Cambios absolutos y relativos del índice de precios al consumidor

Autores/as

  • José Cerda Hernández Facultad de Ingeniería Económica, Estadística y Ciencias Sociales, Universidad Nacional de Ingeniería, Lima, Perú https://orcid.org/0000-0002-9297-5694
  • J. Fernández-Villarreal Facultad de Ingeniería Económica, Estadística y Ciencias Sociales, Universidad Nacional de Ingeniería, Lima, Perú

DOI:

https://doi.org/10.21754/iecos.v21i1.1078

Palabras clave:

descomposición factorial, filtro de Kalman, inflación pura, inflación subyacente, IPC, análisis de componentes principales

Resumen

El presente trabajo estima una descomposición factorial dinámica para la inflación peruana, usando datos desagregados mensuales del índice de precios al consumidor de Lima Metropolitana de Enero de 2000 hasta Diciembre de 2019. Uno de los objetivos de la macroeconomía es explicar las fuentes agregadas de cambios en los precios de los bienes de una economía. Este modelo permite identificar precios relativos idiosincráticos, precios relativos agregados y precios absolutos, que representan los choques de oferta y demanda que pueden aparecer en una economía.

La componente común a todos los rubros del IPC sirve como una medida alternativa de la inflación subyacente, y nuestros resultados muestran que esta componente está altamente correlacionada con la inflación subyacente publicada por el BCRP. En general, los resultados obtenidos en el presente trabajo son robustos para diferentes estructuras de dependencia intertemporal para los factores considerados.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Armas A., Vallejos L., Vega M., Indicadores tendenciales de inflación y su relevancia como variables indicativas de
Armas, A., L. Vallejos y M. Vega (2011). Indicadores tendenciales de inflación y su relevancia como variables indicativas de política monetaria. Banco Central de Reserva del Perú, Revista Estudios Econo ́micos, 20, 27-56.
Bai, J. (2003) Inferential theory for factor models of large dimensions. Econometrica, 71, 135-71.
Bai, J. and Ng S. (2007) Determining the number of pri- mitive shocks in factor models. Journal of Business and Economic Statistics, 25, 52-60.
Bai, J. and Ng, S. (2002) Determining the number of fac- tors in approximate factor models. Econometrica, 70, 191- 221.
Bai,J.(2004)Estimating cross-section common stochastic trends in nonstationary panel data. Journal of Econome- trics, 122, 137-83.
Bollerslev T., Generalized autoregressive conditional hete- roskedasticity. Journal of Econometrics. Vol. 31, Pag 307- 327 (1986).
Bryan, M. F. and Cechetti, S. G. (1993) The consumer price index as a measure of inflation. Federal Reserve Bank of Cleveland Economic Review, 29, 15-24.
Chan, J. C., Koop, G and Potter, S. M. (2013). A new model of trend inflation. Journal of Business and Econo- mic Statistics 31, 94-106.
Clark, T. E. and Doh, T. (2014), Evaluating alternative models of trend inflation. International Journal of Fore- casting 30, 426-448.
Engle R.Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom In- flation. Econometrica. Vol. 50, Pag 987-1007 (1982).
Evans, M. (1991), Discovering the link between inflation Rates and inflation Uncertainty. Journal of Money, Credit and Banking 23, 169-184.
Faust, J and Wright J. (2011). Forecasting inflation. Ma- nuscript, Johns Hopkins University.
Friedman,M.(1976),InflationandUnemployment.Nobel memorial lecture.
Harvey A. C., Forecasting, Structural Time Series Models and the Kalman Filter. Cambridge University Press (1989).
Humala A. y G. Rodr ́ıguez (2012), A factorial decomposi- tion of inflation in Peru: An alternative measure of core inflation. Applied Economics Letters, 19(14), 1331-1334.
Mishkin, F. (2007). Inflation Dynamics. International Finance, 10(3), 317-334.
Modelo de Proyección Trimestral del BCRP. Banco Central de Reserva del Perú, Documento de Trabajo DT. N 2009-006.
Phillips A. William The relation between unemployment and the rate of change of money wage rates in the United Kingdom. Económica 25(100), (January 1958).
Phillips, P. C. B. y D. Sul (2007a), Transition modeling and econometric convergence tests. Econometrica, 75(6), 1771-1855.
Ramos M., Winkelried D. Tendencias comunes en el índice de precios al consumidor. Banco Central de Reserva del Perú. Revista Estudios Económicos 31, 29 - 44 (2016).
Reis, R. and Watson, M. W. (2007) Relative goods’ prices, pure inflation and the Phillips correlation. American Economic Journal: Macroeconomics, 2, 128-57.
Rodriguez, G. (2010), Estimating Output Gap, Core Inflation, and the NAIRU for Peru ́. Applied Econometrics and International Development 10(1), 149-160.
Rossini R.,Vega M.Quispe Z., Perez F. Expectativas de inflación y dolarización en el Perú. Banco Central de Reserva del Perú. Revista Estudios Económicos 31, 71 - 84 (2016).
Samuelson, P.A. and R. Solow (1960), Analytical Aspects of Anti-Inflation Policy. American Economic Review Pa- pers and Proceedings 50(2), 177-194.
Samuelson, Paul Anthony. Reflections on Monetary Policy. The Review of Economics and Statistics, 42(3): 263- 269 (1960).
Solow, Robert M. A Policy for Full Employment. Industrial Relations: A Journal of Economy and Society, 2(1): 1-14 (1962).
Stock, J. H. and M. Watson (2007), Why has U.S. Inflation become harder to forecast? Journal of Money, Credit and Banking 39, 30-33.

Stock, J. H. and Watson, M. W. (2002) Forecasting using principal components from a large number of predictors. Journal of the American Statistical Association, 97, 1167- 79.

Descargas

Publicado

2020-11-13

Cómo citar

Cerda Hernández, J., & Fernández-Villarreal, J. (2020). Cambios absolutos y relativos del índice de precios al consumidor. Revista IECOS, 21(1), 33–55. https://doi.org/10.21754/iecos.v21i1.1078

Número

Sección

Artículos de Investigación