Flexibilidad de precios en una economía con inflación: caso Venezuela

Flexibilidad de precios

en una economía con

inflación: caso Venezuela

Versión Septiembre 2009

Economía y Finanzas

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Serie Documentos de Trabajo Gerencia de Investigaciones Económicas

Las ideas y opiniones contenidas en el presente Documento de Trabajo son de la exclusiva responsabilidad de sus autores y se corresponden con un contexto de libertad de opinión en el cual resulta más productiva la discusión de los temas

Banco Central de Venezuela León Fernández Bujanda

Oficina de Investigaciones Económicas Banco Central de Venezuela Correo electrónico: lefernan@bcv.org.ve

Septiembre de 2009

Flexibilidad de precios en una economía con inflación: caso Venezuela*

Resumen:

El presente trabajo evalúa qué tan flexible son los precios al consumidor en una economía inflacionaria como la venezolana. Esta evaluación se realiza mediante la estimación de las duraciones de los precios tanto con el método directo como el indirecto con la base de datos de precios que es utilizada para el cálculo del Índice de Precios al Consumidor del Área Metropolitana de Caracas. Los principales hallazgos son: 1) Los precios en Venezuela duran en promedio 2,4 meses, con una mediana de 2 meses; 2) las duraciones de precios son heterogéneas, los precios de los servicios tienden a durar más sin cambiar, mientras que los bienes relacionados al tipo de cambio varían más frecuentemente; 3) los precios en Venezuela muestran rigideces nominales a la baja y 4) la función de falla de los precios señala la presencia de inercia inflacionaria.

JEL: E31, E4, E64

Palabras claves: Índice de precios al consumidor, inflación, precios

* _{Se agradecen los comentarios recibidos de los participantes en seminarios realizados en el Banco Central de}

Venezuela y la red de técnicos del CEMLA. Asimismo, se quiere resaltar la colaboración especial de Héctor Martínez, Magalis Figueroa y Franklin Mendoza, quienes permitieron que este proyecto llegara a un final favorable. Finalmente, también se quiere agradecer a Jonathan Paredes, quien colaboró en la preparación de los datos y siempre estuvo dispuesto a hacerme las aclaratorias necesarias en esta materia. Demás está decir que las opiniones y análisis que aparecen en este documento de trabajo son exclusiva responsabilidad del autor y no necesariamente coinciden con las del Banco Central de Venezuela.

Price flexibility in an inflationary economy: case Venezuela Abstract:

This paper assesses how flexible the consumer prices are in an inflationary economy like Venezuela. This assessment is done through the estimation of the duration of prices both by the direct and the indirect methods using the price database of the Consumer Price Index of the Metropolitan Area of Caracas. The main findings are: 1) prices in Venezuela lasts in average 2.4 months, with a median duration of 2 months; 2) there is heterogeneity in price durations, the prices of services tend to last longer without changes, whereas the prices of the goods linked with the exchange rate change more frequently; 3) prices in Venezuela show downward rigidity, and 4) the hazard rate of prices reveals that there is inertia in inflation.

JEL: E31, E4, E64

I.- Introducción

El estudio de la duración de los precios aporta información importante para entender el fenómeno de la inflación crónica o inercial y, por consiguiente, sus resultados juegan un rol significativo en la formulación de la política monetaria. La rigidez de precios combinada con el solapamiento de los ajustes de estos pueden resultar en una tasa de inflación con alta persistencia, especialmente si estos ajustes se hacen bajo reglas de fijación de precios que dependen del tiempo; por ejemplo, si una fracción constante de precios se ajusta cada mes (Taylor 1999). Asimismo, se ha asociado a la rigidez y al solapamiento de los contratos, los efectos positivos de las variaciones de la demanda agregada sobre el producto, las fluctuaciones en éste y la relación negativa entre inflación y desempleo (Blanchard and Fischer 1989).

A pesar de que la literatura sobre el tema de la duración de los precios se ha venido nutriendo con nuevas referencias en los últimos años, aún este tópico no ha sido abordado en Venezuela. Existen, sí, estudios que han abordado la presencia de persistencia en la inflación (Álvarez, Dorta et al. 2002; Dorta, Guerra et al. 2002).

Una rama importante de la literatura sobre la evaluación de las rigideces proviene del proyecto Eurosystem Inflation Persistence Network, en el cual participaron el Banco Central Europeo en conjunto con los bancos centrales de Europa Continental, cuyos resultados ya fueron resumidos en Álvarez, Dhyne et al. (2006) y Dhyne (2006). Además, también se han hecho estudios similares con datos de Estados Unidos (Bils and Klenow 2004; Klenow and Kryvtsov 2008; Nakamura and Steinsson 2008), Reino Unido (Bunn and Ellis 2009) y Brasil (Gouvea 2007). En general, estos trabajos han encontrado que los precios en Europa son más rígidos que los precios en Estados Unidos. Como ejemplo, la mediana de la duración en el primer caso es 13 meses, mientras que en el segundo es ocho.

Otro hallazgo relevante es que la duración de los precios está inversamente relacionada con el nivel de la tasa de inflación y de la variabilidad de los salarios y los precios de los insumos. Con relación al primer factor

mencionado, al hacer una regresión de la frecuencia de cambio de los precios contra el promedio de la tasa de inflación mensual, la relación que se obtiene es positiva. Por otra parte, el grado de rigidez de precios no es uniforme a lo largo de toda la economía; como muestra, los precios de los servicios tienden a tener una duración mayor que en el resto de los bienes y servicios.

A fin de conocer el grado de rigidez de los precios en una economía inflacionaria, nos proponemos en este trabajo, analizar la frecuencia de variación de los precios al consumidor en Venezuela con la información contenida en la base de datos que se utiliza en la estimación del Índice de Precios al Consumidor (IPC) del Área Metropolitana de Caracas. El período de estudio comienza en enero de 2000 y finaliza en diciembre de 2007, el cual se caracteriza por mostrar una tasa de inflación mensual promedio de 1,5%. En total, la base de datos contiene casi tres millones de precios observados de más de 34 mil productos individuales con una cobertura de 80% del IPC. Se excluyen de este análisis los rubros en los cuales las imputaciones juegan un rol primordial y los que son administrados por la autoridad ejecutiva, por ejemplo, las tarifas del metro.

En contraste con los resultados de otros países, los precios al consumidor en Venezuela muestran un mayor grado de flexibilidad. En este sentido, la duración estimada de un precio en este país es de 3 meses por el método directo y 2,7 meses por el método indirecto. Esto contrasta con los resultados para Europa (13 meses) y Estados Unidos (8 meses). Asimismo, nuestros resultados nos indican que, en la mitad de los rubros, los precios cambian a lo sumo cada dos meses en promedio.

Un aspecto que sí tiene similitud con otros resultados a nivel internacional es la heterogeneidad en la duración de los precios. En efecto, los precios de los servicios tienden a ser menos flexibles que el resto de los precios de la canasta del IPC, lo cual puede ser una manifestación de la rigidez de costos, especialmente los salariales, en estas actividades. Por ejemplo, los precios de los servicios hospitalarios, de educación preescolar y básica, de educación secundaria y de educación superior, tardan en cambiar por lo menos seis meses. En cambio, los precios de aquellos bienes, en donde las

importaciones son un componente importante de la oferta global, tienden a ser los más flexibles. Por ejemplo, los productos textiles del hogar, los vehículos y los equipos telefónicos, los cuales duran en promedio menos de dos meses.

Finalmente, queda la pregunta de cuál es el modelo de fijación de precios consistente con los datos de precios. Una de las familias de modelos más utilizada en la literatura son los tiempo dependiente, es decir, aquellos en los cuales una fracción constante de establecimientos cambia de precios cada mes en equilibrio. Una consecuencia de estos modelos es que la tasa de falla correspondiente no varía en el tiempo. Para verificar esta hipótesis, este trabajo presenta también la estimación de la tasa de falla, la cual, en nuestro caso, tiene una forma que es inconsistente con la tasa de falla constante en el tiempo. En realidad, la probabilidad de que un precio cambie, dado que no ha variado previamente, aumenta con el tiempo, lo cual revela la presencia de inercia o no estacionareidad en la inflación.

Adicional a la introducción, el trabajo se dividirá en las siguientes secciones. En la sección II se describen los datos que serán utilizados en la evaluación de la rigidez de precios. Los principales resultados, conjuntamente con una breve descripción de la metodología, serán comentados en la Sección III. Para ser exhaustivos, se aplican tanto el método directo como el indirecto.

Posteriormente, en la Sección IV, se da repuesta a la pregunta de si la duración de precios es la misma a lo largo de todos lo bienes que componen la canasta del consumidor promedio. El principal mensaje de esta sección es que la mayor duración en los precios está asociada a los servicios y a los controles de precios. En la Sección V, se comentan los resultados de la estimación de la probabilidad de un cambio en el precio condicional al tiempo del último cambio de precios, es decir, de la tasa de falla. Finalmente, las conclusiones y comentarios se dejan para la sección VI, donde se esboza que la principal contribución de este trabajo reside en la identificación de hechos estilizados que están asociados a la formación de precios en Venezuela y que son necesarios conocer a la hora de preparar modelos macros adaptados a la realidad descrita.

II.- Datos

La información necesaria para estimar la duración de los precios en este trabajo proviene de las bases de datos de precios que se utilizan para calcular el IPC del AMC1_{. El período de la muestra incluye las observaciones de precios}

que van desde enero de 2000 hasta diciembre de 2007. No todos los rubros de la canasta del IPC del AMC fueron incluidos en esta investigación2_{. El grupo}

“alquiler de vivienda”, así como el subgrupo “seguros” no forman parte de este estudio dado que, para el cálculo de sus respectivos índices, se usan imputaciones. Asimismo, se excluyen los precios de los rubros que están administrados por algún nivel del Gobierno sea el nacional, regional o local. Estos corresponden a servicios de la vivienda (aseo urbano, agua, electricidad, etc.), gasolina y los pasajes de rutas terrestres (por puesto ruta extraurbana, por puesto ruta urbana, rutas troncales, etc.). Se dejan sin embargo, dentro del ámbito de nuestro estudio los rubros sujetos a control de precios.

La base de datos contiene la siguiente información: 1) un campo identificador del producto específico, el cual contiene información sobre que grupo, subgrupo, clase, subclase y rubro al cual pertenece; 2) un campo identificador del tipo de establecimiento, y otro campo que identifica la zona donde este establecimiento se encuentra; 3) el precio exacto del producto particular en el momento t; 4) el mes y año en el cual el precio fue recogido, 5) un identificador si el precio es imputado, y 6) la fecha en que se dejó de hacer seguimiento al producto.

En total, se tiene un potencial de casi tres millones de precios de los cuales un poco más de 260 mil son datos no observados. El gráfico 1 muestra cómo se distribuyen los datos potenciales y los no observados en el tiempo. La característica más resaltante que se puede observar del mismo es la caída en el

1

A partir de enero de 2008, se cambió la canasta y la base del IPC del AMC. Unos meses más tarde, se introdujo un nuevo indicador para medir la inflación en Venezuela, el Índice Nacional de Precios al Consumidor, el cual incluyó al IPC del AMC como un insumo para su cálculo. Sin embargo, la metodología de cálculo del indicador para el Área Metropolitana de Caracas no fue modificada con el nuevo índice.

2

La canasta del IPC del AMC base 1997 consta de 287 rubros, los cuales vienen a ser los componentes más detallados de los bienes y servicios medidos por este indicador. Estos rubros están clasificados en 13 grupos, los cuales, a su vez están divididos en 38 subgrupos en total.

número de precios dentro de la muestra desde julio de 2000 hasta abril de 2006, pasando de 35 mil a 27 mil precios. El motivo de esta disminución se encuentra en cambios metodológicos que fueron incorporados con el cambio de año base. Con relación a las ausencias, o precios no observados, podemos ver que hasta noviembre de 2002, el porcentaje de ausencias de precios no pasó de 10% en ninguno de los meses.

En diciembre de 2002, el clima de inestabilidad política se expresó en una paralización de las actividades en el sector petrolero y en parte del sector privado, lo cual generó, en términos de este estudio, importantes ausencias en los precios observados, que alcanzaron un máximo de 23% en enero de 2003. Como respuesta a la severa situación económica que la crisis política había generado, el Ejecutivo nacional estableció un control de precios, en conjunto a otras medidas. Este control no ha sido aún levantado, aunque sí ha tenido modificaciones a lo largo de los años. Los precios bajo control han abarcado un promedio de casi la mitad de la canasta del IPC, lo cual ha significado un aumento en los datos no observados, llegando a ser en promedio 10% desde febrero de 2003. Sin embargo, los datos no observados mostraron un comportamiento ascendente al final del período de estudio, llegando a alcanzar un máximo de 13% en diciembre de 2007. Precisamente, por lo difícil que se estaba convirtiendo la recolección de la información de precios a nivel de establecimientos, se decidió aumentar a partir de abril de 2006, el tamaño de la muestra.

Los precios no observados se imputan bajo diversos métodos con el propósito de estimar la variación de los precios. Si bien estos métodos de imputación son apropiados para hacer seguimiento a la inflación, pueden no serlo para el cálculo de la duración de los precios. Por ejemplo, una de las maneras en que se realizan estas imputaciones es a través de la sustitución de un precio no observado con un promedio de los precios que se recoge en establecimientos similares. Éste, sin embargo, no necesariamente refleja el precio que hubiese fijado el establecimiento con el producto faltante de haberlo poseído para la venta. A fines de este estudio sólo se usarán los datos verdaderamente recogidos a nivel de establecimiento. Además de los

verdaderamente observados, en este trabajo, adicionalmente se imputan por el método “carry-forward”, los precios no observados que se encuentren entre dos precios observados3_{. La consecuencia de esta decisión es que pudiera llevar a}

una ligera sobreestimación de la duración, que para los efectos de este estudio no sería muy significativa dado el tamaño de la muestra.

En total, la base de datos contiene más de dos millones y medio de precios observados en más de 82 mil productos específicos con una cobertura de 80,3% del IPC, tal como se puede apreciar en el cuadro 1. Este cuadro ofrece el número de precios disponibles para el análisis por grupos del IPC, la participación de cada grupo dentro del total de precios disponibles y la ponderación promedio que le corresponde dentro de la canasta. Casi la mitad de los precios observados corresponde a alimentos, grupo que tiene la ponderación más alta y presenta la mayor diversidad de rubros. El grupo de comunicaciones tiene la menor cantidad de precios observados debido a que en Venezuela el servicio de teléfono residencial es prestado por una sola empresa y el de telefonía celular por tres.

A fin de tener una idea sobre la realidad económica que se quiere describir en este trabajo, el gráfico 2 nos ofrece la serie histórica de la tasa interanual de la inflación para cada mes entre 2000 y 2007. Esta tasa no ha sido menor de 10% durante el período estudiado. Asimismo, se observa dos períodos de aceleración de la inflación. El primero está relacionado con la crisis política experimentada por Venezuela durante el período que comienza en enero de 2002, cuando la tasa de variación interanual del IPC es de 12,3%, y febrero de 2003, cuando esta tasa alcanza un valor de 38,7%. La segunda ocasión en la cual se observa una aceleración inflacionaria, mayo de 2006 hasta el final del período en estudio, está ligada con la inflación de los precios internacionales de los alimentos y a la fuerte expansión de demanda experimentada a raíz de la subida de los precios del petróleo.

3

El método “carry-forward” consiste en asignar al precio no observado, el valor del precio observado en el mes anterior.

III.- Duración

La estimación de la duración de los precios se hace a través de dos métodos: el directo y el indirecto. El primero estima cuánto tarda un precio en cambiar haciendo uso de la distribución misma de las duraciones, que se puede calcular con la información contenida en los datos de panel. El segundo método estima la duración con la frecuencia de precios que cambian cada mes, de ahí su nombre de indirecto. En esta sección se presenta los resultados de estimar estas duraciones a través de los dos métodos señalados, acompañados de una breve descripción de los mismos.

Método directo

El punto de partida del método directo es una muestra de episodios de precios, los cuales se definen como una secuencia en la cual un precio permanece fijo. Indizaremos estos episodios con la letra i. Cada episodio tiene asociado una duración, es decir, un tiempo que transcurre entre el inicio y el final del episodio. Denotaremos la duración con Tj,k,i, donde j, k e i indican el

bien específico, el establecimiento y el episodio, respectivamente. Llamaremos producto particular a un bien específico j adquirido en un establecimiento k4_.

Con esta información podemos estimar la duración directa como el promedio simple de las duraciones de cada episodio, es decir

∑∑

∑∑ ∑

donde Nj,k es el número de episodios observado por cada producto particular.

En el cálculo del promedio simple, se le tiende a dar más peso a las duraciones menores, dado que los productos particulares que cambian de precios más frecuentemente aportarán más observaciones de los Tj,k,i. A fin de

evitar este problema, se ha sugerido promediar las duraciones por rubros y

4

Un bien específico corresponde a la unidad de observación en la encuesta de precios, lo cual significa un bien o servicio de una marca, características física y calidad específica.

luego aplicar algún esquema de ponderación. En el caso de este trabajo se usará el método de ponderación propuesto en la literatura (Baudry, Le Bihan et al. 2007), quienes calculan un promedio ponderado de la duración con la fórmula

∑∑ ∑

∑

donde ωj es el peso del rubro correspondiente dentro del IPC y Tj es el

promedio simple de las duraciones en la categoría j. El segundo miembro de (2) nos indica que, este promedio se puede obtener directamente de la distribución de las duraciones, ponderándolas por

∑

es decir, dividiendo el peso del rubro por el número de episodios correspondiente al mismo. Con los α se puede obtenerse, a su vez, la mediana o cualquier otro cuantil de la distribución de las duraciones ponderadas.

El cuadro 2 muestra algunas estadísticas descriptivas de la distribución de duraciones estimadas con el método directo. En la primera columna, la población de referencia son los episodios, sin aplicar ningún tipo de ponderación, los cuales alcanzan a ser casi 1,2 millones. Lo primero que podemos observar es el alto grado de asimetría que presenta esta distribución dado que el promedio es mayor en más de dos veces a la mediana. Lo segundo es que, en promedio, un precio en Venezuela permanece fijo por 2,4 meses. Es evidente que esta estimación está influenciada por los valores extremos, tales como, la matrícula de una universidad, la cual permaneció sin variar por todo el período de estudio (96 meses). Cuando vemos la distribución completa se descubre que al menos la mitad de los precios varían mes a mes y que sólo el 25% de estos precios duran dos meses o más.

La segunda columna del cuadro 2 contiene los resultados de promediar por rubro y ponderar por su respectivo peso dentro del IPC. La tercera columna presenta los resultados equivalentes cuando usamos las ponderaciones por

episodio. Tal como se anunció previamente, el promedio ponderado de las duraciones, 3 meses, es un poco más alto que el promedio simple que se encuentra en la primera columna. Sin embargo, al igual que en el caso de los episodios sin ponderar, al menos la mitad de los precios ponderados continúan variando mes a mes. Debido a que el esquema de ponderación balancea el alto número de episodios de corta con los de alta duración, la distribución de las duraciones ponderadas es ligeramente distinta a la de las no ponderadas. Por ejemplo, el tercer cuartil es de tres meses en oposición a los dos meses de las duraciones no ponderadas.

Otra forma de ver la acumulación de las duraciones observadas cerca de los valores más bajos es a través del histograma que se provee en el gráfico 3. Tal como se puede observar en este histograma, 60% de los precios cambiaron al siguiente mes, por lo que la moda de la duración es igual a la mediana. Asimismo, se puede visualizar la asimetría de la distribución, siendo esta sesgada hacia la derecha. En comparación con las distribuciones obtenidas en otros países, la de Venezuela tiene la misma forma, mas presenta una acumulación mayor de frecuencia hacia los valores más cercanos a cero.

Método indirecto

El método directo ha sido criticado porque los episodios más largos tienen mayor probabilidad de estar censurados a la izquierda o a la derecha, por lo que la duración pudiera estar subestimada bajo este método5. Para evitar este problema, algunos autores proponen utilizar, más bien, el método indirecto. Este método parte por identificar a aquellos precios que han variado con relación al mes anterior con el indicador Ij,t = 1, si Pj,t ≠ Pj,t-1 e Ij,t = 0 en el

caso contrario6_{. Denotemos el número de indicadores I que tiene el rubro como}

5

La duración del episodio inicial de cada precio está censurada hacia la izquierda dado que, generalmente, no se observa el primer mes de ese episodio por la forma misma en que está diseñada la recolección de los datos. Por otro lado, las duraciones de los episodios finales, bien sea porque el producto particular ha salido de la muestra o porque se ha llegado al final del período de recolección de datos, también están censurados, pero en este caso hacia la derecha.

6

Γj, entonces podemos calcular el promedio de frecuencia en cambios de los

precios de este rubro con la fórmula

∑

El promedio total de la frecuencia en los cambios de los precios sería entonces

∑∑

donde Q es el número total de observaciones; mientras que, el promedio ponderado de estas frecuencias sería

∑

Podemos también obtener una serie temporal de frecuencias de cambio de precios calculando el promedio ponderado de la misma en el mes t, con la fórmula

∑

La duración puede obtenerse de manera indirecta con la información proporcionada por las frecuencias de cambios de precios, lo que también se conoce como duración implícita. Bajo el supuesto de que los cambios de precios se hacen de manera continua dentro de un mes, se puede calcular la duración con la fórmula:

(

)

Esta fórmula puede ser aplicada a cualquiera de las frecuencias estimadas anteriormente reemplazando la frecuencia F por la frecuencia de interés.

La distribución de las frecuencias es ligeramente sesgada hacia la izquierda en torno a 0,4; tal como se aprecia en el gráfico 4, el cual muestra la distribución de la frecuencia promedio por rubro. De él se extrae que en la mayoría de los rubros el porcentaje de precios que varían mensualmente se encuentra entre 35 y 50%. Asimismo, son pocos los rubros con una alta flexibilidad, es decir con una frecuencia cercana a uno. Por el otro lado, para los

rubros con más rigideces de precios, la frecuencia promedio de cambio de precios es alrededor de 10%.

Las características de la distribución de frecuencias están resumidas en el Cuadro 3, el cual nos ofrece los resultados de la estimación de la frecuencia de los cambios de precios y la duración de los precios de manera indirecta. Tal como se puede observar 40% de los precios cambian mensualmente en promedio; mientras que, en la mitad de los rubros esta frecuencia es menor que 39%. Por otro lado, la duración implícita promedio es de 2,7 meses, valor que es ligeramente inferior al calculado por el método directo. Asimismo, se observa la misma asimetría que en la distribución de la duración directa, puesto que en la mitad de los rubros, los precios duran en promedio menos de 1,9 meses, siendo este valor menor que el la duración implícita promedio. Un hecho remarcable es que en un cuarto de los rubros los precios duran al menos tres meses, siendo este valor muy parecido al obtenido por el método directo.

Robustez de los resultados

Para finalizar esta sección, se presentarán varias estimaciones de las duraciones que fueron hechas para evaluar la robustez de los resultados comentados previamente. En este sentido, el Cuadro 4 nos proporciona los resultados de varias especificaciones de estimación de la duración directa e indirecta. En el primer par de filas se encuentra la misma información presentada en los cuadros 2 y 3 a fin de ser fácilmente comparados con los ensayos que van a ser comentados a continuación. El primero de estos es la exclusión de aquellas trayectorias que tenían tan sólo dos observaciones. Podemos ver en este caso que las duraciones directas se ven prácticamente no afectadas por esta exclusión, aun cuando las duraciones indirectas sí lo son. Para estas últimas, las duraciones estimadas son ligeramente más largas.

El siguiente ensayo fue estimar las duraciones para períodos de dos años comenzando en enero de 2000. En el caso de las duraciones directas, se incluyeron en el promedio todos los episodios cuya fecha de inicio estuviera en el intervalo del período de dos años correspondientes, sin importar su fecha de

finalización. En cambio, las frecuencias de los dos años se calculan como el promedio de las frecuencias mensuales de ese período. En este caso, las duraciones estimadas son más largas en los períodos de desaceleración de la inflación, es decir, los años 2000-2001 y 2004-2005, cuando la inflación anual promedio fue de 14,4% y 18,9% respectivamente.

Por el contrario, el período de menor duración estimada, 2006-2007, no es precisamente el más inflacionario dado que la inflación promedio fue de 16,2%, en comparación a 26,8% en el período 2002-03. Dos hechos pudieron haber contribuido a que se diera este resultado sorpresivo. El primero es que por estar ubicado este período al final del muestral algunos episodios pudieron haber quedado censurados hacia la derecha, haciendo que la duración promedio quedara subestimada. El segundo es que a partir de enero de 2008 se implementó una reconversión monetaria que consistió, a fin de este estudio, en cambiar la unidad de medida monetaria dividiendo todos los precios por mil. Esto pudo haber provocado que algunos precios cambiaran más rápidamente que lo usual en los meses previos a la reconversión tal como ha ocurrido en otros países de similar experiencia, como por ejemplo, Europa.

Por último, se estimaron las duraciones excluyendo las reducciones temporales de precios, definidas estas como las disminuciones de precios que duran tan sólo un mes. Algunos autores argumentan que la estimación de la rigidez de precios debe hacerse sin incluir las ofertas debido a su carácter pasajero. Como, la base de datos no tiene ningún campo que nos permita identificar las ofertas y los remates, nos es necesario utilizar un filtro, el cual llamamos reducciones temporales. Cuando ocurre una de estas, el precio se sustituye por el del mes anterior, mientras que en el caso de las frecuencias, se consideró como un dato no observado. Tal como era de esperar, la duración estimada de los precios es mayor cuando no se toman en consideración las reducciones temporales de precios. En el caso de la duración directa, se estima que los precios tardan en cambiar 3,1 mes y en el caso de la duración indirecta; 2,8 meses.

IV.- Heterogeneidad de las duraciones

Tal como se ha encontrado para otros países, la duración de precios en Venezuela presenta heterogeneidad entre los diversos tipos de productos. En general, las tarifas y precios tienden a permanecer más tiempo sin variar en los servicios, especialmente en los educativos. También, los precios de los bienes regulados presentan una menor flexibilidad. Los bienes y servicios más flexibles incluyen bienes cuyos precios están asociados al tipo de cambio, así como otros que por su naturaleza son altamente volátiles en términos de precios, tales como los alimentos no elaborados. Asimismo, podemos encontrar duraciones menores en establecimientos que tienen una alta proporción de venta de bienes importados o cuyos costos de menú son relativamente más bajo, tales como los vendedores ambulantes como ejemplo de esto último.

El cuadro 5 suministra las estimaciones de las duraciones directas, las frecuencias de los cambios de los precios y las duraciones implícitas por subgrupos. En estos comentarios, nos vamos a enfocar únicamente en estas últimas, ya que, cualitativamente ambas duraciones son iguales. El principal mensaje de estos resultados es que la duración promedio de los precios es heterogénea, tal como se indicó anteriormente, siendo las duraciones más altas aquellas asociadas a algunos servicios. En este sentido, los precios más rígidos corresponden a los subgrupos en servicios de educación. Las matrículas en educación secundaria son las que más tardan en variar de todos los subgrupos, 11,2 meses, le siguen las de educación superior, con 9,1 meses, y educación preescolar y básica, con 8,7 meses. Una razón que pueda explicar este resultado se encuentra en que en estos subgrupos puede privar los contratos implícitos entre los proveedores de servicios educativos y sus correspondientes usuarios, además de la característica institucional de que los períodos escolares tienen una duración fija por ley.

Otro de los subgrupos donde se observa mayor estabilidad en los precios es en los servicios hospitalarios, donde duran 6,1 meses en promedio. En efecto, la mayor duración de los precios en los servicios puede, también, estar asociada a la alta participación que tienen los costos laborales en los costos totales de estas actividades productivas. Como el salario promedio en

Venezuela es muy cercano al mínimo, y este varía de manera infrecuente, no es extraño observar una mayor rigidez de precios en el subgrupo de servicios hospitalarios, y en menor medida, también en los educativos.

Por otra parte, los precios más flexibles corresponden a bienes en los cuales la oferta importada es bastante alta o cuyos precios pueden estar fijados, bien, en moneda extranjera, o ser directamente afectados por su variación. Como ejemplo de esto último, tenemos a los paquetes vacacionales, cuyos precios son los que tienen la menor duración promedio; 0,8 meses. Otros ejemplos de lo que aquí se dice son vehículos (1,2 meses); equipos telefónicos y telefax (1,2 meses), y productos textiles del hogar (1,4 meses), todos con una duración menor de dos meses.

La heterogeneidad también está asociada al hecho de que algunos precios están regulados por el Gobierno nacional tal como se presenta en el cuadro 6. Cuando vemos la duración estimada según su naturaleza podemos observar que los precios de los bienes y servicios administrados duran casi un mes más que el promedio. Este hallazgo es sorprendente si tomamos en cuenta que en muchos de los bienes controlados se han realizado ajustes oficiales una sola vez al año. La combinación de la duración estimada con la poca frecuencia de los ajustes oficiales refleja que los precios de estos bienes y servicios se ajustan más rápidamente que lo indicado por la frecuencia de las autorizaciones oficiales. Del lado contrario, se tiene a los alimentos no elaborados cuya duración estimada es la menor; tan sólo 1,7 meses. En este grupo se incluyen hortalizas y frutas los cuales por su carácter perecedero tienen una alta volatilidad de precios.

Para finalizar esta sección se presentan los resultados de hacer una regresión multinomial logit donde la variable dependiente es una variable categórica que nos indica si el precio del producto particular se redujo, se mantuvo constante o aumentó de un mes a otro. Como variables explicativas se incluyeron: un conjunto de indicadores según la naturaleza del bien o servicio, una dummy de año y otra de mes, un conjunto de dummies para identificar el mes en el cual la alícuota del impuesto al valor agregado fue cambiada, también se agregó una dummy que identifica las observaciones de los seis

meses anteriores a la reconversión monetaria y unos identificadores del tipo de establecimiento. Por último, se añadió la inflación mensual correspondiente al subgrupo al cual el pertenece el producto. En la muestra se incluyeron todos los valores de observados de la variable dependiente sin importar el período; en otras palabras, no se tomó en cuenta la estructura de panel. El precio de referencia es un bien y servicio no administrado, comercializado en un supermercado, en el mes de enero del año 2000.

El cuadro 7 muestra los coeficientes estimados y la probabilidad condicional del modelo multinomial logit indicado anteriormente. En primer lugar, se puede observar que existe una mayor rigidez hacia la baja de los precios que hacia el alza. En este sentido, la probabilidad estimada de un aumento de precios para el caso de referencia es 0,3; mientras que, la probabilidad de una reducción es tan sólo 0,1.

En segundo lugar, la afirmación inicial no se comprueba para todos los rubros. En efecto, los alimentos no elaborados y, los textiles y prendas de vestir muestran una mayor flexibilidad hacia la baja de precios. Por ejemplo, la probabilidad estimada de una reducción de precios es 10 puntos porcentuales mayor en los alimentos no elaborados que en el caso de referencia. Este resultado tiene sentido por el carácter más volátil y estacional que tienen los precios de este tipo de alimentos, los cuales incluyen entre otros las hortalizas y frutas. Este mismo argumento cabe para los textiles y prendas de vestir. En el caso contrario, se encuentran los servicios no administrados cuya probabilidad de reducción de precios es igual que la del caso de referencia, pero la probabilidad de aumento de precios es mayor en 0,13 puntos porcentuales. En esta categoría debe tener una importante influencia, la mayor participación de los costos salariales dentro de los costos totales; por lo que, el factor inercial lleva a que los precios de estos servicios registren muy pocas bajas.

En tercer lugar, a nivel de establecimiento se observa que las tiendas al mayor, los hipermercados y las tiendas por departamento son los que muestran las frecuencias de aumentos de precios más altas, manteniendo todo lo demás constante. En efecto, la frecuencia condicional de incrementos de precios de estos tipos de establecimientos puede fácilmente duplicar a la de los

supermercados. Por el otro lado, es en estos últimos donde se observan las reducciones de precios con mayor frecuencia. En cuarto lugar, las frecuencias de aumentos de precios exhiben un comportamiento estacional. Manteniendo todas las demás variables constantes, los aumentos de precios ocurren con más frecuentemente en septiembre, donde se conjugan los incrementos de tarifas educativas y de bienes utilizados por niños en su educación formal, así como de la fijación de precios para la temporada navideña. Posteriormente, entre noviembre y enero las frecuencias de aumentos de precios permanecen alrededor del valor del caso de referencia; para nuevamente aumentar en febrero y marzo, probablemente cuando llega la nueva mercancía para reponer la ya vendida en los meses anteriores.

En quinto lugar tenemos las variaciones de la alícuota del Impuesto al Valor Agregado (IVA). Durante el período de estudio, el Gobierno nacional modificó la mencionada alícuota ocho veces. De estas variaciones, sólo dos fueron aumentos, las de los años 2002 y 2003. El primero resultó en un incremento de la frecuencia de aumento de precios en 10,5 puntos porcentuales. En cambio, la segunda variación positiva de la alícuota del IVA está menos asociado con un aumento de la frecuencia de aumentos de precios que con la menor frecuencia observada en las reducciones.

Generalmente, las reducciones de la alícuota del IVA están acompañadas de reducciones de precios, mas esto no ocurre siempre. Un ejemplo de lo primero, lo encontramos en la reducción en 5 puntos porcentuales de la alícuota decretada en febrero de 2007 que fue aplicada en dos tramos, 3 puntos porcentuales a partir de marzo y el resto a partir de julio. En el primero de estos tramos, se observa un aumento en la frecuencia de reducciones de precios en 14,8 puntos porcentuales; mientras que la frecuencia de aumentos de precios no muestra ninguna variación. Por el otro lado, no se observa una variación importante en la frecuencia de variaciones de precios en el segundo tramo lo cual pudiera explicarse, bien, por la forma en que la disminución del impuesto fue aplicada, o por el hecho de que en algunos establecimientos se prefirió no variar los precios, como respuesta al menor impuesto.

Por último, la tasa de inflación mensual del subgrupo al cual pertenece el rubro tiene una posible incidencia positiva sobre la frecuencia de precios, aunque no se observa efecto económicamente significativo sobre las reducciones. En este sentido, un aumento en 1 punto porcentual de la tasa de variación de precios correspondiente está asociado a un incremento de la frecuencia de aumentos de 2,9 puntos porcentuales. En cambio, la frecuencia de reducciones de precio disminuye en tan sólo 0,8 puntos porcentuales.

V.- Tasa de falla

En esta sección se presentará los resultados de la estimación de las funciones de confiabilidad y de falla que se obtiene de la información de las duraciones directas. Estas funciones fueron estimadas mediante métodos no paramétricos con el fin de hacer un diagnóstico gráfico de las mismas7_{. El}

propósito de este ejercicio es el de comprobar cómo es la forma de estas funciones, lo cual sería útil para parametrizar la formación de precios en los modelos macros para Venezuela. Como resultado se obtiene que los precios en Venezuela presentan dependencia temporal en su duración, lo que va opuesto a los modelos que hacen la fijación de precios dependientes del tiempo.

En esta sección se usan modelos de duración en donde la variable a explicar es el tiempo en que un estado transcurre, es decir dura, antes de cambiar a otro estado. Con estado se quiere significar un valor del precio de un producto particular antes de que éste cambie. Esta duración está regida, en principio, por una función de distribución incondicional, F

( )

(

)

nos es más útil su complemento, es decir, S

( )

(

)

(

)

denomina la función de confiabilidad. El otro concepto de interés para analizar este tipo de datos es la tasa de falla, la cual se define como:

( )

(

)

_{( )}

( )

Ver Cameron, A. C. and P. K. Trivedi (2005). Microeconometrics: Methods and Applications, Cambridge and New York: Cambridge University Press. para una descripción del método utilizado, así como de la terminología utilizada en esta sección.

donde es la función de densidad. Esta tasa se puede interpretar como la probabilidad de que el estado cambie inmediatamente después de que ha durado un tiempo t.

( )

Tanto la función de confiabilidad, como la tasa de falla, pueden ser estimadas con métodos no paramétricos. Para explicar cómo se hace esto, se va a introducir la siguiente notación. Sean el número de episodios que finalizan en el tiempo , el número de episodios censurados en el intervalo

j

d

j

t m_j

[

t

,

t

)

Un estimador de la tasa de falla viene dado por:

j r tj j j j r d = λˆ _.

Asimismo, el estimador de la función de confiabilidad, conocido como el estimador de Kaplan-Meier, es

( )

_∏

Existe una conexión entre los principales supuestos que se utilizan para incorporar la formación de precios en los modelos macro y la forma que toma la tasa de falla. Por ejemplo, los modelos a la Calvo (1983) y Taylor (1980), es decir los tiempo dependientes, generan tasas de falla que son constante en el tiempo. Por el otro lado, los modelos basados en el estado de la economía generan dependencia en duración; es decir, la tasa de falla aumentaría o disminuiría con el tiempo de duración del precio. Si los costos marginales no son estacionarios, especialmente en un ambiente inflacionario, la tasa de falla exhibiría una pendiente positiva con respecto al tiempo. Si, por el contrario, los costos marginales son estacionarios pero sometidos a choques transitorios, la tasa de falla pudiera tener una pendiente negativa en el tiempo.

El gráfico 5 muestra la función de confiabilidad estimada con el método Kaplan-Meier. Este gráfico está en consonancia con los resultados presentados en la sección III, en el sentido de que tan sólo un poco más de 30% de los precios permanecen sin cambiar después del primer mes. Igualmente, sólo

10% de los precios permanecen fijos más de 6 meses. Estos nos habla de que tan flexible son los precios en Venezuela, lo cual es consistente con el proceso inflacionario experimentado por esta economía.

Además de que los precios tienden a cambiar muy rápidamente, estos también exhiben una dependencia de duración positiva en el corto plazo, tal como se presenta en el gráfico 6. La tasa de falla estimada por métodos no paramétricos tiene una pendiente positiva hasta alcanzar un máximo en el décimo mes. Este resultado es consistente con el carácter inflacionario de la economía venezolana, y por consiguiente, con la no estacionareidad de los costos marginales conjuntamente con desequilibrios frecuentes a favor de la demanda en relación con la oferta. Por consiguiente, la hipótesis de dependencia temporal en la formación de precios no parece ser verificada. Es decir, la formación de precios en Venezuela está mucho más relacionada con el estado de la economía al momento de fijarse éstos, que con contratos solapados de duración fija.

No obstante, no se observa uniformidad en la forma de la tasa de falla entre los productos que componen la canasta del IPC. Por el contrario, el gráfico 7 nos ilustra la presencia de heterogeneidad en estas tasas entre los grupos que conforman el índice de precios. Claramente existen dos grupos para los cuales la forma de esta tasa corrobora la dependencia con el estado, en este caso, alimentos y bebidas no alcohólicas, así como comunicaciones. Es importante resaltar que el primero tiene la ponderación más alta dentro de la canasta del IPC, por lo que su forma va a tener un impacto importante en la forma que tome la tasa de falla global.

De manera interesante, no todos los grupos exhiben reglas de fijación de precios dependientes con el estado. En este sentido, los grupos bebidas alcohólicas, salud y servicio de educación parecen exhibir un proceso de formación de precios tiempo dependiente, dado que su tasa de falla es constante en la duración. En salud y servicios de educación, tanto la alta duración promedio, como la no dependencia en duración exhibida por la tasa de falla, pudieran reflejar rigideces en la formación de los salarios. Estos tienen

una alta correlación con el comportamiento del salario mínimo, el cual se ajusta a lo sumo dos veces al año durante el período en estudio.

La heterogeneidad en la duración y formación de precios conlleva a argumentar por la necesidad de la elaboración de modelos macros multisectoriales para la exploración los efectos de la política monetaria sobre la economía real. La presencia de estas heterogeneidades puede traer como consecuencia no linealidades en el comportamiento de las variables macros, así como de impactos asimétricos.

VI.- Conclusiones

En este trabajo se ha evaluado la rigideces de precios con la información contenida en la base de datos que se utiliza para calcular el IPC del área metropolitana de Caracas. En este sentido, se utilizó la metodología aplicada para Estados Unidos y Europa. Específicamente, se estimó la duración directamente de la base de datos antes mencionada y a través del método indirecto. Asimismo, se evaluó la duración de los precios para varias categorías de bienes. Finalmente, se estimó la función de falla, la cual tiene una correspondencia con la forma en se modelan la formación de precios en los modelos macroeconómicos.

El principal resultado de este estudio es que los precios en Venezuela cambian de manera más rápida en relación a lo observado en otros países; a saber 2,4 meses en promedio, con una mediana de 2 meses. Lo que sí es consistente con los resultados de otras partes es la heterogeneidad en la duración. Los precios en los servicios, especialmente los educativos y de salud, tienden a ser más rígidos que el resto de los bienes, lo cual se puede explicar por la existencia de contratos explícitos o las rigideces en los costos laborales. Asimismo, también se obtuvo que los precios en Venezuela muestran rigideces a la baja. Por otro lado, la función de falla estimada nos señala la presencia de inercia inflacionaria en casi todos los niveles, y la poca presencia de reglas de fijación de precios tiempo dependientes, excepto en los servicios.

Este trabajo genera dos vías a seguir en la investigación. La primera es el estudio de la duración de los precios un paso hacia atrás en la cadena de comercialización, es decir, evaluar la rigidez de los precios a nivel de mayoristas utilizando la base de datos del Índice de Precios al Mayor. Para esto, se utilizará la misma metodología que se aplicó en este estudio. La segunda consiste en investigar la formación de precios a través de una encuesta directa a los establecimientos. Finalmente, queda como un futuro proyecto la incorporación de los resultados aquí obtenidos en un modelo de equilibrio general dinámico para Venezuela.

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Apéndice

Cuadro 1

Distribución de precios según grupo Grupo

Número de

precios Porcentaje

Ponderación IPC Alimentos y bebidas no alcohólicas 1.302.749 47,17 24,38

Bebidas alcohólicas y tabaco 67.897 2,46 1,43

Vestido y calzado 203.511 7,37 4,41

Equipamiento del hogar 257.927 9,34 5,54

Salud 171.568 6,21 5,56 Transporte 127.675 4,62 13,06 Comunicaciones 21.832 0,79 5,24 Esparcimiento y cultura 142.603 5,16 4,18 Servicio de educación 50.016 1,81 6,18 Restaurantes y hoteles 173.066 6,27 6,98

Bienes y servicios diversos 242.894 8,79 3,36

Total 2.761.738 100,00 80,31

Nota: El número de precios corresponde a los precios verdaderamente observados y a los imputados por el método "carry-forward", tal como es explicado en el texto. La ponderación IPC es el promedio de las ponderaciones mensuales entre enero de 2000 y diciembre de 2007 utilizadas para calcular el valor del índice.

Cuadro 2

Distribución de las duraciones de precios Población Todos los episodios Promedios por rubro Episodios ponderados Promedio 2,35 2,99 2,99 Mediana 1,00 2,44 1,00 Desviación estándar 2,97 1,86 3,94 Mínimo 1,00 1,04 1,00 Máximo 96,00 10,30 96,00 Primer cuartil 1,00 1,90 1,00 Tercer cuartil 2,00 3,09 3,00 Número de episodios 1.177.338 270 1.177.338 Nota: La primera columna reporta los estimados sin ponderar. La segunda columna presenta la distribución de duraciones promedios por rubro ponderados por su peso dentro del IPC. La tercera columna es la distribución de duraciones ponderadas por el peso del rubro dividido por el número de episodios del rubro.

Cuadro 3

Distribución de las frecuencias de cambios de precios y de duraciones implícitas Frecuencia de los cambios en los precios (ponderados)

Media 0,40 Mediana 0,39 5to percentil 0,10 25to percentil 0,29 75to percentil 0,52 95to percentil 0,68 Duraciones indirectas Media 2,70 Mediana 2,01 5to percentil 0,87 25to percentil 1,37 75to percentil 2,93 95to percentil 9,41

Nota: Este cuadro reporta la distribución de frecuencias promedio por rubro ponderadas por su correspondiente peso dentro del IPC. Las duraciones indirectas fueron calculadas con la fórmula -1/ln(1-Fj) donde Fj es la frecuencia promedio del rubro

Cuadro 4

Análisis de Robustez

Número de episodios/

rubros Promedio Mediana

Desviación estándar 25th percentile 75th percentile Línea de base Duración directa 1,177,338 2.99 1.00 3.94 1.00 3.00 Duración indirecta 270 2.70 2.01 2.27 1.37 2.93

Excluyendo trayectorias de dos meses de duración

Duración directa 1,170,640 3.00 1.00 3.94 1.00 3.00 Duración indirecta 270 2.70 2.01 2.27 1.37 2.92 2000:01-2001:12 Duración directa 329,383 3.26 1.00 4.28 1.00 4.00 Duración indirecta 270 2.60 1.95 2.04 1.45 2.89 2002:01-2003:12 Duración directa 288,182 3.04 1.00 4.49 1.00 3.00 Duración indirecta 270 3.19 2.18 2.98 1.51 3.39 2004:01-2005:12 Duración directa 245,565 3.12 1.00 3.90 1.00 4.00 Duración indirecta 270 2.61 1.84 2.62 1.25 2.47 2006:1-2007:12 Duración directa 294,686 2.56 1.00 2.83 1.00 3.00 Duración indirecta 270 3.23 1.83 4.18 1.15 2.93 2000:01-2006:12 Duración directa 1,019,562 3.13 1.00 4.14 1.00 3.00 Duración indirecta 270 2.74 1.90 2.51 1.45 2.76 No censurados Duración directa 1,025,943 2.72 1.00 3.52 1.00 3.00 Duración indirecta

Excluyendo reducciones temporales

Duración directa 1,015,976 3.13 1.00 4.08 1.00 4.00

Duración indirecta 270 2.83 2.19 2.25 1.52 3.07

Nota: Este cuadro reporta las distribuciones de las duraciones directas e indirectas para varios casos. La línea base corresponde a los resultados mostrados en los cuadros 2 y 3. Para las duraciones directas que corresponden a períodos específicos se tomó como referencia la fecha cuando se inicia el episodio. Por ejemplo, la duración directa estimada para el período 2000:01-2000:12 incluye a todos los episodios que comienzan en ese período. Los episodios no censurados son aquellos para los cuales se observa su inicio y su final. Las reducciones temporales son aquellas que duran tan sólo un mes. Para el cálculo de los epiosodios directos se sustituyó el precio del mes previo cuando ocurre una reducción temporal. Para el cálculo de la duracción indirecta la variable indicadora de cambio se trató como un dato no observado. Todos los valores están ponderados por su precio correspondiente.

Cuadro 5

Duración directa e implícita por subgrupo

Número

episodios Media Mediana Desv. estándar Primer cuartil Tercer cuartil Frecuenc. var. precios Dur. Implícit. prom. Dur. Implícit. Mediana Alimentos y bebidas no alcohólicas

Alimentos 554,860 2.09 1.00 2.57 1.00 2.00 0.49 1.63 1.45

Bebidas no alcohólicas 51,467 2.29 1.00 2.64 1.00 2.00 0.43 1.84 1.65

Bebidas alcohólicas y tabacos

Bebidas alcohólicas 19,230 2.40 1.00 2.60 1.00 3.00 0.41 1.93 2.16

Tabaco 5,690 3.64 2.00 4.23 1.00 5.00 0.26 3.34 3.34

Vestido y calzado

Vestido 61,351 2.42 1.00 3.09 1.00 2.00 0.39 2.10 2.08

Calzado 21,527 2.39 1.00 3.08 1.00 2.00 0.40 2.05 2.33

Equipamiento del hogar

Muebles, accesorios, decoraciones y alfombras 8,308 2.31 1.00 2.58 1.00 2.00 0.43 1.98 1.62

Productos textiles del hogar 10,929 1.91 1.00 2.47 1.00 2.00 0.53 1.39 1.14

Equipos del hogar 17,391 2.42 1.00 3.43 1.00 3.00 0.43 2.08 1.55

Utensilios domésticos 2,081 2.27 1.00 2.38 1.00 2.00 0.39 2.05 2.05

Bienes y serv. p/el mantenimiento del hogar 76,914 2.59 2.00 1.99 1.00 4.00 0.38 2.12 2.34

Salud

Medicinas y equipos terapéuticos 27,281 2.52 1.00 3.02 1.00 3.00 0.38 2.09 2.01

Servicios médicos y paramédicos para pacientes 19,913 3.95 1.00 5.85 1.00 4.00 0.24 3.65 3.63

Servicios hospitalarios 3,610 5.81 3.00 7.71 1.00 8.00 0.16 6.06 6.58

Transporte

Vehículos 7,429 1.66 1.00 1.37 1.00 2.00 0.58 1.15 1.15

Utilización y mantenimiento de equipo personal y de transporte 29,011 3.46 2.00 4.26 1.00 4.00 0.30 3.23 3.35

Servicios de transporte 12,933 2.29 1.00 2.88 1.00 2.00 0.54 1.86 0.80

Comunicaciones

Equipos telefónicos y telefax 2,728 1.68 1.00 1.31 1.00 2.00 0.57 1.18 1.18

Servicios telefónicos y telefax 4,785 3.61 3.00 2.79 1.00 5.00 0.25 3.47 3.47

Esparcimiento y cultura

Equipos y accesorios audiovisuales, fotográficos y de proce 15,925 2.18 1.00 2.35 1.00 2.00 0.45 1.85 1.70

Artículos y equipos para la recreación 18,324 3.69 2.00 4.95 1.00 4.00 0.29 3.52 2.90

Servicios recreativos, culturales y deportivos 4,700 3.37 2.00 4.30 1.00 4.00 0.36 3.15 3.38

Periódicos, libros y artículos de papelería 13,252 3.04 1.00 4.07 1.00 3.00 0.32 2.67 3.11

Paquetes vacacionales 2,479 1.40 1.00 0.90 1.00 2.00 0.72 0.80 0.80

Servicio de educación

Educación preescolar y básica 3,733 7.94 7.00 6.60 2.00 12.00 0.11 8.72 9.41

Educación secundaria 779 9.68 9.00 7.81 4.00 12.00 0.09 11.21 12.13

Educación superior 1,233 8.18 7.00 5.04 5.00 12.00 0.11 9.05 9.44

Otro tipo de educación 1,680 3.88 3.00 3.87 1.00 4.00 0.24 3.58 3.58

Restaurantes y hoteles

Restaurantes y cafetines 66,510 2.60 1.00 2.95 1.00 3.00 0.38 2.13 2.35

Hoteles y alojamiento 1,696 2.70 1.00 3.44 1.00 3.00 0.35 2.33 2.33

Bienes y servicios diversos

Cuidado personal 96,408 2.22 1.00 2.90 1.00 2.00 0.44 1.80 1.79 Efectos personales 6,733 2.68 1.00 3.82 1.00 3.00 0.34 2.50 2.92 Servicios sociales 490 4.47 3.00 3.90 2.00 6.00 0.20 4.39 4.39 Otros servicios 5,958 2.42 1.00 3.75 1.00 2.00 0.59 1.90 2.33 Total 1,177,338 2.99 1.00 3.94 1.00 3.00 0.40 2.70 2.01 Grupos y subgrupos

Nota: La frecuencia es la fracción de precios que cambian en un mes. La duración indirecta se calcula con la fórmula -1/ln(1-F). Las ponderaciones utilizadas en el cálculo de las duraciones directas son los α indicados en el texto; mientras que en el caso de las frecuencias, corresponden a los pesos de los rubros dentro de la canasta del IPC.

Cuadro 6

Duración directa e implícita según naturaleza del producto

Naturaleza

Número

episodios Media Mediana Desv. estándar Primer cuartil Tercer cuartil Frecuenc. var. Dur. Implícit. Dur. Implícit. Alimentos elaborados 221.307 2,39 1,00 2,77 1,00 3,00 0,42 1,95 1,68 Alimentos no elaborados 132.214 1,65 1,00 1,69 1,00 2,00 0,62 1,09 1,00 Bienes industriales excepto alimentos y textiles 136.174 1,94 1,00 2,15 1,00 2,00 0,52 1,49 1,15 Bienes y servicios administrados 498.237 3,74 2,00 4,94 1,00 4,00 0,35 3,62 2,22 Servicios no administrados 104.942 2,98 2,00 3,25 1,00 4,00 0,34 2,61 2,35 Textiles y prendas de vestir 84.464 2,36 1,00 3,04 1,00 2,00 0,40 2,03 2,08 Total 1.177.338 2,99 1,00 3,94 1,00 3,00 0,40 2,70 2,01

Duraciones directas Duraciones indirectas

Nota: La frecuencia es la fracción de precios que cambian en un mes. La duración indirecta se calcula con la fórmula -1/ln(1-F). Las ponderaciones utilizadas en el cálculo de las duraciones directas son losα indicados en el texto; mientras que en el caso de las frecuencias, corresponden a los pesos de los rubros dentro de la canasta del IPC.

Cuadro 7

Probabilidad condicional de los incrementos y las reducciones de precios: modelo logit multinomial

Categoría Variable Coeficiente Error estándar p val Efecto marginal Coeficiente Error estándar p val Efecto marginal Intercepto -1.238 0.013 * -1.525 0.020 * Naturaleza Alimentos elaborados 0.100 0.009 * 0.026 -0.199 0.014 * -0.015

Alimentos no elaborados 0.525 0.012 * 0.067 1.198 0.014 * 0.105 Bienes industriales excepto 0.387 0.009 * 0.080 0.205 0.013 * 0.005 Servicios no administrados 0.607 0.008 * 0.127 0.151 0.014 * -0.004 Textiles y prendas de vestir -0.163 0.016 * -0.028 -0.289 0.023 * -0.016 Año 2001 -0.147 0.009 * -0.027 -0.139 0.013 * -0.006 2002 0.070 0.009 * 0.017 -0.068 0.014 * -0.006 2003 -0.006 0.009 0.495 0.001 -0.113 0.014 * -0.008 2004 -0.064 0.009 * -0.006 -0.338 0.015 * -0.021 2005 -0.090 0.009 * -0.018 -0.008 0.014 0.563 0.001 2006 -0.062 0.009 * -0.002 -0.544 0.016 * -0.032 2007 -0.135 0.013 * -0.018 -0.488 0.023 * -0.028 Cambios en el IVA iva2000 0.203 0.023 * 0.021 0.704 0.030 * 0.059 iva2002 0.536 0.022 * 0.105 0.534 0.040 * 0.027 iva2003 0.078 0.024 * 0.022 -0.248 0.051 * -0.018 iva2004 0.280 0.025 * -0.011 1.521 0.030 * 0.179 iva2005 -0.061 0.025 0.014 -0.009 -0.153 0.039 * -0.009 iva2006 0.166 0.023 * 0.047 -0.584 0.047 * -0.035 iva2007a 0.280 0.026 * 0.002 1.350 0.034 * 0.148 iva2007b -0.071 0.024 * -0.002 -0.764 0.043 * -0.039 reconversión 0.240 0.014 * 0.031 0.662 0.025 * 0.051 Mes 2 0.162 0.011 * 0.031 0.163 0.020 * 0.008 3 0.234 0.012 * 0.041 0.364 0.020 * 0.022 4 0.137 0.011 * 0.023 0.235 0.020 * 0.014 5 0.054 0.011 * 0.006 0.209 0.020 * 0.015 6 0.008 0.012 0.485 -0.006 0.282 0.020 * 0.022 7 0.055 0.012 * 0.001 0.391 0.019 * 0.030 8 0.075 0.012 * 0.011 0.180 0.021 * 0.012 9 0.118 0.013 * 0.022 0.130 0.021 * 0.007 10 0.045 0.012 * -0.004 0.482 0.019 * 0.039 11 -0.104 0.012 * -0.020 -0.065 0.020 * -0.002 12 -0.040 0.012 * -0.004 -0.186 0.021 0.521 -0.012 Tipo de establecimiento Ambulantes 1.259 0.012 * 0.296 0.119 0.019 * -0.028 Tienda de esquina 0.362 0.009 * 0.092 -0.541 0.015 * -0.038 Tiendas por departamento 1.502 0.026 * 0.346 0.391 0.040 * -0.022 Hipermercados 1.626 0.022 * 0.360 0.741 0.032 * -0.007 Mercados locales 0.388 0.010 * 0.087 -0.024 0.013 0.058 -0.011 Misiones 1.452 0.029 * 0.345 0.069 0.052 0.184 -0.036 Otros 1.751 0.044 * 0.421 -0.475 0.103 * -0.058 Tiendas al mayor 2.266 0.064 * 0.486 0.770 0.102 * -0.032 Servicios -0.548 0.010 * -0.085 -1.235 0.015 * -0.073 Tiendas especializadas 0.202 0.009 * 0.045 -0.067 0.012 * -0.009 Inflación 0.131 0.001 * 0.029 -0.073 0.002 * -0.008 Reducción de precios Incremento de precios

Nota: El número de observaciones es 1.149.135. La verosimilitud es-949.991,81; LR = 124.110,51; valor p (43 gl) <0,001. El precio de referencia es un bien y servicio no administrado, comercializado en un supermercado, en el mes de enero del año 2000. La inflación mensual promedio es 1,7%. Para el caso de referencia, la probabilidad estimada de una reducción de precios es 0,078 y la de un aumento es 0,300.

‐ 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000 35,000 40,000

Ene‐00 Jul‐00 Ene‐01 Jul‐01 Ene‐02 Jul‐02 Ene‐03 Jul‐03 Ene‐04 Jul‐04 Ene‐05 Jul‐05 Ene‐06 Jul‐06 Ene‐07 Jul‐07 0% 5% 10% 15% 20% 25% Número de precios No observados (%) Huelga  petrolera Control de precios

Gráfico 1. Precios observados y no observados (2000-2007)

0,0 10,0 20,0 30,0 40,0

Dic-99 Jun-00 Dic-00 Jun-01 Dic-01 Jun-02 Dic-02 Jun-03 Dic-03 Jun-04 Dic-04 Jun-05 Dic-05 Jun-06 Dic-06 Jun-07 Dic-07

%

0 20 40 60 % 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Duración de los episodios de precios

Gráfico 3. Distribución de las duraciones de precios

0 5 10 15 20 % 0 .2 .4 .6 .8 1

Frecuencia de los cambios de precios

0 .2 5 .5 .7 5 1 0 5 10 15 20 25

Función de confiabilidad Intervalo de confianza

Gráfico 5. Función de confiabilidad de la duración de los precios

.1 .1 2 .1 4 .1 6 0 5 10 15 20 25

Tasa de falla Intervalo de confianza

0 .1 .2 .3 0 .1 .2 .3 0 .1 .2 .3 0 10 20 30 0 10 20 30 0 10 20 30 0 10 20 30

Alimentos y bebidas no alcohólicas Bebidas alcohólicas Vestido y calzado Equipamiento del hogar

Salud Transporte Comunicaciones Esparcimiento y cultura

Servicio de educación Restaurantes y hoteles Bienes y servicios diversos

Tasa de falla Intervalo de confianza

Graphs by grupo

Smoothed hazard estimates, by grupo