Revista: Homo Economicus Volumen Nº 3

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ENERO 2015

VOLUMEN 3

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ENERO 2015

Comité editorial y de apoyo profesores Oscar Hernán Cerquera Losada Guillermo León Córdoba Nieto Jenny Lisseth Avendaño López Jakeline Sierra Chávarro Camilo Fabiám Gómez Segura Victor Hugo Pérez Gómez

Grupo de trabajo: Geraldin Yuldrey Quila Bonilla Maria Jose Trujillo Cerquera Norvi Yilena Guaraca Trujillo Elizabeth Perea Rodriguez Maria Camila Lopez Tovar Luisa Alejandra Durán Luisa Fernanda Campos Fajardo Laura Sofía Cuellar Torrecillas Stefany Alejandra Marín Muñoz William Polanía Gómez

VOLUMEN 3

CONTENIDO

PRESENTACIÓN..................................................................

Movilidad académica: Una opción para aprender de otras culturas. ................................................................................

Análisis de la Reforma a la educación superior en Colombia sobre la calidad ......................................................

¿Cuáles son los determinantes que influyen en la probabilidad de tener vivienda en Colombia? .........................

Efecto precio del petróleo en la economía colombiana 2000-2015 .............................................................................

Esperanza de vida en América latina: una aproximación por panel de datos desde 1980 al 2015 ...................................

Inflación: teorías económicas para caso colombiano 2001 – 2015 .......................................................................................

Entrevista a la empresa Molinos Florhuila S.A......

Diseño y diagramación Geraldin Yuldrey Quila Bonilla

Reseña del libro “LA ECONOMIA DESCUBIERTA”…......

Geraldin Yuldrey Quila Bonilla

La responsabilidad de los artículos Corresponde a cada uno de los autores

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PRESENTACIÓN La revista HOMOECONOMICUS, órgano de expresión de los estudiantes de economía, de profesores y de estudiosos de las ciencias económicas, fue ideada, no solamente como promotor de investigaciones académicas, de debates o como instrumento de aprendizaje sino también para que esta fuera reconocida como la primera revista del programa de Economía de la Universidad Surcolombiana creada por estudiantes de economía, para que sea evaluada por los diferentes lectores del país y del mundo.

“HOMO ECONOMICUS”, revista en la cual pueden participar activa y masivamente los profesores del programa y de la facultad de Economía y Administración, los alumnos, así como los profesionales de las ciencias económicas tanto a nivel nacional como internacional en los cuales se incluyen docentes de diferentes universidades y funcionarios de la rama económica del país, en general. “Homo Económicus” nombre adoptado para la revista, hace referencia al concepto utilizado en la escuela neoclásica de la teoría económica para modelizar el comportamiento humano. El homo económicus es una ficción. Es una representación imaginaria del hombre, que se comportaría de forma perfectamente racional ante estímulos económicos.

Esta representación del hombre es capaz

de procesar adecuadamente la información que conoce, y actuar en consecuencia. Es definido por tres características básicas; el “Homo Económicus” se presenta. Debido a que todos los seres humanos tienen un Homo Económicus, dicha revista busca despertar y fortalecer este hombre económico que todos llevamos con la firme intención de que los individuos tengan en cuenta características comunes a toda la población y puedan llegar a tomar decisiones que aumenten su grado de satisfacción.

Agradecemos muy especialmente al coordinador de indicadores económicos, al diseñador y al grupo de trabajo, quienes aceptaron participar en este proyecto haciéndolo como suyo, gracias por su entrega y su apoyo, fueron unos factores productivos indispensable para poder tener hoy un muy buen producto final.

Se resalta de manera exclusiva el apoyo incondicional del Decano de la Facultad de Economía y Administración quien con su continuo acompañamiento contribuyó de manera significativa para que este proyecto se pudiera realizar.

Igualmente fue importante, la colaboración de docentes y demás representaciones que nos guiaron en aspectos fundamentales para la realización de este proyecto, agradecemos su apoyo.

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Para nosotros es un orgullo presentarles este producto, pues es el resultado de la persistencia y del trabajo que le hemos dedicado.

Esperamos que este proyecto se convierta en un factor identificador de nuestro programa.

Comité Fundador y Editor Revista “Homo Económicus”

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Movilidad académica: Una opción para aprender de otras culturas.

La Universidad Surcolombiana con el objetivo de llevar a cabo el desarrollo de programas que conlleven a un mejoramiento en los procesos de formación de talento humano, en los relaciones con otras instituciones y universidades a nivel nacional e internacional, la ORNI (Oficina de Relaciones Nacionales e Internacionales) es la entidad encargada de promover las actividades de cooperación y desarrollo en el campo académico, científico, Investigativo y cultural de la comunidad Universitaria a nivel Regional, Nacional e Internacional, ésta desarrolla la normatividad para que los estudiantes inscritos a los diferentes programas que ofrece la Universidad Surcolombiana puedan acceder a los beneficios ofrecidos, teniendo en cuenta el programa al que pertenezcan y, por supuesto, a sus méritos académicos y necesidades.

Desde el primer semestre se pueden hacer intercambios culturales, pero hay que tener en cuenta que algunas de las universidades tienen como

requisito que el estudiante tenga un nivel medio de inglés, la persona que desee acceder a estos beneficios debe tener 18 años y estar inscrito a algún programa de tiempo completo de la Universidad Surcolombiana.

Uno de los requisitos más importantes para los intercambios es la excelencia académica y un indicador de ello es el de tener un promedio mayor o igual a 3.5, que es el caso del convenio con la Universidad de Missouri de Estados Unidos.

El Convenio con la Universidad de Missouri tiene como objeto hacer un descuento significativo en Programas Escolares para el Aprendizaje de Inglés en el Instituto de Lenguas de dicha universidad, siendo esta la mayor universidad del estado de Columbia, que cuenta con 30.000 estudiantes de todo el estado, de otros estados de la unión y de otros 100 países. La universidad ofrece más de 270 títulos de grado y postgrado en 20 facultades diferentes. Es allí en donde se pueden hacer nuevos convenios con esta

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universidad pero que beneficien a los estudiantes de economía y administración. Se pueden hacer algunos cursos de inglés y no necesariamente se debe tener un nivel avanzando. El marco común europeo habré un estudio o examen para ver en qué nivel de inglés se encuentra el estudiante que a su vez le permite definir las necesidades y los lineamientos que se deben seguir para la consolidación del programa ofrecido.

Dos estudiantes de la Facultad de Economía y Administración realizaron una pasantía en China. Para acceder a este convenio se tuvo en cuenta particularmente el promedio de los estudiantes que se presentaron a la convocatoria y se seleccionaron los dos mejores.

La Universidad Surcolombiana les patrocino el costo del viaje y seguro médico, y el gobierno Chino ofreció la cobertura de alimentación, hospedaje y demás gastos para poder desarrollar todas las actividades que se ejercen dentro del convenio.

A lo que se quiere llegar es generar incentivos para que desde la oficina de la ORNI se puedan abrir nuevos programas o convenios que beneficien a toda la comunidad, pero especialmente al Programa de Economía por medio del cual se

logre el fortalecimiento de los procesos de formación profesional.

PROGRAMAS MOVILIDAD MACA (MOVILIDAD ACADÉMICA COLOMBIA – ARGENTINA) Objeto: Intercambio Académico Estudiantil para estudiantes de pregrado en diferentes áreas en conjunto con la UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES que Promueve la cooperación Conjunta en Actividades académicas, Investigativas y Culturales.

Antecedentes: Este programa surge de la base del convenio de colaboración académica, científica y cultural, celebrado entre la Asociación Colombiana de Universidades (ASCUN) de la República de Colombia y el consejo Interuniversitario Nacional (CIN) de la República Argentina, el cual dio lugar a la firma de un acuerdo específico de cooperación para el intercambio de estudiantes de grado entre las universidades de Colombia y Argentina.

Requisitos para la postulación:

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Los estudiantes que se postulen deberán estar matriculados como alumnos regulares en la universidad de origen. Tener aprobado al menos el 40% de la carrera que cursa. Ser menor a 30 años de edad.

Financiamiento: El programa se financiará de la siguiente forma, teniendo en cuenta que cada universidad es a la vez institución de origen y anfitriona: la universidad de origen financiará hasta el 50% del valor de los pasajes de ida y vuelta. La universidad de destino financiará, durante todo el período de su estadía, el alojamiento y alimentación de los estudiantes que reciba. El estudiante afrontará los gastos que demande obtener la visa respectiva, contratar un seguro médico de accidente, enfermedad y repatriación y demás erogaciones personales no cubiertas por el financiamiento de las universidades.

UNIVERSIDAD NACIONAL DE LA PLATA Objeto: Promover la cooperación conjunta en actividades académicas, investigativas y culturales y tener convenio específico para intercambio

académico estudiantil para todos los programas.

La UNLP es una de las mayores Universidades de Argentina.

Tiene sede en la ciudad de La Plata. Posee 17 facultades entre ellas la de Ciencias Económicas, 137 carreras de grado, 167 de posgrado, 10.900 docentes y más de 120.000 alumnos. ¿Cómo participar intercambio?

de

un

Aquellos alumnos que deseen realizar un intercambio académico en la UNLP deberán contactarse con la Unidad de Relaciones Internacionales Universitarias por medio del área similar perteneciente a su Universidad y respetar los pasos indicados por la Universidad de Origen.

1.

Contactar a la URIU (Dirección de Relaciones Internacionales Universitarias (URIU) por medio de su Universidad de Origen.

2.

Aplicar en las fechas establecidas.

A saber: 1º semestre (marzo-julio) la fecha de aplicación es del 20 de septiembre al 12 de octubre; para el 2º semestre (agostodiciembre) la fecha de aplicación es del 20 de abril al 12 de mayo.

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3.

Completar la solicitud de movilidad

4.

Una vez realizada la selección se informará a la Universidad de Origen, la cual remitirá, en la fecha estipulada por la UNLP, el expediente de presentación del alumno.

c) Contactarse en la fecha establecida con su tutor en la Unidad Académica correspondiente para dar inicio a las actividades académicas.

8.

Antes de dejar la UNLP. Dar aviso a esta Unidad y a los tutores académicos la fecha de regreso a su país de origen.1

PROGRAMA DE MOVILIDAD BRACOL (BRASIL – COLOMBIA) 5.

En caso de ser aceptado, gestionar en su país de origen la cobertura de salud, seguro de vida y accidente, válidos para la República Argentina y vigentes durante el período de estadía en nuestra institución.

6.

El alumno deberá dar aviso, con anticipación, a esta unidad sobre la fecha de su llegada al país.

7.

Al llegar a la UNLP.

a) Acudir personalmente a esta Unidad en la fecha que se indicará oportunamente, presentando, en original y copia, la documentación requerida en la página web. b) Notificarse de las condiciones de permanencia de la UNLP

Objeto: Intercambio académico estudiantil para estudiantes de pregrado en diferentes áreas.

Los estudiantes de la Universidad Surcolombiana podrán acceder a intercambio académico con distintas universidades del Brasil, gracias al convenio de cooperación que acaba de suscribir la Asociación Colombiana de Universidades, ASCUN, con Instituciones del Grupo Coimbra Durante el Primer Encuentro de Rectores BrasilColombia realizado recientemente, dónde se produjo la adhesión de 18 Universidades asociadas en Ascun y 10 asociadas en el Grupo Coimbra de Universidades Brasileñas quedando protocolizado el Convenio denominado Bracol, con el cual se tiene previsto 1

Internacionales- Universidad nacional de la Plata.

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iniciar la movilidad en el primer semestre del 2013. En este sentido la USCO como asociada a ASCUN, podrá gestionar el intercambio de dos alumnos por semestre que hayan cursado como mínimo el 50% de créditos del programa en cual están matriculados. El intercambio lo podrán aplicar los estudiantes de todos los programas que integran la oferta académica o en aquellas, que las instituciones determinen. Igualmente se debe diligenciar los formatos de aplicaciones reciprocas, con el lleno de requisitos y, sobre todo, con compromiso académico e institucional.2

UNIVERSIDAD DE ESTADUAL DE CAMPINAS Objeto: Promover la cooperación conjunta en actividades académicas, investigativas y culturales.

Esta universidad es conocida comúnmente como UNICAMP, es una de las universidades públicas del estado de São Paulo Brasil, considerada por el Ministerio de Educación y Cultura de Brasil como la mejor universidad pública del país. Su campus principal se localiza en

el barrio de Barão Geraldo a 10km del centro de Campinas, con un campus adicional en Limeira y Piracicaba.

Los métodos de ingreso a Unicamp pueden ser obteniendo una beca otorgada por la universidad o el gobierno del país de origen o a través del programa PEC-PG que ofrece becas para cursos de posgrado.

Si se quiere obtener una beca de estos programas, se debe enviar una solicitud electrónica con tu currículum vitae, y una carta indicando qué curso o área de conocimiento le interesa, justificando la elección. Los cursos de la Unicamp se dictan en lengua portuguesa, pero si no se está familiarizado con el idioma, puede prepararse en el Centro de Enseñanza de Lenguas (CEL). En el CEL se dictan clases de portugués para extranjeros, alumnos graduados y posgraduados que participan de programas de intercambio de la universidad. Las lecciones son de un nivel básico de portugués y se imparten en dos grupos separados: uno para hablantes de español y otro para hablantes de otras lenguas. Antes de comenzar con las clases el estudiante debe hacer una prueba que lo colocará en el

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Boletín de prensa oficina de relaciones nacionales e internacionales - Universidad Surcolombiana

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curso más acorde con su nivel de conocimiento.3 UNIVERSIDAD MAYOR DE CHILE Objeto: el intercambio académico estudiantil y cooperación internacional en áreas de interés común.

La Dirección de Relaciones Internacionales de Universidad Extranjera se debe contactar con la Dirección de Relaciones Internacionales de la Universidad Mayor, presentando los antecedentes de postulación del candidato, los que deben incluir: 1.

Formulario de Postulación de Universidad Mayor. En éste deben incluirse los cursos a realizar en Universidad Mayor.

2.

Carta de solvencia económica del responsable financiero de los estudios del alumno en la cual se compromete a solventar los costos correspondientes a traslados, alojamiento, alimentación, seguro médico y gastos misceláneos.

3.

Formulario de Alojamiento con Familia (Optativo)

5.

Registro Certificado de la Universidad de origen de asignaturas / cursos.

6.

Fotocopia Médico

del

Seguro

7.

Carta de presentación de la Postulación de la Dirección de Relaciones Internacionales de la Universidad de origen del estudiante. Esta carta debe ser dirigida al Director de Relaciones Internacionales, Sr. René Lara.4 CÁMARA DE COLOMBO – CHINA.

COMERCIO

Objeto: Unir esfuerzos con el propósito de realizar proyectos en los ámbitos académico, económico, turístico, educativo, tecnológico, jurídico, cultural, deportivo, investigativo, científico, y afines, con personas de la República de Colombia y la República Popular China.

La Cámara de Comercio e Integración Colombo-China es una iniciativa privada de carácter binacional cuyo propósito es el de favorecer el intercambio comercial y cultural entre las dos naciones.

4.

Fotocopia del Pasaporte y 2 fotos tamaño pasaporte

Propicia vínculos de amistad y fraternidad entre los dos países, mediante la cooperación entre

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Guía de Campinas- Universidad Estadual de Campinas.

Formato de movilidad Universidad Mayor de Chile.

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los nacionales chinos y los nacionales colombianos, así como entre entidades y organismos de los dos países mediante acuerdos y convenios de mutuo beneficio.5

INSTITUTO JINLING DE UNIVERSIDAD DE NANJING

LA

Objeto: Promover la cooperación conjunta en actividades académicas, investigativas y culturales.

El Instituto Jinling es una Universidad privada de la Universidad de Nanjing que es estatal y una de las más prestigiosas de China. Fundado en el año 1998 con la diplomatura para los estudiantes y a partir del 2004 llega a ser una universidad de licenciatura.

El Consejo del Instituto Jinling es formado por los del Rectorado y del Partido de la Universidad de Nanjing.

Hasta el 2010 tenía carreras de: Finanzas, Economía y Comercio Internacional, Administración económica, Negocio y Venta del mercado; idiomas de inglés, español, francés, alemán, árabe y japonés. Ambiente de Recursos Naturales, Administración y Planificación Urbanas y Rurales, 5

Cámara de comercio colombo _ china - Acercando culturas, generando negocios

Sistema de Información Geográfica, Ciencia y Tecnología de la Información Electrónica, Ingeniería de Comunicación, Ciencia y Tecnología de Computador, Ingeniería de Software, Administración Informática, Química práctica, Ciencia del Medioambiente, Ciencia Biológica, Ciencia informática, Publicidad, Diseño Artístico, etc. A partir del septiembre de 2012, tiene unos diez mil estudiantes.6

UNIVERSIDAD DE ESTUDIOS EXTRANJEROS TIANJIN Objeto: Promover la cooperación Conjunta en Actividades académicas, Investigativas y Culturales.

La Universidad de Estudios Extranjeros de Tianjin (TJFSU en sus siglas en inglés) es un centro de estudios superiores donde se imparten múltiples idiomas y disciplinas. Se encuentra entre las ocho universidades superiores de lenguas extranjeras independientes del país. En 1921, la Universidad de Comercio e Industria de Tianjin, una de las predecesoras de TJFSU, se ubicó en la calle Machang, y más tarde cambió su 6

Centro de estudios latinoamericanos Centro Cervantes.

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nombre por el de Universidad de Tanggu, primero, y por el de Universidad de Hebei, después.

En 1964, mediante la intercesión del primer ministro Zhou Enlai, se fundó el Instituto de Lenguas Extranjeras de Qinhuangdao, y luego se le cambió el nombre al de Escuela de lenguas extranjeras de Tianjin, el departamento de japonés del Colegio normal de Tianjin, y los profesores y demás personal académico del departamento de lenguas extranjeras y chino se juntaron, creando la Escuela de Estudios Extranjeros de Tianjin.

En 1979, se empezaron a impartir los posgrados de las especialidades en inglés y japonés. En 1981, fue uno de los primeros centros en recibir la autorización del Consejo de Estado para otorgar diplomas de maestría.

En 2010, previa autorización del Ministerio de educación, cambió su nombre por el de Universidad de Estudios Extranjeros de Tianjin.7

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Tianjin Foreign Estudies University

UNIVERSIDAD MASSACHUSETTS BOSTON

DE

Objeto: Descuento significativo en programas escolares para el aprendizaje de inglés en el instituto de lenguas de la universidad de Massachusetts.

La Universidad de Massachusetts Boston es reconocida nacionalmente como un modelo de excelencia de las universidades públicas urbanas.

El campus cuenta con paseo marítimo, con fácil acceso al centro de Boston.

El campus, es la segunda más grande en el sistema de Universidades de Massachusetts, combina una pequeña experiencia Universitaria con los vastos recursos de una importante universidad en investigación. Los estudiantes interactúan fácilmente con los profesores porque la mayoría se produce en la enseñanza de pequeñas clases, cerca del 93% de los profesores son de tiempo completo manteniendo el más alto nivel en sus disciplinas.

La excelencia académica de la Universidad de Massachusetts Boston se refleja en un cuerpo de estudiantes cada vez más cerca de 16.000 estudiantes de pregrado y posgrado. De la universidad de diez colegios y escuelas ofrecen más de 100

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programas de pregrado y 50 programas de posgrado. El Programa de Honor de la Universidad sirve a 300 estudiantes que prosperan en el desafío intelectual. Cursos son enriquecidos para sondear más profundamente en la teoría o aventurarse más lejos en la aplicación.

Diverso cuerpo estudiantil de la Universidad de Massachusetts Boston ofrece un contexto mundial de aprendizaje de los alumnos y su ubicación en una ciudad importante de EE.UU. ofrece conexiones con los empleadores en las industrias, las finanzas, la salud, la tecnología, el servicio y la educación, ofreciendo a los estudiantes la oportunidad de adquirir una valiosa experiencia dentro de la escuela a través de pasantías, clínicos y otras colocaciones relacionadas con la carrera.

CÁMARA DE COMERCIO COLOMBO AMERICANA Objeto: Unir esfuerzos con el propósito de realizar proyectos de investigación, pasantías y prácticas de docentes y estudiantes de pregrado y posgrado de la Universidad en Estados Unidos.

Generar espacios para que empresarios y

académicos de la región tengan acceso al mercado internacional.

UNIVERSIDAD DE OKLAHOMA Objeto: Intercambio Académico estudiantil.

Su prestigio como institución pública de educación superior es considerable, tanto por la variada oferta de sus estudios como por los avanzados medios con los que cuenta.

Ha contado, entre sus alumnos célebres, con Nicolas Sarkozy, Jean-Luc Marion, Dominique Strauss-Kahn o Christine Lagarde. Sus profesores han sido ilustres, en especial aquellos consagrados a la filosofía: Emmanuel Lévinas, Paul Ricœur, Jean Baudrillard o Catherine Perret.

Es el segundo campus universitario de Francia, después de Nantes, cuenta con 2.000 profesores investigadores y 35.000 estudiantes.

Se desarrolla en 27 hectáreas, constituyendo una ciudad dentro de la ciudad.

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UNIVERSIDAD NANTERRE

DE

PARIS

X-

Objeto: Promover la cooperación Conjunta en Actividades académicas, Investigativas y Culturales.

Intercambios en pregrado.

La Universidad de Paris Ouest Nanterre La Défense ofrece a la comunidad académica de hoy muy raro de encontrar en París: un campus real de 27 hectáreas, situada cerca de La Défense, el distrito más grande de Europa de negocios internacionales, y bien comunicado por transporte público. También cuenta con dos sitios cercanos a Ville d'Avray y Saint-Cloud.8

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA MÉXICO – UNAM

DE

Objeto: Promover la cooperación Conjunta en Actividades académicas, Investigativas y Culturales.

servicio del país y de la humanidad, formar profesionistas útiles a la sociedad, organizar y realizar investigaciones, principalmente acerca de las condiciones y problemas nacionales, y extender con la mayor amplitud posible, los beneficios de la cultura.

En esta universidad se pueden encontrar diversas posibilidades educativas en el campo de la Economía, que a partir de estas se pueden crear potencial de personas calificadas. La Escuela Nacional de Economía, ha destacado por sus grandes egresados, muchos de ellos incursionados en la política y finanzas públicas de México, todos ellos han contribuido de una manera expeditiva en la vida e historia política mexicana.

Posicionándose en las más altas esferas gubernamentales de México y el mundo.9

La Universidad Nacional Autónoma de México fue fundada el 21 de septiembre de 1551 con el nombre de la Real y Pontificia Universidad de México. Es la más grande e importante universidad de México e Iberoamérica.

Tiene como propósito primordial estar al 8

Universidad de Paris x-Nanterre

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Universidad Nacional Autónoma de México.

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Análisis de la Reforma a la educación superior en Colombia sobre la calidad Oscar Hernán Cerquera Losada

Docente del programa de Economía

¿Que tenemos hasta ahora?

La promulgación de la Ley 30 de 1992, que organizo la educación superior de Colombia, le dio un rumbo a la educación universitaria que se impartía hasta ese momento en el país. La calidad y la vigilancia aparecen en esta nueva ley, como piezas fundamentales del proceso formación superior; pero posterior a esto, apareció un aspecto mucho más importante, el concepto de “competencias” como un fin y una medida de la calidad y organización académica de la educación. El término de competencia tiene dos claras y diferentes interpretaciones, “el de capacitar para el desempeño de una ocupación (competencias laborales, saber-hacer en contexto) y el formar integralmente seres con compromiso social, propiciadores de transformaciones sociales, científicas y culturales en un entorno definido”. “¿He aquí el dilema, por cuál de ellas decidir? La Educación

Superior Colombiana decidió por la primera. Grave problema porque con la globalización el cambio mundial va hacia la producción de conocimiento (creación, innovación, ideas) más que de materias primas para ser transformadas en otros países. Paralelo al proceso de debilitamiento de los bienes y recursos naturales se ha vivido el creciente peso adquirido por los procesos intelectuales. Las ideas se valorizan e incorporan valor a los bienes y servicios, llegando en muchos casos a tener un peso mayor la propiedad intelectual que las partes materiales de un objeto o artículo”. (Lora, 2006) Las características generales más importantes de la educación superior en Colombia (regulada por la Ley 30 de 1992) contiene aspectos importantes como la autonomía universitaria, el Estatuto Orgánico, el funcionamiento de las instituciones de educación superior públicas y privadas, establecer mecanismo de financiación para la educación

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superior pública, etc; el Consejo Nacional de Acreditación plantea siete características generales de la Ley 30 de 1992: • Es entendida como un servicio público que puede ser ofrecido tanto por el Estado como por particulares, y se realiza con posterioridad a la educación media.

• Se han definido varios tipos de Instituciones según su naturaleza y objetivos (Instituciones Técnicas Profesionales, Instituciones Tecnológicas, Instituciones Universitarias y Universidades).

• Existe un Sistema Nacional de Aseguramiento de la Calidad.

• El Estado garantiza la calidad del servicio educativo a través de la práctica de la suprema inspección y vigilancia de la Educación Superior.

• Conaces (Comisión Nacional Intersectorial de Aseguramiento de la Calidad de la Educación Superior) y sus salas organizadas por campos del conocimiento, es el organismo encargado de estudiar el cumplimiento de condiciones mínimas de calidad y dar su concepto ante el Ministerio de Educación para el otorgamiento del Registro Calificado de los programas.

• Existe un Sistema Nacional de Acreditación del cual hace parte el Consejo Nacional de Acreditación, creado por la Ley 30 de 1992 el cual tiene la responsabilidad de dar fe pública de los altos niveles de calidad de las instituciones de educación superior y sus programas académicos.

• Las políticas y planes para el desarrollo de la Educación Superior son, primeramente, propuestos por el Consejo Nacional de Educación Superior (Cesu), organismo con funciones de coordinación, planificación, recomendación y asesoría, integrado por representantes de todas las instancias relacionadas con la educación superior.

El Gobierno Nacional, el Honorable Congreso de la República, las Altas Cortes y los distintos actores de la comunidad educativa han promovido desde entonces y en consecuencia importantes iniciativas, expidiendo normas como la Ley 749 de 2002, la Ley 1002 del 2005, la Ley 1188 del 2008, la Ley 1286 del 2009 y la Ley 1324 del 2009 y múltiples sentencias que han propendido por hacer del sistema de educación superior un sistema de calidad, que dinamiza las funciones sustantivas de la educación dentro de las que se

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encuentra la investigación y la innovación, y que permite que un mayor número de jóvenes ingresen, permanezcan y se gradúen en el sistema. ¿Y cómo está el panorama en el sector?

El estado de la educación superior en Colombia durante el periodo 2000-2010 muestra un panorama aparentemente favorable, el problema se proyecta a futuro, con las generaciones crecientes de estudiantes que se avecina; según el Ministerio de Educación Nacional (MEN) y el Sistema Nacional de Información de Educación Superior (SNIES) en Colombia para el 2010 existen 286 instituciones de educación superior, de las cuales el 72% son privadas; del total de instituciones solo el 27% son universidades en donde el 40% son de carácter estatal. La tasa de cobertura bruta en educación superior paso de 24.4% en 2002 a 37.1% en 2010; el número de matriculados en pregrado aumento un 69% mientras que la población entre 17 y 21 años aumento un 11.64%. Todos los niveles de educación superior aumentaron el número de matriculados en 2010 con respecto a 2002, la educación tecnológica aumento un 248%, la universitaria aumento un

38%, las maestrías pasaron de 6.776 matriculados en 2002 a 23.808 en 2010, (aumento un 251%) y los doctorados aumentaron un 564% (pasaron de 350 matriculados en 2002 a 2.326 matriculados en 2010). Del total de matriculados de la educación superior, el nivel de formación universitaria participa con 62%, el técnico y tecnológico con el 32.4%, maestría con 1.4% y doctorado con 0.1%. En cuanto a los matriculados por sector, encontramos que mientras el sector público ha ido ganando terreno en participación pues paso de 41.7% en 2002 a 55.4% en 2010, el sector privado ha perdido participación a lo largo de la década pasando de 58.3% a 44.6%. Un dato importante es la tasa de absorción de la educación superior, en 2008 el 67.5% de los estudiantes que acabaron bachillerado estaban matriculados en el primer año de algún programa de cualquier nivel de la educación superior.

Según el Instituto Colombiano de Crédito Educativo y Estudios Técnicos en el Exterior (ICETEX) en 2010 concedió 28.987 créditos en los niveles de Formación Técnica Profesional, Tecnológica y Universitaria, es decir, financio el 1.8% del total de matriculados; dentro de los deudores el 83% pertenecen a

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los estratos 1 y 2. En los últimos años ha beneficiado a 285.579 estudiantes, 87% de ellos 1, 2 o 3.

Según la UNESCO, la tasa de cobertura en educación superior de Colombia es de 35.4%, por debajo del promedio de América Latina y el Caribe (38%) y de países como Ecuador, Panamá, Chile, Uruguay, Cuba, además está por debajo del promedio de todos los países pertenecientes a la OCDE. Asociados a la tasa de cobertura vienen las tasas de deserción estudiantil, según el Sistema de Prevención y Análisis de la Deserción en las Instituciones de Educación Superior (SPADIES), la deserción para el 2010 alcanzo tasas de 12.9%, a pesar de que es una tasa menor con respecto a 2003 (16.5%), preocupa el hecho de que ha ido aumento con respecto a los años anteriores (en 2010 alcanzó 10.7%).

En cuanto al tema de calidad, en 2010 existían en Colombia 20 instituciones acreditadas de alta calidad, de las cuales 8 son de carácter privado. Según el MEN existen más de 9700 programas de educación superior con registro calificado, en donde 649 son programas acreditados con altos niveles de calidad. En 2009 existían cerca de 110.488 docentes en la educación

superior, de los cuales el 42.3% tienen un nivel de formación de pregrado, el 35% es especialista, el 19% es magister y el 4.1% es doctor. Del total de docentes, el 30% tiene una dedicación de tiempo completo, el 13% es de dedicación medio tiempo y el restante (57%) son catedráticos.

Se debe resaltar que el número de alumnos por docente en la educación superior aumento, pues paso de 11.5 en 2002 a 15.15 en 2009; además en los rankings internacionales ninguna universidad colombiana aparece entre las 15 primeras de América Latina y ni entre las primeras 500 del mundo.

Según el Departamento Administrativo de Ciencia, Tecnología e Innovación (Colciencias), en Colombia para el 2010 existen un total de 10.931 grupos de investigación registrados, de los cuales 4.072 son grupos reconocidos y clasificados por la entidad; de esta forma, el 50.2% de los grupos de investigación reconocidos por Colciencias están clasificado en la categoría D, el 22.9% en la C, el 16% en la B, el 6.3% en la A y el 4.6% en la A1.

Respecto a la pertinencia, el total de graduados en educación superior para Colombia, paso de 138.849 en 2001 a 169.818 en

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2009; estas cifras no incluyen los graduados por el Servicio Nacional de Aprendiza (SENA) quien graduó en 2009 a 58.919 estudiantes. Dentro del primer grupo encontramos que del total de graduados el 56.3% son de nivel universitario, (6.2% menos que en 2001), el 18.9% de especialización (0.6% menos que en 2001), el 2.5% de maestría (1.3% más que en 2001) y 0.1% de doctorado. Del total de graduados se puede apreciar que, del nivel universitario para adelante, el número de graduados ubicados en el sector formal de la economía es mayor (universitario 76.7%, especialización 87%, maestría 86.9% y doctorado 94.2%), comparado con los niveles técnico y tecnológico donde solo el 66.4% y 73.6% del total de graduados están ubicados en el sector formal de la economía. ¿Y qué problemas tenemos?

En cuanto a la eficiencia y principal tema de debate respecto a la intervención del Estado, se muestra que los aportes de la Nación para el funcionamiento de las universidades públicas del país, alcanzó en 2011 $2.570.738 millones ($2.570.738.000.000, aproximadamente 1.428,2 millones de dólares).

Lo preocupante de la situación es

que los aportes de la nación destinados al funcionamiento10 han disminuido de manera considerable, los aportes del 2009 aumentaron en 8.7% con respecto a los aportes del 2008, los aportes del 2010 solo aumentaron en 5.7% con respecto a los aportes del 2009, y los aportes del 2011 simplemente aumentaron 1.64% con respeto a 2010; como se observa el incremento anual va disminuyendo, mientras la tasa de cobertura en educación superior ha ido aumentando así como la participación del sector público, es decir, cada vez se está financiando a más gente con la misma plata, y eso es económicamente insostenible, pues un mayor número de alumnos demanda mayor infraestructura y docentes, impagables con los aportes de la Nación a la educación superior pública.

Pero aparte del problema de la eficiencia, ¿qué otros inconvenientes muestran el aparente buen panorama de la educación superior en Colombia?

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Definidos en los artículos 86 + artículo 87 de la Ley 30 de 2002. El artículo 86 garantiza que el sostenimiento de las universidades públicas estará a cargo del Estado a través de los aportes anuales en pesos constantes de la nación y las entidades territoriales. Por su parte el artículo 87 dispone unos recursos adicionales sujetos al crecimiento de la economía otorgado a las universidades de acuerdo con los resultados en materia de formación, investigación, bienestar y extensión.

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En el 2002 se graduaron 414.424 bachilleres mientras que en 2010 el número de graduados ascendió a 625.466; para el 2019 la proyección de graduados será cercana a un millón. Del total de graduados aproximadamente dos terceras partes ingresan a la educación superior, una tercera parte lo hace al año siguiente de su grado de bachiller y la otra tercera parte ingresa algún tiempo después. Este panorama requiere dos análisis; primero, el número creciente de bachilleres aumentará la presión sobre el sistema de educación superior, pues más gente querrá entrar a un sistema que como vimos en términos de recursos destinados por la Nación permanece inalterado; y segundo, que pasa con él un tercio de la población que no entra a la educación superior, y si se le agrega las personas que ingresaron al sistema pero desertaron, dicha población aumenta, llegando a 3.300.000 jóvenes entre 17 y 27 años (serían 4.856.000 para el 2014 de mantenerse las actuales condiciones) con menor probabilidad de salir de la pobreza, y con las tasas de desempleo más altas del país, pues mientras que la tasa de desempleo nacional para el 2009 fue de 12%, la tasa de desempleo para la población de 17 a 27 años, fue de 21.97%, en el 2001

la situación era similar, la tasa de desempleo nacional llego a 15% y la de personas entre 17 y 27 ascendió a 25.07%. El comportamiento de las cifras muestra que mientras la tasa de cobertura ha ido aumentando a lo largo de la década pasada, la tasa de desempleo de la población entre 17 y 27 años fue disminuyendo, esto implica que el hecho de que los jóvenes estén estudiando impacta el desempleo, la inseguridad y los niveles de pobreza. Por esta razón, en el Plan Nacional de Desarrollo 2011-2014, es espera en 2014 lograr una cobertura en educación superior del 50%; estos propósitos aumentan los esfuerzos de política que en materia presupuestal tiene que hacer el gobierno para garantizar una universalización de la educación superior en el país.

Según la OCDE, en ningún otro momento de la historia ha sido más importante que ahora la inversión en educación superior, por ser la fuerza primordial para la construcción de sociedades del conocimiento integradoras, que fomenten la investigación, la innovación y la creatividad.

Según el Gobierno Nacional, si Colombia quiere asumir este reto y alcanzar indicadores por encima de América Latina e

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iguales al promedio de la OCDE se requiere una reforma integral en el sistema de educación superior que permita en los próximos años contribuir a la formación de muchos más jóvenes como ciudadanos éticos, con competencias sólidas que respondan a las exigencias de hoy y del mañana y fomenten el desarrollo sostenible. En muchos aspectos se requiere entonces cambios estructurales en el sistema de tal manera que se puedan afrontar estos importantes retos. “Por ello, es necesario repensar diversos temas que no fueron resueltos de manera suficiente por la Ley 30 y otros que definitivamente están ausentes.

Se hace necesaria una nueva Ley que se armonice con los últimos desarrollos normativos y responda a la actual estructura del sector de la educación, con miras a alcanzar los grandes retos que nos hemos impuesto como país en esta materia”. De esta forma y bajo estas necesidades y/o problemática nace la intención de reformar la Ley 30 de educación superior de Colombia. ¿Y que solución?

se

propone

como

La reforma a la Ley 30, según la Ministra de Educación Nacional María Fernanda Campo, persigue

cuatro grandes objetivos, i) seguir aumentando la calidad, ii) ampliar la cobertura y disminuir las tasas de deserción, iii) mayor pertinencia, y iv) mejorar la transparencia, la eficiencia y el buen gobierno.

El proyecto de reforma es muy extenso, algunos académicos como el rector de la Universidad Nacional Moisés Wasserman consideran que se formuló una nueva ley, pues el proyecto contiene 166 artículos, 22 artículos más que la Ley 30.

Debido a esto, a continuación, se comentarán los principales puntos de la reforma y que más debaten han generado en la sociedad colombiana.

El objetivo fundamental de la reforma es aumentar la cobertura en la educación superior.

Para lograr esto plantea varios mecanismos; uno de ellos consiste en facultar a las instituciones tecnológicas y técnicas para que ofrezcan programas de pregrado y postgrado siempre y cuando cumplan con unos estándares de alta calidad propuestos por el MEN, requisitos de infraestructura y docentes necesarios para el funcionamiento de los nuevos programas. Esto les da un nuevo papel a estas instituciones, que con la actual ley de educación

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están limitadas a ofrecer programas técnicos y tecnológicos. Con este punto se lograría aumentar la cobertura y la calidad de los programas, pues solo aquellas instituciones que demuestren altos estándares de calidad podrán crear estos nuevos programas.

Indiscutiblemente se pretende que la participación de las instituciones privadas aumente considerablemente, para lograr esto la reforma plantea conceder autonomía por igual a ambos sectores, para que desarrollen sus procesos de formación e investigación de la manera más pertinente y eficiente; esto aumentaría el papel de las instituciones privadas, permitiendo así aumentar la cobertura y la pertinencia de la educación superior, pues se aumentaría la creación de programas de acuerdo a las necesidades del país aumentando el número de graduados.

Otro punto importante que aumentaría la cobertura, sería permitir una competencia entre la educación superior pública y privada, de esta forma aumentaría la oferta de educación y la calidad, pues ganaría mayor segmento de mercado aquellas universidades que ofrezcan mejores condiciones de calidad.

La

reforma plantea prácticamente introducir un nuevo modelo de universidad con ánimo de lucro, al estilo del sistema educativo brasilero.

En cuanto al tema de calidad, se plantean sistemas continuos de evaluación de estudiantes, instituciones y docentes, acompañados de incentivos en términos de acreditación tanto para programas como para instituciones; se busca que más programas e instituciones se acrediten bajo condiciones de alta calidad, en este sentido los altos incentivos en materia de recursos aumentaran esta acreditación; es claro que estos procesos tienen que ir acompañados de una creciente inspección y vigilancia del sistema de aseguramiento de la calidad.

Pero este aumento de la cobertura no sería efectivo si los estudiantes no tienen conque financiar su educación; de esta forma, el proyecto considera un aumento en el acceso a créditos educativos a tasas de interés bajas y ceros pagos durante el tiempo de estudio y un periodo después de obtener la graduación.

Estos créditos tendrían prioridad para los estudiantes de bajos estratos y estarían destinados a pago de matrícula y manutención; a los

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mejores desempeños en SABER PRO (examen estandarizado presentado en la educación superior) se les condonaría la deuda; esto fomenta la calidad de la educación superior.

En cuanto al tema financiero, el MEN es consiente del grave problema de financiación que afronta la educación superior pública en Colombia; insiste en que esta reforma “no solucionara el problema pero contribuirá a su solución”; las universidades públicas se sostendrán en parte, de los aportes de la Nación y de las entidades territoriales, los cuales se incrementarán año a año teniendo en cuenta tres elementos, i) un incremente respecto a su asignación base de mínimo el IPC, ii) un incremento relacionado con el crecimiento de la economía, que se hace mayor a medida que las tasas de crecimiento del PIB superan ciertos umbrales11 , y iii) del 2012 hasta el 2019 la Nación girará recursos adicionales al 11

Textualmente el artículo 105 de la propuesta de reforma sostiene: “La Nación incrementará sus aportes para las Instituciones de Educación Superior públicas que reciban recursos de la Nación, en un porcentaje que dependerá del crecimiento real del Producto Interno Bruto (PIB), así: si el crecimiento real del PIB es mayor al 0% y menor del 5%, el incremento será del 30% de dicho crecimiento; si el crecimiento real del PIB es igual o mayor al 5% y menor que el 7.5%, el incremento será del 40% de dicho crecimiento; si el crecimiento real del PIB es igual o mayor al 7.5%, el incremento será del 50% de dicho crecimiento. Estos incrementos se realizarán a partir de la vigencia de la presente Ley.”

MEN para que este los distribuya entre las universidades públicas teniendo en cuenta el grado de complejidad de las instituciones; estos recursos adicionales serán el 1% para el 2012 con respecto a la asignación base del 2011, y se incrementarán en un punto porcentual hasta llegar a 3% en 2014 y a partir de allí se vuelve contante hasta el 2019; estos recursos deberán ser destinados a financiar nuevos cupos, reconocimiento de productividad académica, formación docente, y promoción de la investigación.

Estos mecanismos les permiten a las universidades aumentar sus recursos en base a la generación de mayores conocimientos y acciones que apuntan al mejoramiento de la calidad y la ampliación de la cobertura educativa. Además de esto, las universidades pudran financiarse con generación de recursos propios mediante la venta de servicios y proyectos de investigación y productivos en asocio con el sector privado, como se ha venido haciendo hasta ahora.

Un punto importante para mejorar la situación financiera de las universidades será la participación del sector privado en la educación; se permitirá la inversión privada en el sector de la educación superior para que

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ayuden a cofinanciar el sistema educativo; dicha intervención de podrá dar de tres maneras, i) Mediante la creación de instituciones educativas con altos estándares de calidad, que propendan aumentar la cobertura, ii) mediante la asociación con otras instituciones de educación privadas existentes, y iii) a través de las alianzas con universidades públicas en la generación de mayores proyectos de investigación y proyectos productivos. Esto permite la aparición de un nuevo tipo de universidades en Colombia, universidades privadas con ánimo de lucro. ¿Y cuáles son las principales inconsistencias de la solución planteada?

Uno de las principales críticas al proyecto de reforma de la Ley 30 de educación superior en Colombia, es que quieren tratar la educación superior como un bien normal, pues pretende promover la competencia entre los sectores público y privado; pero esto en la educación no funciona así, dado que la educación superior de manera especial, presenta rendimientos crecientes, ya que si se quiere un país y una universidad más cerca de la frontera tecnológica internacionales, es necesario

invertir más en laboratorios, investigación, profesores con altos niveles de formación, tecnologías que disminuyan dichas brechas. Aunque es cierto que la educación no es un bien público en el sentido puro, tiene ciertas características excluyentes y prestación del servicio desde el sector privado; la rivalidad existe por tramos, debido a estas características la educación se considera un bien cuasi público o público por tramos, en donde el Estado tiene una participación considerable.

De esta forma se generará en el país algunas universidades que se preocuparan más por los costos, beneficios, presupuestos y curvas de ganancias, descuidando de esta forma el tema de la calidad, pues pareciera o al menos hasta cierto punto existir una relación directa entre costos educativos y calidad. Y este problema tiende a agravarse más con la inclusión de este nuevo tipo de universidades privadas con ánimo de lucro.

Esta ley homogeneiza a todas las instituciones de educación superior, pues las pone a todas en igualdad de condiciones para que otorguen títulos de pregrado y posgrado, acción que con la Ley 30 está a cargo solo de las universidades; esto se podría

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analizar en dos sentido, por un lado se vería bien, pues aumentaría la cobertura educativa, pero a que costo?, a coste de una menor calidad, pues es cuestionable que se puedan gestar procesos de alta calidad en instituciones que por ejemplo se dedicaron toda su vida a formas técnicos y ahora deciden formas profesional, magister o doctores. Por otro lado, esta medida atenta con la autonomía universitaria (concedida por la constitución de 1991 a algunas instituciones de educación superior no a todas) ganada precisamente por la disciplinariedad que caracteriza a las universidades, la formación integral, las actividades de investigación e innovación, lo que se pondría en duda con esta reforma de ley, pues el tema de la educación integral y la investigación se verían ampliamente afectadas, ya que las nuevas instituciones en su intento por generar lucro descuidan estos importantes aspectos.

El problema es que las universidades están pasando por una crisis económica muy grave.

La reforma plantea que no solucionará el problema pero que si contribuirá en su solución dadas las asignaciones presupuestarias que plantea

destinar a dichas universidades; pero la realidad es que los recursos de la nación no alcanzan a cubrir las necesidades de las universidades, y menos con las nuevas obligaciones que consagra la reforma en materia de cobertura y calidad.

El otro aspecto de la financiación tiene que ver con la intervención de las empresas privadas en la educación superior, la cual se puede dar de dos formas, uno mediante la financiación de proyectos de investigación y de desarrollo lo cual no es nada nuevo pues esto se viene realizando hace años en las universidades, en donde las empresas acostumbran a financias a estudiantes y profesores para que resuelvan problemas específicos de investigación, pero esto no le da recursos significativos a la universidad, es más bien un aporte de la universidad al desarrollo del país. La otra forma de financiación de las empresas es que habrá empresas interesadas en financias las actividades propias de la formación de los estudiantes, lo cual es poco probable, dado que no es lógico que las empresas compren pupitres, libros o paguen los sueldos de los maestros, no es económicamente lógico a menos que haya otras

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intenciones de fondo que no son del todo claras en el proyecto de reforma.

La reforma plantea la aparición de nuevas universidades con ánimo de lucro, aspecto nuevo en el país, pues actualmente toda la educación superior en Colombia tanto pública como privada es sin ánimo de lucro. Existen evidencia internacional en donde este tipo de sistema ha funcionado, pero ha sido porque ha estado acompañado políticas que han fortalecido la educación pública; otro aspecto claro es que este tipo de universidades no son de calidad, hay pocas universidades con ánimo de lucro en los rankings mundiales.

Entonces implementar esta propuesta de reforma sin la complementación de otras acciones que fortalezcan la educación superior pública como en Brasil, no generará los resultados esperados.

En cuanto a los recursos destinados por la nación a las universidades públicas de acuerdo a la propuesta de reforma, no alcanzan para lograr las metas de cobertura y calidad que se proponen desde el gobierno central, es decir no hay correspondencia entre los objetivos del plan de desarrollo y los recursos destinados por parte de la nación. Los recursos que se

plantean recibirían las universidades son de dos vías, uno de carácter permanente con los que se supone se financia los gastos corrientes como profesores, investigación y demás, y los recursos de carácter transitorio; la reforma llama a aumenta la cobertura, lo cual se hace aumentando docentes, investigadores y demás, pero esto no es posible debido a que los recursos destinados por la nación para el cubrimiento de los gastos corrientes que según el Estado varían de acuerdo al crecimiento del PIB y al IPC realmente siempre aumentarían por debajo del nivel de crecimiento de la economía, o obtendrían el mismo nivel de recursos que antes, pues estos solo aumentarían de acuerdo al IPC; por esta razón no habría forma de aumentar el gasto corriente de las universidades y no se lograrían las metas de cobertura y calidad exigidas. Es decir las universidades no se beneficiarían del crecimiento económico pues la ley sustenta que si la economía crece entre 0% y 5% la nación aumentara en 30% el incremento de los recursos con respecto al año anterior, es decir una universidad cuyos recursos se incrementaron en 5% (por el incremento del IPC) y la economía crece en 5%, el

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incremento que tendrá los recursos de la Nación destinado a la universidad serán del 30% del incremento económico, es decir de 1.5%, al final el incremento total de los recursos sería de 4.5% en términos nominales, pero realmente lo que recibirán como aumento sería ese 1.5%, por debajo del

crecimiento nacional. Por lo tanto, la educación superior no sé beneficiaria del aumento de la productividad de la sociedad, de esta forma cómo es posible hacer aumento de la cobertura, la calidad y eficiencia si por ejemplo no sé está participando se ese aumento de la productividad.

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¿Cuáles son los determinantes que influyen en la probabilidad de tener vivienda en Colombia?

Sergio Manrique Parra Edgar José Mendoza Amaya

Estudiantes del programa de Economía

Introducción El derecho a tener vivienda en Colombia ha sido desde hace mucho tiempo no sólo un privilegio con el que muy pocos cuentan sino un tema que ha causado furor tanto en la población civil como en el gobierno central. A través de los años se ha evidenciado que uno de los principales factores de lucha de las clases sociales trabajadoras es el de tener vivienda y unas condiciones de vida que se puedan considerar medianamente aceptables.

Por desgracia, y pese a las múltiples campañas que ha empleado el gobierno, especialmente el ministerio de vivienda en materia de cobertura con programas como “Mi casa ya”, las viviendas de interés social y los subsidios hasta por cien por ciento. Lo cierto es que en materia de vivienda se ha mejorado, pero aún hay gran parte de la población que vive en condiciones precarias de salud y

vivienda. En los últimos años el mercado de la vivienda en el país ha tenido un elevado potencial de crecimiento. Los hogares han aumentado sus fuentes de ingresos y muchos de ellos han superado la brecha de la pobreza; llevándolos a dar el salto a la clase media.

Sin embargo, el hecho de que la población tenga ingresos elevados medianamente aceptables no garantiza el que tengan casa propia en Colombia.

En el 2013, el 43 % de los hogares tenía una vivienda propia, el 4,1 % la estaba pagando y el 16,3 % vivía en usufructo con permiso del propietario. El 34,8 % de los hogares vivía en arriendo.

(PORTAFOLIO, 2015) Por otra parte, el desarrollo del sector de la construcción se encuentra en un gran momento.

Se están formalizando cerca de 230.000 viviendas al año, principalmente en Bogotá, Atlántico, Antioquia y Santander.

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En el año 2000 se construían 1.6 viviendas por cada 1.000 habitantes. Desde el 2013 se construyen 6 viviendas por cada 1000 habitantes, y aún más intrigante es que el crecimiento ha sido impulsado principalmente por ciudades medianas, como lo son Popayán y Neiva. (PORTAFOLIO, 2015) El gran crecimiento en el sector de la construcción provoca ciertas interrogantes sobre si dicho aumento de viviendas a nivel nacional, es un factor determinante para que los ciudadanos del común tengan acceso a una vivienda propia.

Para determinar si un ciudadano del común en Colombia cuenta con una vivienda propia es necesario conocer una gran cantidad de factores socioeconómicos que pueden llegar a ser determinantes claros a la hora de tener o no vivienda en Colombia.

En base a dichos argumentos, el propósito de esta investigación radica en conocer cuáles son los factores claves con los cuales un ciudadano colombiano debe contar para tener acceso a una vivienda propia.

Objetivos Objetivo General: 

Determinar a través de un modelo Probit y logit cuáles son los determinantes o cualidades que debe tener una persona en Colombia para tener vivienda propia.

Objetivos Específicos: 





Identificar cuáles son las variables fundamentales que afectan la tenencia de vivienda en Colombia Determinar en base a un grupo de variables cual es la probabilidad de tener vivienda en Colombia Comprobar si el modelo Probit, logit que se aplicó en esta investigación es de utilidad y funciona

Planteamiento del problema ¿Cuáles son los determinantes que influyen en la probabilidad de tener vivienda en Colombia?

Ante la importancia de la vivienda en la vida de las personas y dada la complejidad de los estratos de bajos ingresos para acceder a ella, la respuesta de los gobiernos ha sido tratar de proveerles de este bien; sin

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embargo, esto no es un determinante claro de qué condiciones debe cumplir un colombiano para hacerse a este derecho tan preciado.

“La vivienda es sin lugar a dudas uno de los elementos más importantes a la hora de definir las condiciones de vida de la población” (OROZCO, 2015) Con el propósito de analizar cuáles son los factores socioeconómicos que debe tener un ciudadano del común y que le permitan tener vivienda; es necesario realizar una investigación econométrica en la cual mediante un modelo de variable binaria dependiente (Probit, logit) podamos conocer cuáles son esos factores y cuál es la importancia de cada uno de ellos a la hora de tener vivienda en Colombia.

En vista de cumplir dicho propósito, nuestra investigación dependerá de un grupo de variables incluidas dentro de la ECV 2015 (Encuesta Nacional de Calidad de Vida– 2015) aplicada por el DANE con el propósito de caracterizar las condiciones de vida de los colombianos incluyendo variables relacionadas con la vivienda; las personas para las que se incluyen variables de: educación, salud, cuidado de los niños,

fuerza de trabajo, gastos e ingresos, etc., (Estadística(DANE), 2015) Una vez que analicemos y tengamos definidas cuales son las posibles variables que nos sirvan como determinantes a la hora de tener vivienda, lo que haremos será analizar cuáles de estas variables son econométricamente viables con nuestro modelo y aplicables a la hora de concluir si un individuo tiene vivienda.

Estado del arte Determinantes socio-económicos y financieros del acceso a vivienda de interés prioritario: un estudio para el caso colombiano durante el período 2009 – 2012 La carencia de ingresos en los hogares, junto con otras variables socioeconómicas y financieras, constituye el principal obstáculo para que la población pueda acceder a una vivienda propia. Este estudio tiene como principal propósito analizar los diversos elementos que influyen en la probabilidad que tienen los hogares de bajos ingresos en Colombia de contar con vivienda.

De manera específica, se busca establecer los efectos e incidencia de las

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variables asociadas a factores económicos, demográficos, sociales y financieros. El análisis se lleva a cabo mediante la aplicación de modelos de elección discreta logit y probit.

Los resultados de los modelos probabilísticos estimados muestran que los hogares con ingresos y niveles adecuados de ahorro tienen una mayor probabilidad de acceder a vivienda de interés prioritario, mientras que, en hogares con mayor número de miembros, más edad y elevados pagos en el arriendo, es menor la probabilidad de obtener vivienda.

Los principales hallazgos manifiestan la importancia del diseño de estrategias y políticas públicas que favorezcan la igualdad en la distribución del ingreso y reduzcan la pobreza, factores claves para impulsar el crecimiento y el desarrollo económico. Como recomendación de política de vivienda, se propone mejorar las instancias de fomento del ahorro para vivienda. (Carvajal Calderón, García Rodríguez, & Cotte Poveda, 2015)

Determinantes socioeconómicos de la tenencia de vivienda en Cali

El presente documento tiene como objetivo identificar los determinantes socioeconómicos de la propiedad de la vivienda en Cali. Para ello, se postulan variables microeconómicas como educación, edad, experiencia laboral, sexo, estado conyugal del jefe de hogar; el mercado laboral y características explicativas del hogar. Los resultados sugieren que la educación, la edad, la experiencia laboral, el número de hijos menores de doce años y el tipo de trabajo del jefe del hogar determinan la probabilidad de tenencia de vivienda en Cali. De esta manera se demostró la existencia de restricciones de liquidez en el mercado hipotecario local que explican fenómenos como el persistente déficit de vivienda de la ciudad. (Rojas, 2009).

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Factores que influyen en la elección de un crédito hipotecario; Un estudio para Chile Acercamiento desde la Encuesta CASEN 2011 La adquisición de una vivienda propia es una decisión fundamental en la vida de las personas, considerando la importante inversión que implica y, en muchos casos, la alta deuda la cual impacta en las decisiones de consumo de la familia. El objetivo de este estudio es estudiar los determinantes de la decisión de elección de crédito hipotecario para el financiamiento y compra de una vivienda, y puntualmente medir el impacto de estos factores en la probabilidad de elegir cada uno de estos distintos financiamientos. Para esto, el modelo que empleamos corresponde a un Multinomial Probit y la unidad de análisis del estudio corresponde a las personas propietarias de hogares las cuales para su financiamiento solicitan algún tipo de crédito hipotecario. Las observaciones con las que trabajamos fueron sustraídas de una muestra nacional de “distribución de hipotecas”, obtenida de la Encuesta CASEN 2011. En esta se señalan las distintas fuentes de financiamiento de casa propia en

Chile. Sin embargo, con respecto al espacio muestral, este trabajo considera sólo aquellas fuentes de financiamiento más frecuentes, o estadísticamente más significativas. Dentro de los resultados principales se desprende, que, si bien el ingreso es el factor fundamental dentro de las decisiones de financiamiento para la obtención de la casa, existen otras variables impactan en la probabilidad de escoger entre un cierto tipo de crédito hipotecario de manera considerable. El acceso a financiamiento es una de las aristas más importantes en este sentido, el cual es reflejado por sectores más urbanizados con mayor acceso a créditos hipotecarios, oportunidades laborales y mayores ingresos.

También existen factores relevantes usualmente utilizados en modelos de consumo intertemporal y de decisiones de inversión, como lo son la impaciencia y la aversión al riesgo. Es por esto que se hacer relevante este estudio, a la hora de medir el impacto de estas variables en la decisión de financiamiento de la vivienda, para poder focalizar políticas públicas que permitan una mayor cobertura al área de financiamiento éstas. (Cabello

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Iturra & 2014).

Santa

Cruz

Correa,

Determinantes de la satisfacción familiar con la vivienda en segmentos de bajos ingresos: el rol del subsidio del estado La necesidad de refugio acompaña al ser humano desde el inicio de los tiempos. En la actualidad, la conformación de ciudades y el crecimiento de la población proponen un gran reto a los Estados para dotar de una vivienda adecuada a sus pobladores, especialmente a aquellos que requieren de mayor ayuda, generalmente brindada a través de los subsidios habitacionales. En este marco, el objetivo de esta investigación ha sido conocer los determinantes de satisfacción con la vivienda para las familias de bajos ingresos.

La literatura especializada ha identificado los determinantes de la satisfacción con la vivienda. Los autores hacen referencia a las características de las familias, de la vivienda y del entorno. La literatura permitió identificar brechas en el conocimiento sobre la vivienda que permitieron, tanto por el lado de la oferta, como la demanda, lo que permitió formular problemas de investigación. Así, se formularon

tres preguntas de investigación ¿Qué criterios se tienen en consideración cuando se diseñan los programas habitacionales? ¿Cuáles son los determinantes claves de la satisfacción con la vivienda en las familias de bajos ingresos? Y ¿Cuáles son los efectos del subsidio en las viviendas y en la satisfacción de las familias de bajos ingresos?

Para responder a la primera pregunta de investigación se realizó un estudio cualitativo con entrevistas a funcionarios públicos, constructores y banqueros, que estuvieron presentes en el momento del diseño y la implementación del programa de subsidios Techo Propio, implementado en el Perú en el año 2002. Se determinó que los lineamientos estuvieron centrados en asegurar la participación del sector privado, así como asegurar que las familias recibieran una vivienda con servicios básicos.

No consideraron aspectos referidos a la calidad del entorno. Opinan que el programa ha tenido éxito, pero no es la escala esperada.

Agregan que uno de los principales problemas ha sido la ubicación de terrenos habilitados con servicios básicos y con conectividad a la ciudad. Esta situación se agudiza por la existencia en el Perú de un mercado ilegal de terrenos. Para

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responder la segunda y tercera pregunta de investigación se realizó un estudio cuantitativo.

Se realizaron 212 entrevistas a familias que habían sido seleccionadas para recibir el subsidio del Estado. De esta muestra, 92 aceptaron una vivienda y 120 decidieron no utilizarlo.

Para la segunda pregunta de investigación se diseñó un modelo general de satisfacción con la vivienda. Este modelo, era explicado por tres categorías: dominio, calidad de la vivienda y calidad del entorno.

Las variables observables fueron: tenencia, exclusividad, calidad de los materiales, área, servicios básicos, mejoras, ampliaciones, servicios adicionales, problemas del entorno y servicios adicionales del entorno.

Las variables significativas fueron: la tenencia, la exclusividad y el área. Con respecto a la tercera pregunta de investigación, se analizaron las diferencias entre los dos grupos de entrevistados.

En general las familias con subsidio tienen mejores indicadores, se encuentran más satisfechas con su vivienda, excepto en el área de la vivienda, los servicios básicos, y en los problemas del entorno. Estos resultados permiten observar que existe un riesgo latente de que las familias puedan en el

largo plazo, manifestar insatisfacción con las viviendas subsidiadas adquiridas.

Se espera que los resultados hallados contribuyan a la mejor gestión de los programas de subsidios, y que el mercado tenga mayor información sobre este segmento de la población.

(REÁTEGUI VELA).

Marco teórico Modelo binario logit, progit Modelos de regresión donde la variable dependiente es binaria o dummy, El modelo puede expresarse como: Yi=a + b Xi + ei ; Donde Yi = 1 y 0 en caso contrario. ; Xi = (variable de frecuencia)

Se puede aplicar MCO a este problema, Pero existen 3 inconvenientes 1. Las predicciones del modelo no necesariamente estarán entre cero y uno 2. Considere el término de error.

Para un valor dado de Xi el término de error sólo puede tomar uno de los siguientes dos valores ei = 1 – a – bXi cuando Yi = 0

cuando Yi = 1;

ei = – a – bXi

En consecuencia, los errores no se distribuyen como una normal (de hecho, lo hacen como una binomial)

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3. Se puede demostrar que los errores son heteroscedásticos, Estos problemas no impiden absolutamente la aplicación de MCO La relación es no lineal, La variable dependiente está

restringida entre cero y uno; por lo tanto, solo dos modelos producen una relación de este tipo los cuales son logit y progit; Un modelo basado en la función logística y otro en un modelo derivado de una función de distribución normal acumulada.

(Carvajal Calderón, García Rodríguez, & Cotte Poveda, 2015)

Metodología La investigación se sustenta en una muestra de 76.150 observaciones, de acuerdo a la base de datos ECV 2015(Encuesta de calidad de vida 2015) proporcionada por el DANE. El análisis de la información se llevó a cabo mediante la aplicación de dos modelos de elección discreta logit y probit, técnicas econométricas útiles en el análisis de variables dicotómicas, A partir de un

análisis exploratorio de la base de datos, se construyó un modelo de elección discreta, el cual permitió identificar los principales determinantes que inciden en tener una vivienda o no; Se incluyeron en el modelo las siguientes variables socioeconómicas: si la persona recibió algún tipo subsidio , si la persona se considera pobre, el sexo de la persona, si la persona es beneficiaria de familias en

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acción, si la persona es cotizante o afiliada de alguna entidad se salud, si la persona sabe leer, si una persona está cotizando actualmente a un fondo de pensiones, # de años de la persona, el ingreso per capital, estado civil del individuo, variables que inciden en la probabilidad de tener vivienda en Colombia. De acuerdo a lo anterior, se planteó la siguiente forma funcional: P/house= probabilidad de tener vivienda en Colombia.

P/ house= F (subsidio, familiasenaccion, salud, leer, ingpercapita, estadocivil)

pobre, pension,

sexo, edad,

P (y=1|) = Φ (β0 + β1 subsidio + β2 pobre +…)

Dónde: P/house= si tiene casa en Colombia=1, o lo contrario=0 Subsidio= si contrario=2

la

persona

recibió=1,

o

lo

En el análisis se tuvo en cuenta que el modelo logit busca ajustarse de manera logística intentando unir parámetros con las categorías analizadas, en tanto que el modelo probit permite el estudio de las variables a partir de una distribución normal, obteniendo así datos explicativos de la variable dependiente P/house.

Los resultados obtenidos a partir de los modelos logit y probit son muy similares, por lo tanto, el signo del coeficiente refleja el grado de asociación entre la variable dependiente con las independientes. Esto es, cuando los valores son positivos, aumenta la presencia de la variable dependiente, y al mismo tiempo, los coeficientes deben ser interpretados con los efectos marginales sobre la variable dependiente.

Pobre= si la persona se considera pobre=1, o lo contrario=2 Sexo= si es hombre=1, o lo contrario=2 Familias en acción= si la persona es beneficiaria de familias en acción=1, o lo contrario=2 Salud= si la persona es cotizante o afiliada de alguna entidad se salud Leer= si la persona sabe leer=1, o lo contrario=2 Pension= si una persona está cotizando actualmente a un fondo de pensiones=1, o lo contrario=0 Edad= # de años de la persona Ingpercapita= el ingreso per capital Estadocivil= si es casado=1, o lo contrario=0

Resultados Las estimaciones obtenidas en algunos de los modelos presentaron un alto nivel de significancia. Así, los factores que influyen en la probabilidad de ser propietario de una vivienda están determinados primordialmente por: si la persona recibió algún tipo subsidio, si la persona se considera pobre, el sexo de la

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persona, si la persona es beneficiaria de familias en acción, si la persona es cotizante o afiliada de alguna entidad se salud, si la persona sabe leer, si una persona está cotizando actualmente a un fondo de pensiones, # de años de la persona, el ingreso per capital, estado civil del individuo, así estos resultados validan los alcanzados por investigaciones hechas por (Carvajal Calderón, García Rodríguez, & Cotte Poveda, 2015), quienes encuentran que la mayor probabilidad de contar con vivienda está dada por los hogares con ingresos y niveles adecuados de ahorro, además los factores determinantes encontrados en las estimaciones obtenidas concuerdan con los de

la investigación de los determinantes socioeconómicos de la tenencia de vivienda en Cali por Jefferson Nieva Rojas.

En la parte operativa de la investigación mediante la utilización de la base de datos ECV 2015(Encuesta de calidad de vida 2015) proporcionada por el DANES y con el manejo dado por el software stata se obtuvo un numero de 22,867 0bservaciones, El Pseudo R2 (la bondad del ajuste) del modelo es 0.1350, el cual me indica que las variables independientes explican un 13.5% a mi variable dependiente, el Prob > chi2 = 0.0000 me indica que el modelo es globalmente significativo y que todas estas variables son estadísticamente significativas al 1, 5 y 10%.

probit house subsidio pobre sexo familiasenaccion salud leer pension edad ingpercapita estadocivil house

coeficiente

subsidio

-0.4906951

pobre

0.0922425

sexo

0.0524679

familiasenaccion

-0.204172

salud

0.2636503

leer

0.0617805

pension

-0.154073

edad

0.0304962

ingpercapita

1.10e-07

estadocivil

0.3951386

constante

-0.8506803

R^2

P>|Z| 0.000 0.000 0.007 0.000 0.000 0.065 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

38

logit house subsidio pobre sexo familiasenaccion salud leer pension edad ingpercapita estadocivil house

coeficiente

P>|Z|

subsidio

-0.8169981

0.000

pobre

0.1485873

0.000

sexo

0.0865581

0.007

familiasenaccion

-0.3439061

0.000

salud

0.443661

0.000

leer

0.1077186

0.054

pension

-0.2616681

0.000

edad

0.0502533

0.000

ingpercapita

2.08e-07

0.000

estadocivil

0.6498855

0.000

constante

-1.390534

0.000

R^2

0.000

logit house subsidio pobre sexo familiasenaccion salud leer pension edad ingpercapita estadocivil house coeficiente P>|Z| subsidio pobre sexo familiasenaccion salud leer pension edad ingpercapita estadocivil constante R^2

-0.8169981 0.1485873 0.0865581 -0.3439061 0.443661 0.1077186 -0.2616681 0.0502533 2.08e-07 0.6498855 -1.390534

0.000 0.000 0.007 0.000 0.000 0.054 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

0.000

Análisis: (Subsidio) En Colombia, si una persona recibió un subsidio en los últimos doce meses, tiene una probabilidad menor de tener casa con respecto a las personas que no han recibido algún subsidio. Se entiende por esto

que aquellas personas que reciben un subsidio son las más pobres y por lo tanto tienen menos probabilidades de tener casa.

39

(Pobre) En Colombia, si una persona se considera pobre, tiene una probabilidad mayor de tener casa que una persona que no se considera pobre. Esto lógicamente no debería ocurrir, pero el hecho de que se considere pobre no quiere decir que lo sea; ni mucho menos que pueda tener o no casa.

(Sexo) En Colombia, los hombres tienen una probabilidad mayor de tener vivienda con respecto a las mujeres.

(Familias en acción) En Colombia, si una persona ha recibido ayuda en los últimos meses del programa familias en acción; tiene una probabilidad menor de tener casa con respecto a una persona que no ha recibido ayuda en los últimos meses del programa familias en acción.

(Salud) En Colombia, si una persona es afiliada, cotizante o es beneficiario de alguna entidad de salud, tiene una probabilidad mayor de tener vivienda con respecto a las personas que no son beneficiarios de alguna entidad de salud.

(Leer) En Colombia, si una persona sabe escribir, tiene una probabilidad mayor de tener vivienda con respecto a las personas que no saben escribir.

(Pensión) En Colombia, si una persona está cotizando actualmente a un fondo de pensiones, tiene una probabilidad menor de tener vivienda con respecto a una persona que no está cotizando actualmente a un fondo de pensiones.

(Edad) En Colombia, una persona con un año más de vida tiene más probabilidad de tener vivienda con respecto a una persona que tiene un año menos de vida.

(Ing per cápita) En Colombia, una persona que tiene en promedio mil pesos más de ingresos tiene más probabilidad de tener vivienda que una persona que tiene en promedio mil pesos menos de ingresos.

(Estado civil) En Colombia, una persona casada tiene una probabilidad mayor de tener vivienda con respecto a una persona que no está casada.

Se miran los efectos parciales o marginales y Se hallan las medias de cada variable y su efecto marginal es de 0,50. Un individuo con las características promedio de la muestra tiene una probabilidad de tener vivienda de 0,50.

40

margins, atmeans subsidio 1.985415 pobre 1.581183 sexo 1.361657 familiasenaccion 1.800534 salud 0.9487977 leer 1.083571 pension 0.2285051 edad 49.40138 ingpercapita 689541.1 estadocivil 0.2858832 Delta-method Margin constante 0.5026815 Número de observaciones

(mean) (mean) (mean) (mean) (mean) (mean) (mean) (mean) (mean) (mean) P>|z| 0.000 22,831

Dado que las variables binarias no pueden ser expresadas en términos de decimales, sino en términos de uno y cero, para algunos casos en valores de uno y dos. Estimamos el modelo empleando las variables binarias con el valor aproximado, se puede observar que el valor de la constante disminuye un poco, pero sigue siendo grande.

margins, at (subsidio=2 pobre=2 sexo=1 familiasenaccion=2 salud=1 leer=1 pension=0 edad=49.34082 ingpercapita=688886.5 estadocivil=0) subsidio

2

pobre

2

sexo

1

familiasenaccion

2

salud

1

leer

1

pension

0

edad

49.34032

ingpercapita

688886.5

estadocivil

0 Delta-method

constante Número de observaciones

Margin

P>|z|

0.4614888

0.000 22,831

41

Además, la construcción de este modelo tiene la capacidad de proyectar y explicar la probabilidad de tener vivienda de manera correcta un 67,87% de las veces. predict prohouse, p estat classification Probit model for house ----------------------True------------------classified +

D

˜D

Total

7583

3533

11116

-

3815

7900

11715

11398

11433

22831

Total Clasified + if predicted Pr (D) >= 0.5 True D defined as house != 0 Sensitivity

Pr (+ I D)

66.53%

Specificity

Pr (+ I ˜D)

69.10%

Positive predictive value

Pr ( D I +)

68.22%

Negative predictive value

Pr ( D I -)

67.43%

Pr (+ I ˜D)

30.90%

Pr (- I D)

33.47%

False + rate for classified +

Pr (˜D I +)

31.78%

False + rate for classified - ˜D

Pr ( D I -)

32.57%

False + rate for true ˜D False - rate for true D

Correctly classified

67.82%

Estimamos la gráfica para comprobar que el valor de la constante si se corresponde = .4982501

Hacemos la prueba de hosmer para medir la bondad de ajuste del modelo donde h1: mal ajuste h0: buen ajuste.

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estat gof, group (10) Probit model for house, goodness-of-fit test (Table collapsed on quantiles of estimated probabilities) Number os observations 22831 Number of groups 10 Hosmer-Lemesho chi2(8) 42.76 prob > chi2 0.0000

Hacemos la prueba de hosmer para medir la bondad de ajuste del modelo donde h1: buen ajuste ho: mal ajuste. estat gof Probit model for house, goodness-of-fit test Number os observations Number of covariate patterns Pearson chi2 (22516) prob > chi2

22831 22527 136872.93 0.0000

Concluyendo a través de este test que nuestro modelo tiene un buen ajuste.

Conclusiones El objetivo de la investigación, consistente en determinar los factores socio-económicos y financieros que inciden en la probabilidad de tener vivienda en Colombia, fue cubierto mediante la determinación de modelos estadísticos logit y probit, siendo el primero el que más se ajustó a las variables socioeconómicas analizadas. De esta manera, las variables más determinantes en la probabilidad de tener vivienda en Colombia son: si la persona recibió algún tipo subsidio, si la persona se considera pobre, el sexo de la

persona, si la persona es beneficiaria de familias en acción, si la persona es cotizante o afiliada de alguna entidad se salud, si la persona sabe leer, si una persona está cotizando actualmente a un fondo de pensiones, # de años de la persona, el ingreso per capital, estado civil del individuo.

Se puede concluir que en el marco actual de la política de vivienda en Colombia, es recomendable tomar en cuenta dentro del diseño de los instrumentos habitacionales, entre otras, la siguiente

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consideración: que los subsidios brindados por el gobierno no hacen más que daño para la población ya que esta vive amparada en él, y no busca otra manera de aumentar sus ingresos, es de entender que la brecha de la pobreza no se cura manteniendo a la población sino garantizando mejores niveles de bienestar como lo son la salud, el nivel de estudio y la

alfabetización de la población, logrando con estos mejores niveles de productividad y así mejores salarios, es claro también tener en cuenta que una población educada, hace que el crecimiento demográfico crezca a menor escala que el PIB logrando con esto un nivel de tecnificación y productividad más alto.

Bibliografía Cabello Iturra, C., & Santa Cruz Correa, S. (2014). UNIVERSIDAD DE CHILE. Obtenido de UNIVERSIDAD DE CHILE: http://repositorio.uchile.cl/bitstream/handle/2250/116649/Cabello%20I.,%2 0Carlos.pdf?sequence=1 Carvajal Calderón, P., García Rodríguez, J. F., & Cotte Poveda, A. (2015).

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OROZCO, Z. B. (2015). CARACTERIZACIÓN Y APORTES DE MEJORA DE LAS CONDICIONES DE HABITABILIDAD EN ASENTAMIENTOS INFORMALES, DESDE LA PERSPECTIVA DEL DESARROLLO SOSTENIBLE. . Manizales.

PORTAFOLIO. (2015). Así está el panorama de la vivienda en Colombia.

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Efecto precio del petróleo en la economía colombiana 2000-2015 Adriana Fernanda Salazar Vaquino Anyi Liceth Valencia Castaño Estudiantes del programa de Economía

RESUMEN El presente documento estudia y analiza los efectos que tiene en la economía colombiana el precio del petróleo WTI. Para ello estudia su impacto sobre variables como TRM, Balanza comercial, Inflación, y la respuesta dinámica de estas variables ante el factor impulso respuesta en el precio del petróleo, pues se consideran como variables relacionadas con los términos de intercambio del país. Por tanto, utiliza un modelo VAR estructural., que nos permite medir estos choques entre otros aspectos relevantes en el estudio. Se utilizan datos de periodicidad mensual entre los años de 2000 a 2015. Las estimaciones arrojan como resultado que el precio del petróleo si tiene efectos en la economía Colombia en relación a las variables de análisis y estos efectos dependerá si se da incremento o disminución en el mismo.

PALABRAS CLAVE: Modelo VAR, efecto del precio del petróleo, factor impulso – respuesta.

INTRODUCCIÓN Colombia es un país el cual ha basado su economía principalmente en la producción de bienes primarios destinados a la exportación, y bienes de consumo para el mercado interno, como, por ejemplo, en cuanto a la producción agrícola están el café, banano y flores, y en la industrial la producción textil, de igual manera, también

es un país con una gran representación en la explotación de minerales, como es el caso del carbón, oro, esmeraldas, zafiros y diamantes. Pero, a pesar del gran auge en la producción, comercialización y crecimiento otorgados por algunos de los bienes anteriormente nombrados, existe uno que ha logrado posicionar a Colombia como uno de los primeros en la

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lista de su explotación y comercialización a nivel internacional; éste recurso es el petróleo.

El papel que ha desempeñado el petróleo en la economía colombiana ha sido muy importante desde hace bastante tiempo atrás, el cual es visto como el principal generador de renta externa, incluso por encima del café. La aparición del petróleo en la economía del país data desde el siglo XVI, exactamente en 1536, cuando Gonzalo Jiménez de Quesada descubrió un yacimiento sobre el río Magdalena, donde actualmente se ubica Barrancabermeja y se encuentran las instalaciones más importantes de Ecopetrol.

Posteriormente se encontraron nuevos yacimientos del hidrocarburo en la Guajira, en Orito, la región del Catatumbo y las cercanías de Lorica (Mayorga García, 2002). Actualmente, y debido a los favorables términos de intercambio otorgados por los altos precios del crudo en los últimos años, incentivaron en Colombia un crecimiento desde el año 2004, lo cual le permitió adquirir los recursos suficientes como para recuperarse de la crisis financiera internacional presentada en 2008 – 2009. A lo anterior se debe sumar el

aumento en su producción, que, acompañado de su significativa cotización, posesionó al sector petrolero como el de mejor evolución en el país, tanto así que para los años 2010 y 2013, representaba el 51% del total de las exportaciones, y el 37% del total de la inversión extranjera directa (IED) captada fue destinada a este sector (Toro, Garavito, López, & Montes, 2016).

A mediado del año 2014, el auge protagonizado por el sector petrolero en años anteriores empezó a decaer, lo cual redujo drásticamente los términos de intercambio afectando irremediablemente la economía del país en general; dicha situación fue causada por la fuerte disminución de los precios del petróleo, caracterizada como una caída sorpresiva, acelerada y de gran magnitud. Para el año en mención, abundaba una pronunciada expectativa a la baja en cuanto a los precios del crudo, expectativa la cual se explica por tres fenómenos fundamentalmente, el primero fue la perspectiva de crecimiento de la producción de hidrocarburos no convencionales y fuentes alternativas de energía, el segundo fue el mayor potencial de obtención de petróleo en pozos ya existentes

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gracias a nuevas tecnologías de extracción, y el tercero, fue la debilidad de los fundamentales para explicar los altos precios actuales del crudo (Gómez, 2014) Algunos países, incluido Colombia, son ampliamente sensibles al comportamiento que tome el sector petrolero, por consiguiente, una caída en el precio del petróleo trae consigo grandes implicaciones en diferentes ámbitos de la economía colombiana. Debido a que Colombia es un país productor y exportador de petróleo, las cuentas fiscales tanto del gobierno nacional como de los sub nacionales, se ven afectadas por los cambios de su precio; esta afectación se evidencia de dos formas, en primer lugar, por los ingresos tributarios y de regalías relacionados con la actividad petrolera y las transferencias por dividendos de Ecopetrol; y en segundo lugar, a través de la balanza de pagos, pues una caída en los precios del petróleo incrementa inmediatamente el déficit de cuenta corriente y al mismo tiempo reduce el superávit en la cuenta de capitales. Por otro lado, una caída en la cotización del crudo, trae consigo una disminución en la entrada de divisas al país y la

inversión extranjera directa (IED) se vería reducida ante la menor viabilidad económica de los proyectos de producción y exploración petrolera en el país.

En resumen, esta situación provocaría cambios en el déficit de la cuenta corriente, generaría un fuerte ajuste fiscal y una disminución de la inversión pública; escasearía la divisa, lo cual encarecería los créditos en moneda extranjera; presionaría la estabilidad del sistema financiero, y finalmente, afectaría negativamente los indicadores sociales del país.

Este impacto se presentaría por dos causas; en primera instancia, se daría por la disminución en el ingreso originado por la caída en los precios del petróleo, afectando los niveles de empleo, y de esta manera llevaría a una gran cantidad de familias a la pobreza, y, en segundo lugar, la contracción en la oferta de crédito, que generalmente afecta más a las pymes, también impactaría el nivel de ingreso de las familias que dependen de estas empresas (Gómez, 2014).

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REVISIÓN DE LA LITERATURA Con el propósito de determinar el efecto estadístico y económico de los precios del petróleo sobre la economía colombiana, teniendo en cuenta el cambio producido en algunas variables, se aplicará un modelo VAR en el cual se relacione la variable “precio del petróleo” con las variables “balanza comercial”, “inflación” y “tasa de cambio representativa del mercado (TRM)”. La base de datos comprende información mensual de los años 2000 a 2015. Ahora bien, considerando la naturaleza del presente trabajo, se esperan encontrar efectos significativos de dicha variable sobre la economía colombiana, resumida en las tres variables nombradas anteriormente.

En consecuencia, un documento perteneciente a la serie de borradores de economía del Banco de la República, titulado “Bonanzas y crisis de la actividad petrolera y su efecto sobre la economía colombiana”, describe la importancia del petróleo sobre la economía colombiana, cuantificando su impacto sobre la deuda del gobierno, la tasa de cambio real y la actividad económica en los últimos treinta años. Los autores plantearon un modelo de Vectores Auto regresivos con

parámetros cambiantes en el tiempo (VAR-PCT), la cual supone que la relación entre los precios y/o la producción de petróleo con las variables macroeconómicas cambia dinámicamente.

Según los resultados, se concluyó que hay diferentes patrones de volatilidad estocástica de las variables incluidas en el modelo, y, de acuerdo a la función Impulso respuesta, se evidencia más sensibilidad a los choques negativos que a los positivos, es decir, los choques positivos al precio del petróleo, en términos generales, no causaron efectos significativos sobre la tasa de cambio real, pero, para enero de 2015, un choque negativo al precio del 10% generaría una depreciación real de aproximadamente 8%.

Así mismo, un choque positivo al precio no afectaría la deuda del gobierno ni en junio de 1999 ni en enero de 2007, sin embargo, un choque negativo al precio en enero de 2015 del 10% reflejaría un aumento de la deuda anual del gobierno hasta de 8.9%.

(Melo Becerra, Ramos Forero, Parrado Galvis, & Zarate Solano, 2016) Teniendo en cuenta la importancia que representa el sector petrolero para las diferentes variables que

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conforman la economía colombiana, Sergio Leonardo González Tique, en su trabajo titulado “Impacto de los precios del petróleo sobre el crecimiento económico, evidencia para Colombia (1982-2013)”, realiza un contraste entre la evidencia internacional con el caso colombiano referente a la hipótesis de que el principal canal de transmisión de choques de precios del petróleo es el consumo privado, encontrándose evidencia de una relación entre consumo y PIB, lo cual concuerda con la evidencia internacional, pero no entre precios del petróleo y consumo privado. Los resultados de sus estudio fueron fruto de la utilización de modelos de Vectores Autorregresivos (VAR) y análisis de las Funciones ImpulsoRespuesta; en los cuales relacionó los precios del petróleo y variables económicas reales, tales como el Producto Interno Bruto (PIB), la tasa de cambio real, la inversión extranjera, el balance fiscal, entre otras; de igual forma, planteó la relación existente entre cambios en los precios del crudo y los precios al productor del sector (agrícola, minero e industrial), y, finalmente, analizó el efecto del precio del petróleo sobre variables reales de sectores transables y no transables de la

economía.

2015)

(González

Tique,

Teniendo en cuenta la importancia de observar la endogeneidad entre los precios de los commodities y las variables macroeconómicas, el estudio titulado “Determinantes de los Precios Internacionales de los Bienes Básicos”, publicado en la serie de borradores de economía del Banco de la República, expone y analiza la realidad de la respuesta dinámica de los precios de los bienes básicos más relevantes para la evolución de la inflación en Colombia ante choques en un conjunto de sus determinantes; para ello, el modelo aplica Modelos VAR estructurales, utilizando datos trimestrales para el periodo 1980q1 a 2010q3.

Los autores encontraron que la política monetaria, el tipo de cambio multilateral de Estados Unidos y el PIB de países desarrollados y emergentes explica un porcentaje considerable de la varianza del error de pronóstico de los precios de los bienes básicos; y además, la respuesta de los precios ante un choque contractivo de la política monetaria es negativa e instantánea. (Arteaga, Granados, & Ojeda, 2012)

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Por otro lado, con respecto al efecto de los precios del petróleo sobre los términos de intercambio de Colombia, Gabriela Andrea La cruz y María Camila Prieto, exponen en su trabajo “El impacto de una caída del precio del petróleo sobre los términos de intercambio de Colombia”, los efectos que tienen los cambios en el precio internacional del petróleo sobre los términos de intercambio de Colombia, específicamente en la balanza comercial y el crecimiento económico, analizando la respuesta de las variables objeto de estudio, ante choques en el precio del petróleo. Este trabajo, al igual que el anterior, estima sus resultados mediante la aplicación de un Modelo VAR estructural, utilizando datos mensuales para el período 2000M1 a 2014M12. Las autoras encontraron que un choque en el precio del petróleo muestra una relación negativa con la tasa de cambio.

(Lacrúz Cardenas, Pineda, & Camila, 2015) De acuerdo a la literatura revisada anteriormente, se puede observar la importancia de estudiar a fondo los efectos que pueda llegar a tener el comportamiento de cierta variable sobre otras, en este caso, el comportamiento del

precio del petróleo sobre la balanza comercial, la inflación y la tasa de cambio representativa del mercado (TRM). Lo anterior permite comprender de una forma global las implicaciones que traen consigo las diferentes decisiones que incentivan o reprimen el mercado, en cuanto al rumbo asignado o comportamiento de los diferentes sectores económicos.

Por tal razón, el presente busca presentar evidencia estadística sobre el efecto que produce un cambio en el precio del petróleo sobre aquellas variables representativas de la economía colombiana, con el fin de analizar dicha relación y otorgar conclusiones claras al respecto.

CONTENIDO SONDEO SERIE.

ECONOMICO

DE

LA

Como primera medida se graficó cada una de las series con el objetivo de observar sus componentes y hacer un análisis de las mismas que nos permitiera conocer el comportamiento para los años de análisis, es decir, 2000 a 2015. A continuación, se exponen cada una de estas.

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Gráfico. 1.

Fuente: Elaboración propia. Eviews 8.

El petróleo WTI (West Texas Intermidiate o Texas Light Sweet) es un petróleo que contiene el promedio de características del petróleo extraído en campos occidentales de Texas (USA). Debido a su poco contenido de azufre, es catalogado como petróleo dulce y en relación a la densidad, el petróleo WTI es catalogado como liviano. El precio del petróleo WTI es utilizado como referencia principalmente en el mercado norteamericano (Nueva York).

(Zona Económica, s.f.). Se puede observar en el grafico que el precio se mantuvo en acenso con algunas pequeñas caídas hasta 2008. Año en el cual se produce un significativo desplome en los precios y donde el precio de este hidrocarburo llegó a más de 147 US $ el barril en la primera semana de julio y a menos de 40 US$ el barril en la última semana

de diciembre del 2008. (Luyo, 2009). Sin duda esta fue una crisis que afectó de manera significativa la economía colombiana. Sin embargo, se dio una recuperación posterior donde los precios llegaron a estar por encima que en periodos anteriores al 2008. Sin embargo, actualmente el precio enfrenta otro desplome el cual como se evidencia en la gráfica ha sido desde 2014 hasta la fecha.

Gráfico.2.

Fuente: Elaboración propia. Eviews 8.

La tasa de cambio representativa del mercado (TRM) es la cantidad de pesos colombianos por un dólar de los Estados Unidos La TRM se calcula con base en las operaciones de compra y venta de divisas entre intermediarios financieros que transan en el mercado cambiario colombiano (Banco de la

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república, s.f.). Como se puede observar en el gráfico n°2. Esta ha presentado grandes fluctuaciones en el tiempo. Con caídas prominentes en el tiempo sobre todo en años posteriores al 2008 año en el cual se ve una recuperación en el valor de esta y nuevamente para el 2014 donde se puede observar un incremento significativo en su valor.

económico sobre todo en aquellas economías con niveles bajos de ahorro e inversión como la nuestra. Esta puede verse afectada por variables externas que pueden influir de manera positiva o negativa, caso del petróleo el cual se analizara a lo largo del documento.

Gráfico.4.

Gráfico.3

Fuente: Elaboración propia. Eviews 8.

Fuente: Elaboración propia. Eviews 8.

En cuanto al fenómeno de la inflación se define como un aumento sustancial, persistente y sostenido del nivel general de precios a través del tiempo.

(Banco de la Republica B., s.f.).

En el gráfico, se evidencia irregularidad por todos los movimientos independientes y/o impredecibles de la serie. Sin embargo, esta es una variable de relevancia en la economía pues puede promover el crecimiento

En cuanto a la Balanza Comercial esta serie se define como la diferencia que existe entre el total de las exportaciones menos el total de las importaciones que se llevan a cabo en el país. Esta diferencia, según cuales sean las importaciones y las exportaciones en un momento determinado, podría ser positiva (lo cual se denomina como un superávit comercial) o negativa (lo cual se denomina como un déficit comercial). (Banco de la Republica B., s.f.) En ese sentido la balanza comercial en el grafico muestra unas caídas más

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significativas en los años de 2008 y 2014 años en los cuales se produce una disminución en los precios del petróleo.

Para la presente investigación se utilizará un modelo del tipo vector auto regresivo (VAR) pues queremos caracterizar las interacciones simultáneas entre un grupo de variables.

Considerando que un VAR es un modelo de ecuaciones simultáneas formado por un sistema de ecuaciones de forma reducida sin restringir. Lo cual significa que los valores contemporáneos de las variables del modelo no aparecen como variables explicativas en ninguna de las ecuaciones. Por el contrario, el conjunto de variables explicativas de cada ecuación esta· constituido por un bloque de retardos de cada una de las variables del modelo. Que sean ecuaciones no restringidas significa que aparece en cada una de ellas el mismo grupo de variables explicativas. Además, este es un modelo útil cuando existe evidencia de simultaneidad entre un grupo de variables, y que sus relaciones se transmiten a lo largo de un determinado número de períodos. (Novales, noviembre 2014). Como es el caso de nuestras variables.

Sin embargo, se realizó una pre estimación de la serie para poder determinar si era viable o no realizar un modelo VAR por lo cual como primera medida necesitamos conocer si las series son o no estacionarias. Para ello se aplicó la prueba dickey- fuller y phillps – perron, las cuales nos permitirán determinar si las series contiene o no raíz unitaria y por tanto la estacionalidad de las series. La siguiente tabla resume los resultados de la aplicación de las pruebas estimada en Niveles y corresponde a los resultados de los anexos 1.2.3 y 4.

Tabla.1. Prueba Phillips y Perrón y Dickey Fuller Aumentada.

PROBABILIDAD Dickey VARIABLES PhillipsFuller Perron Aumentada Precio petróleo WTI 0.0000 0.0000 Balanza Comercial 0.0000 0.0000 TRM 0.0000 0.0000 Inflación 0.0000 0.0000 Fuente: Elaboración propia. Eviews 8.

Con los resultados de aplicación de las pruebas Dickey-Fueller y phillips Perron se mostró que resultan inferiores a 0.05 entonces hay evidencia emprica para rechazar la hipotesis nula por la hipótesis alternativa, se concluye que la serie no tiene raíz unitaria y por tanto la serie es estacionaria.

53

Por lo cual podemos proceder a realizar el modelo VAR y ahora debemos determinar con cuantos rezagos debo estimar este para eso se realizĂł la estimaciĂłn anexo5. Y posterior a esto se realizĂł el var lag order selection criteria, el cual utiliza los siguientes criterios de selecciĂłn LR test, FPR (Final Prediction Error), AIC (Akaike information criterion), SC (Schwarz information criterion) y HQ (Hannan-Quinn information criterion) que nos permite identificar el nĂşmero de rezagos Ăłptimos para poder ejecutar el VAR los resultados fueron los siguientes: VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: PBALANZA_COMERCIAL_INFLACIONPRECIO_PETROLEOWTIPTRM Exogenous variables: C Date: 11/12/16 Time: 18:45 Sample: 2000M01 2015M12 Included observations: 164 LR

FPE

AIC

SC

HQ

observamos que este se encuentra en 1 En primera medida, posteriormente se observa que se encuentra en 8 por lo cual al estimar el VAR utilizaremos el retardo de cada una de las variables que sea igual a 1, y si no resulta, lo estimaremos con 8 rezagos.

PLANTEAMIENTO MODELOFORMAL MODELO VAR1.

El modelo a estimar entonces serĂĄ un var1 (anexo 7). En el caso mĂĄs simple, con solo dos variables y un retardo, el modelo VAR (1) es. Donde u_it es un tĂŠrmino de perturbaciĂłn Ruido Blanco. đ?‘Ś1đ?‘Ą = đ?›˝10 + đ?›˝11 đ?‘Ś1đ?‘Ąâˆ’1 + đ?›ź11 đ?‘Ś2đ?‘Ąâˆ’1 + đ?‘˘1đ?‘Ą đ?‘Ś2đ?‘Ą = đ?›˝20 + đ?›˝21 đ?‘Ś2đ?‘Ąâˆ’1 + đ?›ź21 đ?‘Ś1đ?‘Ąâˆ’1 + đ?‘˘2đ?‘Ą đ?‘Ś3đ?‘Ą = đ?›˝30 + đ?›˝31 đ?‘Ś3đ?‘Ąâˆ’1 + đ?›ź31 đ?‘Ś3đ?‘Ąâˆ’1 + đ?‘˘3đ?‘Ą

Lag

logL

0

-3693.685

NA

4.51e+14

45.09372

45.16933*

45.12441*

1

-3672.824

40.44910

4.25e+14*

45.03444*

45.41248

45.18791

2

-3661.180

22.02239

4.48e+14

45.08756

45.76802

45.36380

Lo cual se puede reescribir como

3

-3654.579

12.15451

5.03e+12

45.20219

46.18507

45.60120

đ?‘Śđ?‘Ą = đ?‘‰ + đ??´1đ?‘Śđ?‘Ąâˆ’1 + đ??´2đ?‘Śđ?‘Ąâˆ’2 +. . . +đ??´đ?‘ƒđ?‘Śđ?‘Ąâˆ’đ?‘ƒ + đ?‘˘đ?‘Ą .

4

-3651.052

6.323658

5.87e+14

45.35429

46.63960

45.87608

5

-3642.419

15.05485

6.44e+14

45.44413

47.03187

46.08869

6

-3635.105

12.39720

7.18e+14

45.55007

47.44023

46.31740

7

-3628.742

10.47677

8.12e+14

4.566.758

47.86017

46.55769

8

-3609.545

30.66860*

7.87e+14

45.62859

48.12361

46.64147

*indicates lag order selected by the criterion LR: sequential modified LR test statistic (each test at 5% level) FPE: Final prediction error AIC: Akaike information criterion SC: Schwarz information criterio HQ: Hannan-Quinn information criterion

đ?‘Ś4đ?‘Ą = đ?›˝40 + đ?›˝41 đ?‘Ś4đ?‘Ąâˆ’1 + đ?›ź41 đ?‘Ś4đ?‘Ąâˆ’1 + đ?‘˘4đ?‘Ą

En la estimaciĂłn con un nĂşmero de rezagos igual a uno se obtuvieron los siguientes resultados:

En base a estos resultados siendo * la indicaciĂłn de los rezagos para el modelo

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VAR Residual Porttmanteau Tests for Autocorrelations Null Hpothesis: no residual autocorrealtions up to lagh

cero y se encuentran dentro del círculo. Esto muestra que el VAR es estable.

Date: 11/12/16 Time: 19:03 Sample: 2000M01 2015M12 Included observations: 185 Lag

Q-stat

Prob.

Adj Q-Stat

Prob.

df

1

2.552906

NA*

2.566780

NA*

NA*

2

18.14252

0.3156

18.32677

0.3051

16

3

34.38282

0.3543

34.83477

0.3346

32

4

40.80411

0.7598

41.39797

0.7384

48

5

55.90920

0.7543

56.92265

0.7226

64

6

67.87997

0.8309

69.29466

0.7979

80

7

74.16379

0.9521

75.82561

0.9362

96

8

105.7742

0.6477

108.8648

0.5662

112

* the test is valid only lags larger than the VAR lag order: df is degrees of freedom for (aproximate) chisquare distribution

Al validar la prueba de residuos de Portmanteau que planeta como hipótesis nula que la variable es ruido blanco (No hay auto correlación), mientras la hipótesis alternativa es que la variable no es ruido blanco (auto correlación). Como se observa la prueba es mayor a 0,05 entonces rechazamos la hipótesis nula en favor de la alternativa, esto quiere decir no hay ruido Blanco los residuos no están correlacionados y por tanto es un modelo estable.

Fuente: Elaboración Propia Eviews 8

Continuando con el procedimiento del modelo VAR se prosigue a realizar la prueba de normalidad en los residuales del VAR. Como una forma adicional de corroborar el modelo se utiliza la prueba LM test, donde la hipótesis nula es que no existe auto correlación y la alternativa, contrariamente, que si existe auto correlación entre los residuales del modelo.

Continuando con el procedimiento de nuestro VAR, Se procede a realizar la Prueba número 2. vemos el círculo unitario inverso del modelo, donde todas las variables se encuentran cercanas a cero o son

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VEC Residual Serial Correlation LM T..

Los resultados siguientes:

fueron

los

Null Hpothesis: no serial correaltion…

Date: 11/12/16 Time: 21:00 Sample: 2000M01 2016M04 Included observations: 44 Lags

LM-Stat

Prob.

1

17.60925

0.3473

2

20.47438

0.1996

3

21.12035

0.1739

4

20.24205

0.2095

5

22.31092

0.1334

6

20.30181

0.2069

7

8.878097

0.9183

8

12.80806

0.6867

Probs from chi-square with 16df.

Se observa que la prueba no rechaza la hipótesis nula, por tanto, no existe correlación. En este sentido podemos decir que después de realizar todos los test y pruebas en el modelo este es un modelo estable y podemos continuar con el análisis. Por lo cual esta fase del proyecto se realizó con éxito y ahora se procede a realizar el análisis del impulso respuesta del VAR es decir conoceremos cual es el comportamiento de la diferencia de cada una de las series respecto a la variable dependiente, que para el presente investigación es , el WTI (precio del barril petróleo) de esta manera se determinara como afecta de manera negativa o positiva un choque a las demás variables del modelo TRM, Balanza comercial e inflación en un determinado periodo en t.

La primera representación se da entre la variable la variable WTI (precio del petróleo). Sobre la variable WTI (precio del petróleo). De esta manera, vemos que un choque de una desviación estándar en el WTI hace que la variable WTI (precio del petróleo). Disminuya desde el primer periodo tomando en cuenta que se toma el impulso a un número de periodos de 12; se tomó el número de periodos de acuerdo a los meses que comprenden un año. El choque es de carácter transitorio pues después de cierto tiempo el efecto pasa, debido a que las variables convergen a su posición inicial. Del periodo 3 en adelante el efecto en el consumo disminuye. Entonces según la estimación realizada en eviews por un cambio del 1% en el precio del petróleo me afecta en un 9.2% es decir, se encuentra que un cambio en el precio del petróleo me genera un cambio en el precio del petróleo de 9.2% en el periodo dos el cambio es de 1.1% este cambio es cada vez menor en la serie.

56

En segunda instancia se hace la representación entre la variable Balanza Comercial sobre la variable WTI (precio del petróleo). Se determinó que ante cambios de 9.2% en precio del petróleo me genera un cambio en la balanza comercial del 95%.

Podemos decir entonces que un incremento en el precio del petróleo WTI traerá un aumento en la balanza comercial puesto que Colombia exporta una gran cantidad de crudo a otros países la balanza comercial se verá beneficiada por el aumento del

precio de forma positiva pues las exportaciones aumentaran el valor.

Recordemos que la balanza comercial es producto de la resta entre exportaciones e importaciones al aumentar el valor del precio del petróleo WTI y siendo este un producto de gran exportación para el país el resultado inmediato será un aumento de las exportaciones que, al restarle las importaciones, el valor de la balanza comercial para el país será superávit.

Como tercera representación de impulso respuesta se da entre TRM (Tasa representativa del Mercado) y precio del petróleo WTI los resultados arrojan que ante cambios de 9.2% el precio del petróleo WTI la TRM disminuye en 0.64%.

Se concluye entonces que, un incremento en el precio del petróleo WTI trae como resultado una disminución de la TRM, Esto puede deberse a que

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siendo Colombia un País exportador de petróleo, el aumento de su precio genera mayor entrada de capitales a la Nación.

Lo que da como resultado mayor entrada de dólares al país entonces los colombianos estaremos en la capacidad de adquirir esta moneda mayormente. La divisa adquiere menor valor mientras que el Peso Colombiano se aprecia.

Mientras que si se da una disminución del precio del petróleo WTI. Cao contrario a los resultados del grafico anterior los efectos del WTI sobre la TRM serían reducción de exportaciones netas y disminución de los flujos de inversión externa o extranjera.

La TRM mostrará una relación negativa de la misma manera, sin embargo, la disminución en el precio del crudo hará que exista una apreciación en la divisa y una depreciación en la moneda local (peso colombiano).

Por ultimo tenemos la respuesta impulso entre inflación y precio del petróleo WTI. los resultados indican que ante cambios de 9.2% en el precio del petróleo la inflación aumenta en 38%. El choque es temporal después del periodo tres las variables tienden a converger a su posición inicial.

Entonces en el grafico se muestra una relación positiva entre estas variables.

Un incremento o un choque de una desviación estándar en el WTI muestran un incremento, en la inflación. Entonces el efecto en la economía es que existirá mayor cantidad de dinero en circulación, por ende, la inflación aumentará a medida que el WTI aumente. Como sucede en la TRM, al existir una disminución en el precio de WTI causará una deflación en la economía, es decir, la inflación por su característica de relación positiva con el WTI caerá de manera conjunta. A una menor entrada de capitales al país, menor será la capacidad de adquisición de los colombianos a los dólares, por lo tanto, existirá menos dinero en circulación lo cual traerá esta disminución en la inflación.

Por ultimo como uno de los factores más importantes de las

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series de tiempo se realiza el pronóstico para 5 periodos. Para cada una de las variables en ese sentido los resultados obtenidos al realizar la estimación en Eviews se resumen en la siguiente tabla.

TABLA. 2. PRONOSTICO DE LAS VARIABLES VARIABLES precio del petroleo wti

Q1

Q2

Q3

Q4

Q5

0.55302

0.55302

0.55302

0.55302

0.55302

balanza comercial

1.267.359

1.267.359

1.267.359

1.267.359

1.267.359

inflacion

2.664.550

2.664.550

2.664.550

2.664.550

2.664.550

trm

0.367591

0.367591

0.367591

0.367591

0.367591

Fuente: Elaboración propia. Eviews 8.

Se observa entonces, para el precio del petróleo, la balanza comercial y la tasa representativa del mercado se da un crecimiento de estos valores en 0.55302, 126.7356, 0.367591 respectivamente. Mientras que, en la inflación, se puede esperar una disminución de esta en 2.664550. Esto para los primeros cinco periodos del 2016.

Por lo cual el modelo presentado en el presente documento fue relevante para llegar a conclusiones válidas que nos permitieran analizar el efecto del Precio del petróleo WTI en la economía colombiana y además nos permitió llegar a conocer el efecto que se produciría en periodo siguientes por tanto el modelo es un modelo valido y cumple con las expectativas del presente trabajo investigativo.

CONCLUSIONES. La literatura estudiada señala, en términos generales, la importancia de considerar en aquellos estudios que examinan el impacto de una variable sobre otra, el efecto impulso respuesta, es decir, el efecto que produce un choque a cierta variable sobre otras.

De igual forma, los diferentes estudios y trabajos, describen la trayectoria del auge tomado por el sector petrolero en años anteriores, el cual le significo a la economía colombiana grandes ganancias. Siendo Colombia un país con gran participación en la producción y exportación de petróleo, es de esperarse que los buenos términos de intercambio internacional del petróleo, en periodos anteriores, captaran una gran cantidad de recursos de inversión extranjera, y por ende, una significativa entrada de divisas, acompañadas de un crecimiento general económico y social, y así mismo, en contraste con lo anterior, se esperaría que una disminución de dicho precio afectara negativamente la estabilidad lograda, y por ende, impactara negativamente el ámbito económico y social en general del país.

Empíricamente, de acuerdo con los resultados obtenidos, se

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evidencia que el precio del petróleo en la economía colombiana genera un impacto que puede ser negativo o positivo dependiendo si este se incrementa o disminuye esto se pudo corroborar a lo largo del documento con la utilización de la metodología VAR. Se concluye que, para todas las variables excepto para la TRM, existe una relación positiva frente a los choques en el precio del petróleo. Por lo cual en la inflación y la balanza comercial el efecto del incremento del precio del petróleo el efecto es positivo, por lo cual ante un aumento del precio del petróleo WTI se incrementan estas variables.

El efecto más relevante se da en la Balanza Comercial, con un efecto de choque del 95% por incremento del precio del petróleo de un 9.2%. Ahora bien, la caída del precio del petróleo WTI que se produjo en el año 2014 y el cual aún no se recupera, nos permite concluir los grandes efectos que esta disminución ha tenido en la economía colombiana. Algunos de estos son el aumento de la TRM. Por un lado, por el efecto negativo de la disminución de las exportaciones y su efecto inmediato en la balanza comercial y por tanto una

disminución de la inversión extranjera en la economía colombiana lo que influye de manera negativa en el valor del precio del peso colombiano y por tanto se da una devaluación de la moneda.

Como ahora los ingresos que se reciben por parte de la inversión extranjera es menor afecta la producción del país y esto disminuye el PIB de Colombia mientras la tasa de interés también se ve afectada negativamente y la inflación disminuye y el desempleo también se ve afectado por el cierre de canteras y demás, que ante la disminución del precio del petróleo ven como una opción viable cerrar muchas de estas, por lo cual el efecto es el despido de estos y por tanto el aumento del desempleo.

Por lo cual se concluye que el precio del petróleo en la economía colombiana es un determinante que influye de manera negativa cuando este se encuentra en niveles bajos.

Siendo Colombia un país que se ha especializado en la extracción de este tipo de commodity, los efectos que derivan de su precio son mucho más significativos.

Por tanto, se hace necesario que se tomen medidas que permitan responder a estos efectos ya sean positivos o negativos.

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ANEXOS. Anexo.1. Prueba Dickey Fuller, Phillips perron variable Balanza Comercial. Datos base fuente DANE. Neiva, 2016.

62

Anexo.2. Prueba Dickey Fuller, Phillips perron variable Inflacion. Datos base fuente DANE. Neiva, 2016.

Anexo.2. Prueba Dickey Fuller, Phillips perron variable Precio del Petroleo. Datos base fuente DANE. Neiva, 2016.

63

Anexo.4. Prueba Dickey Fuller, Phillips perron variable TRM. Datos base fuente DANE. Neiva, 2016.

64

Anexo.5. Estimaciรณn del VAR pre selecciรณn de rezagos. Datos base fuente DANE. Neiva, 2016.

65

Anexo.6. Estimaciรณn Selecciรณn De criterios para el Modelo VAR. Datos base fuente DANE. Neiva, 2016.

ANEXO7. Estimaciรณn VAR 1 de acuerdo a los rezagos de la anterior Prueba, Datos base fuente DANE. Neiva, 2016.

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Esperanza de vida en América latina: una aproximación por panel de datos desde 1980 al 2015 Carolina Perdomo Pamo María Camila López Tovar

Estudiantes del programa de Economía

Introducción Durante los últimos cincuenta años, las tasas de crecimiento demográfico han disminuido en casi todos los países del mundo, observándose una reducción en las tasas de fertilidad y un aumento en la esperanza de vida al nacer. Las mejoras sociales y el cuidado de la salud han disminuido la mortalidad infantil e incrementando la longevidad, produciendo una transición demográfica y un cambio en la estructura de la población, con reducción del sector más joven, lo que se manifiesta como un envejecimiento relativo de la población. En los países más desarrollados a pesar de un aumento de la longevidad, los movimientos migratorios están enmascarando un decrecimiento de la población. Esta inmigración proviene de la población joven de los países no desarrollados.

De todos modos, el proceso de envejecimiento ya se está comenzando a detectar en países en vías de desarrollo o de

economías emergentes.

La dinámica poblacional no solo influye en las relaciones sociales de una nación, sino que juega un papel importante en la evolución del crecimiento económico (Castesana & Puliafito, 2011) Según la (Organización Panamericana de la Salud) la región de América Latina y el Caribe es la región en desarrollo con la esperanza de vida más alta.

La esperanza de vida es según el Banco Mundial “… indica la cantidad de años que viviría un recién nacido si los patrones de mortalidad vigentes al momento de su nacimiento no cambian a lo largo de la vida del infante” (Banco Mundial, 2014), este es un indicador comúnmente utilizado como proxy de la salud de un país determinado.

También es un indicador del desarrollo económico: en cifras se puede observar que los países percibidos con ingresos más altos presentan mayor esperanza

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de vida, en contraste con los países percibidos con ingresos más altos, haciendo excepción a esta regla algunas regiones en vía de desarrollo.

Los factores que afectan la esperanza de vida se pueden clasificar en sociales, económicos y ambientales (Monsef & Mehrjardi, 2015), con la intención de organizarlos para su estudio, ya que pueden ser muchos los efectos (fijos y aleatorios) que pueden llegar a producir diversas variables incidentes. En esta ocasión como factor social se eligió el gasto público en salud, como factor económico los ingresos y la inflación, y como factor ambiental las emisiones de CO2 en toneladas métricas per cápita.

En el presente trabajo se estimará por datos de panel la significancia de factores como la inflación, el ingreso, el gasto público en salud, las emisiones de CO2, y la agricultura; en la esperanza de vida para América Latina y el Caribe, para el periodo (1980 – 2015). Primero plantearemos la situación actual de la región en cuanto a las variables escogidas para el estudio (inflación, gasto público en salud, ingreso, emisiones de CO2 y la agricultura; luego haremos un sondeo por diferentes teorías y ejercicios

realizados frente al tema, las cuales sirvieron como base para la realización de este estudio; para pasar a mirar el desarrollo del modelo, los resultados obtenidos y las conclusiones que salieron de este ejercicio.

Planteamiento del problema La esperanza de vida parece seguir un patrón de crecimiento con respecto a la producción de un país.

El crecimiento económico, parece ser la razón fundamental de la actual longevidad. Sin embargo, para América latina y El Caribe esta relación no ha sido estudiada en profundidad, además la inclusión de variables como el c02 son recientes en la literatura en general.

Lo cual nos lleva a estudiar tales relaciones en la región, además tampoco se ha estudiado la relación de la población rural ni las repercusiones de la actividad agrícola en la esperanza de vida.

Las posibles diferencias de política en salud, crecimiento económico (inclusivo, extractivo) hacen del método de mínimos cuadrados ineficiente puesto que la perturbación puede estar asociada con los regresores.

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Para regiones como América latina, en donde convergen países desarrollados como Brasil, con países en vía de desarrollo como Colombia, entre otros; la prevalencia de tasas relativamente altas de mortalidad, inciden fuertemente en sus índices de expectativa de vida, tanto de manera general como individual. América latina para el periodo del 60 a principios del siglo XIX ha venido presentando una evolución de la esperanza de vida pasando en 1960 de 56 años a 75 años de vida en el 2014 (Banco Mundial, 2014), un aumento casi de 10 años de esperanza de vida en algo más de 50 años.

El gasto público en salud en la región latinoamericana (como % del PIB) presenta un comportamiento creciente en los últimos 50 años aumentando un poco más del 1% en este tiempo; porcentaje poco significativo comparado por ejemplo con el 10% de la unión europea. Este crecimiento de los años 60 has principios de siglo, pudo haber sido, en parte, al incremento de inversión en costes de infraestructura de salud pública, como la expansión de la cobertura de las redes de alcantarillado y el suministro de agua potable, contribuyendo esto

en gran parte a la disminución de la mortalidad (Soares, 2009).

Por otro lado, en cifras más actuales, se evidencia que el nivel del ingreso de un país se relaciona positivamente con la esperanza de vida al nacer: a mayor ingreso se obtiene mayor esperanza de vida; en este caso, América latina y el caribe tienen una esperanza de vida de 75 años, está por encima del promedio mundial que son 71 años. Sin embargo, Europa y América del norte tienen 79 años de esperanza de vida y los miembros de la OCDE y la Unión Europea tienen 80 años, lo que nos lleva a la conclusión de que no es una casualidad, sino más bien una causalidad directa, la relación de altos ingresos con altos niveles de expectativa de vida: Un caso particular áfrica negra o subsahariana tiene tan solo 59 años de expectativa de vida, posee bajos ingresos y altas tasas de presencia de VIH (Banco Mundial, 2014). En comparación con otros países en desarrollo encuentra que la región no ha tenido un buen desempeño en estos incrementos. Sin embargo, hoy es una de las regiones con mayor esperanza de vida.

El aumento de la concentración de CO2 en la atmósfera debido a emisiones antrópicas generadas por consumo de energía de

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fuentes fósiles, está incrementando el “efecto invernadero adicional” y genera entre otras probables modificaciones climáticas, cambios en la temperatura global, variación de los patrones de lluvia, aumento del nivel del mar, modificaciones en la salinización del mar, reducción de los glaciares cordilleranos y polares, huracanes de gran magnitud e incendios forestales (Castesana & Puliafito, 2011).

Los principales emisores de CO2 son Estados Unidos y China, países que firmaron el año pasado el Acuerdo de Paris, junto con otros 173 países; el Acuerdo propone la mitigación, el registro y socialización de todo lo que tiene que ver con las emisiones de CO2, y se comprometen a mantener el aumento de la temperatura en menos de 2° (Naciones Unidas, 2016).

Para América Latina y el Caribe, las emisiones de CO2 en toneladas métricas per cápita, presenta un comportamiento creciente: pasando de 1,32 hace 50 años, a 3,039 en el 2013; en contraste con, por ejemplo, Estados Unidos que emite más de 16 ton métricas per cápita, y por debajo del promedio mundial que fue de 4,9 para el año 2013 (Banco Mundial, 2013).

Otro factor incidente en la esperanza de vida para América Latina y el Caribe es la inflación, la cual según cifras del banco mundial en América Latina desde la década de los 60 a la fecha ha tenido un comportamiento oscilante, presentan su mayor alza entre 1972 y 1999, llegando a los 23 puntos en su promedio más alto; a principios del siglo XIX, la inflación en América latina sigue presentando subidas y bajadas, sin embargo no tan fuertes, siendo la tasa del año 2009, en 2.5 una de las más bajas a la fecha; sin embargo se encuentra por encima del promedio mundial que se ubica en 1,4 para el 2015.

Los niveles de la agricultura como valor agregado en porcentajes del PIB, presenta un comportamiento decreciente para América Latina y el Caribe: ubicándose en un 16% hace 50 años, pasa a ser tan solo el 5% en el 2015; en contraste con la gran potencia estadounidense en donde este ítem solo representa un poco más de un 1%, América Latina y el Caribe, se encuentra por encima de la media mundial del 3%.

70

Objetivos General Estimar por datos de panel la significancia de factores como la inflación, el ingreso, el gasto público en salud, las emisiones de CO2, y la agricultura; en la esperanza de vida para América Latina y el Caribe, para el periodo (1980 – 2015) Específicos • Estimar tres modelos en datos de panel; Datos agrupados, efectos fijos y efectos aleatorios.

• Aplicar el test de Hausman para decidir acerca la conveniencia entre efectos fijos o variables.

• Aplicar el test de LaGrange con el fin de buscar aleatoriedad.

• Analizar obtenidos.

•

los

resultados

Generar conclusiones.

Marco teórico Una de las primeras miradas al asunto del capital en salud de un país fue Michael Grossman, quien argumento que la salud puede verse como un stock de capital durable que produce buenas utilidades. Se supone que los individuos heredan un stock inicial de salud que se deprecia

con la edad y pueden ser aumentados por la inversión. El costo de oportunidad de la salud, dependerá de muchas otras variables además de los costos en la atención médica (Grossman, 1972) Ya para finales del siglo pasado Gregory Mankiw, examino si el crecimiento estaba correlacionado con la variación de la esperanza de vida a nivel mundial, implicando en ello los niveles de crecimiento acelerado contrastando países pobres con ricos, evidenciando que, sosteniendo el crecimiento del modelo de Solow aumentado predice (Mankiw, Romer, & Weil, 1992) (Kim & Lane, 2013), usando un modelo de efecto fijos para 17 países miembros de la OCDE, encontraron que para el periodo comprendido entre 1973 y el 2000, existe una relación inversa entre el gasto público en salud y la mortalidad infantil de esa época, haciendo que la esperanza de vida aumenta a medida que aumenta el gasto público en salud, siendo esta variable una estrategia eficiente para mejorar las condiciones generales de salud de la población.

La relación entre ingreso y esperanza de vida fue expuesta

71

por (Preston, 1975) mediante la curva de Preston: El nivel y las tasas de crecimiento de los ingresos influencian las tasas de mortalidad en algún momento del tiempo en los países menos desarrollados y las diferencias de expectativas de vida entre países en las relaciones transversales, son seguramente causadas por las diferencias en las distribuciones de los ingresos nacionales.

Esta relación también fue estudiada por (Pop, Ingen, & Oorschot, 2013) quienes encontraron en su ejercicio, que para países de desarrollo bajo y medio con altos niveles de desigualdad de ingresos tienen menores niveles de expectativa de vida, mientras que para países de ingresos altos esta relación es insignificante pues estos últimos poseen otras características que contrarrestan la desigualdad; y ratificando que el crecimiento económico de un país contribuye al mejoramiento de su salud.

En la cuestión de las emisiones de CO2, por ejemplo, (Castesana & Puliafito, 2011) analizaron las tendencias globales y regionales de los diferentes factores asociados con las emisiones de CO2, como los cambios en la población, el PIB, el consumo de energía primaria; encontrando a partir de un análisis de

indicadores, que los países cada vez más desarrollados necesitan menos energía para aumentar su riqueza, haciendo que mejore la calidad y la expectativa de vida con el aumento de los ingresos, sin embargo los países que aun emiten altas tasas de carbono a largo plazo presentan deterioro de la calidad de vida y por ende de su esperanza de vida. Esta cuestión del CO2 en América Latina y El Caribe, también es analizada por (Grand & D’Elia, 2008) exponiendo por primera vez una relación positiva entre el desarrollo de un país (en donde se contempla la educación, esperanza de vida e ingresos) y su preocupación por la ratificación de tratados ambientales para un mejor futuro ambiental.

América Latina es especial debido a su enorme dotación de recursos naturales (lo que le da ventajas, por ejemplo, en los procesos agrícolas). Y el impacto de esta dotación se sintió claramente en muchos países de la región, como la liberalización económica en varios países (a principios de los 90’), seguidos por el rápido crecimiento de la inversión extranjera y las exportaciones de productos intensivos de recursos naturales, con un crecimiento mucho más modesto de las industrias

72

manufactureras intensivas (Banco Interamericano de Desarrollo, 1998) (Sachs & Warner, 1995), mediante una evaluaciĂłn integral y metĂłdica de la asociaciĂłn entre la abundancia de recursos y el crecimiento demostraron que, incluso despuĂŠs de controlar otros factores determinantes del crecimiento econĂłmico, la importancia cuantitativa de la relaciĂłn es muy fuerte.

(Bayati, Akbarian, & Kavosi, 2013), utilizaron la expectativa de vida al nacer como indicador de salud, junto con un conjunto de factores econĂłmicos (ingreso per cĂĄpita, gasto en salud, empleo y disponibilidad de comida), sociales (educaciĂłn y vacunaciĂłn) y ambientales (tasa de urbanizaciĂłn y emisiones de diĂłxido de carbono), de 21 paĂ­ses de la regiĂłn mediterrĂĄnea desde los aĂąos 1995 al 2007; dando como resultado, en contraste de varios estudios anteriormente mencionados, una relaciĂłn poco significativa del gasto en salud, las emisiones de carbono y la vacunaciĂłn, para la expectativa de vida. Al igual que (Soares, 2009), quien analizo la expectativa de vida, pero para AmĂŠrica Latina de 1960 al 2000, viendo su relaciĂłn con el gasto pĂşblico en salud.

MetodologĂ­a Usando los datos del banco mundial (1980-2015) en datos de panel, para algunos paĂ­ses de AmĂŠrica Latina y El Caribe se estiman tres modelos de datos de panel. El primero en datos agrupados, el segundo por efectos fijos para capturar la heterogeneidad posible en los paĂ­ses; entre estas “cualidadesâ€? no observadas puede estar la calidad de las administraciones pĂşblicas y la polĂ­tica de salud. El tercero captura un intercepto especifico con una aleatoriedad.

EspecĂ­ficamente las formas funcionales respectivas son;12 EcuaciĂłn 1. Modelo de datos agrupados đ??żđ?‘“đ?‘–đ?‘Ą = đ?›˝1 + đ?›˝2 đ??şđ?‘‘đ?‘?đ?‘–đ?‘Ą + đ?›˝3 đ?‘ƒâ„Žđ?‘’đ?‘Žđ?‘™đ?‘Ąđ?‘–đ?‘Ą + đ?›˝4 đ??ś02đ?‘–đ?‘Ą + đ?›˝5 đ??´đ?‘”đ?‘&#x;đ?‘–đ?‘?đ?‘–đ?‘Ą + đ?›˝6 đ??źđ?‘›đ?‘“đ?‘™đ?‘Žđ?‘Ąđ?‘–đ?‘œđ?‘›đ?‘–đ?‘Ą + đ?‘˘đ?‘–đ?‘Ą

EcuaciĂłn 2. Modelo de efectos fijos unidireccional đ??żđ?‘“đ?‘–đ?‘Ą = đ?›˝1đ?‘– + đ?›˝2 đ??şđ?‘‘đ?‘?đ?‘–đ?‘Ą + đ?›˝3 đ?‘ƒâ„Žđ?‘’đ?‘Žđ?‘™đ?‘Ąđ?‘–đ?‘Ą + đ?›˝4 đ??ś02đ?‘–đ?‘Ą + đ?›˝5 đ??´đ?‘”đ?‘&#x;đ?‘–đ?‘?đ?‘–đ?‘Ą + đ?›˝6 đ??źđ?‘›đ?‘“đ?‘™đ?‘Žđ?‘Ąđ?‘–đ?‘œđ?‘›đ?‘–đ?‘Ą + đ?‘˘đ?‘–đ?‘Ą

EcuaciĂłn 3. para probar si las diferencias son significativas; đ?‘›

đ?‘™đ?‘“đ?‘–đ?‘Ą = ∑ đ?›źđ?‘— đ?›żđ?‘—đ?‘– + đ?›ź1 + đ?›˝2 đ??şđ?‘‘đ?‘?đ?‘–đ?‘Ą + đ?›˝3 đ?‘ƒâ„Žđ?‘’đ?‘Žđ?‘™đ?‘Ąđ?‘–đ?‘Ą + đ?›˝4 đ??ś02đ?‘–đ?‘Ą đ?‘—=2

+ đ?›˝5 đ??´đ?‘”đ?‘&#x;đ?‘–đ?‘?đ?‘–đ?‘Ą + đ?›˝6 đ??źđ?‘›đ?‘“đ?‘™đ?‘Žđ?‘Ąđ?‘–đ?‘œđ?‘›đ?‘–đ?‘Ą

12

utilizamos efectos fijos asumiendo en primera instancia que las condiciones de heterogeneidad a travĂŠs del tiempo no han cambiado para el periodo de estudio.

73

Ahora incluimos el termino error suponiendo que el intercepto es una variable aleatoria EcuaciĂłn 4. Modelo de efectos aleatorios đ??żđ?‘“đ?‘–đ?‘Ą = đ?›˝1đ?‘– + đ?›˝2 đ??şđ?‘‘đ?‘?đ?‘–đ?‘Ą + đ?›˝3 đ?‘ƒâ„Žđ?‘’đ?‘Žđ?‘™đ?‘Ąđ?‘–đ?‘Ą + đ?›˝4 đ??ś02đ?‘–đ?‘Ą + đ?›˝5 đ??´đ?‘”đ?‘&#x;đ?‘–đ?‘?đ?‘–đ?‘Ą + đ?›˝6 đ??źđ?‘›đ?‘“đ?‘™đ?‘Žđ?‘Ąđ?‘–đ?‘œđ?‘›đ?‘–đ?‘Ą + đ?‘˘đ?‘–đ?‘Ą đ?›˝1đ?‘– = đ?›˝1 + đ?‘’đ?‘–

Al final tenemos que esa perturbaciĂłn se incluye dentro del error, teniendo un intercepto medio y cuyas diferencias son del termino aleatorio.

Descripción de las variables Utilizamos la inflación (Inflation_it) anual precios consumidor, el valor agregado de la agricultura como porcentaje del PIB, (Agric_it), el PIB per cåpita a precios constantes del 2011 (Gdp_it) , el gasto total en salud pública como porcentaje del PIB (Phealt_it), la esperanza de vida (Lf_it) y las emisiones de co2 por persona en toneladas mÊtricas (C〖02〗_it). Para mås detalle ver la descripción de las variables en la pågina del Banco Mundial.

Resultados Los resultados obtenidos en el presente trabajo, son consistentes con los hallazgos de la literatura.

Los modelos presentados en la tabla 1, tambiĂŠn son consistentes entre ellos. Aumentos en las emisiones de c02 per cĂĄpita tienen un efecto negativo significativo sobre la esperanza de vida, al igual que el incremento de la participaciĂłn de la agricultura sobre el PIB. El efecto inflacionario tambiĂŠn tiene un efecto negativo, pero solo es significativo en el primer modelo. El PIB per cĂĄpita incrementa significativamente la esperanza de vida, pero es el gasto en salud pĂşblica como parte del PIB quien tiene mayor fuerza en la relaciĂłn, esto se presenta a continuaciĂłn; Tabla 1. Modelo de Datos de Panel acerca de la RelaciĂłn de la inflaciĂłn, el ingreso, el gasto pĂşblico en salud, la agricultura o recursos naturales y las emisiones de CO2 con la esperanza de vida para AmĂŠrica Latina y el Caribe de 1980 al 2015. Fuente: Banco Mundial.

ElaboraciĂłn propia.

74

-0.284***

-0.296***

(-13.44)

(-7.25)

(-7.86)

0.430***

0.464***

0.467***

(4.38)

(6.56)

(6.69)

0.000475***

0.000453***

0.000456***

(12.00)

(13.36)

(13.79)

-0.156***

-0.125***

-0.124***

(-6.26)

(-6.00)

(-6.13)

-0.00103

-0.00729*

-0.0074*

(-0.14)

(-2.03)

(-2.01)

68.39***

67.74***

67.72***

(112.92)

(148.44)

(102.61)

N

502

502

502

R^2

0.522

0.487

R^2 adj.

0.517

0.453

Phealtit

Gdpit

Agricit

inflacionit

constante

80

-0.438***

70

Efectos Fijos

60

OLS

(3) efectos Aleatorios

CO2it

(2)

50

(1)

Ilustración 1. Heterogeneidad entre países de la región América Latina y el Caribe

0

50

100 150 Country Code

Life expectancy at birth, total (years)

200

250

lfmean

Ilustración 2. Interceptos diferenciales heterogeneidad.

t statistic in parentheses * p<0.10, **p<0.05, ***p<0.001

Una de las razones por la cual los efectos de las emisiones métricas de CO2 se reducen en los modelos 1 y 2 se debe a que las diferencias entre los interceptos son significativas tomando un país como base, esto quiere decir que existe heterogeneidad entre los países como se evidencia en las siguientes gráficas:

En este gráfico se evidencia que las gráficas son paralelas, lo que indica la existencia de interceptos diferenciales en la predicción de la esperanza de vida. Sin embargo, observe que los coeficientes tanto por el modelo de efectos fijos como aleatorios parecen tener diferencias muy sutiles lo importante ahora es entonces establecer una comparativa. El test de Hausman y LaGrange me

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llevan a concluir que el mejor de estos dos modelos es el de efectos aleatorios aquí las estimaciones:

Tabla 2. Test de Hausman coefficients (b) (B) (b-B) fixed2 re2 difference en_atm_co2-c 0.2837651 -0.295792 0.0120269 sh_xpd_pub-s 0.4643562 0.4667274 0.0023713 ny_gdp_pca-d 0.0004529 0.0004564 -3.48e-06 nv_agr_tot-s 0.1245877 0.1242643 0.0003233 fp_cpi_tot-g 0.0072861 0.0071443 0.0001418 b= consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg B: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(5)= (b-B)´[(v_b-v_B)˄(-1)](b-B) Prob>chi2= 0.8864

sqrt(diag(v_bv_B)) S.E. 0.105961 0.0119611 7.28e-06 0.0044688 0.000407

Tabla 3. Test LaGrange Estimated results: var sd=sqrt(var) sp_dn_-n 12.79466 3.576963 e 1.042433 1.020996 u 6.346039 2.519134 Test: var(u) =0 chibar2(01= = 3046.46 Prob > chibar2= 0.000

Conclusiones

Los resultados del presente documento están acorde a la literatura económica excepto por la relación de la agricultura en el PIB, pues se desconoce hasta el momento de escribir el articulo una relación que haya utilizado la misma metodología, esta variable fue incluida por las condiciones desfavorables socioeconómicas de las áreas rurales de la región. Igualmente se encuentra que el modelo de datos agrupados parece ser muy adecuado, no obstante, eso no significa que sea el mejor, pues como se observa la heterogeneidad puede afectar drásticamente la proyección de una política pública y los resultados esperados inclusive se hace necesaria la incorporación del test de Hauman y LaGrange para poder distinguir entre el modelo de efectos fijos y aleatorios

.

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Inflación: teorías económicas para caso colombiano 2001 – 2015 Tania Karina Bahamón Quintero Isabel Cristina Londoño Cifuentes

Estudiantes del programa de Economía

Introducción La estabilidad macroeconómica es muy importante para la economía de un país, porque permite el crecimiento no inflacionista de la actividad económica y el empleo, evitando así las oscilaciones bruscas del ciclo económico, que pondrían en riesgo la productividad del país.

Esta estabilidad macroeconómica comprende dos aspectos: primero, el crecimiento estable de la economía, sin fuertes fluctuaciones de la actividad económica, como recesiones o auges insostenibles y, segundo la estabilidad de los precios, entendida como una inflación baja y estable. Esta última es de vital importancia por las consecuencias que podría traer a la economía, puesto que altas tasas de inflación desorientan a los consumidores, comerciantes y productores, desalienta la inversión y frena el crecimiento, disminuye las posibilidades de planeamiento debido a la mayor incertidumbre, produciendo desvíos de los esfuerzos de las

actividades productivas.

Mientras una inflación baja y estable mejora el bienestar de la población, puesto que promueve el uso eficiente de los recursos productivos, disminuye la incertidumbre e incentiva la inversión. Por lo tanto, si la inflación permanece estable, la economía presentara importantes mejoras, como es la competitividad, donde los mercados pueden reducir las primas de riesgo, las calificadoras aumentan el grado de inversión y los inversionistas y los consumidores le otorgaron su confianza.

De acuerdo a lo anterior, se puede establecer que la inflación es una variable macroeconómica de gran relevancia para la estabilidad de la economía, por lo tanto el objetivo de este documento es comprobar las diferentes teorías económicas relacionadas con la inflación para Colombia en el periodo comprendido 2001-2015, y así poder determinar que variables influyen en el aumento

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generalizado y sostenido de los precios de los bienes y servicios en el país y poder realizar los respectivos controles.

De acuerdo a esto, en el presente documento se encontrará cinco secciones. En la segunda sección se encontrará la revisión literaria y el marco teórico. En la tercera sección se hallará la violación de supuestos (auto correlación y heteroscedasticidad), sus respectivas comprobaciones y soluciones. En la cuarta sección se encontrará comprobación de las teorías económicas sobre la inflación, finalmente en la quinta sección se encontrará las conclusiones del documento.

En la búsqueda de un enfoque alternativo al de la inflación como fenómeno monetario, se ha explorado la medición de la actividad económica real como indicador de presión inflacionaria en el corto plazo.

Estos estudios han desarrollado entorno a la aparente relación negativa entre desempleo e inflación señalada por la 13 conocida curva de Phillips.

Justificación

Contrariamente cuando hay altas tasas de desempleo, se observan excesos de oferta de trabajadores, reduciendo así la presión en salarios y en precios.

Radicando así la importancia de esta variable.

En la actualidad, resulta de suma importancia el análisis de diversas variables que ocasionan o se encuentran relacionadas con la Inflación, la cual Según (Banco de la Republica, 2016) se define como un aumento sustancial, persistente y sostenido del nivel general de precios a través del tiempo.

Las variables relacionadas con la inflación resultan importantes por lo siguiente:

Lo que buscaba inicialmente la curva de Phillips, es que, a bajas tasas de desempleo, se evidencia que el mercado de trabajo propicia diversas condiciones en el incremento de los salarios, los cuales pueden ser trasladados a precios, y de esta manera se genera mayor inflación.

Masa Monetaria: Según (Instituto de Estudios Bursátiles, IEB, 2016) la masa monetaria es la totalidad de dinero en circulación en la economía. Comprende, por tanto, el efectivo en manos del público,

Tasa de Desempleo: 13

Tomado de (Departamento Investigaciones Económicas, 2003).

80

monedas y billetes bancarios, así como aquellos activos emitidos por las instituciones financieras que, por su elevada liquidez y escaso riesgo, pueden ser considerados dinero o cuasi dinero.

Algunos bancos centrales realizan sus políticas basados en reglas de acción, tal como lo describen las denominadas “reglas tipo Taylor”, en lugar de tomar decisiones de tipo discrecional.

De esta manera, cuando hay mucha masa monetaria (cuando hay mucho dinero), la divisa tiende a depreciarse y lo normal es que se genere inflación.

Cuando la divisa no se mueve, como ahora, que tenemos mucha masa monetaria pero no hay circulación del dinero, porque no hay crédito y los particulares y empresas está ahorrando, es cuando se produce la deflación.

Por otro lado, las tasas de interés de mercado no proporcionan información clara de las acciones de la política monetaria y más bien reflejan otros elementos como la escasez relativa de fondos prestables y las expectativas de inflación. En la medida que un incremento en la tasa nominal refleje una mayor inflación esperada, se puede dar una relación directa entre tasa de interés e inflación, si se cumplen las expectativas.

Tasa de Interés Según (Departamento Investigaciones Económicas, 2003) encontramos que: Muchos bancos centrales utilizan las tasas de interés como variable instrumento para lograr el objetivo en precios y lo realizan a través de su política monetaria. En este sentido, incrementos en las tasas de interés ocasionarían una reducción de la presión inflacionaria como consecuencia de la desaceleración de la actividad económica y de la demanda agregada asociada a una disminución de la inversión y del consumo.

Una forma de aproximar las expectativas de inflación implícitas en las tasas de interés es usar el margen entre la tasa nominal de largo plazo y la de corto plazo. La tasa de interés de largo plazo es más sensible a variaciones en las expectativas de inflación que la tasa de corto plazo, por lo que la diferencia entre estas es considerada como un razonable “benchmark” de control de las expectativas inflacionarias.

Tipo de Cambio En la actualidad podemos encontrar que un aumento del

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tipo de cambio nominal genera un incremento en los precios de los bienes que son importados, y los cuales son expresados en la moneda del respectivo país, por lo que el efecto sobre la inflación de nuestro país dependerá del peso relativo de dichos bienes, en la canasta que está incluida en el índice de precios al consumidor.

Por otra parte, los bienes que son producidos internamente, claramente se ven afectados por el incremento en los costos de los insumos que han sido importados, y que se utilizan en los distintos procesos productivos del país.

Es importante determinar que el tipo de cambio se traspasa a pesos colombianos, debido y fundamentado en dos conceptos utilizados en la economía internacional: “precios relativos de los bienes transables y no transables” y “la paridad del poder adquisitivo”.

Así, el tipo de cambio real (TCR) se define como el precio relativo de los bienes transables y no transables, y se aproxima por la relación entre el índice de precios internacionales y domésticos, expresados igualmente en pesos colombianos.

Salarios

Un tema fundamental al hablar de la inflación es el poder adquisitivo de los salarios, este se define como la cantidad de mercancías que se pueden adquirir con ellos, o usando una definición más técnica, el poder adquisitivo de los salarios se define como el valor real de os salarios. Si en una economía los precios de las distintas mercancías tienden a subir de forma generalizada, claramente el salario real tiene que aumentar.

Marco Teórico Curva de Phillips para Colombia La teoría de la curva de Phillips plantea, la relación inversa que existe entre la inflación y el desempleo, por lo cual una reducción del nivel de desempleo, viene procedido de un aumento de los salarios, lo cual, automáticamente se trasladaría en un aumento generalizado de los precios.

Durante la década de 1960, esta relación negativa entre el desempleo y la inflación, tuvo gran influencia sobre los lineamientos de política económica. Dicha curva indicaba, que ya no se podría alcanzar en forma conjunta el pleno empleo y una baja inflación, y habría

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que aceptar un nivel de empleo que fuera congruente con un nivel de inflación aceptable.

Gráfica 1. Curva de Phillips

En la gráfica anterior se puede observar que en el punto A la economía tiene una alta tasa de desempleo con una inflación baja, mientras si se traslada al punto B, con un bajo desempleo se acelera la inflación. Esto se debe a que los desempleados y los trabajadores poseen asimetría en la información sobre los salarios en ciertos sectores de la economía. Por lo tanto, con una mayor inflación, los trabajadores perciben erróneamente un aumento general de los salarios como un aumento relativo de sus salarios en comparación con los salarios en otros sectores y, por tanto, se busca un nuevo empleo, lo que disminuye el desempleo. Al mismo tiempo, los desempleados

tienden a identificar el crecimiento de los salarios en la economía con un crecimiento del salario que se puede destinar para el poder adquisitivo y el hogar. Por lo tanto, de inmediato se acepta la oferta de trabajo, pensando erróneamente que se está mejor remunerado que en otros sectores y también disminuye el desempleo.

Asimismo, a medida que aumenta la demanda agregada, la tensión sobre los precios es mayor y comienzan a subir, mientras que el desempleo disminuye. A corto plazo, cuando aumentan los precios bajan los salarios reales, esta bajada abarata el coste de la mano de obra y las empresas demandan más trabajos.

La nueva teoría cuantitativa La teoría monetaria de Friedman se apoya en dos pilares, principalmente. De un lado, la teoría de Irving Fisher, la cual consiste en que la renta es el rendimiento del capital y éste el valor actualizado de la renta. De otro lado, la teoría keynesiana de la demanda de activos, pero ampliada, para todo todos activos y a todos sus rendimientos.

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De acuerdo con estos fundamentos, Friedman se propuso rescatar la teorĂ­a cuantitativa que mĂĄs tarde serĂ­a ampliada por diversos autores.

En su versiĂłn mĂĄs sencilla, refleja la siguiente ecuaciĂłn: đ?&#x2018;´. đ?&#x2018;˝ = đ?&#x2018;ˇ. đ?&#x2018;ť

La teorĂ­a sugiere que el nivel de precios (P) varĂ­a proporcionalmente a la cantidad de dinero (M), suponiendo que la economĂ­a estĂĄ en pleno empleo (el volumen de transacciones T sea constante) y que la velocidad del dinero (V) sea tambiĂŠn constante. El dinero, pues, se crea para ser gastados, y en ese proceso genera las subidas de precios.

La distinciĂłn entre subidas de precios de una sola vez y aumentos sostenidos del nivel general de precios, y la identificaciĂłn de esto Ăşltimos con la inflaciĂłn, es el punto de partida de las explicaciones friedmanianas de la inflaciĂłn. A la vista de ello, puede haber muchas causas de un aumento de precios de una sola vez â&#x20AC;&#x201C; un incremento de salarios, un aumento de impuestos, entre otras- no hace falta que aumenta la cantidad de dinero para que ese aumento tenga lugar. Pero una elevaciĂłn sostenida de todos los precios, en cuantĂ­a importante y durante un plazo

largo, sĂłlo puede tener como causa, o como factor coadyuvante, un aumento en la cantidad de dinero. AdemĂĄs, al aumentar la cantidad de dinero aumentarĂĄ la demanda y las empresas podrĂĄn subir sus precios y aumentar sus beneficios y con ello emplear a mĂĄs gente que a su vez aumentarĂĄ su demanda. Por lo tanto, Friedman dice â&#x20AC;&#x153;la inflaciĂłn es siempre y en todas partes un fenĂłmeno monetarioâ&#x20AC;?.

TeorĂ­a Keynesiana El precio que se establece en el mercado de trabajo no es el salario real sino el salario monetario, siendo este Ăşltimo el factor dominante en la determinaciĂłn de los precios y su nivel depende de un conjunto complejo de factores histĂłricos (situaciĂłn de la demanda global y de las demandas sectoriales, grado de inflaciĂłn en el pasado y expectativas de inflaciĂłn, capacidad negociadora de empresarios y trabajadores, presiĂłn social). De manera que Keynes consideraba el nivel de salarios monetarios como el principal determinante del nivel de precios. Cuando hay un alza general (proporcional) del salario en dinero, el efecto normal es que todos los precios

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se elevan en la misma proporción, siempre que la oferta de dinero aumente en igual forma (en tanto no se modifique la tasa de interés). No se sostiene que este teorema del salario sea válido en todas las condiciones, pero Keynes pensaba que era usualmente verdadero.

Sin embargo, al examinar la naturaleza del mercado de trabajo se observan algunos elementos que antes se han destacado como cruciales en el pensamiento de Keynes para comprender ciertos mecanismos básicos del proceso inflacionario.

Tales elementos son: la inercia de los precios y salarios y la inelasticidad de las expectativas en un mundo incierto, donde los agentes disponen de una información insuficiente y costosa.

Estos aspectos, traducidos a un contexto dinámico, dan lugar al tipo de inflación propiamente keynesiana, conocida como inflación de costos ("empujón de costos"), ya sea proveniente de los salarios o de los beneficios, y de mayor relevancia para explicar lo que acontece en las actuales economías capitalistas.

Además, las caídas de la demanda global irán acompañadas de desempleo, no de reducciones salariales; los

incrementos de la demanda global determinarán reducciones del paro, pero también elevaciones de los salarios tanto más acusadas cuanto más intensa y rápida sea la aceleración de la demanda y menor sea la tasa de paro existente. De este modo, las fluctuaciones de la demanda agregada alimentarán un proceso inflacionario tanto más intenso cuanto más pronunciadas sean las fluctuaciones y más alto sea el nivel promedio de esa demanda.

De igual forma, las expectativas de los trabajadores respecto al mantenimiento de una estructura de salarios relativos que, sancionada por la costumbre consideran justa y razonable, introducirá un factor adicional de inflación. Pero esta inelasticidad de las expectativas se traducirá en que los trabajadores esperarán un mantenimiento de la estructura actual de los diferenciales relativos de salarios, apoyados en la costumbre. El esfuerzo de conservarlos llevará a un ajuste de los salarios retrasados que implicará posteriores reacciones diferenciadoras y se expresará, en última instancia, en una presión inflacionaria sobre los costos que será transmitida a los precios y de pronto ampliada por

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sectores empresariales con algún grado de poder oligopólico.

Revisión Literaria en Colombia La inflación al ser un tema que afecta a toda la población de un país, ha resultado de suma importancia su análisis. En Colombia, se han realizado diversos estudios en donde a través de la curva de Phillips se han demostrado diversos comportamientos de la inflación.

De esta manera encontramos el estudio realizado por (Cadavid Londoño, 2003) el cual realiza un estudio para los años 1976 y 2002 después de cambios estructurales que sufrió el país, donde termina por sugerir la existencia de una economía con imperfecciones en los mercados y asimetrías en la información, es por esto que se encontró evidencia de una curva de Phillips convexa, además de la identificación de una súper neutralidad (suma de componentes de la inflación igual a uno) en la curva a largo plazo, por lo cual cualquier esfuerzo Cualquier esfuerzo de las autoridades económicas por estimular la actividad productiva y el empleo no puede ser sostenible en el largo plazo y sólo resultará en una mayor inflación. Debido a la propiedad

de la homogeneidad dinámica, en ausencia de shocks, la inflación tiende a mantenerse en un nivel dado, a menos que se presente una diferencia diferente de cero.

Por otra parte (López & Misas, 1999) realizan una revisión empírica sobre la capacidad de predicción de la inflación de diferentes modelos lineales.

Parten del supuesto de que existe una relación no lineal o asimétrica, la cual según los autores podría ser por una mala especificación del modelo. De esta manera encuentran que un modelo lineal que tenga en cuenta la estacionalidad de la inflación, sus valores atípicos, el efecto del precio de los bienes importados y la probabilidad de un cambio de régimen, (estimado a partir de la metodología swithing de Hamilton (1994)) es un modelo bien especificado que no presenta evidencias de no linealidad y además es una buena herramienta para predecir la inflación.

Además (Chaves Castro, 2008) realiza un análisis dinámico de la inflación en Colombia a partir de la Curva de Phillips Neokeynesiana, en donde El modelo teórico describe el proceso inflacionario el cual se caracteriza por incorporar fundamentos de tipo

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microeconómico además de incorporar por un lado, cierto tipo de imperfecciones reales (rigidez del salario real) y por otro, shocks por el lado de la oferta, como lo es la variación del precio de las materias primas, que pueden constituirse en una fuente importante de fluctuaciones económicas en el corto plazo. Mediante el método de Variables Instrumentales (IV) el autor estimó econométricamente la curva NKPC, introduciendo algunos quiebres estructurales de forma exógena con el fin de analizar las variaciones de la tasa de inflación con respecto a su valor de estado estable o de largo plazo. Los resultados obtenidos, nos muestran un muy buen ajuste de la inflación colombiana a la especificación NKPC y, por otro lado, se encuentra que, al incorporar un término de inflación futura en la ecuación, el signo negativo del componente rezagado de la inflación se corrige plenamente.

En otro enfoque de la curva de Phillips, encontramos en el estado del arte propuesto por (Nigrinis Ospina, 2003) expuesto el estudio realizado por (Gómez & Julio, 2000) y otro por (Gomez, 2000); en el cual el primer estudio dichos autores estudian el caso de una relación

asimétrica de la curva de Phillips para Colombia. En el cual señalan que la principal razón por la cual es difícil identificar la no linealidad de la curva de Phillips, es que, si las autoridades económicas han logrado suavizar el ciclo económico, la información disponible se va a concentrar en la parte central de la curva.

Por esta razón, se requiere tener información cuando han ocurrido fuertes fluctuaciones del producto, ya que la no linealidad se presenta en los extremos de la curva La metodología empleada es una estimación del nivel de desempleo de inflación estable (NAIRU variable en el tiempo) mediante el filtro de Kalman. De manera recursiva relacionan los movimientos de la NAIRU con la tasa de inflación. Finalmente hacen un análisis de sensibilidad de la inflación que pronosticaría el modelo dadas diferentes tasas de desempleo. Encuentran que la disminución de la inflación es sensible al tamaño de la brecha de desempleo, evidencia para concluir que existe una relación no lineal de la curva de Phillips en Colombia.

En el segundo estudio, el autor estudia los efectos que la indexación salarial tiene sobre la inercia inflacionaria, la formación de expectativas de los

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agentes y el costo de la desinflación. Se evidencia que el autor encuentra la existencia de una rigidez salarial y la identifica como uno de los factores determinantes en la forma de la curva de Phillips en Colombia. Así mismo señala que si la política monetaria es creíble, y las negociaciones salariales se hacen teniendo en cuenta expectativas racionales y no adaptativas, el costo de la desinflación disminuye. De esta manera se puede inferir que el mecanismo de formación de los agentes puede determinar la forma de la curva de Phillips.

Este trabajo hace tres contribuciones al estudio de la curva de Phillips en Colombia.

Primero, encuentra una medida de utilización de capacidad instalada de inflación estable.

Segundo, explora la hipótesis de capacidad restringida para Colombia. Finalmente, utiliza una nueva metodología al hacer una estimación con un filtro de Kalman con parámetros variables en el tiempo.

Análisis de las Regresiones Utilizando los datos de las variables masa monetaria, inflación, tasa de desempleo, salarios, a través de una regresión múltiple, se evidencio

la existencia de autocorrelación y heteroscedasticidad, lo que significa una violación de los supuestos, por lo cual, se realizaron las diversas pruebas y soluciones, que se pueden encontrar a continuación:

Violación de los Supuestos Heteroscedasticidad De acuerdo a los supuestos del Modelo Lineal Clásico, los cuales son: Linealidad en los parámetros, Muestreo Aleatorio, No Hay Colinealidad perfecta, Media Condicional Cero, Homocedasticidad y Normalidad, sí estos supuestos se cumplen en los modelos de regresión múltiple, se dice que los estimadores son insesgados de varianza mínima, lo que permitirá realizar inferencia estadística, pero si no se cumple el modelo deja de ser el mejor y por ende no se podría realizar inferencia. Teniendo en cuenta que es de vital importancia que los parámetros de los modelos sean insesgados y de varianza mínima para el presente modelo se procederá a realizar pruebas de heteroscedasticidad para comprobar el supuesto de Homoscedasticidad el cual indica que la varianza del error no observable, condicionada las variables explicativas, es

88

constante. La Homoscedasticidad deja de cumplirse cuando la varianza del error no observable cambia entre los diferentes segmentos de la poblaciĂłn, determinados por los diferentes valores de las variables explicativas.

Esto es muy importante porque debe recordarse que el anĂĄlisis de regresiĂłn es un anĂĄlisis de regresiĂłn condicional de â&#x20AC;&#x153;yâ&#x20AC;? sobre â&#x20AC;&#x153;xâ&#x20AC;? lo cual implica, por lĂłgica, que, si se desea obtener un parĂĄmetro de relaciĂłn estable y Ăştil entre ambas variables, los valores muĂŠstrales de â&#x20AC;&#x153;yâ&#x20AC;? deben mostrarse igualmente dispersos ante variaciones de â&#x20AC;&#x153;xâ&#x20AC;?. Dicho de otro modo, y en tĂŠrminos del error, aunque el error puede ser mayor para mayores valores de â&#x20AC;&#x153;xâ&#x20AC;? (no se fuerza que el error tenga un tamaĂąo igual para el recorrido de â&#x20AC;&#x153;xâ&#x20AC;?) la dispersiĂłn del error alrededor de la recta de regresiĂłn serĂĄ la misma. Esto permite considerar como igualmente vĂĄlidos todos los datos muĂŠstrales de los regresores â&#x20AC;&#x153;xâ&#x20AC;? para determinar la relaciĂłn condicional de â&#x20AC;&#x153;yâ&#x20AC;? a los valores de â&#x20AC;&#x153;xâ&#x20AC;? sin tener que ponderar mĂĄs o menos unos valores u otros de â&#x20AC;&#x153;xâ&#x20AC;? en funciĂłn de la menor o mayor dispersiĂłn de â&#x20AC;&#x153;yâ&#x20AC;? en los distintos casos.

Por lo tanto, si la regresiĂłn presenta heteroscedasticidad

traerĂĄ consecuencias para realizar inferencia estadĂ­stica, aunque el estimador de MĂ­nimos Cuadrados Ordinarios sigue siendo lineal, insesgado y consistente deja de ser eficiente (varianza mĂ­nima), indicando asĂ­ que otras variables podrĂ­an explicar de mejor manera el modelo puesto que poseen varianza aĂşn mĂĄs pequeĂąa.

AdemĂĄs, se procederĂ­a a realizar un modelo con errores al estimar la matriz de covarianzas y varianzas de los estimadores.

Por tal razĂłn es de vital importancia establecer si el modelo presenta o no problemas de heteroscedasticidad, que afecten la eficiencia del mismo, si es este el caso, realizar la debida soluciĂłn.

Con el fin de lograr un modelo eficiente se procede a realizar la detecciĂłn de la heteroscedasticidad del siguiente modelo: đ?&#x2018;&#x2021;. đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x201C;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2013;Ăłđ?&#x2018;&#x203A; = đ?&#x203A;˝0 + đ?&#x203A;˝1 đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018; + đ?&#x203A;˝2 đ?&#x2018;Ą. đ?&#x2018;&#x2018;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;?đ?&#x2018;&#x2122;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;&#x153; + đ?&#x203A;˝3 đ?&#x2018;&#x20AC;đ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018; đ?&#x2018;&#x17D; đ?&#x2018;&#x161;đ?&#x2018;&#x153;đ?&#x2018;&#x203A;đ?&#x2018;&#x2019;đ?&#x2018;Ąđ?&#x2018;&#x17D;đ?&#x2018;&#x;đ?&#x2018;&#x2013;đ?&#x2018;&#x17D;

Para la detecciĂłn de la heteroscedasticidad se puede examinar algunos mĂŠtodos informales y formales, la mayorĂ­a de estos mĂŠtodos se basan en el examen de los residuos de MCO, pues son ĂŠstos los que se observan y no las perturbaciones. Se espera que residuos estimados sean buenas

89

Gráfica 2. Residuos al cuadrado frente a la Inflación

Si no hay información a priori o empírica sobre la naturaleza de la heteroscedasticidad, en la práctica se puede llevar a cabo un análisis de regresión con el supuesto de que no hay heteroscedasticidad y luego hacer un examen post mortem de los residuos elevados al cuadrado, para ver si exhiben algún patrón sistemático.

Aunque los residuos al cuadrado no son lo mismo que las perturbaciones al cuadrado, los primeros sirven como representantes de los últimos sobre todo si el tamaño de la muestra es lo bastante grande.

.15 .1 .05

Gráficamente

0

Métodos informales

residq

.2

.25

estimaciones de las perturbaciones, la esperanza que se cumple si el tamaño de la muestra es lo bastante grande.

6

8

10 ipc3

12

14

En la anterior gráfica se puede observar que la varianza de los errores se relaciona en poca medida con la tasa de inflación, puesto que tratan de permanecer constantes, pero ciertos errores son atípicos, lo que llevaría a pesar que existe problemas de heteroscedasticidad.

De igual forma se puede graficar los residuos al cuadrado frente las variables explicativas del modelo: Gráfica 3. Residuos ^2 frente a t. desempleo.

De acuerdo a lo anterior se puede graficar los residuos al cuadrado frente a la variable dependiente, con la idea de averiguar si el valor medio estimado de la variable dependiente (tasa de inflación) está relacionada sistemática con el residuo al cuadrado.

90

Gráfica 4 Residuos ^2 frente a la Masa M.

problema se procederá a realizar los métodos formales.

Métodos formales

Gráfica 5. Residuos ^2 Frente a Salarios

De acuerdo a los gráficos anteriores se puede observar que para las tres variables la varianza de los errores no es constantes, puesto que se presentan datos atípicos en todas las gráficas, lo que nos conlleva a determinar que las variables presentan problemas de heteroscedasticidad.

Pero para tener mayor certeza de este

Prueba de Breuch – Pagan: el test de Breusch-Pagan el cual sólo es estrictamente válido cuando se dispone de muestras suficientemente grandespresupone que es posible expresar la varianza del término de perturbación como una combinación lineal de p variables explicativas.

Para contrastar la heteroscedasticidad se procede a realizar lo siguiente: primero se estima el modelo por MCO como de costumbre, luego se estima los residuos del modelo, seguidamente se generan los residuos al cuadrado, posteriormente se realiza la estimación del modelo anterior tomando como variable dependiente los residuos al cuadrado, como resultado se obtiene que valor de la F es de 10,94 y la probabilidad es de 0.0000 por lo tanto se observa una fuerte evidencia contra la hipótesis nula de Homocedasticidad, es decir, dado que el p- valió de la F es menor a 5%, se rechaza la hipótesis nula de Homoscedasticidad y se concluye que el modelo presenta

91

problemas de heteroscedasticidad que deben ser corregidos.

Tabla 1 Confirmación de la Existencia de Homoscedasticidad residq

Coef.

Std. Err.

salarios -2.78e-07 1.03e-07 bmonetaria 2.52e-06 6.02e-07 tdesempleo 0.0027829 0.0021184 constante 0.0343109 0.0468089 Number of obs = 180 F ( 3, 176) = 10.94 Prob > F = 0.000 R-squared = 0.1572 Root MSE = 0.03586

P>|t| 0.008 0.000 0.191 0.465

Adicional a lo anterior se puede observar que la variable tasa de desempleo presenta una significancia estadística mayor a 5%, se podría inferir que esta variable no presenta problemas de heteroscedasticidad, con el fin de comprobar lo anterior se procede a realizar el test para cada variable explicativa.

Tabla 2 Confirmación de H. en los Salarios residq Coef.

Std. Err. P>|t| salarios 9.23e-08 2.51e-08 0.000 constante -0.020137 0.0119277 0.093 Number of obs = 180 F ( 1, 178) = 13.52 Prob > F = 0.0003 R-squared = 0.0706 Root MSE = 0.03744

Tabla 3 Confirmación de H. en la Base Monetaria residq Coef.

Std. Err. bmonetaria 6.65e-07 1.45e-07 constante 0.0004839 0.005339 Number of obs = 180 F ( 1, 178) = 20.97 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.1054 Root MSE = 0.03673

P>|t| 0.000 0.930

Al realizar el test para cada variable explicativa, se puede observar que tanto la variable salario como la masa monetaria tiene una probabilidad de 0,0000 se observa una fuerte evidencia contra rechaza la hipótesis nula de Homocedasticidad, es decir, como el p- valió de la F es menor a 5% se concluye que se rechaza la hipótesis nula, por lo tanto estas variables presentan problemas de heteroscedasticidad, mientras que la tasa de desempleo presenta una probabilidad de 0.011, lo que nos indica que no hay suficiente evidencia empírica para rechazar la hipótesis nula de Homocedasticidad.

92

Tabla 4 Confirmación de H. en la tasa de desempleo residq Coef. tdesempleo -0.0032771 constante 0.0612338 Number of obs = 180 F ( 1, 178) = 26.59 Prob > F = 0.0111 R-squared = 0.0357 Root MSE = 0.03814

Std. Err. P>|t| 0.0012765 0.011 0.0153517 0.000

Tabla 5 Prueba de Breush Pagan Variables: fitted values of ipc3 chi2(1) Prob > chi2

= 17.02 = 0.0000

De igual forma, como se ha venido observando el modelo presenta problemas de heteroscedasticidad debido p valué es menor a 5% se rechaza la hipótesis nula, es decir, el modelo presenta problemas de heteroscedasticidad.

Prueba de White Aunque en apariencia esta prueba es parecida a la mencionadas anteriormente, parece admitido que algo más robusta al no requerir supuestos previos como, por ejemplo, la normalidad de las perturbaciones. Por otro lado, tal y como se verá a continuación, la prueba no exigirá determinar a

priori las variables explicativas de la heteroscedasticidad (lo cual no es necesariamente una virtud) y es por esta razón por lo que se denomina “prueba general”. En este contraste la idea subyacente es determinar si las variables explicativas del modelo, sus cuadrados y todos sus cruces posibles no repetidos sirven para determinar la evolución del error al cuadrado.

Es decir; si la evolución de las variables explicativas y de sus varianzas y covarianzas es significativas para determinar el valor de la varianza muestral de los errores, entendida ésta como una estimación de las varianzas de las perturbaciones aleatorias.

Para contrastar la heteroscedasticidad con esta prueba se procede a realizar lo siguiente: primero se estima el modelo por MCO como de costumbre, luego se procede a estimar es test de White, teniendo como hipótesis nula: Homoscedasticidad e hipótesis alternativa: heteroscedasticidad, seguidamente se estima el modelo con dicho test y se obtiene el siguiente resultado:

93

Tabla 6 Prueba de White White´s test for Ho: homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticit chi2(9) = 60.83 Prob > chi2 = 0.0000 Sorce Heteroskedasticity Skewness Kurtosis Total

chi2 60.83 22.45 2.72 86.01

df 9 3 1 13

p 0.0000 0.0001 0.0988 0.0000

De acuerdo a la prueba de White se obtiene que la prob > chi2 es de 0,000, evidenciándose problemas de heteroscedasticidad, es decir, dado que la probabilidad es menor a 5%, se rechaza la hipótesis nula de Homoscedasticidad y se concluye que el modelo presenta problemas de heteroscedasticidad que deben ser corregidos.

Al realizar ambas pruebas se obtiene que el modelo presente problemas de heteroscedasticidad, implicando que el modelo no presente varianza mínima, por lo tanto, deja de ser eficiente, por lo cual se procede a solucionar dicho problema.

Solución del problema heteroscedasticidad

de

Para solucionar el problema de heteroscedasticidad existen diversas maneras, entre ellas; estimar el modelo por mínimos cuadrados generalizados y convertir las variables en logaritmo. Para solucionar el problema de heteroscedasticidad se utilizará el logaritmo.

Prueba Breuch – Pagan Por lo tanto, se procede a convertir todas las variables a logaritmo, luego se estima nuevamente los residuos y se genera los residuos al cuadrado, seguidamente se procede a estimar el modelo tomando como variable dependiente los nuevos residuos al cuadrado estimados, para obtener la prueba Breuch – Pagan, y se obtiene lo siguiente: Tabla 7 Prueba de Breush Pagan para todo el modelo residq3

Coef.

lsalarios 0.0009959 lMmonetaria 0.000572 ltdesempleo 0.000692 constante 0.0056378 Number of obs = 180 F ( 3, 176) = 1.95 Prob > F = 0.1235 R-squared = 0.0321 Root MSE = 0.00037

Std. Err.

P>|t|

0.0009036 0.0003919 0.0002909 0.0077776

0.272 0.146 0.018 0.469

94

Como resultado se obtiene que valor de la F es de 1,95 y la probabilidad es de 0.1235, por lo tanto, se observa que no se puede rechazar la hipótesis nula de Homocedasticidad, es decir, dado que el p- value de la F es mayor a 5%, no existe suficiente evidencia empírica para rechazar la hipótesis nula de Homoscedasticidad, concluyendo de esta manera que el modelo no presenta problemas de heteroscedasticidad. Además, el coeficiente de determinación es bajo, es decir la variación de las variables independientes solo explicar un 3% la variación de la variable dependiente.

De igual se individual y siguiente:

realiza el test se obtiene lo

Tabla 8 Breush Pagan para el Salario residq3 Coef.

Std. Err. P>|t| lsalario -0.0000155 0.0001109 0.889 constante 0.0004268 0.0014439 0.768 Number of obs = 180 F ( 1, 178) = 0.02 Prob > F = 0.8890 R-squared = 0.0001 Root MSE = 0.00037

Tabla 9 Breush Pagan para el Desempleo residq3 Coef.

Std. Err. P>|t| ltdesempleo 0.0001757 0.0001469 0.233 constante -0.0002057 0.0003612 0.570 Number of obs = 180 F ( 1, 178) = 1.43 Prob > F = 0.2334 R-squared = 0.0080 Root MSE = 0.00037

Tabla 10 Breush Pagan para la Masa Monetaria residq3 Coef. lMmonetaria -3.91e-06 constante 0.000269 Number of obs = 180 F ( 1, 178) = 0.01 Prob > F = 0.9304 R-squared = 0.0000 Root MSE = 0.00037

Std. Err. P>|t| 0.0000446 0.930 0.0004575 0.563

Como resultado se obtiene que la probabilidad para los tres casos es mayor a 5%, por lo tanto, se observa que no se puede rechazar la hipótesis nula de Homocedasticidad, es decir, dado que el p- valio de la F es mayor a 5%, no existe suficiente evidencia empírica para rechazar la hipótesis nula de Homoscedasticidad, concluyendo de esta manera que la variable individualmente no presenta problemas de heteroscedasticidad. Además, el coeficiente de terminación para las tres variables es cero, es decir, la variación de las

95

variables independientes explica la variación de variable dependiente.

no la

Prueba de White De igual forma, como se procedió en la anterior prueba se estima las variables en logaritmo y se procede a realizar la prueba de White, obteniendo lo siguientes resultados: Tabla 11 Solución por la prueba de White White´s test for Ho: homoskedasticity against Ha: unrestricted heteroskedasticit chi2(9) = 16.30 Prob > chi2 = 0.0609 Sorce Heteroskedasticity Skewness Kurtosis Total

chi2 16.30 9.01 0.95 26.25

df 9 3 1 13

p 0.0609 0.0292 0.3294 0.0157

Al realizar nuevamente la prueba de White se obtiene que la prob > chi2 es de 0,0609, evidenciándose que no hay problemas de heteroscedasticidad, es decir, dado que la probabilidad es mayor a 5%, no hay suficiente evidencia empírica para rechazar la hipótesis nula en favor de la hipótesis alternativa, por lo tanto, se concluye que el

modelo no presenta problemas de heteroscedasticidad.

De esta forma queda resuelto el problema de heteroscedasticidad, por lo cual el modelo presenta eficiencia y se podrá realizar inferencia estadística.

Autocorrelación En el análisis de variables, el modelo de regresión lineal parte de que no debe existir autocorrelación en los errores, es decir el término de perturbación relacionado con cualquier otra observación. Se evidencia cuando se presenta correlación entre miembros de series con observaciones ordenadas en el tiempo (información de series de tiempo).

En nuestro caso, al estimar si existe correlación entre las variables (masa monetaria, tasa de desempleo, salarios) con la variable dependiente (inflación) obtenemos una alta correlación entre ellos, por lo cual es necesario aplicar:

96

Detección Gráfica:

Gráfica 3 Auto correlación Simple

-0.50

0.00

0.50

Autocorrelations of resid

1.00

Gráfica 1 Residuos y el Tiempo

0

10

20 Lag

30

40

Bartlett's formula for MA(q) 95% confidence bands

Gráfica 4 Auto correlación Parcial

7

8

9

10

0.50 0.00 -0.50

Partial autocorrelations of resid

10 9 8 7

11

12

resid1

-1.00

Fitted values

11

1.00

12

Gráfica 2 Residuos en Función de su Pasado

Podemos darnos cuenta que los residuos de nuestras variables tienen una correlación positiva con su pasado. Por lo cual se estaría violando el supuesto de la no auto correlación en los errores.

Correlograma de los Residuos De esta manera podemos observar el orden de auto correlación de los residuos del modelo.

0

10

20 Lag

30

40

95% Confidence bands [se = 1/sqrt(n)]

Es claro que en los residuos existe una correlación de orden positivo y por lo cual podríamos decir que nuestro modelo se encuentra con un esquema auto regresivo de segundo orden o AR (2), ya que el valor esperado del error en función de su pasado, es diferente de cero, se comprueba que el modelo presenta auto correlación.

De esta manera, resulta de suma importancia realizar métodos estadísticos, para corregir la

97

correlaciĂłn que presenta nuestro modelo, ya que en presencia de auto correlaciĂłn los estimadores continĂşan siendo lineales e insesgados, al igual que consistentes, y estĂĄn distribuidos de forma asintĂłticamente normal, pero dejan de ser eficientes (es decir, no tienen varianza mĂ­nima).

MĂŠtodos EstadĂ­sticos ď&#x201A;ˇ

AnĂĄlisis de la RegresiĂłn:

Se establece que Ho: -

B1=0 no existe auto correlaciĂłn B1#0= existe auto correlaciĂłn

De acuerdo a los resultados se estimaron los residuos del modelo en funciĂłn de su pasado, del mes 1,2.

resid resid1 constante

con

Coef.

Std. Err. P>|t| 0.9819475 0.0090086 0.000 0.1844273 0.0862498 0.034

residuos

â&#x20AC;&#x201C;

1

Tabla 13 Residuos con Rezagos No2 resid resid1 residuos2 constante

Coef.

Std. Err. P>|t| 1.62447 0.0580915 0.0000 -6408668 0.0574731 0.0000 0.1600328 0.0671484 0.018

Es importante aclarar que se realizĂł el mismo procedimiento para un tercer periodo, pero este no fue significativo, por lo cual se comprueba lo demostrado anteriormente en la grĂĄfica, un esquema autoregresivo de segundo orden AR (2).

Por lo tanto podemos decir que se acepta la hipĂłtesis nula, ya que B1, B2 # 0.

ď&#x201A;§

Residuos â&#x20AC;&#x201C; residuos 1.

Tabla 12 Residuos Rezagos No.1

Residuos â&#x20AC;&#x201C; residuos 2

Prueba de Durbin Watson

Dicha prueba, somete la autocorrelaciĂłn de primer orden AR (1) ď&#x201A;§ ď&#x201A;§

đ?&#x2018;&#x152;đ?&#x2018;Ą = đ?&#x2018;Ľđ?&#x2018;Ąđ?&#x203A;˝Â´ + đ?&#x153;&#x20AC;đ?&#x2018;Ą đ?&#x153;&#x20AC;đ?&#x2018;Ą = đ?&#x153;&#x152;đ?&#x153;&#x20AC; đ?&#x2018;Ą â&#x2C6;&#x2019; 1 + đ?&#x2018;˘đ?&#x2018;Ą

Se parte de que: Ho= p =0 no existe autocorrelaciĂłn de primer orden Se obtuvo el siguiente resultado: Durbin-Watson d-statistic 180) = 0.130745

(4,

98

Verificando los valores, se comprueba que efectivamente el modelo sufre de auto correlaciĂłn positiva.

ď&#x201A;§

Prueba de Breusch-Godfrey

đ??ť0 = No hay auto correlaciĂłn Tabla 14 Prueba de BreuschGodfrey lags (p) Chi2 df 1 118.923 1 Ho: no serial correlation

Prob > chi2 0.0000

En la tabla anterior se puede observar que el p-value de la prueba chi â&#x20AC;&#x201C; cuadrado es menor a 0.005, (0.000<0.005), lo que significa que se rechaza la hipĂłtesis nula de no autocorrelaciĂłn, es decir el modelo auto regresivo aĂşn presenta auto correlaciĂłn.

SoluciĂłn de la AutocorrelaciĂłn Auto correlaciĂłn de orden superior, rezagos de la variable dependiente e independiente: Se realiza la soluciĂłn para los dos rezagos que presenta nuestro modelo, incluyĂŠndolos y se obtiene el siguiente resultado:

Tabla 15 Modelo General con Rezagos 1 â&#x20AC;&#x201C; 2 ipc3 L1 L2

Coef.

1.565052 -0.5783145

Std. Err. P>|t| 0.0514869 0.000 0.0484122 0.000

tdesempleo lMnometaria lsalario constante

0.0008587 0.0762901 -0.087977 0.4886033

0.001834 0.0237722 0.083952 0.9724878

0.640 0.002 0.296 0.616

De esta manera, se vuelve a calcular la prueba de BreuschGodfrey: Tabla 16 Prueba de Breush â&#x20AC;&#x201C; Godfrey lags (p) 1

chi2 0.086

df 1

Prob > chi2 0.7698

En la tabla anterior se puede observar que el p-value de la prueba chi â&#x20AC;&#x201C; cuadrado es mayor a 0.005, (0.7698>0.005), lo que significa que no se rechaza la hipĂłtesis nula de no autocorrelaciĂłn, es decir el modelo auto regresivo ya no presenta auto correlaciĂłn.

ComprobaciĂłn de las TeorĂ­as EconĂłmicas (InflaciĂłn) en Colombia 2001 â&#x20AC;&#x201C; 2015 Para un mejor conocimiento de las variables a estudiar, es importante conocer las variables descriptivas de dichas variables:

99

Estadísticas Descriptivas Tabla 17 Estadísticas Descriptivas de las Variables Estadísticas T. inflación

Salarios

9.50% 6.26% 12.6%

Media Mínimo Máxima

$ 462.077 $ 286.000 $ 644.350

M. T. Monetaria desempleo $ 33.109 11.8% $ 8.819 7.27% $ 82.519 17.8%

relación econométrica se puede observar mejor dicha relación, comprobando la curva de Phillips para el caso colombiano en el periodo comprendido 20012015.

 Modelo econométrico Debido a que el modelo presentaba problemas de auto correlación entre las variables, se procedió a estimar los rezagos correspondientes para cada una de ellas, y de esta manera corregir la auto correlación presentada. Al realizar el modelo con los rezagos se obtiene el siguiente resultado:

Aplicación de los Modelos Comprobación empírica de la Curva de Phillips para el caso colombiano 2001-2015 Tasa de inflación y Tasa de desempleo  Observación gráfica

Tabla 18 Regresión Tasa de Inflación – Desempleo (Rezagos 1)

6

8

10

12

14

Gráfica 5 Tasa de Inflación y Tasa de Desempleo

8

10

12 tdesempleo ipc3

14

16

18

ipc3 Coef. tdesempleo -0.2930939 residuosde -0.2916058 residuo1 0.4699528 constante 11.96394 Number of obs = 179 F ( 3, 175) = 284.55 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.8299 Root MSE = 0.72275

Std. Err. 0.0482708 0.0477671 0.0537939 0.7416202

P>|t| 0.000 0.000 0.000 0.000

Fitted values

Como se puede observar en el anterior gráfico la tasa de inflación efectivamente presenta una relación inversa con la tasa de desempleo. Mediante una

De acuerdo al modelo econométrico realizado para las variables Tasa de inflación y Tasa de desempleo, se puede inferir que la variación de la tasa de desempleo explica la

100

Comprobación empírica de la teoría Keynesiana para el caso colombiano 2001-2015 Tasa de inflación y Salario

10

12

14

Gráfica 6 Tasa de Inflación y Salarios

8

La tasa de desempleo es estadísticamente significativa, igualmente que los rezagos de un periodo para cada una de las variables. De esta manera un aumento del 1% en la tasa de desempleo disminuyó la tasa de inflación en 0,293%, por lo cual se comprueba el planteamiento de William Phillips, respeto a la relación negativa entre dichas variables. De igual forma la tasa de desempleo rezagada un periodo reducía la inflación en 0.291%, siendo menor que el periodo actual, por tal razón se puede inferir que al pasar el tiempo la tasa de desempleo tiene un efecto mayor en la reducción de la tasa de inflación.

 Observación gráfica

6

variación de la tasa de inflación en 82,99%. Además, el modelo es globalmente significativo estadísticamente.

12.6

12.8

13 lsalario ipc3

13.2

13.4

Fitted values

Como se observa en el gráfico anterior, la tasa de inflación y los salarios presentan una relación positiva y creciente, por lo tanto, se puede establecer que para Colombia se cumple la teoría de Keynes sobre la relación inflación- salario.

 Modelo econométrico Debido a que el modelo presentaba problemas de auto correlación entre las variables, se procedió a estimar los rezagos correspondientes para cada una de ellas, y de esta manera corregir la auto correlación presentada. Al realizar el modelo con los rezagos se obtiene el siguiente resultado:

101

Tasa de inflación y Masa Monetaria  Observación Gráfica Gráfica 7 Tasa de Inflación y Masa Monetaria

14

De acuerdo al modelo econométrico realizado para las variables Tasa de inflación y los salarios, se puede inferir que la variación de los salarios explica la variación de la tasa de inflación en 99,38%. Además, el modelo es globalmente significativo estadísticamente.

Los salarios y los rezagos para un periodo de cada una de las variables son estadísticamente significativos. De esta manera un aumento de 1% en los salarios incrementa la inflación en 2,7%, comprobándose la teoría keynesiana sobre los salarios y la inflación, donde Keynes consideraba el nivel de salarios monetarios como el principal determinante del nivel de precios. Cuando hay un alza general del salario en dinero, el efecto normal es que todos los precios se eleven. De igual forma los salarios rezagados un

Comprobación empírica de la nueva teoría cuantitativa para el caso colombiano 2001-2015

12

0.045 0.000

10

P>|t| 0.000 0.000

8

ipc3 Coef.

Std. Err. lsalarios 2.722041 0.644159 residuosal1 4.28534 0.6426319 residuoa1 0.0245071 0.012112 constante -81.42876 0.6547011 Number of obs = 179 F ( 3, 173) = 9336.83 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.9938 Root MSE = 0.13807

periodo aumentaban la inflación en 4,28%, siendo mayor que el periodo actual, por tal razón se puede inferir que al pasar el tiempo los salarios tienen un efecto menor en el aumento de la tasa de inflación.

6

Tabla 19 Regresión Tasa de Inflación – Salarios (Rezagos 1)

9

9.5

10

10.5 lMmonetaria

ipc3

11

11.5

Fitted values

Como se observa en el gráfico anterior, la tasa de inflación y la masa monetaria presentan una relación positiva y creciente, por lo tanto se puede establecer que para Colombia se cumple la

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nueva teoría cuantitativa sobre la relación inflación- masa monetaria de Friedman

 Modelo econométrico Debido a que el modelo presentaba problemas de auto correlación entre las variables, se procedió a estimar los rezagos correspondientes para cada una de ellas, y de esta manera corregir la auto correlación presentada. Al realizar el modelo con los rezagos se obtiene el siguiente resultado: Tabla 20 Regresión Tasa de Inflación – Masa Monetaria (Rezagos 1) ipc3 Coef. lMmonetaria 1.103898 residuo1 0.3185081 residuos2 -0.3063434 residuoMM 1.679024 constante -19.05584 Number of obs = 178 F ( 4, 173) = 284.55 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.9902 Root MSE = 0.17263

Std. Err. 0.2281025 0.0948082 0.950388 0.2279215 0.2232722

P>|t| 0.000 0.001 0.002 0.000 0.000

De acuerdo al modelo econométrico realizado para las variables Tasa de inflación y masa monetaria, se puede inferir que la variación de la masa monetaria explica la variación de la tasa de inflación en 99,02%.

Además, el modelo es

globalmente significativo estadísticamente.

La masa monetaria y los rezagos para un periodo de cada una de las variables son estadísticamente significativos. De esta manera un aumento de 1% en la masa monetaria incrementa la inflación en 1,1%, comprobándose nueva teoría cuantitativa sobre la masa monetaria y la inflación, donde Friedman consideraba que el nivel de precios (P) varía proporcionalmente a la cantidad de dinero (M), suponiendo que la economía está en pleno empleo (el volumen de transacciones T sea constante) y que la velocidad del dinero (V) sea también constante. El dinero, pues, se crea para ser gastados, y en ese proceso genera las subidas de precios. De igual forma la masa monetaria rezagada un periodo aumentaba la inflación en 1,6%, siendo mayor que el periodo actual, por tal razón se puede inferir que al pasar el tiempo la masa monetaria tiene un efecto menor en el aumento de la tasa de inflación.

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Conclusiones Debido a la alta relación que se presenta entre la tasa de inflación, la tasa de desempleo, los salarios y la masa monetaria, el modelo realizado presentaba problemas de auto correlación, ocasionando así problemas en la eficiencia del modelo, por lo tanto, se realizó las correcciones pertinentes, aplicando diversas pruebas.

Adicionalmente, se encontró que el modelo presentaba problemas de heteroscedasticidad, ocasionando de igual forma como con la auto correlación problemas en la eficiencia del modelo, aunque con estos dos problemas no se afecta el insesgamiento y la consistencia, si se afecta la varianza mínima, indicando que otras variables podrían tener varianza más pequeña. Por tal razón, se soluciona dicho problema aplicando logaritmo a las variables. Luego de corregir ambos problemas se puede

realizar estimaciones para realizar inferencia estadística.

De acuerdo a los resultados obtenidos se puede concluir que para el caso colombiano en los años 2001- 2015, se cumple con la teoría de la curva de Phillips, lo que quiere decir que en Colombia existe una relación inversa entre la tasa de desempleo y la tasa de inflación.

Por otra parte, se comprueba la teoría keynesiana, por lo cual, un aumento en los salarios incrementa la tasa de inflación, teniendo una relación positiva y creciente. De igual forma se comprueba la nueva teoría cuantitativa para el caso colombiano, es decir, a medida que aumenta la masa monetaria, la inflación también lo hace. Por lo tanto, se puede inferir que para el caso colombiano estas tres variables tienen una relación con la inflación, y que si no son controladas podrían causar problemas en la estabilidad económica del país.

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ENTREVISTA A LA EMPRESA MOLINOS FLORHUILA S.A.

¿Con cuántos empleados inicio la empresa?

la arroba por libras) bulto de 50 kilos.

El cambio la absorbió totalmente de pasar de Florhuila a Roa, en el año 95 éramos 350 personas porque existían dos molinos. El porcentaje de ventas se ha mantenido estable, como el 32% a nivel de nacional. Ahora somos una organización de 34 plantas pasamos a 9 plantas, la más pequeña es esta planta, la cual tiene 110 empleados, las horas tienen el doble del personal.

Nosotros sacamos productos diferentes como el arroz parvorizado, el cual es un arroz que está sujeto a procesos hidrotermicos, es decir temperatura y agua.

La diferencia es que este tiene doble proceso, el secamiento y el trillado es igual, pero se clasifica por tamaños homogéneos. Este arroz queda con un color crema, no es blanco, porque los nutrientes que posee la cascara se han fijado al grano, debido que tuvo un proceso, como el “baño maría” la cual se trabaja a 75 grados de temperatura a un espacio de temperatura, en donde los nutrientes se han fijado al almidón. Las pérdidas en ese arroz son mínimas y porque en este proceso es arroz se crece.

En la visión se plantea la idea de convertirse en la organización líder en el sector agroindustrial del arroz a nivel nacional e internacional, mediante el desarrollo de productos tradicionales e innovadores con los más altos estándares de calidad, ¿cuál es el producto qué más aporta a este objetivo?

La mayor rotación es por arroba, así sea por libra pero tenemos presentaciones que satisfacen el mercado, desde media libra, libra, 2.5 kilos, kilo, kilos, 5 kilos, 10 kilos, 12.5 ( a granel o

Además estamos incursionando con el atún, llamado Gustamar, el cual se produce en ecuador, es el único producto que no producimos en Colombia.

También tenemos la línea de saborizados como sopas, arroz

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oriental, mexicano, coco, pollo, calentado y tamal)

empezaron a bajar precios para no generar pérdidas.

¿Cuál es el crecimiento económicos promedio que han tenido durante los últimos 10 años?

¿La empresa realiza operaciones de exportaciones? ¿Desde qué año empieza esa labor y hacia qué lugares realizan las operaciones?

En el 2017 se recolectaron más de 25.000 hectáreas en el llano, la industria a nivel nacional no tiene la capacidad para almacenar ese arroz.

¿Qué ha pasado con lo expuesto por el Ministerio acerca de los precios?

Hay una política hay una política que se llama el incentivo al almacenamiento, lo que quiere decir que el gobierno brinda un dinero por tonelada y las Industrias se comprometen a guardarlas; entonces periódicamente viene la bolsa agropecuaria y certifica mis inventarios.

No realizamos exportaciones dado que Colombia es un país costoso en la producción de arroz por eso es el arancel de importación de arroz, por eso es el arancel de importación de arroz.

¿La empresa la empresa realiza operaciones de importaciones? ¿Desde qué año empieza esta labor? ¿Desde qué lugares reciben estas operaciones? ¿Qué importan?

Sólo vamos por el comercio a nivel nacional, el comerciante nacional. Nosotros le compramos al agricultor, transformamos la materia prima y se la vendemos al comerciante.

¿Cuáles son las industrias que mueven este sector y qué acciones tomaron dados los precios del Ministerio?

¿Qué se importa? Arroz. El intercambio que se da gracias a los TLC.

Fedearroz, es el ente que mueve a los agricultores e Induarroz el que mueve a las Industrias. Y las industrias ante esta situación

Las importaciones se practican aproximadamente desde los años 90, la cantidad se da de acuerdo a la necesidad y la aprobación la del ministerio de agricultura.

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¿De qué países se importa?

Países productores de arroz; principalmente y gracias al TLC, se negocia más con Estados Unidos.

Adicionalmente está Uruguay, Argentina, Vietnam y, Taiwán.

¿La maquinaria utilizada de dónde proviene?

Proviene principalmente de Alemania, Estados Unidos, Brasil, Japón y nacional.

¿Qué acciones están realizando para cumplir con los objetivos planteados en la apuesta productiva agro industria de base tecnológica?

Teniendo en cuenta también anteriormente dialogado, tiene el fundamento en seguridad industrial cambiado radicalmente.

El avance tecnológico en la agroindustria tiene que ir armonizado con el medio ambiente, ¿poseen alguna metodología o estrategia para contribuir con el medio ambiente?

Nosotros tenemos, primero que todo el secamiento, el cual antes era a gas. Entonces, tenemos unos hornos quemadores de cascarilla de Brasil. La cascarilla circula ya que el horno tiene un poder calorífico y y nosotros mediante motores absorbemos el calor. Para el medio ambiente tenemos filtros de mangas y aspiradores.

lo se la ha

Por ejemplo, un operario debe tener certificación, certificación de manejo de montacargas, que esté acreditado y demuestre que haya realizado el curso de montacargas.

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LA ECONOMIA DESCUBIERTA Autor: Econ. Tomás Bulat

Para la economía argentina, el siglo XX terminó en el 2002, cuando el país empezó a crecer y la traumática experiencia que significó la caída del régimen de convertibilidad comenzó a quedar atrás lentamente. En un principio, el diagnóstico más generalizado fue que la economía crecía solo por una especie de efecto rebote, luego de una caída espectacular. Sin embargo, a medida que el tiempo pasó fue quedando cada vez más claro que se trataba de otra cosa: la economía internacional estaba cambiando de manera drástica y estructural, de la mano del crecimiento de China y las economías emergentes.

Se estaban abriendo oportunidades únicas para dinamizar el crecimiento. No solo porque el precio de los productos primarios que exportamos aumentó sino, también, porque el shock positivo afectó a todos nuestros vecinos del Mercosur, abriéndole una oportunidad las exportaciones industriales. En ese contexto, en el lustro que siguió a la crisis.

Argentina creció a una velocidad que no se observaba desde la época del primer centenario. Una vez superada la sorpresa por la rapidez de la recuperación, hacia fines de 2007, eran muchos los analistas que consideraban que, en el nuevo contexto, el crecimiento continuaría por muchos años.

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Libro escrito por Tomás Bulat, Se definía como "economista de profesión, periodista de oficio y docente de alma". Fue autor de diversos libros y cara visible de diversos programas televisivos, el mismo dice que este libro es necesario para la vida cotidiana. Para saber qué hacer con tus ahorros, cuándo tomar un crédito, cómo crecer en tu negocio. Y es necesario también para entender los problemas del país. Y los del mundo. Y comprender cuánto de todos los eventos de la macroeconomía impactan en tus decisiones y en tu presupuesto de hoy y en tu futuro, es decir: en la microeconomía. ¿Cuándo se habla de fondos buitres, qué tipo de peligro acecha? ¿Cuándo se habla de inflación, impacta solo en tu bolsillo? ¿Hay vida más allá del dólar? ¿Se puede ser previsor en el reino de lo impredecible?

Con un estilo claro y preciso de gran comunicador, Tomás Bulat, economista y periodista, pone en estas páginas su enorme bagaje de conocimiento y te ofrece una herramienta fundamental para los tiempos que corren.

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