Trabajo econometría: Estimación del IPC

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Trabajo econometría:

Estimación del IPC

David Bravo

Ignacio Dattwyler

Luís Díaz

Profesora: Francisca González

Curso: Econometría

Fecha: 30/12/2015

Campus Vitacura

Introducción

Toda institución, ya sea la familia, la empresa o el gobierno, tiene que hacer planes para el futuro si ha de querer sobrevivir y progresar. Hoy en día diversas instituciones requieren conocer el comportamiento futuro de ciertos fenómenos como el IPC, el PIB, la base monetaria, el precio de los combustibles, el salario nominal y el tipo de cambio con el fin de planificar, prever o prevenir. 
La planificación racional exige prever los sucesos del futuro que tengan gran probabilidad de ocurrir. La previsión, a su vez, se suele basar en lo que ha ocurrido en el pasado. Uno de los mayores intereses de los agentes económicos es conocer el progreso de los precios en la economía nacional; en Chile el ente encargado de llevar a cabo los registros del IPC es el Banco Central.
El presente estudio se basa en el análisis del IPC chileno y su evolución en un periodo de 2 años (de 2013 a 2015) relacionándolo a ciertos factores que podrían ser influyentes en su cambio. Este análisis se realizará a través de la elaboración de un modelo econométrico, teniendo en cuenta ciertas variables que se detallarán a lo largo del trabajo.

Se planteará una hipótesis, la cual plantea que el IPC se puede explicar a través de variables que no son parte de la canasta, sino que más bien son variables macroeconómicas, tales como las exportaciones e importaciones de bienes, fuerza laboral, precio del petróleo, entre otras.

Metodología

El objetivo del presente trabajo es determinar la dependencia del IPC en Chile de variables que no están incluidas en la canasta que compone dicho indicador económico. Para esto se utilizaron datos obtenidos de las bases de datos públicas que posee el Banco Central de Chile (BCCh). Las variables seleccionadas en un inicio fueron: Período de observación, Agregado monetario M1, Colocaciones reales, Exportaciones de bienes, Exportaciones de cobre, Importaciones de bienes, Importaciones de bienes de consumo, Importación bienes durables, Fuerza de trabajo, Ocupados, Índice de ventas comercio real, Venta autos nuevos, Precio del petróleo y Tasa de desempleo.

Una vez obtenida la información de estas variables se procede a buscar un modelo que explique de buena manera la hipótesis planteado. Para esto se empleó el método de paso a paso descendente y se obtuvo un determinado modelo de regresión lineal, al que posteriormente se procedió a verificar que cumpla con los supuestos de:

• Homocedasticidad
• Autocorrelación de los residuos
• Existencia de algún tipo de sesgo
• Colinealidad entre las variables

Una vez obtenida conclusiones sobre estos supuestos, en la medida que no se cumplan, se buscará soluciones con el fin de generar un modelo que cumpla con los supuestos para ser modelado mediante MCO.

Con el modelo final, es decir que el cumple los supuestos de MCO, se evaluará la posible tendencia temporal que presenten los residuales del modelo y se buscará la manera de modelarlos, con el fin de obtener un modelo que explique la globalidad de los valores y variaciones que toma el IPC en Chile en término de las variables seleccionadas.

Resultados

Realizando ambos métodos (hacia atrás y adelante) se eligió el modelo encontrado por medio del método de selección hacia atrás, obteniendo lo siguiente:

Como se aprecia en la tabla, se obtiene una significancia cercana al 0%, valor más pequeño que el 5%, lo cual significa que se toma la hipótesis alternativa de que alguna de las variables del modelo es significativa.

Una vez seleccionado el modelo, el cual posee 7 variables explicativas, se analiza la existencia de datos atípicos, influyentes, multicolinealidad, heterocedasticidad y autocorrelación.

El modelo generado posee las siguientes variables explicativas:

1. Periodo de Observación
2. Agregados Monetarios Nominales Promedios
3. Colocaciones Reales Consumo
4. Exportaciones de Bienes
5. Exportaciones de Cobre
6. Importaciones Bienes de consumo
7. Ocupados

Y las variables que quedaron excluidas del modelo son:

1. Importaciones de Bienes
2. Tasa de Desempleo Nacional
3. Índice de Ventas Comercio Real
4. Ventas Autos Nuevos
5. Fuerza de Trabajo total
6. Importaciones Bienes Durables

Con respecto a los datos influyentes, se ocupará el criterio de las distancias de cook, siendo 0.15, valor proveniente de la aproximación que utiliza este criterio como valor crítico, el valor a comparar. Si alguno de los valores de la tabla son mayores a 0.15, entonces son influyentes.  Por lo tanto se observa que existen únicamente 2 datos que poseen la característica de ser Influyentes, lo que podría generar algún tipo de sesgo en la estimación de los parámetros, ya que, los parámetros  del modelo podrían verse afectados por estos 2 datos, de ser estos influyentes en un grado importante.

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