la varianza para cada uno de los factores determi-nantes de la inflación.

29

Tabla 2: Aporte a la inflación anualFactor Mar-07 Mar-08

Precios internacionales 0.32 3.90

Tipo de cambio 0.07 1.16

Políticas públicas 0.27 0.49

Clima -0.23 -0.13

Estacionalidad 0.72 0.73

Fletes -0.04 0.03

Índice de concentración -0.11 0.08

Variable política 0.18 0.36

No explicado 0.25 -0.32

Fuente: BCE.

En la Figura 14 se evidencian los resultados del modelo. En este sentido, se puede ver que los precios internacionales pasan de explicar menos de un 10% de la inflación (antes de septiembre de 2007) a explicar más del 50%. El tipo de cambio experimenta un incremento menor pero importante también, es decir que pasa de explicar aproximadamente el 10% a explicar un 15%. También se advierte que la contribución de la política pública a la tasa de variación de la inflación se ha mantenido constante a lo largo del periodo analizado, a pesar del repunte inflacionario del último año.

Otros cambios son el decrecimiento en la importancia de la estacionalidad así como el del clima. El efecto de las políticas públicas es casi idéntico en los dos periodos, lo que refuta la hipótesis que afirma que el gasto público es el causante principal del repunte inflacionario.

A través del análisis de la descomposición de la varianza del error, se interpretan los resultados. La descomposición de la varianza consiste en obtener distintos componentes que permitan aislar el porcentaje de variabilidad de cada variable, que se explica por la perturbación de cada ecuación, pudiéndose interpretar como la dependencia relativa que tiene cada variable en relación con el resto.

Esta descomposición se obtiene con relativa facilidad en caso de que los componentes del vector de perturbaciones sean ortogonales. La función de impulso - respuesta muestra el efecto de un cambio (shock) en una de las variables endógenas sobre las demás variables

30

del modelo VAR, mientras que la descomposición de la varianza proporciona información acerca de la importancia relativa de cada innovación aleatoria de las variables en el modelo VAR. Además, si una proporción importante de la varianza de una variable viene explicada por las aportaciones de sus propias perturbaciones, dicha variable será relativamente más exógena que otras, de forma que este análisis de la varianza puede ayudarnos a confirmar que el orden de “exogeneidad” que hemos introducido para la ortogonalización de las perturbaciones aleatorias es correcto.

Figura 14: Contribución de los factores exógenos a la inflación anual (antes y después de septiembre de 2007)

Fuente: BCE

31

3.3 Modelo basado en la técnica TRAMO – SEATS

Este es unmodelobasadoen filtros linealesdenominadoTRAMO/SEATS,34 que tiene la virtud de establecer una regresión multivariable paramétrica, incorporando variables de las cuales se quiere conocer el grado de influencia. Esta técnica, además, identifica los componentes tendenciales y estacionales de la inflación, junto con eventuales efectos exógenos que podrían modificar el normal comportamiento de la serie en análisis, los cuales se establecen a través de regresores de valores extremos.

3.3.1 Justificación del modelo35

El propósito de utilizar TRAMO/SEATS es, entre otros, alcanzarla descripción de la estacionalidad para la serie de la inflación ecuatoriana. Para corroborar este hecho, se recoge un período estable para el análisis a partir del año 2002, cuya evolución se muestra en la siguiente figura.

Figura 15: IPCU del Ecuador

Fuente: Cadena, M.

34.LatécnicaTRAMO/SEATSesdenominadaporlassiglasdelinglés“TimeSeriesRegres-sion with Arima Noise, Missing observations, and Outliers” y “Signal Extraction in Arima Time Series”, respectivamente. Esta técnica apareció a mediados de los 90, propuesta por Víctor Gómez y Agustín Maravall. Su propósito es el ajuste estacional de series de tiempo, o desesta-cionalización de una serie de tiempo, mediante filtros lineales, en forma objetiva y automática. La implementación informática de la técnica es de distribución gratuita y cuenta con el soporte metodológico y técnico del EuroStat.

35. El período de análisis va desde enero de 2003 a marzo de 2008 debido a la disponibilidad de datos.

32

Con ayuda del análisis espectral, se evidencia la existencia y ubicación de las estacionalidades. Para el efecto, se analiza la diferencia del logaritmo de la inflación, lo que da como resultado una variable en forma de tasa. La Figura 16 muestra las estacionalidades presentes en la serie de la inflación, observables en los picos del gráfico. Entre estos picos, destaca aquel ubicado hacia el centro, correspondiente a una estacionalidad cuatrimestral. Encontramos también otros picos como aquel ubicado a la izquierda del mencionado, correspondiente a una estacionalidad semestral. Los picos con frecuencias más altas corresponden a estacionalidades, es decir, a estructuras que se repiten al interior de periodos menores a un año; al contrario, si la frecuencia disminuyera, se detectarían ciclos, es decir, eventos que se producen cada cierto número de años.

Figura 16: Densidad espectral de la inflación

Fuente: Cadena, M.

3.3.2 Formulación de la variable de análisis

El modelo considera la inflación bajo su expresión en forma estacionaria. Para el efecto se procedió a estimar la diferencia del logaritmo de la inflación en nivel.

33

Como variables explicativas, se consignó una gran cantidad de información proveniente de muchas fuentes, todas ellas orientadas a considerar aspectos sociales, económicos y ambientales, nacionales e internacionales; esto, una vez que se evaluó la posibilidad de aplicar logaritmos. Cabe indicar que las series utilizadas son de tipo mensual, en concordancia con la periodicidad de la variable dependiente.

3.3.2.1 Variables explicativas

- Variables que capturan movimientos de precios de importación de bienes intermedios en la industria y la agroindustria (nivel más agregado).

•Índiceinternacionaldepreciosdeinsumosindustriales•Índiceinternacionaldematerialesbrutosagropecuarios•Índiceinternacionaldepreciosdemetales•Índiceinternacionaldecombustibles

- Variables que capturan movimientos de precios de importación de bienes intermedios en la agroindustria (nivel más desagregado).

•PreciodefuturosdeaceitedepalmaenMalasia•PreciodemaízenEEUU•PreciodelarrozenTailandia•PreciodefuturosdeaceitedesoyaenChicago•PreciodeimportacióndeazúcarenEEUU•PreciodeltrigoenelGolfodeMéxico•Preciodelecheentera,ComunidadAndinadeNaciones(CAN)•Preciodetrigo,CAN•Preciodecebada,CAN•Preciodearrozblanco,CAN•Preciodemaízamarillo,CAN•Preciodeaceitedesoya,CAN•Preciodeaceitedepalma,CAN•Preciodeazúcarblanca,CAN

- VariablesqueCapturanelGasto/InversióndelEstado.

•Sueldosysalariosdelsectorpúblico•Interesesinternos(gastocorrientedelSPNF)•SPNFcompradebienesyservicios•Gastodecapital(delgobiernocentral)

34

•Gastodecapital(empresaspúblicas)•Gastodecapital(gobiernosseccionales)•Registrode la fechade arribode la ureaparadistribuirsebajo

subsidio

- Otras variables.

•Salario(valornominalpromedio)•Índicesalariorealpromedio•Remesasdetrabajadores•Créditodelsectorpúblico•Créditodelsistemafinanciero•Variablesdeexpertodeinestabilidadpolítica•Tipodecambioconeleuro•Tipodecambioconelpesocolombiano•Tipodecambioconelsolperuano•ClimaatravésdelprimerfactordelACPdelnúmerodedíasde

precipitación•Fletes•Índicesdeintermediaciónporsectoresdelaeconomía•Índicesdeconcentraciónporsectoresdelaeconomía

A ello se agregó la evaluación de los rezagos de dichas variables, hasta en 12 períodos para cada una.36

3.3.2.2 Método de selección de variables

A fin de tratar el problema de colinealidad o multicolinealidad que podría presentarse al momento de generar el modelo de regresión multivariable, y de disminuir la falta de grados de libertad en las estimaciones, la construcción de la regresión se hizo con el método FORWARD. El método consiste en incluir un regresor adicional a la vez, siempre que esta acción mejore el poder explicativo del modelo. Inicialmente, el modelo no contiene variables explicativas. Para evaluar el beneficio de incluir una variable, se considera el estadístico F. Todas las variables son analizadas y se elige la que presente el mayor valor F. Este procedimiento no garantiza la significancia estadística de todos los regresores, por lo que, adicionalmente, se exigió que los regresores

36. Debido a los rezagos considerados, ciertas variables ocasionaron que algunas observacio-nes iniciales no fueran disponibles. Por ello, en la práctica el período de análisis fue menor al originalmente considerado.

35

incluidos sean estadísticamente significativos. Una vez que una variable es incluida en el modelo, esta se queda permanentemente.

La selección de variables concluye cuando la incorporación de nuevas variables no mejora el estadístico F en forma significativa. 0,5 es el valor mínimo de significancia estadística, que es tradicionalmente fijado.

3.3.3 Formulación del modelo econométrico

Como se indicó, el modelo a seguir es el propuesto por TRAMO/SEATS, y se basa en una regresión cuya serie residual sigue un modelo ARIMA por determinarse:

Xt = βYt + rt

Donde Xt es la serie analizada, es decir, la diferencia del logaritmo de la inflación; Y1 es un vector de regresores (px1); β es un vector constante (1xp); y rt es una serie residual que sigue un modelo ARIMA no estacional como estacional, (p d q) (P D Q); esto es:

ɸp (L) ɸsP (L) d D

s rt = ϴq (L) ϴsQ εt

donde εt es un ruido blanco. Adicionalmente, la técnica TRAMO/SEATS tiene la capacidad de detectar valores extremos y corregir el modelo a través de ellos, por lo que, entre los regresores, también se encuentran estas nuevas variables.

36

a). Resultados

En la siguiente tabla se presentan los resultados del modelo. El nivel de significancia estadística de los regresores garantiza su permanencia en el modelo resultante:

Tabla 3: Resultado del Modelo

Variable dependiente: D(LN(IPCU))

Orden deingreso

Variable Rezagos Estimador Valor p

M 28303 61393

1D(LN(Índice de concentración Ser-vicios))

7 419340 0

2D(LN(Tipo de cam-bio Colombia))

10 1758000 9830

3D(LN(Índice de intermediación Industria))

10 700050 0

4D(LN(SPNF compra de bienes y servi-cios))

11 -309330 0

5D(LN(Sueldos y salarios))

9 225190 112

6Variable de experto: elecciones marzo – abril 2007

3 468700 0

7Variable de experto: arribo de urea

11 -304040 0

8Variable de experto: arribo de urea

7 -452260 3

9D(LN(GC empresas públicas))

3 -109070 0

10D(LN(Precio inter-nacional del trigo))

1 919040 0

Valorcambiotemporaloctubre/2003 -1056500 0

Fuente: Cadena, M.

37

Los modelos ARIMA no estacional y estacional detectados son de la forma (0 1 1) (0 1 1) respectivamente, cuyos coeficientes asociados se presentan en la siguiente tabla:

Tabla 4: Coeficientes asociados de los modelos ARIMA no estacional y estacional

Variable Estimador Valor p

MA no estacional 4586 8

MA estacional -8055 1

Fuente: Cadena, M.

Finalmente, los estadísticos de la serie residual se muestran a continuación:

Tabla 5: Estadísticos de la serie residual

Prueba Estadístico Valor p

Prueba de normalidad(X2(2))

4318 11544

Ljung-Box Q (X2(22))serie residual

1739 74148

Ljung-Box Q (X2(24))serie residual al cuadrado

2847 24072

Fuente: Cadena, M.

Estos resultados permiten concluir que las características de la serie residual son las de un ruido blanco.

3.3.4 Estacionalidad

UnadelasventajasdeTRAMO/SEATSeslaposibilidaddedetectarla estacionalidad de la serie analizada, si existiese. En el presente caso, como se muestra en la siguiente figura, la estacionalidad se encuentra en la serie analizada, y muestra un patrón permanente a lo largo del tiempo. Destacan entre los meses más inflacionarios, marzo y septiembre, con los picos más pronunciados, y diciembre y julio como los meses deflacionarios.

38

Figura 17: Componente estacional de la inflación

Fuente: Cadena, M.

3.3.5 Impacto de los factores explicativos en la inflación mensual

A continuación, se presenta el impacto de los regresores del modelo en la inflación mensual. Para el efecto, puesto que se cuenta con numerosos regresores, van a ser agrupados en unos pocos, de la forma siguiente:

• Eventointernacional: · Tipo de cambio Colombia · Precio internacional del trigo

• Políticapública: · SPNF compra de bienes y servicios · Variable de experto, arribo de urea, con 2 niveles de rezagos · GC empresas públicas

• Sueldosysalarios: · Sueldos y salarios del sector público

• Eventonacional: · Variable de experto: elecciones marzo – abril 2007 · Valordecambiotemporal-octubre/2003

39

• Intermediación+Concentración: · Índice de concentración de servicios · Índice de intermediación en la industria

• Noexplicado: · Serie residual

En la Figura 18 se puede apreciar el impacto de los cinco factores descritos sobre la inflación mensual.

Figura 18: Impacto de factores explicativos en la inflación mensual

Fuente: Cadena, M.

3.3.6 Impacto de los factores explicativos en la inflación anual

Para estos resultados se consideraron períodos anuales desde abril hasta marzo del siguiente año, tomando en cuenta la fluctuación de la inflación a lo largo de cada año.

A fin de apreciar globalmente la incidencia de las variables explicativas, se evaluó el modelo al término del periodo anual, a través de la integración de los efectos mensuales, dados por el nivel que toma cada variable, como se describe a continuación.

40

La Figura 19 permite ver que en el último año, el país ha sufrido incrementos inflacionarios debidos, principalmente, a eventos internacionales (tipo de cambio y precios internacionales), así como a eventos nacionales, particularmente, las elecciones ocurridas entre marzo y abril del 2007. También son elementos inflacionarios, aunque de menor importancia, la intermediación y concentración que se produjeron en aquel año y el nivel de sueldos y salarios.

Figura 19: Impacto de factores explicativos en la inflación anual

Fuente: Cadena, M.

La relevancia de las variables es diferente en los modelos utilizados debido a que son distintos, lo que podría aún variar si se empleara otro modelo más. Es interesante cuando hay coincidencias.

41

4. POLÍTICAS IMPLEMENTADAS PARA ENFRENTAR LA INFLACIÓN

El Gobierno ecuatoriano ha implementado diversas medidas para aplacar el proceso inflacionario como subsidios directos, eliminación de gravámenes a los bienes de capital, aumento del Salario Mínimo Vital, intervención sobre el precio de productos de fuerte incidencia en la canasta de los estratos de menores ingresos, alianzas con el sector privado para lograr descuentos en los precios al consumidor, entre otras.

En este contexto, la figura 20 resume las diferentes políticas del Go-bierno, agrupadas por tipo de política.

Figura 20: Resumen de las políticas gubernamentales

Fuente: Cadena, M.

La tabla siguiente presenta las macropolíticas y políticas implementadas por el Gobierno actual con la finalidad de contrarrestar algunas causas de la inflación en el país y sus consecuencias. Así, para disminuir los efectos de los precios internacionales, se implementaron seis

42

políticas, es decir: el 25% de las políticas se orientaron a disminuir los efectos de los precios internacionales, causa identificada como la más importante en el año 2008 por los resultados de los modelos estimados. Asimismo, se observa que el 71%, es decir, 17 políticas, han sido implementadas para reducir la pérdida del poder adquisitivo. Es importante señalar que las políticas implementadas parecerían haber tenido un efecto positivo en la disminución de la inflación.

Tabla 6. Cuadro resumen de macropolíticas

CAUSAS DE LA INFLACIÓN

CONSE-CUENCIAS DE LA IN-FLACIÓN

Precios Internacio-nales

Tipos de cambio

Interme-diación

Concen-tración

Pérdida de poder adquisitivo

Macropolíticas % de políticas N° de políticas

Fomento Productivo 8% - - - - 2

Subsidios 17% - - - 4% 5

Fijación de precios - - - - 25% 6

Inclusión de productos sustitutos y descuento en precios de productos alianza público -privada

- - - - 17% 4

Incremento poder adquisitivo

- - - - 25% 6

Reducción intermediación - - 4% - - 1

Total 25% 0% 4% 0% 71%

Fuente: MCP - Agosto 2008

Se puede concluir que el Gobierno ha implementado medidas para enfrentar la inflación en el corto plazo. Sin embargo, las políticas deben reenfocarse para combatir las causas de la inflación y no sólo atenuar las consecuencias.

Las políticas adoptadas han beneficiado a los estratos pobres, lo cual se evidencia en el enfoque de las medidas, dirigido hacia los productos más populares. Para visualizar de mejor manera el efecto de estas políticas, resaltaremos el hecho de que los productos alimenticios inflacionarios tiene un peso mayor en la canasta del estrato pobre, con relación al peso que tienen en la canasta del IPC. Las cuatro canastas analizadas (agrícola y pesca, agroindustria, industria y servicios) tienen un peso relativo de 9%, 22%, 34% y 35% en el IPC, respectivamente; mientras en la canasta del estrato pobre, los pesos relativos son de 21%, 40%, 20% y 19%. El análisis preliminar evidenció que las canastas más inflacionarias fueron la agrícola y pesca y la agroindustria, con inflaciones anuales de alrededor del 20%. Esto implica que la inflación para los estratos pobres es mayor que la reflejada por el IPC: 12% versus 9.87%.

Las políticas del Gobierno, al estar enfocadas hacia los productos alimenticios inflacionarios y hacia el aumento del poder adquisitivo, han logrado disminuir el impacto de los precios en los estratos más pobres.

44

5. CONCLUSIONES

Con relación a los métodos de análisis utilizados, se puede concluir que tanto el Modelo VARX como el modelo alternativo evidencian que los principales factores que inciden en la inflación son los siguientes:

• Preciosinternacionales;• Tipodecambio;• Estacionalidad;37

• Intermediación–concentración.38

Aunque el efecto de la concentración e intermediación sobre la inflación sea menor que el de los factores mencionados, son elementos claves en los que se deberá profundizar pues definitivamente tienen incidencia en los niveles de precios.

El gasto del Gobierno, corriente y de inversión, tiene un efecto neto sobre el nivel de precios que ha permitido mitigar las consecuencias de la inflación contra los más pobres. Tan es así que el sector social ha sidoelquemásrecursosfiscalesharecibido:másde$2.300millonesen el ejercicio fiscal 2007 que significaron 55% de los recursos fiscales totales de gasto sectorial y representaron un crecimiento de 45% en relación con las transferencias realizadas durante el periodo 2006.

37. Sólo en el modelo TRAMO SEATS.

38. Sólo en el modelo TRAMO SEATS.

45

6. RECOMENDACIONES

La evidencia demuestra que la evolución de los precios de los productos agrícolas es determinante en el comportamiento de la inflación. En consecuencia, se debe actuar sobre la capacidad que tiene el país de incrementar la oferta de alimentos así como de mejorar el conocimiento de la estructura y funcionamiento de los mercados, para lo cual son necesarias algunas acciones:

1. Priorizar la inversión en el sector agrícola destinado al mercado interno, considerando aquellos productos que inciden más en la inflación y las cadenas productivas a las que pertenecen.

2. Crear grupos de trabajo interinstitucionales por producto y cadena productiva de acuerdo con sus ámbitos de acción, con el fin de dar un adecuado seguimiento. Se debe prestar especial atención a la presencia de poder de mercado en los procesos de producción y comercialización, y proponer las medidas correctivas del caso.

3. Profundizar el análisis y mejorar los sistemas de comercialización, con base en la priorización anterior, institucionalizando el monitoreo de mercados a través de herramientas de manejo de riesgo y desarrollo de sistemas de información. Este monitoreo debe estar orientado a facilitar el acceso, reducir los costos de transacción y entender la formación de precios para buscar mayor eficiencia.

4. Incrementar la productividad dinamizando el mercado de servicios no financieros, como la investigación, la transferencia de tecnologías agrícolas y la organización de los productores, con el objeto de impulsar las economías de escala y dotar a esos productores de un mejor poder de compra y de una mayor capacidad de negociación.

5. Concertar con el sector de transporte la política de fletes dado que el conocimiento del sector y el servicio así como las posibilidades de incidencia son bajos, y la necesidad de volver más eficiente la distribución es imperiosa.

6. Desarrollar las acciones necesarias para impulsar y facilitar una política de almacenamiento.

7. Utilizar la asignación del Bono de Desarrollo Humano (BDH) y las compras públicas para dar cuotas y facilitar el acceso a alimentos

46

básicos (previo convenio con productores, distribuidores y comercializadores domésticos), como incentivo a la producción doméstica.

8. Reducir los aranceles y otros impuestos a bienes clave, como medida temporal y justificable sólo por su impacto social agregado; contrario sería contraproducente para la producción doméstica y para la caja fiscal.

9. Realizar un mayor control en las fronteras (Colombia y Perú) para evitar la especulación y la salida de alimentos.

10. Desarrollar una estrategia de comunicación transversal que permita transparentar las acciones, entender el costo de oportunidad necesario para solventar este problema y reducir las expectativas.

47

7. BIBLIOGRAFÍA

• Banco Central del Ecuador, Identificación de las Causas de la Inflación en el Ecuador, documento de trabajo. Ecuador, 2008.

• Cadena,Meitner.Análisis Preliminar de la Inflación Ecuatoriana - Modelo Explicativo General, informe de consultoría, Ecuador, 2008.

• Flores,Rubén.Informe sobre conclusiones y recomendaciones de la inflación en el Ecuador, informe de consultoría. Ecuador, 2008.

• Gómez, Víctor y Agustín Maravall. Ministerio de Economía yHacienda. Programs TRAMO (Time Series Regression with ARIMA Noise, Missing Observations, and Outliers) and SEATS (Signal Extraction in ARIMA Time Series). Instructions for the User. Beta Versión. España, 1997.

• Rojas,Christian.Descripción del Proceso Inflacionario, Formulación de Hipótesis y Propuesta del Modelo, informe de consultoría. Ecuador, 2008.

• Rojas, Christian.Resultados del Modelo y Recomendaciones de Política Pública, informe de consultoría. Ecuador, 2008.

• SENPLADES.Estudio de la Vinculación de las Causas y Políticas aplicadas por el Gobierno para tratar el Problema de la Inflación en el Ecuador, documento de trabajo. Ecuador, 2008.

48

8. ANEXOS

Anexo 1. Productos por canasta

Agrícola y pesca inflacionario• Arroz flor• Cebolla paiteña• Lenteja• Papa chola• Pimiento• Tomate riñón• Yuca• Agrícola y pesca no inflacionario• Camarones• Pescados frescos• Aguacate• Guineo• Limón• Manzana• Mora• Naranja• Naranjilla• Papaya• Piña• Plátano maduro• Sandía• Tomate de árbol• Uva• Ajo• Arveja tierna• Cebolla blanca• Choclos• Col• Coliflor• Fréjol seco• Fréjol tierno• Habas tiernas• Lechuga• Zanahoria amarilla• Culantro• Brócoli• Comino• Maíz

• Mandarina• Maracuyá• Melloco• Melón• Plátano verde• Remolacha

Agroindustria• Avena• Cereales preparados• Fideos• Harina de trigo• Pan corriente• Carne de res con hueso• Carne de res sin hueso• Pollo entero• Presas de pollo• Atún en conserva• Sardinas en conserva• Huevos de gallina• Leche en polvo• Leche pasteurizada

homogeneizada• Aceite vegetal• Margarina• Duraznos en conserva• Azúcar refinada• Caramelos• Mermelada• Gelatina• Sal• Salsa de tomate• Café soluble• Agua sin gas• Gaseosas• Jugo de frutas• Aguardiente de caña• Cerveza• Cigarrillos

49

• Jabón para lavar ropa• Jabón para lavar vajilla• Almuerzos• Jabón de tocador• Bebidas hidratantes• Carne de cerdo con hueso• Carne de res molida• Chuleta de cerdo• Costilla de cerdo• Cubos sazonadores• Galletas• Helados• Hierbas aromáticas• Jamón• Mayonesa• Mortadela• Papas fritas (envasadas)• Salchichas de pollo• Salchichas de res• Tallarines• Yogur• Pan baguette• Queso

Industria• Casimir• Seda• Sostén• Calzonaria (panty)• Calzonaria (panty) (niña)• Camiseta (hombre)• Camiseta (mujer)• Camiseta (niño)• Falda• Medias nailon• Pantalón (hombre)• Pantalón (mujer)• Pantalón (niño)• Ternito para bebé• Terno para hombre• Terno para mujer• Terno para niña

• Zapatos de cuero (hombre)• Zapatos de cuero (mujer)• Zapatos deportivos (mujer)• Cama de madera• Colchón• Juego de comedor• Juego de sala• Colcha, sobrecama• Edredón• Juego de sábanas• Toalla• Cocina de gas• Refrigeradora• Licuadora• Plancha eléctrica• Olla de metal• Vajilla de porcelana• Vaso de vidrio• Foco de luz• Betún líquido• Blanqueador para ropa• Desinfectante para uso

doméstico• Detergente• Escoba• Fósforos• Lentes tradicionales• Automóvil• Bicicleta• Neumáticos• DVD (reproductor)• Equipo de sonido• Televisor a color• Computadoras de escritorio• CD de música• Balón de fútbol• Periódico• Revista• Colonia• Crema de manos, facial y para

cuerpo• Desodorante

50

• Máquina manual de afeitar• Pañales desechables (de

niños)• Papel higiénico• Pasta dental• Champú• Talco• Toallas sanitarias• Blusa• Calzoncillos hombre y niño• Camisa hombre y niño• Medias hombre y mujer• Zapatos y zapatillas

deportivos para hombre• Zapatosparaniños/as• Medicinas• Uniforme escolar y secundaria• Diccionario, textos escolares,

borrador, carpeta, cuaderno escolar, juego geométrico, lápiz, papel bond

• ABC, alineación y balanceo, cambio de aceite y lubricantes, lavado, engrasado y pulverizado, batería, aceite

• Güisqui• Compra de teléfono celular • Cera para pisos • Cortina de tela • Desodorante para baño • Esponja lava vajilla • Fundas para basura • Horno microondas• Insecticida• Lavadora de ropa• Mantel de tela• Pilas• Pinzas para ropa• Servilletas• Velas• Blue Jean (hombre)• Blue Jean (mujer)

• Blue Jean (niños)• Calentador (hombre)• Camisa de dormir (pijama)

para mujer• Chompa (hombre)• Correa (hombre)• Gorra• Sandalias (mujer)• Zapatos deportivos (niños 0 -

2 años)• Auto de juguete• Cámara fotográfica• Cuaderno universitario• Esferográfico• Libros no escolares• Muñeca• Radio-grabadora• Rollo para cámara fotográfica• Base de maquillaje• Cepillo de dientes• Fijador• Tinte

Servicios• Confección de pantalón

(hombre)• Confección de terno (hombre)• Confección de traje de mujer• Limpieza en seco de prendas

de vestir• Reparación de calzado• Entrada a partido de fútbol• Alquiler de película• Discoteca• Enseñanza preescolar

(pensión)• Enseñanza primaria (pensión)• Enseñanza secundaria

(pensión)• Matrícula secundaria• Matrícula universitaria• Corte de cabello

51

• Examen de laboratorio• Alquiler vivienda• Médico especialista, general, dental• Alquiler de Internet• Celular (gasto de tarifa mensual)• Enseñanza universitaria (créditos)• Matrícula preescolar• Matrícula primaria• Desayunos• Hamburguesa• Hotel• Sánduche• Pollo preparado• Transporte escolar• Viaje en avión• Manicure• Cine• Servicio de revelado fotográfico• Suscripción a televisión por cable

Administrados• Suministro de agua• Electricidad• Gas doméstico• Gasolina• Taxi• Transporte interprovincial• Transporte urbano• Envío de cartas y postales• Teléfono convencional (gasto de tarifa mensual)• Medicinas• Compra de teléfono convencional• Estacionamiento

52

Anexo 2. Resultados Modelo VARX

VariablesAgroin-dustria

Agrícola Pesca Más

Inflac.

Agrícola Pesca Menos Inflac.

Industria Servicios

Agroin-dustria

Coef. 719 329

p valor 96 0

rezago (-1) (-1)

Agrícola Pesca Menos Inflac.

Coef. 78 -393

p valor 36 132

rezago (-2) (-4)

Agrícola Pesca Más

Inflac.

Coef. 465 23

p valor 72 3

rezago (-1) (-4)

Servicios

Coef. 677 162

p valor 0 0

rezago (-1) (-2)

Industria

Coef. -374

p valor 0

rezago (-3)

Leche Entera *

Coef. 53

p valor 4

T. Pollo *

Coef. 79 -43

p valor 24 10

rezago (-3) (-4)

Soya *Coef. 98 -9

p valor 0 29

Arroz *

Coef. 8

p valor 25

rezago (-2)

Maíz *Coef. 20

p valor 0

53

TC Perú

Coef. 1503

p valor 306

rezago (-5)

TCColombia

Coef. 343

p valor 77

rezago (-1)

TC EURO

Coef. -36 38

p valor 1 88

rezago (-3) (-2)

Fletes Brasil

Coef. 6

p valor 2

rezago (-2)

FletesColombia

Coef. 4

p valor 74

rezago (-2)

Salario Nominal

Coef. 323 32

p valor 1 59

rezago (-2) (-1)

Gasto Gobierno

Coef. 15

p valor 23

rezago (-3)

InflaciónAdminis-trados

Coef. -280

p valor 48

rezago (-6)

Factor Clima

Coef. 10

p valor 1

Estacional Marzo

Coef. 23

p valor 0

Estacional Abril

Coef. 11

p valor 0

Estacional Mayo

Coef. -33

p valor 0

54

Estacional Septiem-bre

Coef. 15

p valor 0

Estacional Octubre

Coef. -3

p valor 1

V. Política

Coef. 2

p valor 18

rezago (-4)

Índice de Concen-tración Agrícola y Pesca

Coef. 2 5

p valor 56 96

rezago (-4) (-4)

Índice de Concen-tración Agroin-dustria

Coef. 52

p valor 2

rezago (-2)

Índice de Concen-tración Industria

Coef. 36 40 4

p valor 48 8 37

rezago (-4) (-1) (-1)

Índice de Concen-tración Servicios

Coef. 22

p valor 29

rezago (-2)

R2 56% 81% 69% 79% 73%

* Corresponde a los precios internacionales de estos productos

Políticas Públicas parael Control de la Inflación

Secretaría Nacional de Planificación y DesarrolloSubsecretaría de Seguimiento y Evaluación