MODELO ECONOMÉTRICO DEL GASTO DE CONSUMO FINAL DE LOS HOGARES PARA EL ECUADOR EN EL PERÍODO 2000-2015 PDF

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UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS I TEMA: MODELO DEL GASTO DE CONSUMO FINAL DE LOS HOGARES PARA EL ECUADOR EN EL PERTENECE A: MEL FABRIZIO FLORES CURSO: DOCENTE: ECON. JORGE REGALADO PERIODO LECTIVO: CI Resumen El consumo es una variable de suma importancia en contribuye en ma...

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UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL

FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS ECONOMETRÍA I TEMA: MODELO ECONOMÉTRICO DEL GASTO DE CONSUMO FINAL DE LOS HOGARES PARA EL ECUADOR EN EL PERÍODO 2000-2015

PERTENECE A:  MEL FABRIZIO LEÓN FLORES

CURSO: ECONOMÍA 6/5

DOCENTE: ECON. JORGE REGALADO GARCÍA

PERIODO LECTIVO: 2018-2019 CI

Resumen El consumo es una variable de suma importancia en cuánto contribuye en mayor proporción al producto interno bruto. Por ende, se requiere de toda la teoría existente sobre el consumo, para sintetizar un modelo que identifique a las principales variables que podrían influir sobre el consumo de los hogares ecuatorianos. El proyecto de investigación se centra en alcanzar los objetivos propuestos y además de señalar el modelo más adecuado econométrico que se ajuste a la teoría y finalmente se presentan los resultados obtenidos, especialmente de las inferencias econométricas.

2

Introducción El consumo es una variable económica la cual consiste en la fase final del ciclo económico ya que tiene lugar cuando el producto o servicio genera algún tipo de provecho o utilidad para el individuo. Convirtiéndolo en una variable que ha cobrado gran importancia para el funcionamiento de la economía. Es posible distinguir entre varios tipos de consumo, sin embargo el enfoque de este trabajo está en el consumo final de los hogares, el cual está integrado por gasto que realizados en la adquisición de bienes y servicios nuevo duraderos y no duradero del as las familias, mas no del consumo general realizado por la sociedad. El presente trabajo tiene como uno de los principales relacionar dicho consumo con dos variables económicas las cuales son el PIB y la tasa de inflación respectivamente, donde se espera obtener un modelo econométrico que explique esta relación y permita analizar que tato repercuten los cambios de estas variables, en el consumo realizados por los hogares ecuatorianos.

Objetivo General Determinar mediante un

modelo econométrico multivariado, el gasto de

consumo final de los hogares para el ecuador desde el año 2000 hasta el año 2015

Objetivo Especifico 1. Analizar el comportamiento del gasto de consumo final de los hogares a través de la información estadística histórica desde el año 2000 hasta el año 2015. 2. Señalar las variables que expliquen el gasto de consumo final de los hogares a través de un modelo econométrico. 3. Determinar el grado de influencia de cada variable con respecto al gasto de consumo final de los hogares y validar la modelización econométrica.

Metodología Para determinar el modelo econométrico se usará el modelo de Mínimos Cuadrados ordinarios (MCO) para determinar el comportamiento del gasto de consumo final de los hogares del año 2000 hasta el año 2015.

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Definición de las Variables y Modelo Definición de las Variables El consumo puede ser conceptualizado como la parte de la renta que se destina a la adquisición de bienes y servicios con el fin de satisfacer las necesidades requeridas por la sociedad. El consumo puede verse afectado por varios factores. Estos son: la renta, los productos y los precios. Cuando un país cuenta con una renta mayor los ingresos aumentan, por lo que las sociedades, las familias y los individuos podrán consumir más, pero si los ingresos son moderados o bajos, el consumidor se ve obligado a restringirse en sus compras. Es importante resaltar la relevancia del consumo para el funcionamiento de la economía, según Keynes el consumo es lo más importante dentro de una economía debido a que esta estimula la demanda, generando una cadena de valor que conduce a más consumo, por lo tanto, dando estabilidad al sistema productivo. Resulta importarte conocer que el modelo que se va a relacionar es en función del consumo final de los hogares él es definido por el INEC como los gastos efectuados por los hogares residentes en bienes nuevos duraderos y no duraderos y servicios, mas no del consumo general realizado por la sociedad. Ahora que ya se conoce los aspectos relevantes acerca del consumo, se tratara de relacionar a este con dos variables la cuales serán el PIB y la tasa de interés. El PIB (Producto Interno Bruto), el cual es el conjunto de bienes y servicios producidos en un periodo de tiempo el cual generalmente es un año, tiende a relacionarse con el consumo ya que a pesar de que el PIB se calcula utilizando diversas medidas, el consumo es el componente más importante. Entonces en base a esto se puede decir que si el consumo aumenta es posible que el PIB también lo haga. Otra forma de relacionarlos seria en el sentido de que los cambios en el PIB pueden conducir a cambios en las tasas de interés y también los cambios en los tipos de cambio. La relación entre el PIB y el consumo significa que los cambios indebidos en el nivel de consumo de cualquier manera pueden conducir a un aumento o disminución en el PIB. Un aumento en el PIB podría ser una señal de un fuerte crecimiento económico y el aumento de la confianza del consumidor. Una disminución en el nivel del PIB podría 4

indicar una desaceleración en el mercado causada por una disminución en la demanda de bienes y servicios. La relación de la tasa de inflación la cual puede ser conceptualizada como el incremento generalizado del precio de los bines y servicios durante un periodo de tiempo y el consumo puede resultar un poco compleja debido a que como ya se explicó la inflación es aumento de los precios, haciendo que el poder adquisitivo de los consumidores disminuya y como resultado consumirán menos esto hace que exista una negativa entre estas variables, sin embargo en términos porcentuales esta relación negativa es cercana a cero. Esto puede tener una explicación en las expectativas generadas por los consumidores ya que en un país donde la inflación está en constante aumento, los consumidores tienden a adquirir bienes, por el temor de que en un futuro estos incrementen su valor. Modelo Teniendo ya definidas las variables del modelo se procederá a su representación. Y= B0 +B1 X1+B2 X2+Ui Y= Representa el gasto de consumo final de los hogares de Ecuador X1= Representa el PIB Real del Ecuador X2= Representa la Inflación anual del Ecuador Gasto de Consumo Final de Hogares = B0 + B1 (PIB Real) X1 + B2 (Inflación anual)

Resultados Obtenidos Estadísticos principales, usando las observaciones 2000 - 2015 Variable GASTO_DE_CONSUM O_FINAL_HOGARES PIB_REAL INFLACION_ANUAL Variable GASTO_DE_CONSUM O_FINAL_HOGARES PIB_REAL INFLACION_ANUAL

Media 3.37791e+007

Mediana 3.39248e+007

Mínimo 2.31665e+007

Máximo 4.26994e+007

5.32446e+007 12.5506 Desv. típica. 6.45165e+006

5.26291e+007 3.91500 C.V. 0.190996

3.77264e+007 2.30000 Asimetría -0.0678611

7.03539e+007 96.1000 Exc. de curtosis -1.24244

1.09185e+007 23.9264

0.205064 1.90639

0.202379 2.97084

-1.17673 7.68147

 Gráficos de Series Temporales 5

7.5e +007

7e +007

100

CONSUMO (izquierda) PI B_REAL (izquierda) INFLACI O N_ANUAL (derecha)

90

6.5e +007

80

6e +007 70 5.5e +007 60 5e +007 50 4.5e +007 40 4e +007 30 3.5e +007 20

3e +007

10

2.5e +007

2e +007

0 2000

2002

2004

2006

2008

2010

2012

2014

 Gráfico de series por variable

PIB_REAL

CONSUMO 7.5e+007

4.4e+007 4.2e+007

7e+007

4e+007 3.8e+007

6.5e+007

3.6e+007

6e+007

3.4e+007 3.2e+007

5.5e+007

3e+007

5e+007

2.8e+007

4.5e+007

2.6e+007 2.4e+007 2.2e+007 2000

4e+007 2008

2016

3.5e+007 2000

2008

2016

INFLACION_ANUAL 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 2000

2008

2016

Realizando el análisis comparativo de las series podemos observar que las series Gato de Consumo Final de los Hogares, PIB Real y Inflación Anual no guardan entacionariedad, debido a que las gráficas si presenta crecimientos y declives. Ahora realizando el análisis de cado grafico por separado se puede decir que ninguna serie presenta estacionariedad.

 Estimación por Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) 6

Modelo 1: MCO, usando las observaciones 2000-2015 (T = 16) Variable dependiente: GASTO_DE_CONSUMO_FINAL_HOGARES const PIB_REAL INFLACION_A NUAL

Coeficiente 4,42520e+06 0,557245 −25213,4

Media de la vble. dep. Suma de cuad. residuos R-cuadrado F(2, 13) Log-verosimilitud Criterio de Schwarz Rho

Desv. Típica Estadístico t 1,07030e+06 4,135 0,0187212 29,77 8543,19 −2,951

33779057 5,91e+12 0,990534 680,1941 −235,7836 479,8849 0,566776

valor p 0,0012 3.02301) = 0.696439  Contraste de normalidad de los residuos Hipótesis nula: el error se distribuye normalmente Estadístico de contraste: Chi-cuadrado(2) = 3.11466 con valor p = 0.210698  Contraste de Colinealidad Factores de inflación de varianza (VIF) Mínimo valor posible = 1.0 Valores mayores que 10.0 pueden indicar un problema de colinealidad 2) PIB_REAL 1.379 3) INFLACION_ANUAL 1.379 VIF(j) = 1/(1 - R(j)^2), donde R(j) es el coeficiente de correlación múltiple entre la variable j y las demás variables independientes Propiedades de la matriz X'X: norma-1 = 4.7148095e+016 Determinante = 1.7821309e+020 Número de condición recíproca = 8.3777445e-018

7

7e-007 uhat1 N(0,6.7425e+005)

Estadístico para el contraste de normalidad: Chi-cuadrado(2) = 3.115, valor p = 0.21070 6e-007

5e-007

Densidad

4e-007

3e-007

2e-007

1e-007

0 -2e+006

-1.5e+006

-1e+006

-500000

0

500000

1e+006

1.5e+006

2e+006

uhat1

Como resultado el modelo econometría es el siguiente: Y= 4,43 + 0,55 X1 - 25.213,4 X2 + Ui Donde el consumo de los hogares explicado por el PIB y la inflación, muestra valores p muy pequeños (menores al nivel de significancia) con lo cual el modelo es realmente perfecto, con un R-cuadrado corregido de 0.99%, sin olvidar que los datos futuros pueden afectar el modelo. A pesar de que el modelo es perfecto es de tomar en cuenta que el B2 (Inflación) tiene tendencia negativa, pero este se debe a la relación inversa que existe entre el consumo y la inflación. Cuando la varianza de los errores es constante a través del tiempo se presenta una característica de heterocedasticidad, para comprobar que el modelo presentado no presente esta característica se realizó el contraste de White mediante el programa gretl el cual dio como resultado que no habia homocedasticidad, ya que el valor p (0,69) es mayor a 0.05. El análisis de colinealidad se aprecia que el modelo no presenta problemas de colinealidad, decir, no presenta una relación. Posteriormente se mostrará el modelo con la aplicación de logaritmos. 8

 Corrección del Modelo aplicando logaritmos a las variables Modelo 2: MCO, usando las observaciones 2000-2015 (T = 16) Variable dependiente: l_GASTO_DE_CONSUMO_FINAL_HOGARES const l_PIB_REAL l_INFLACION_A NUAL

Coeficiente 1,56598 0,888161 −0,0178865

Media de la vble. dep. Suma de cuad. residuos R-cuadrado F(2, 13) Log-verosimilitud Criterio de Schwarz rho

Desv. Típica 0,606974 0,0337204 0,00668820

17,31755 0,005468 0,990611 685,7940 41,14884 −73,97992 0,504491

Estadístico t 2,580 26,34 −2,674

valor p 0,0229 2.35088) = 0.798766  Contraste de normalidad de los residuos Hipótesis nula: el error se distribuye normalmente Estadístico de contraste: Chi-cuadrado(2) = 1.55612 con valor p = 0.459297  Contraste de Colinealidad Factores de inflación de varianza (VIF) Mínimo valor posible = 1.0 Valores mayores que 10.0 pueden indicar un problema de colinealidad 5) l_PIB_REAL 1.731 6) l_INFLACION_A 1.731 VIF(j) = 1/(1 - R(j)^2), donde R(j) es el coeficiente de correlación múltiple entre la variable j y las demás variables independientes Propiedades de la matriz X'X: norma-1 = 5836.4851 Determinante = 96.316472 Número de condición recíproca = 1.8403806e-007

9

25 uhat2 N(2.2204e-016,0.020508)

Estadístico para el contraste de normalidad: Chi-cuadrado(2) = 1.556, valor p = 0.45930

20

Densidad

15

10

5

0 -0.06

-0.04

-0.02

0

0.02

0.04

0.06

uhat2

Como resultado el modelo econometría es el siguiente: Y= 1,57 + 0,88 X1 - 0,02 X2 + Ui Mediante el contraste de White realizado en el programa gretl, se pudo determinar que no hay heteroscedasticidad en el modelo ya que el valor p de dicha prueba es mayo a 0.05. El modelo tiene un excelente ajuste a pesar que se ha usado logaritmos para corregir los supuestos básicos como de auto-correlación y de normalidad, entre otros. Los valores de los parámetros son buenos, aunque el intercepto no es significativo, en este sentido se tiene que no existe un consumo autónomo representativo, mientras que B2 denota una amplia representatividad como la propensión marginal a consumir explicada por Keynes. El modelo de Mínimos cuadrados de alguna manera logro satisfacer los supuestos básicos de la regresión simple y mostró en primer lugar el acierto con respecto a los signos esperados por los coeficientes, valores p significativos y un elevado índice de determinación del 99%. El principal análisis que se realiza parte de la 10

sentencia económica CeterisParibus con lo cual se interpreta cada variable y como se comportara ante un incremento de una unidad en sus valores, obviamente el parámetro inflacionario (como lo dice la teoría) tiende a reducir los niveles de consumo si esta aumenta. Es decir, para el caso Ecuatoriano por cada dólar que se incremente en el ingreso la propensión marginal a consumir se multiplicará por más del 88%, es decir se deja menos de un 12% del ingreso al ahorro. Y la inflación reduce el consumo en apenas un -1.8 % por cada punto porcentual que este aumente. Cuando la varianza de los errores es constante a través del tiempo se presenta una característica de heterocedasticidad, para comprobar que el modelo presentado no presente esta característica se realizó el contraste de White mediante el programa gretl el cual dio como resultado que no habia homocedasticidad, ya que el valor p (0,80) es mayor a 0.05. El análisis de colinealidad se aprecia que el modelo no presenta problemas de colinealidad, decir, no presenta una relación.

 Gráfico de Serie Temporal de la Variable Estimada y Observada

El Gasto de Consumo Final de Hogares junto a lo estimado se puede decir que el modelo no tiene muchas variaciones durante el tiempo.

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 Modelo Autoregresivo (AR) Modelo 3: estimaciones MC.Ponderados (ARCH) utilizando las 14 observaciones 20022015

Variable l_GASTO_DE_CONSUM O_FINAL_HOGARES alpha(0) alpha(1)

Variable dependiente: l_CONSUMO Variable utilizada como ponderación: 1/sigma Coeficiente Desv. típica Estadístico t

valor p

1.00212

0.00036128

2773.7955...