elasticidad del consumo respecto al ingreso personal disponible

ELASTICIDAD DEL CONSUMO RESPECTO AL INGRESO
PERSONAL DISPONIBLE, RIQUEZA Y CRÉDITOS.
ROY GERSON MUÑOZ GOMEZ1
RESUMEN
A fin de probar la existencia de una relación de equilibrio en el largo
plazo entre el consumo, el ingreso personal disponible, la riqueza y el crédito
al sector privado, se lleva a cabo un análisis de cointegración a través de la
aplicación de la metodología de Engle-Granger, la cual nos permite cuantificar
las elasticidades de largo plazo. Sumado a esto, utilizamos el modelo de
corrección de errores, con el objetivo de obtener las Elasticidades de corto plazo.
Los resultados obtenidos permiten corroborar la existencia de tal relación, así
como también una diferencia entre las elasticidades de consumo con respecto a
las otras variables en el corto y largo plazo. Ello debido al grado de impaciencia
que mostrarían los agentes económicos.
Palabras claves: elasticidad de consumo, ingreso personal disponible, riqueza,
crédito.
1.
Introducción
A nivel macroeconómico, podemos ver relaciones que existen entre variables económicas y como éstas influyen de manera positiva o negativa en la
economía de un país. La influencia ejercida de una variable, impacto en el
comportamiento de las familias al momento de la toma de decisiones, provocan
oscilaciones a través del tiempo.
Hoy en el Perú tenemos la percepción, sin haber realizado cálculo
alguno, que los agentes económicos y principalmente las familias han
aumentado sus estándares de consumo (CP) debido al dinamismo que ha
venido experimentando año a año la economía y que ha repercutido en
variables como ingreso personal disponible (YPD), créditos al sector privado
(CSPMN) y la riqueza (RIQ) de todos los agentes económicos, siendo estos
variables importantes que explicarían el comportamiento del consumo. Por ello
es indispensable cuantificar sus respectivas elasticidades que nos den la claridad
de respuestas de estas hacia el consumo de las familias, ya que esto permitiría
ver el impacto que ejercen dichas variables sobre esta última.
Muchos de nosotros creemos que los agentes, conforme encuentran
una mejor actividad donde puedan desarrollar y expresar sus capacidades
adquiridas en la formación profesional, reportan mayores ingresos laborales
1
Se agradece el aporte de Milagros Huertas Quiñones y Harold Gálvez Calderón.
Horizonte Económico Nº2
y por lo tanto mejores ingresos disponibles, capacidad de crédito y riqueza
que anteriores trabajos. La intuición nos indica que los incrementos de estas
variables van destinados en mayor proporción al consumo presente sin mirar
hacia las cosas que pueden pasar en el futuro (forward looking). Al observar
esto, nos queda aún la incertidumbre de si nuestra percepción es realmente
cierta o estamos cayendo en una falacia ad logicam.
No podemos afirmar que el ingreso laboral, la adquisición de crédito
y la riqueza de los agentes económicos se destinen al consumo presente. Una
razón a esta premisa puede encontrarse en el grado de impaciencia que estos
mostrarían. Otra razón puede ser la invariabilidad de los ingresos de los agentes
a través del tiempo. Así mismo no podemos pronunciarnos con seguridad sobre
el destino que los agentes hacen del ingreso transitorio.
Frente a esto, se necesita evidenciar la existencia de una relación de
largo plazo entre el consumo y las variables como el ingreso personal disponible,
créditos al sector privado y la riqueza de las familias, pues no sabemos si los
agentes reconocen los cambios cuantitativos permanentes y transitorios que
experimentan estas variables en su consumo, debido a que algunas trabajos
muestran que estos últimos influyen poco en el consumo.
2.
Hechos estilizados de las variables. 1980-2011
En el gráfico Nº 1, mostramos la evolución de las variables económicas
involucradas en nuestro estudio para el período 1980-2011.
En YPD muestra un comportamiento zigzagueante desde 1980 hasta
alrededor de 1990. A partir del año 1982, durante el gobierno de Belaunde
Terry, el YPD sufre una caída en sus niveles reales, acompañado de una
reducción progresiva del consumo privado, un bajo nivel de CSPMN y una
tendencia alcista de la tasa de interés activa. Esta situación es reflejo de la crisis
de deuda en México en 1982. Junto con ello, ese mismo año, un Fenómeno del
Niño golpeó fuertemente la costa norte del Perú. Y a partir de 1983, se generó
una fuerte caída del precio de los metales, agravando más la crisis que resultó
en un fuerte aumento de IPC y la devaluación del sol.
Luego de superar la enorme crisis económica de 1985 - 1987, el país
empezó a sufrir un estancamiento en la economía. En la gráfica se puede observar,
como a partir de 1987, luego de una tendencia alcista del YPD, éste tiene una
fuerte caída hasta los niveles más bajos desde 1980, acompañado de una caída
muy similar en el nivel del CP. Sin embargo el CSPMN, continuo elevándose
hasta finales de 1988, para luego caer de manera estrepitosa a bajísimos niveles
a inicios del año siguiente. La tasa de interés continuo reduciéndose también
hasta finales de 1988, dando un giro alcista descontrolado para el siguiente
año.
68
Horizonte Económico Nº2
Durante esos años, hubo una gran demanda de la población,
probablemente porque el CSPMN continuaba con una fuerte tendencia alcista,
como consecuencia de la baja tasa de interés que había para ese período. Pero,
esta demanda no pudo ser cubierta por la oferta, ya que no se produjeron
inversiones privadas en infraestructura. Luego, para detener la fuga de divisas
de los empresarios, el presidente Alan García anuncia la estatización de la banca
en julio de 1987. Esta situación generó pánico en el sector financiero, haciendo
que los CSPMN empiecen a disminuir drásticamente y la tasa de interés activa
se dispare a niveles nunca antes alcanzados. A partir de ahí, el Perú entro en
una grave crisis económica, llevando a niveles de hiperinflación históricos para
nuestro país.
Gráfico Nº 1
12.2
11.8
11.8
lncp
11.4
lnypd
12
11.6
11.6
11.2
11.4
1990
año
2000
2010
11
1980
1990
año
2000
2010
14
13.2
13
12
12.8
lnriq
10
lncspmn
1980
12.6
8
12.4
1980
1990
año
2000
2010
12.2
1980
1990
año
2000
2010
6
A pesar del empobrecimiento y colapso de los servicios públicos, para
los años 90, en el primer gobierno de Alberto Fujimori, se aplicaron una serie
de shocks económicos, con la finalidad de estabilizar la economía peruana,
después de la gran inestabilidad macroeconómica en el gobierno anterior.
69
Horizonte Económico Nº2
Ya para el año 1994, YPD se recuperó a niveles anteriores a la crisis
junto con el consumo privado. Otra medida aplicada durante el gobierno de
Fujimori, fue la privatización de las empresas públicas. Esto generó que para el
año 1990, se produzca un impulso del CSPMN, haciendo que la tasa de interés
tenga una ligera recuperación después de una fuerte caída hasta el año anterior.
Una vez estabilizado la economía, la trayectoria del YPD continúo con
una tendencia alcista, tomando fuerzas a finales del gobierno de Alejandro
Toledo, para luego afianzarse el crecimiento económico durante el gobierno de
Alan García y Ollanta Humala. El CP como era de esperarse, ha seguido una
tendencia casi igual a la del YPD.
El CSPMN, continuó manteniéndose a bajos niveles hasta el 2004, luego
ha retomado fuerzas, pero, su crecimiento se está dando de manera paulatina
y moderada. La tasa de interés activa sigue una tendencia prácticamente
constante, con pequeñas variaciones, a pesar de la crisis económica y financiera
mundial que atravesamos desde hace algunos años.
Resaltamos el patrón de comportamiento del CP, YPD (variable proxi
al ingreso nacional disponible), RIQ (variable proxi al stock de capital fijo) y
CSPMN, los cuales han venido aumentando tendencialmente desde los años 90
aproximadamente, luego de un período de relativo decremento. Mientras que el
IPC presentó una marcada tendencia negativa hasta el 2001 para luego mostrar
un comportamiento variado entre subidas y caídas.
La visualización de la evolución de estas variables, aparentemente
reflejaría la existencia de un comportamiento cointegrante entre ellas. Pero,
también es posible la presencia de quiebres en algunas series, para lo cual
aplicaremos ciertas pruebas que nos indicaran los años de quiebre y si estos son
en media, en tendencia o de manera conjunta.
A fin de probar la existencia de tales relaciones de equilibrio en el largo
plazo para el caso peruano, se lleva a cabo un análisis de cointegración a través
de la aplicación de la metodología de Engle-Granger y, para ver las elasticidades
de corto plazo se utiliza un Modelo de Corrección de Errores. Estos modelos,
nos permitirán obtener las elasticidades del consumo respecto a las variables
independientes estudiadas.
70
Horizonte Económico Nº2
3.
Marco conceptual y teórico
Test de Cointegración2
Un primer paso común en el análisis de cointegración es establecer
las características de los datos. Dos métodos extensos para comprobar la
cointegración han sido desarrollados: el método de Engel y Granger (1987)
que se basa en evaluar si los errores de ecuaciones en equilibrio estimado
uniecuacionalmente parecen ser estacionarios y, el de Johansen (1988) y Stock
y Watson (1988) que está basado en el método Var.
En este trabajo utilizamos el primer método que nos permitirá cuantificar
la relación de largo plazo.
Procedimiento de integración (Engle-Granger):
o Aplicable a modelos uniecuacionales de dos (o más variables )
o Método en dos etapas basados en los residuos estimados
o Asume a priori que existe un solo vector de cointegración
o El resultado de este método de cointegración puede cambiar
dependiendo de cuál variable se selecciona como dependiente.
Modelo de corrección de errores3
Cuando se estima una ecuación de largo plazo existen algunos
momentos de desequilibrio de corto plazo respecto a la relación de largo
plazo, por ello, el aporte más importante a nivel empírico, es el mecanismo
de corrección de error (MCE), el cual plantea una forma de especificación
econométrica que permite establecer una relación entre el análisis de equilibrio
de largo plazo con la dinámica en el ajuste de corto plazo. En algunas ocasiones
no se puede evidenciar efectos a largo plazo entre las variables de estudio, por
lo que se intentará encontrar alguna evidencia que permita explicar la existencia
de una relación de equilibrio estable entre las variables, mediante las pruebas
de cointegración relacionadas al método de corrección de errores adaptado a la
metodología planteada por Engle y Granger (1987).
2
3
William H. Green, Análisis econométrico.
http//web del profesor.ula.ve/economía/hmata
71
Horizonte Económico Nº2
Para tal fin se escogerán los modelos más importantes que servirán
para el análisis del consumo y se estimarán de nuevo, pero, en sus primeras
diferencias como lo estipulan Engle y Granger. Debemos acotar que el modelo de
corrección de errores es aplicable para aquellas variables que son estacionarias
en sus primeras diferencias, ya que los modelos deben contener variables
I(0) para poder ser estimados. Esto implica que el proceso de diferenciación
elimina las tendencias que puede presentarse en las series y se logra eliminar el
problema de la regresión espuria. Como los modelos se presentan en primera
diferencia, implica que todas las variables deben ser estacionarias a este nivel.
4.
Antecedentes empíricos
Con respecto al Perú, un trabajo representativo relacionado al consumo
- ahorro fue elaborado por Efraín Gonzáles de Olarte, Cecilia Lévano Castro y
Pedro LLontop Ledesma para el período 1990-1995. Utilizando el método de
Johansen y Juselius, obtuvieron como resultado la existencia de un excesivo
consumo en la población, la cual se debería desincentivar a través de políticas de
créditos y la monetaria para incrementar el ahorro privado. Existe, sin embargo,
un punto de incertidumbre sobre los cambios que ocasiona el ajuste estructural
sobre los flujos de capital, pues en la medida que se está promoviendo los
sectores primario-exportadores y hay exceso de divisas, los shocks externos se
hacen menos previsibles y tendrán efectos negativos sobre el ahorro.
También se encontraron trabajos para otros países de la región.
Mencionamos los más representativos.
Para Ecuador, Alba Tierra Tierra y Natalia Vistin Santamaría (2004)
elaboraron un trabajo relacionado a elasticidad del consumo – ahorro respecto
al ingreso disponible y la tasa de interés. Utilizando la metodología de Engel &
Grangrer y un modelo de corrección de errores, encontraron que existe en el
largo plazo una contribución positiva del ingreso nacional disponible al consumo
de los hogares en 0.30% por cada punto porcentual de incremento en el ingreso
de los ecuatorianos.
No obstante resulta interesante ver el efecto de esta variable en el corto
plazo (del modelo de corrección de errores). Al hacer esta consideración se
observa que el aumento de un 1% en el ingreso nacional disponible genera
un incremento del 0.57% en el consumo, lo que a su vez se traduce a una
elasticidad de 0.43% con respecto al ahorro.
Para Venezuela, Josefa Ramoni Perazzi y Giampaolo Orlandoni
Merli (1999) elaboraron un modelo de consumo de largo plazo. Utilizando
la metodología de Engel & Grangrer y el modelo de corrección de errores
72
Horizonte Económico Nº2
obtuvieron como resultado que la propensión marginal a consumir a corto
plazo es de 0,256 y de 0,77 en el largo plazo.
Lo mismo sucede con las restantes elasticidades de corto plazo, que
mantienen el signo adecuado. Así, por ejemplo, el alza del 100% en la variación
de los precios, reduce a corto plazo apenas un 2,1% del consumo. Sin embargo,
en el largo plazo el individuo no puede hacer frente a la merma en el poder
adquisitivo de la renta, por lo que disminuye su consumo en un 54,5%.
5.Metodología
Obtención de datos y variables
Los datos a utilizar para la presente investigación son series de tiempo
anuales que comprende el período 1980 - 2011. Estos datos son extraídos de
las series publicadas por organismos nacionales e internacionales como son:
Banco Central de Reserva del Perú, Superintendencia de Banco y Seguros,
Penn Word Table, Fondo Monetario Internacional. Las variables a utilizar
estarán expresadas en términos reales, tomando 1994 como año base.
Método econométrico
El primer paso para la estimación del modelo consiste en revisar si en la
extensa serie utilizada se ha producido algún quiebre estructural, para la cual se
utilizará el Test de Z&A, que nos permitirá analizar si ha existido o no un cambio
estructural en los parámetros en el período analizado. También se realiza un
análisis de correlación entre las variables y así, poder determinar o descartar la
existencia de alguna relación de influencia entre las series.
Para proceder a la estimación del modelo, utilizaremos el método
de cointegración de Engle y Granger, el cual consta de 3 etapas o pasos a
seguir. En la primera parte, analizaremos si las variables en el tiempo son series
estacionarias o no, determinando el orden de integración de cada uno de ellos.
Para esto aplicaremos varias pruebas y es, por excelencia, los test de raíz unitaria
Dickey - Fulleraumentado (ADF) y Phillips – Perrón (PP) el que cumplirá
dicho propósito; con esto, se determinará si la serie es estacionaria en tendencias
o en diferencias.
Luego de verificar que todas las series son integradas de orden uno,
especificamos y estimamos la función de consumo de largo plazo en logaritmos,
ya que, de esta manera obtendremos las respectivas elasticidades. Por último,
guardamos los residuos estimados para poder verificar la existencia o no
existencia de integración, regresionando los residuos en diferencias, en función
de su primer retardo. Luego, aplicamos la prueba Dickey-Fuller aumentada
73
Horizonte Económico Nº2
y Phillips - Perrón con mira a rechazar la hipótesis de no existencia de
integración y proseguimos con el análisis libremente.
Todo el análisis anterior se realiza para evaluar la relación de la RIQ,
IPC, CSPMN, YPD con el nivel de CP y determinar cuáles muestran una relación
de largo plazo. Aquellas que guarden relación estarán cointegradas.
Finalizamos estimando el Modelo de Corrección de Errores (MCE),
para enlazar el comportamiento de las variables en el largo plazo con su
comportamiento en el corto plazo, pues sabemos que al estimar una ecuación
de largo plazo existirán algunos momentos de desequilibrio de corto plazo. Por
ello, obtenemos el parámetro de ajuste del equilibrio a corto plazo, el cual nos
indica la proporción en que se corrige el desequilibrio generado en el corto
plazo, para el siguiente período. Este mecanismo nos permite cuantificar las
elasticidades de corto plazo de las variables en estudio.
Modelo econométrico
Para determinar el comportamiento de largo plazo del logaritmo del
Consumo Privado, partimos del siguiente modelo4:
LNCPt = b0 + b1 LNCSPMNt + b2 LNIPCt + b3 LNYPDt + β4 LNRIQt +ζt
Dónde:
LNCPt :
Logaritmo del Consumo Privado en el tiempo t.
LNCSPMNt ∶Logaritmo del Crédito al sector Privado en el tiempo t.
LNIPCt
∶ Logaritmo del Indice de Precios al Consumidor en el tiempo t.
LNYPDt ∶ Logaritmo del Yngreso Personal Disponible en el tiempo t.
LNRIQt ∶Logaritmo del Stock de Capital fijo en el tiempo t.
ζt
∶Término de perturbación
β1, β2, β3, β4: Parametros que representan las elasticidades a largo plazo
Para determinar el comportamiento de corto plazo del logaritmo del
Consumo Privado, formulamos el siguiente modelo de corrección de errores
(MCE), donde las variables mencionadas líneas arriba, se encuentran en
diferencia añadida de dos variables (el término de perturbación y la diferencia
del logaritmo del consumo) rezagadas un período.
4
Todas las variables se encuentran en términos reales
74
Horizonte Económico Nº2
ΔLNCPt= ψ0+ψ1 ΔLNCSPMNt+ψ2 ΔLNIPCt+ψ3 ΔLNYPDt+ψ4 ΔLNRIQt+ψ5 ERROR1t-1+ψ6 ΔLNCP(t-1)+ϕt
Dónde:
ERROR1(t-1) ∶ Termino de perturbación rezagado un período
LNCP(t-1)
∶ Logaritmo del Consumo Privado rezagado un período.
ψ1,ψ2,ψ3,ψ4,ψ6: Parametros que representan las elasticidades a corto plazo.
ψ5
6. ∶Representa la velocidad de ajuste en el largo plazo
Resultados
Los resultados de los test de Raíz Unitaria (Tabla Nº 1), señalan que
todas las variables bajo estudio tienen una sola raíz unitaria, por lo que sus
primeras diferencias son estacionarias5.
Tabla Nº 1
Variable
Estadístico
ADF
Estadístico
PP
Valor crítico
(5%)*
LNCP
0.307471
0.704578
-2.967767
∆LNCP
-4.102266
-2.994486
-2.967767
LNCSPNM
-2.188714
-2.462656
-2.963972
∆LNCSPMN
-10.16850
-9.634035
-2.963972
LNIPC
-1.342487
-1.298199
-2.960411
∆LNIPC
-6.038969
-6.193129
-2.963972
LNYPD
0.142571
0.746006
-2.963972
∆LNYPD
-3.408146
-3.405217
-2.963972
LNRIQ
0.132212
-0.787460
-2.963972
∆LNRIQ
-3.117786
-3.117786
-2.963972
Valores críticos de Mackinnon para rechazar hipótesis nula de raíz
unitaria, similares para ambos Test.
5 Algunas series presentaron quiebre estructural y se corrigieron con el método de Zivot & Andrew,
creando variables Dummys.
75
Horizonte Económico Nº2
Antes de profundizar en el análisis de los coeficientes de la regresión, es
conveniente observar si existe o no una relación en el largo plazo entre las variables mediante el análisis de integración. Para ello, se generó la serie Error1 a
partir de los residuos de la regresión, con el fin de aplicar a esta nueva serie el
test de raíz unitaria y comprobar la estacionariedad de los mismos.
Como se puede observar en la tabla Nº 2, los residuos son estacionarios,
es decir, son integrados de orden 0 a un nivel de significancia del 5%. Dado que las variables de la regresión son I(1) y los residuos de la
misma son I(0), se puede concluir que la regresión está cointegrada, es decir,
que las variables presentan una relación de largo plazo.
Tabla Nº 2
Test De Phillips Y Perrón Para Los Residuos
Valor Crítico
None
Estadístico
Variable
1%
5%
10%
Error1
-3.661661
-2.960411
-2.619160
-3.507938
Test De Augmented Dickey – Fuller Para los Residuos
Valor Crítico
None
Estadístico
Variable
1%
5%
10%
Error1
-3.689194
-2.971853
-2.625121
-4.680397
La estimación de la regresión cointegrante, aplicando el método
de mínimos cuadrados ordinarios, ameritó diversos intentos no reportados6,
ensayándose diferentes retardos en las variables exógenas, siendo evidente que
el problema de colinealidad afectaba los resultados y distorsionaba las relaciones
entre variables. Luego, se llega finalmente a los resultados que se muestran en
la Tabla No 3.
6
Se analizó también la tasa de interés real, resultando no significativa.
76
Horizonte Económico Nº2
Dependent Variable: LNCP
Tabla No
Method: Least Squares
Date: 02/16/12 Time: 09:51
Sample: 1980Variable:
2011
Dependent
LNCP
Included observations: 32
3. Resultados de la regresión
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
LNCSPMN
LNIPC
LNYPD
LNRIQ
C
0.013832
-0.006446
0.693003
0.190466
0.702891
0.003775
0.003484
0.035027
0.036904
0.416708
3.664280
-1.850211
19.78499
5.161134
1.686772
0.0011
0.0453
0.0000
0.0000
0.1032
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.985108
0.984383
0.019989
0.010788
82.51426
1372.969
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
11.31768
0.266711
-4.844641
-4.615620
-4.768727
1.589163
De los resultados obtenidos se puede inferir que:
o El incremento del 1% en el ingreso personal disponible conduce a un
aumento del 0.693% en el consumo.
o El consumo crece en 0.190%, por cada incremento porcentual en la
riqueza de las familias.
o El incremento del 1% en el crédito al sector privado conduce a un
aumento del 0.014% en el consumo.
Con la finalidad de entender la dinámica de corto plazo del modelo
dentro de la tendencia de largo plazo se procedió a verificar si los residuos de la
regresión cumplen con la condición de no presentar autocorrelación, mediante
el correlograma de los residuos. El resultado fue positivo ya que no se rechazó la
hipótesis nula de no existencia de autocorrelación, en consecuencia los residuos
son ruido blanco.
Una vez cumplido las condiciones del modelo de corrección de errores,
se efectuó la regresión obteniendo los siguientes resultados (véase tabla No 4).
o Por cada incremento porcentual del 1% en YPD, el CP crece en 0.75%
en el corto plazo. Dicho de otra manera, la elasticidad del ahorroingreso es de 0.25%.
o El consumo crece en 0.48%, por cada incremento porcentual en la
riqueza de las familias.
77
Horizonte Económico Nº2
o El incremento del 1% en el crédito al sector privado conduce a un
aumento del 0.008% en el consumo
o El valor de -0.70 del ERROR1 nos indica que el modelo tiene un ajuste
rápido en el largo plazo.
Dependent Variable: DLNCP
Method: Least Squares
Tabla No 4. Resultados
Date: 02/16/12 Time: 10:12
Sample (adjusted): 1982 2010
Dependent Variable: DLNCP
Included observations: 29 after adjustments
de la regresión
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
DLNCSPMN
DLNIPC
DLNYPD
DLNRIQ
ERROR1(-1)
DLNCP(-1)
C
0.008058
-0.005888
0.750109
0.479925
-0.700024
0.177537
0.013877
0.001947
0.002299
0.048329
0.234443
0.144717
0.062471
0.006477
4.139332
-2.561442
15.52085
2.047082
-4.837201
2.841921
2.142551
0.0004
0.0178
0.0000
0.0501
0.0001
0.0095
0.0435
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
F-statistic
Prob(F-statistic)
0.960915
0.950255
0.012844
0.003629
89.14849
90.14523
0.000000
Mean dependent var
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
Hannan-Quinn criter.
Durbin-Watson stat
78
0.027504
0.057586
-5.665413
-5.335376
-5.562050
1.725260
Horizonte Económico Nº2
7. Conclusiones
Aplicando la metodología de Engle-Granger, se analizó el
comportamiento del consumo, con lo que se pudo comprobar que existe una
relación de equilibrio de largo plazo entre el logaritmo del consumo Privado y
las variables explicativas consideradas: Ingreso Personal Disponible, Créditos al
Sector Privado, Riqueza e Índice de Precios al Consumidor.
En el Perú existe un excesivo consumo, y esto trae como consecuencia
una capacidad de ahorro muy baja, ya que los resultados muestran que en
el largo plazo, la elasticidad de consumo con respecto al ingreso personal
disponible es de 0.69%. No obstante, en el corto plazo, la elasticidad es de
0.75%, lo que a su vez se traduce en una elasticidad del ahorro de 25%. Esto
mostraría que el grado de sensibilidad de los agentes económicos es muy alta,
lo que lleva a consumir de una manera excesiva7. Por otro lado la elasticidad
del consumo con respecto a la riqueza en el largo plazo es de 19% y en el corto
plazo es de 48%, esto refleja la alta sensibilidad de los agentes económicos con
respecto al consumo, y también un alto grado de impaciencia.
Con respecto a los créditos, la elasticidad con respecto al consumo en
el largo plazo es de 0.014% y en el corto plazo es de 0.008%, lo cual muestra
que los créditos que obtienen los agentes económicos se destinan muy poco al
consumo. Esto nos permite decir, que los créditos en mayor proporción pueden
ser destinados a invertir en pequeños, medianos y grandes negocios o como
también pueden ser destinados a pagos de deudas.
7
El grado de sensibilidad se representa por el coeficiente de la regresión de corto plazo
79
Horizonte Económico Nº2
8.Bibliografía
TIERRA TIERRA, Alba – VISTIN SANTAMARIA, Natalia, (2004),
“Cálculo de la elasticidad del consumo – ahorro respecto al ingreso
disponible y la tasa de interés para el caso ecuatoriano”.
DICKEY, D. y Fuller, W.A (1979). “Distribution of the estimators
autorregresive time-series with a unit root”. JASA, vol. 74, pp.427-431.
ENGLE, E., y W. J. Granger (1987). “Cointegration and error
correction: estimation and testing” Vol.55, pp 251-276.
FRIEDMAN, M. (1957). “A Theory of the consumption function”.
Princeton: Princeton University Press.
PERAZZI RAMONI, Josefa - MERLI ORLANDONI, Giampaolo (1999).
“Un modelo de consumo de largo plazo para Venezuela”.
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