En el entorno económico, donde los bienes de consumo o los servicios que utilizamos suelen cambiar con mucha frecuencia, la inflación entra para hacer referencia al cambio de precios de esos bienes y servicios en un periodo de tiempo. Entender qué es la inflación y cómo se calcula es muy importante para toda persona que busque manejar sus finanzas de forma efectiva.
¿Qué es la Inflación?
Se entiende por inflación al aumento o decremento general de los precios de los bienes y servicios durante un periodo de tiempo determinado. Cuando el nivel de los precios sube, puedes comprar menos con el mismo dinero. Por lo tanto, un aumento en la inflación disminuye el poder adquisitivo.
El Índice de Precios de Consumo o IPC es un indicador que mide la evolución de los precios de los bienes y servicios dentro de la canasta básica. Existen productos y servicios básicos que se utilizan para calcular la inflación, lo que llamamos la canasta básica de bienes y servicios. Es importante entender que el cambio en precios de la canasta básica se utiliza para medir la inflación, y que un aumento de precios en ciertos productos puede ser un evento diferente a la inflación.
La canasta básica se utiliza para medir la inflación bajo las mismas condiciones en todo el mundo. Eso sí, el tipo de productos de cada país definirá su propia canasta básica. Un ejemplo sería la canasta básica de México que incluye 40 productos como es el maíz, frijol, arroz o azúcar (muy comunes en México) contra la canasta básica de España que está compuesta por más de 200 productos como es la carne, el pan, lácteos, pescado y otros.
Método para Calcular la Inflación
La tasa de inflación es un porcentaje que define el incremento o decremento contra el periodo anterior. Se deben realizar los siguientes pasos:
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Paso 1: Cálculo del IPC
- Obtener el precio de la canasta básica del año o periodo de cálculo y del año anterior.
- Utilizar la fórmula para calcular el IPC: IPC es igual al precio de la canasta básica del año en estudio, entre el precio de la canasta del año base por 100.
- Dar un valor de 100 al precio de la canasta del año base.
Paso 2: Cálculo de la Tasa de Inflación
- Definir el año o periodo en que se desea calcular la inflación.
- Tomar el valor del IPC del año en que se desea calcular la inflación y compararlo contra el año anterior.
- La tasa de inflación es igual al IPC del año de estudio - IPC del año anterior entre el IPC del año anterior por 100.
Los Efectos de la Inflación
Este indicador ayuda a los gobiernos, inversionistas y consumidores finales a tomar decisiones financieras más asertivas.
- Cambios en el valor de la moneda: Se reduce el valor de la moneda nacional contra una moneda extranjera. Dependiendo del valor de la inflación, el poder adquisitivo puede ser mayor o menor de una población contra otra.
- Aumento de salarios: En casos donde la inflación aumenta, los gobiernos pueden aumentar el salario mínimo, o los consumidores finales pueden buscar nuevos trabajos para no perder su poder adquisitivo.
- Reducción de las inversiones: Si la inflación es muy volátil, significa que el mercado económico también lo es. Las empresas buscan un escenario estable y seguro donde invertir su dinero.
- Ahorro e inversión: El ahorro sin rendimientos, en contra de la inflación hace que el dinero pierda su valor real menos el aumento de la inflación al final del periodo de tiempo. Es importante buscar opciones donde invertir el dinero para ganarle a la inflación.
Inflación INEGI 2024
Los países y sus gobiernos tienen la obligación de presentar datos actualizados mes con mes sobre el comportamiento de la inflación. Para obtener los datos en México, es recomendable consultar fuentes oficiales como es el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) que publica regularmente los informes sobre el IPC y la tasa de inflación en México. Entender cómo se calcula la inflación y las factores que la influyen, puede ayudarte a planificar tus finanzas y a proteger tu poder adquisitivo en el futuro.
Relación de causalidad entre el índice de precios del productor y el índice de precios del consumidor
En la actualidad no existe un consenso sobre la relación de causalidad entre el índice de precios del consumidor y del productor. Conocer esta relación de causalidad sería de gran utilidad para los bancos centrales, ya que uno de los objetivos importantes es la estabilidad del poder adquisitivo de la moneda nacional debido a que una inflación baja y predecible puede contribuir al ahorro, la inversión, el crecimiento de la actividad económica y a la creación de empleos. Recientemente, los bancos centrales cuentan con autonomía suficiente y su objetivo principal es la estabilidad de precios utilizando la política monetaria (Roa y Bkhari, 2011).
La información contenida en los precios del productor pudiera ser de utilidad, en el sentido de identificar las perturbaciones de oferta y mejorar los pronósticos de la inflación de precios del consumidor (Sidaoui et al., 2009). En la literatura sobre la relación de causalidad entre los precios del consumidor y productor existen dos mecanismos que explican la dirección de causalidad entre ellos, tanto de la demanda como de la oferta, respectivamente. Por el lado de la oferta, las materias primas sirven como inputs para la producción de bienes intermedios que a su vez sirven como inputs para la producción de bienes finales (Akcay, 2011); de esta manera, el traspaso se da de los precios de las materias primas a los precios de los bienes intermedios y a los bienes finales, así como a los precios del consumidor (Rogers, 1998). Por el lado de la demanda, los inputs entre usos en competencia es determinada por la demanda final de bienes y servicios (Akcay, 2011).
De tal manera que el costo de producción se ve reflejado en el costo de oportunidad de los recursos y bienes intermedios que a su vez es producto de la demanda de bienes y servicios finales (Caporale et al., 2002); así, la relación de causalidad puede ir en un sentido u otro o en ambos. En términos econométricos, la estabilidad de los parámetros de un modelo de regresión es una de las hipótesis básicas en econometría, la cual es necesaria para la predicción y la inferencia econométrica. Cambio estructural o inestabilidad estructural ha sido interpretada comúnmente como cambios en los parámetros de un modelo de regresión (Maddala y Kim, 1998). La estabilidad de los parámetros es una de las hipótesis básicas en econometría, la cual es necesaria para la predicción y la inferencia econométrica.
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Para el caso de México sólo se conoce el trabajo de Sidaoui et al. (2009) en relación con la causalidad de precios, donde los resultados indican que la causalidad va de los precios del productor a los precios del consumidor; sin embargo, este análisis no toma en cuenta la presencia de cambios estructurales en la modelación econométrica, ya que si existen y no son especificados en el modelo se podría llegar a conclusiones incorrectas. El resto de las investigaciones para otros países tampoco han tomado en cuenta la presencia de cambios estructurales. El objetivo de nuestra investigación es analizar la relación de causalidad entre el índice de precios del productor y el índice de precios del consumidor para el caso de México incorporando cambios estructurales.
Un aspecto importante es referente al periodo de estudio, para el caso de México después de 1994 se incorpora el precio del sector servicios en el índice de precios al productor y la metodología es homogénea con el índice de precios del consumidor, razón por la cual se considera que es más adecuado hacer un análisis de causalidad entre los precios; por ello, el periodo de estudio es de enero de 1994 a febrero de 2012.
Evidencia empírica
En esta sección se hace una breve exposición de los hallazgos sobre el tema. Colclough y Lange (1982) utilizan las pruebas de causalidad de Sim (1972) y Granger (1969) para analizar la relación de causalidad entre los precios del productor y consumidor en el caso de Estados Unidos. Los resultados indican que la causalidad va de los precios del consumidor a los del productor. En este mismo sentido, también para Estados Unidos Jones (1986) muestra evidencia de que existe una causalidad bidireccional en los precios. Caporale et al. (2002) analizan la relación de causalidad de los precios en los países del G7 para el periodo de enero de 1976 a abril de 1999. Ellos utilizan la prueba de causalidad de Toda y Yamamoto (1995) con un vector autorregresivos (VAR) de dos variables y encuentran una causalidad unidireccional de los precios del productor a los precios al consumidor en Francia y Alemania; causalidad bidireccional para Italia, Japón, Reino Unido y Estados Unidos; y ninguna relación de causalidad para el caso de Canadá. Al utilizar un VAR con cinco variables, los resultados indican que la causalidad es unidireccional de los precios del productor a los precios del consumidor para todos los países.
Ghazali et al. (2008) analizan la relación de causalidad de los precios del productor y consumidor para el caso de Malasia durante el periodo de enero de 1986 a abril de 2007, utilizando para ello las pruebas de causalidad de Granger (1969) y Toda y Yamamoto (1995). Sus resultados muestran evidencia de una relación de equilibrio de largo plazo entre los precios y una causalidad unidireccional de los precios del productor a los precios del consumidor. Sidaoui et al. (2009) analizan la relación de causalidad entre el índice nacional de precios al productor y el índice nacional de precios al consumidor para el periodo de enero 2001 a junio de 2009. Utilizando las pruebas de causalidad de Granger los resultados indican que al parecer la información de los precios del productor es útil para mejorar los pronósticos de la inflación de los precios del consumidor, ya que la causalidad va de los precios del productor a los precios del consumidor.
Aviral y Muhammad (2010) analizan la relación de causalidad entre los precios del productor y consumidor para el caso de India. Estos autores encuentran evidencia de causalidad bidireccional entre los precios tanto en el corto como en el largo plazos. Por su parte, Akcay (2011) examina la relación causal entre los índices de precios del consumidor y productor para cinco países europeos con datos mensuales ajustados estacionalmente, de agosto de 1995 a diciembre de 2007. Empleando la prueba de causalidad de Toda y Yamamoto (1995) sus resultados indican que hay causalidad del índice de precios del productor al índice de precios del consumidor para Finlandia y Francia, causalidad bidireccional en Alemania y para el caso de Países Bajos y Suecia no existe ninguna relación causal estadísticamente significativa. Finalmente, Zhahbz et al. (2012) analizan la relación de causalidad entre los precios del productor y los precios del consumidor de Pakistán con datos mensuales para el periodo 1961-2010. Los resultados proveen evidencia de que existe una relación de cointegración de largo plazo entre los precios y una relación de causalidad que va de los precios del consumidor a los precios del productor.
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Como se puede observar, la evidencia empírica muestra que la causalidad de los precios puede ir en uno u otro sentido o en ambos. No obstante, ningún estudio toma en cuenta la presencia de cambios estructurales en la modelación econométrica.
Prueba de raíz unitaria y de causalidad
Para la realización de las pruebas de causalidad es necesario que las variables sean estacionarias para evitar obtener resultados espurios en regresiones con series de tiempo no estacionarias. Para ello, se analiza la estacionariedad de las series por estudiar, aplicando la prueba de Dickey-Fuller (DF) o Dickey-Fuller Aumentada (DFA), la de Phillips-Perron (PP) y la prueba de Lee y Strazicich (LS) (2003), que permite dos cambios estructurales. Para de esta manera no incurrir en la diferenciación de las series cuando no es necesario ni correcto (Fernández, 1997 e Islam, 2001), puesto que las series pueden ser estacionarias al tomar en cuenta la tendencia determinística y los cambios estructurales existentes. Las pruebas de raíz unitaria DF o DFA y PP son muy conocidas en la literatura y no se menciona en el documento, solamente la prueba LS.
De acuerdo con Lee y Strazicich (2003), se considera el siguiente proceso de generación de datos (pgd): donde: Zt contiene variables exógenas y εt = iid NI(0,σ2). Para esta prueba, en el modelo A se permiten dos cambios estructurales en el nivel y en el Modelo C se permiten dos cambios estructurales en el nivel y en la pendiente. Para el caso del primer modelo Zt = [1,t,D1t ,D2t]' donde Djt = 1 para t ≥ TBj + 1, j = 1,2, y 0, de otra forma; TBj es el periodo del cambio estructural. Para el modelo C, que permite dos cambios estructurales en el intercepto y la pendiente de la tendencia Zt = [1,t,D1t ,D2t, D1t D2t]' donde DTjt = 1 para t ≥ TBj + 1 ,j = 1,2 y 0 de otra forma.
El pgd incorpora los cambios estructurales bajo la hipótesis nula y la alternativa y se determinan endógenamente. En este sentido, las pruebas de raíz unitaria con cambio estructural de Zivot y Andrews (1992), Perron (1997) y Lumsdaine y Papell (1997) han sido criticadas porque suelen determinar incorrectamente el periodo de cambio estructural y realizan rechazos espurios de la hipótesis nula de raíz unitaria, ya que sólo incorporan los cambios estructurales en la hipótesis alternativa y no en ambas (hipótesis nula e hipótesis alternativa). Erróneamente se puede rechazar la hipótesis nula de raíz unitaria en una serie y aceptar que es estacionaria cuando en realidad puede tener raíz unitaria con cambio estructural.
Esta desviación y rechazo espurio aumentan con la magnitud del cambio estructural (Lee y Strazicich, 2001 y 2003). De acuerdo con el principio LM, la prueba estadística de raíz unitaria se obtiene de la siguiente regresión: donde: son los coeficientes de la regresión de Δyt sobre ΔZt; y φx es dada por . y1 y Z1 representan la primera observación de yt y Zt , respectivamente. La hipótesis nula de raíz unitaria es descrita por Φ= 0. Para corregir la autocorrelación en los errores se incluyen términos de en la regresión (2) como en la prueba de DFA estándar.
Existen varias pruebas de causalidad, entre ellas la de Granger (1969), Sim (1972), Geweke et al. (1982) y la prueba de causalidad propuesta por Toda y Yamamoto (1995). En las primeras tres pruebas se requiere que las variables sean estacionarias para evitar obtener resultados espurios en regresiones con series de tiempo no estacionarias y conocer el orden de integración de las series para la última prueba. En esta investigación se aplica la de Granger y Toda y Yamamoto.
Para el caso de la causalidad de Granger (1969), el procedimiento es el siguiente:
Donde: IPPt y IPCt son el índice nacional de precios al productor (IPP) y al consumidor (IPC) respectivamente, consideradas como series de tiempo estacionarias y expresadas en logaritmos naturales. Los coeficientes a estimar son a0 hasta an , b1 hasta bm, c0 hasta cn y d1 hasta dm. εt y ηt son los términos de errores no correlacionados de cada ecuación. Se plantean las dos hipótesis siguientes:
Hipótesis 1. Si los coeficientes estimados (de la ecuación 3) sobre IPPt rezagada son estadísticamente iguales a cero, entonces se dice que IPPt no causa a IPCt. De lo contrario, IPPt sí causa a IPCt.
Hipótesis 2. Si los coeficientes estimados (de la ecuación 4) sobre IPCt rezagada son estadísticamente iguales a cero, entonces se dice que IPCt no causa a IPPt. De lo contrario, IPCt sí causa a IPPt.
Es posible encontrar cuatro resultados de acuerdo con Granger (1969):
- Causalidad unidireccional de IPPt a IPCt si la hipótesis 1 es rechazada y la hipótesis 2 es aceptada.
- Causalidad unidireccional de IPCt a IPPt si la hipótesis 2 es rechazada y la hipótesis 1 es aceptada.
- Retroalimentación o causalidad bidireccional si la hipótesis 1 y la hipótesis 2 son rechazadas.
- IPCt y IPP, son independientes cuando ambas hipótesis no pueden ser rechazadas.
Por su parte, Toda y Yamamoto (1995) proponen una aproximación para evaluar la relación de causalidad independientemente del orden de integración y/o del rango de cointegración en el sistema VAR estimado a través del sistema SUR (seemingly unrelated regressions); es decir, esta prueba es robusta con respecto a las propiedades de integración y cointegración. El procedimiento utiliza la prueba estadística modificada Wald (MWald) para la restricción de los parámetros en el VAR (k), donde k es el orden de los rezagos del sistema. El estadístico MWald tiene una distribución asintótica Chi-cuadrada cuando el VAR (k+dmax) es estimado (donde dmax es el máximo orden de integración que se espera pueda ocurrir en el sistema).
La prueba de causalidad de Toda y Yamamoto (1995) consiste en plantear el siguiente modelo:
donde: e1t y e2t son los errores ruido blanco con media cero, varianza constante y no autocorrelación. La causalidad en el sentido de Granger va de IPP...
Reseña de "Nuevas mediciones de la inflación y el crecimiento económico en México"
En 1996, tras la publicación de un reporte de la Comisión Boskin quedó claro que hay un error en la medición del IPC de Estados Unidos a consecuencia de cuatro sesgos: sustitución de productos y puntos de venta, introducción de nuevos productos y cambios de calidad. Ello lleva a la consecuente sobreestimación de la inflación, lo cual tiene serias consecuencias económicas y sociales, entre ellas la subestimación del crecimiento económico real de un país, es decir del producto interno bruto (PIB).
Carlos Guerrero de Lizardi expone algunos sesgos de medición de la inflación y el crecimiento económico, entre ellos los arriba enunciados, analizando las implicaciones económicas de tales errores. Asimismo, ofrece alternativas metodológicas para obtener una medición más confiable. Su trabajo se divide en tres capítulos.
El primero tiene como objetivo estimar el sesgo de medición del IPC de la economía mexicana para un período comprendido de la segunda quincena de junio de 2002 a 2007. Para ello, utiliza como marco teórico del índice referido: el enfoque económico; sesgos potenciales de medición; las comisiones Stigler y Boskin; la propuesta de Diewert; revisión de literatura empírica, y sesgos de medición del IPC mexicano.
Como principal resultado de este apartado, Guerrero de Lizardi encuentra que, mediante el enfoque propuesto por Diewert, estimando los sesgos por sustitución de productos genéricos, por puntos de compra y por mejoras de calidad, se obtiene un error de medición del IPC de 0.513%, en promedio anual, entre 2002 y 2007, propuesta relativamente conservadora si se tiene presente la existencia de otros sesgos por sustitución de productos específicos y por la introducción de nuevas versiones y nuevos productos.
Con base en los resultados encontrados, algunas de sus recomendaciones se encaminan al uso de nuevas fórmulas de agregación (medias geométricas); actualización de la canasta de consumo cada dos años; aplicación de la metodología hedónica, por mencionar algunas. Este apartado cierra con una exhortación a emprender una labor de revisión de las metodologías aplicadas nacional e internacionalmente, con la finalidad de mejorar las mediciones nominales de la inflación, para acercarnos a un mejor conocimiento de la realidad.
En el segundo capítulo se propone calcular el sesgo de medición del PIB real y sus componentes como resultado de los cambios en la calidad del sector de tecnologías de la información (TI) para el período 2002-2007, cambios derivados del acelerado progreso técnico que ha experimentado este sector. Utilizando una rigurosa metodología enfocada a evaluar el impacto de un ajuste de calidad de cualquier índice de precios sobre la medición de las principales variables macroeconómicas, el autor elabora algunos índices de precios hedónicos para el caso de las computadoras personales.
Derivado de sus resultados encuentra una subestimación de la dinámica económica de 0.301%, lo cual permite concluir que entre 2002 y 2007 la economía mexicana creció 3.58%, distinto a lo reportado por el Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática (INEGI) para dicho período (3.28%). Ello permite señalar, de acuerdo con Guerrero de Lizardi, que aunque el sesgo es relativamente menor, debe tenerse en cuenta al momento de hacer comparaciones entre economías que si aplican estas correcciones y las que no lo hacen, pues es indudable la relevancia del sector TI en las economías.
En este sentido, es apremiante contar con estadísticas que reflejen mejor la situación de la economía, así como mejorar las metodologías para elaborar los índices de precios, labor en la que no se deben escatimar esfuerzos por parte del INEGI y del Banco de México.
Finalmente, el tercer capítulo, continuando con el tema de las mejoras de calidad de los productos del sector TI y el caso de las computadoras personales, tiene como propósitos: primero, elaborar índices de precios de las computadoras para el período 1990-2004; segundo, comparar estos índices con los elaborados por el Banco de México, el Instituto Nacional de Estadística de España y el Bureau of Labor Statistics (BLS); tercero, explorar la viabilidad de la transferencia de funciones hedónicas entre países.
Aplicando la metodología hedónica al caso de las computadoras, Guerrero de Lizardi encuentra una variación media anual de precios de -21% para el período 1990-2004, no alejada de la obtenida por otras investigaciones académicas con similar enfoque y de la reportada por los organismos estadísticos nacionales que ya incluyen el ajuste por calidad. Comparando sus resultados con los del Banco de México, el autor observa un sesgo en el índice elaborado por esta institución, ya que al introducir el ajuste al índice de precios de las computadoras se tiene que la inflación fue de 4.425% entre julio de 2003 y diciembre de 2004, contrario a 4.463% que reportó el Banco de México para el período referido.
De esta forma, los resultados presentados en este libro dejan a la luz el hecho de que "... [t]anto Banco de México como el [INEGI] afrontan un desafío al elaborar los índices de precios de los productos que presentan un rápido avance tecnológico ya que, de no ajustar completamente por calidad, se genera una sobrevaloración de la inflación que distorsiona las mediciones de los valores de, entre otras variables, el PIB y los principales agregados macroeconómicos, la productividad del trabajo y los salarios, y variables indexadas a la propia inflación."
Siendo el IPC el principal indicador para medir el bienestar de una economía, los organismos estadísticos nacionales están obligados a reconocer la existencia de mediciones espurias en los índices de precios que elaboran, reportando por tanto estadísticas erróneas en cuanto al crecimiento de la economía. Si bien el IPC presentado por el Banco de México ha mostrado un avance al incluir las computadoras personales y el servicio de Internet a la canasta básica, no es suficiente en el sentido de que hace uso de metodologías tradicionales para construir sus índices, de ahí la necesidad primordial de hacer un ajuste por calidad.
La existencia de los sesgos de medición se reconoce cada vez más como un asunto que necesita ser urgentemente abordado y solucionado. Entender la naturaleza exacta de estos problemas es indispensable si se pretende corregirlos adecuadamente. El libro Nuevas mediciones de la inflación y el crecimiento económico en México representa un paso importante sobre la dirección a seguir.
Académicamente es una lectura recomendable para los interesados en el tema. Institucionalmente, los organismos estadísticos nacionales e internacionales deben comprometerse a emprender una revisión seria de las metodologías aplicadas, pues la corrección de los sesgos de medición, por tanto la rectificación del IPC, permitiría reevaluar la evolución, en términos reales, de los principales agregados macroeconómicos.
Así las cosas, los temas abordados por Guerrero de Lizardi, son por demás interesantes, tanto en su exposición como en las demostraciones, por lo cual deben ser atraídos hacia futuras investigaciones.