Ir al menú de navegación principal Ir al contenido principal Ir al pie de página del sitio

Relación entre el índice de precios al consumidor y el índice de precios al productor para seis países de Suramérica

Resumen

Este trabajo analiza la relación entre el índice de precios al consumidor y el índice de precios al productor para seis países de Suramérica, Brasil, Colombia, Ecuador, Perú, Paraguay y Uruguay. Para determinar esta relación se estimaron modelos de vectores autorregresivos y modelos de vectores de corrección de error. Además, se realizó el análisis de impulso respuesta, y se desarrolló la prueba de causalidad de Toda y Yamamoto. La periodicidad de los datos es anual, y el periodo de tiempo varía para cada país, debido a la disponibilidad de la información. De acuerdo con las características de las variables, se estimaron tres modelos VAR y tres modelos VEC. Tanto el IPC como el IPP tienen diferentes enfoques en términos de composición para cada país. A pesar de esto, se observa que ambos indicadores muestran sensibilidad a los shocks repentinos tanto en sí mismos como en la otra variable, efecto que varía según las características de cada país. En Brasil, Colombia, Ecuador y Uruguay no se presente causalidad entre las dos variables, caso contrario al de Perú y Paraguay. 

Palabras clave

modelo de vectores autorregresivos, modelo de vectores de corrección de error, raíz unitaria, co-integración, causalidad

PDF (English) XML (English)

Biografía del autor/a

Oscar Hernán Cerquera Losada

Programa de Economia

 


Referencias

  • Banco Central do Brasil (2016). Relatório de Inflação. Vol. 8. Num. 4. ISSN 1517-6576. Brasília.
  • Bonilla, C. (2011). Economic structure and unemployment in Colombia: a VEC analysis. Sociedad and Economía. No. 20. 99-124.
  • Bryan, F., Cecchetti, S. G. & Wiggins, R. (2011). Efficient Inflation Estimation. NBER Working Paper, (6183).
  • Campos, C. & Jalil, M. (2000). Relación entre el índice de precios del productor (IPP) y el índice de precios al consumidor (IPC). Bogotá: Subgerencia de Estudios Económicos, Banco de la República. DOI: https://doi.org/10.32468/be.144
  • Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1979). Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series With a Unit Root. Journal of the American Statistical Association, 74(366), 427-431. https://doi.org/10.1080/01621459.1979.10482531. DOI: https://doi.org/10.1080/01621459.1979.10482531
  • Espinosa, O. A. and Vaca, P. A. (2015). The Influence of Financial, Fiscal and External Sectors in the Colombian Economy: A Bayesian VAR Approach. Desarrollo y Sociedad. No. 75. 11-49. DOI: https://doi.org/10.13043/dys.75.1
  • Frimpong, J. M. and Oteng-Abayie, E. F. (2008). Bivariate Causality Analysis between FDI Inflows and Economic Growth in Ghana. International Research Journal of Finance & Economics. Vol. 15. 1-20.
  • Granger, C. W. (1969). Investigaring Causal Relations by Econometric Model and Cross-spectral Method. Econometrica, 37(3), 424-438. https://doi.org/10.2307/1912791 DOI: https://doi.org/10.2307/1912791
  • Hakimipoor, N. (2016). Investigation on Causality Relationship between Consumer Price Index and Producer Price Index in Iran. Iran: Hikari. DOI: https://doi.org/10.12988/ref.2016.51113
  • Hannan, E. J., and B. G. Quinn (1979), The Determination of the order of an autoregression. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 41: 190–195. DOI: https://doi.org/10.1111/j.2517-6161.1979.tb01072.x
  • Johansen, S., and Juselius, K., (1990). Maximum Likelihood Estimation and Inference on Cointegration– with Applications to the Demand for Money. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, Vol. 52, No. 2, pp. 169–210. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1468-0084.1990.mp52002003.x
  • Loría, D. (2007). Econometría con Aplicaciones. Pearson Addison-Wesley Editor.
  • Lütkepohl, H. (2004). Forecasting with VARMA Models. Economics Working Papers ECO2004/25, European University Institute.
  • Martínez, W., Caicedo, E. & Tique, E. (2012). Explorando la relación entre el IPC e IPP: el caso colombiano. Bogotá: Borradores de Economía, Banco de la República.
  • Mel, L. T. (2011). The Relationship Between Consumer Price Index (CPI) and Producer Price Index (PPI) in Malaysia. Masters thesis. Universiti Malaysia Sarawak, UNIMAS.
  • OECD. (Abril de 2017). Data.OECD. Obtained from Data.OECD: https://data.oecd.org/price/producer-price-indices-ppi.htm.
  • Schwarz, G. (1978). Estimating the dimension of a model. The Annals of Statistics. Vol. 6. No. 2. 461-464. DOI: https://doi.org/10.1214/aos/1176344136
  • Selçuk A. (2011). The Causal Relationship between Producer Price Index and Consumer Price Index: Empirical Evidence from Selected European Countries. International Journal of Economics and Finance, 3(6), 227-232. DOI: https://doi.org/10.5539/ijef.v3n6p227
  • Sims, C. (1972). Money, Income, and Causality. American Economic Review, 62(4), 540-552.
  • Sims, C. A. (1980). Macroeconomics and Reality. Econometrica, 48(1), 1-48. https://doi.org/10.2307/1912017. DOI: https://doi.org/10.2307/1912017
  • Toda, H. Y. and Tamamoto, T. (1995). Statistical inference in vector autoregressions with possibly integrated processes. Journal of Econometrics. Vol 66. 225-250. DOI: https://doi.org/10.1016/0304-4076(94)01616-8

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Artículos más leídos del mismo autor/a

Artículos similares

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > >> 

También puede Iniciar una búsqueda de similitud avanzada para este artículo.