Curva Phillips Final
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INTRODUCCION
La relación entre inflación y desempleo es uno de los temas más relevantes y
populares de los estudios económicos actuales.
La curva de Philips explica la relación e interacción que presentan las ya
mencionadas variables, de igual manera se ha venido utilizando para explicar
una gama inmensa de fenómenos económicos y sociales que se han
presentado.
El propósito de este trabajo es el análisis de los resultados obtenidos sobre el
comportamiento que han presentado el empleo y la inflación en Colombia. En
la primer parte, se presenta una reseña de los diferentes conceptos que están
inmersos en la curva de Philips; los elementos que explica dicha curva y como
Colombia ha utilizado esta herramienta, que nos brinda la economía, para
establecer sus políticas económicas.
En la segunda parte se observan los trabajos realizados en Colombia sobre
inflación y desempleo, con relación a la curva de Philips y se muestran las
conclusiones obtenidas.
Finalmente se dan a conocer los resultados de las regresiones realizadas con
base en las variables económicas inflación y desempleo
OBJETIVOS
Objetivo general
Analizar los datos arrojados sobre el comportamiento de la inflación y el
desempleo colombiano, y la relación entre la tendencia de las variables y
la teoría económica.
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Objetivos específicos
Identificar la tendencia de variables económicas mensuales usando
instrumentos econométricos, periodo 2001-2011.
Verificar la relación entre la teoría económica sobre la curva de Philips y
realizar una verificación empírica
Contextualizar el contenido del trabajo por medio de papers ya
realizados en Colombia
MARCO TEORICO
1. CURVA DE PHILIPS
El profesor A.W. Phillips público en 1958 realizo un estudio en el que se
determina la relación que existe entre los salarios monetarios, el desempleo yla inflación. Argumentan que la tasa de crecimiento de los salarios monetarios,
en comparación con el incremento de la productividad laboral tiene un
importante efecto sobre los costos de producción y, por tanto, sobre los
precios; por ello, mirar las fuerzas que afectan los salarios monetarios tiene
importancia crucial en el análisis de los procesos de inflación. Así, fue como el
profesor Phillips estableció la relación que existe entre la tasa de crecimiento
de los salarios nominales y la tasa de desempleo; esta relación, inversa, se
puede representar gráficamente, y es lo que se denomina la “curva de Phillips”
En el siguiente grafico se representa la curva de Phillips. Apréciese, de
acuerdo con la experiencia empírica de Inglaterra, como un aumento del 3 por
ciento en los salarios nominales es consistente con una tasa de desempleo del
6.5 por ciento (punto P); si el desempleo cae al 4% es porque la tasa de
crecimiento de los salarios se incrementó a un 5% anual (punto Q); si se
quiere que el desempleo decline aún más, al 2.5 por ciento, se requeriría que
los salarios aumentasen a un 8 por ciento anual (punto R). En la práctica esta
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relación entre salarios nominales y tasa de desempleo puede también
representarse cambiando en eje de las ordenadas por las tasas de inflación,
pues es claro que mientras más altos sean los salarios nominales, mas alto
será también el ritmo de la inflación.
Los elementos que explican la curva de Philliips son varios: a) Las
negociaciones colectivas laborales: Cuando el desempleo es bajo, los
sindicatos adquieren una mayor capacidad de negociacion, son mas agresivos
y presionan por mayores alzas de salarios; por el contrario, cuando el
desempleo es alto, los sindicatos pierden poder de negociacion, sonmoderados en sus aspiraciones y debiles en sus pretensiones. De otro lado,
los empleadores resisten, en menor proporcion, las demandas laborales para
incrementos salariales cuando existe estrechez en la oferta laboral, y son mas
vigurosos para resistir incrementos en la remuneracion del trabajo cuando la
tasa de desempleo es alta y, por ello, la oferta de trabajo es amplia. b) Los
equilibrios entre la oferta y la demanda en el mercado de trabajo: Cuando la
demanda del trabajo se expande, por virtud de un crecimiento de la demandaagregada, las habilidades y calificaciones propias de ciertas ocupaciones y la
distribuciin geografica, que genera esta demanda adicional de trabajo, pueden
no corresponder con las caracteristicas de la porcion desempleada de la fuerza
laboral. Por ello, la aparente escasez de la mano de obra puede causar un
incremento de los salarios laborales a medida que decline la tasa de
desempleo laboral en su conjunto. Otra forma de explicar este fenomeno es
considerando que existe permanentemente un exceso de demanda de trabajo
en unos mercados y de acuerdo con condiciones especificas, al paso que en
0
5
10
15
1 2.5 4 6 7 9 11 T a s
a d e V a r i a c i o n d e l o s
S
a l a r i o s N o m i n a l e s
Porcentaje de Desempleo
Curva de Phillips
Curva de Phillips
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otras situaciones se presenta, por el contrario, exceso de oferta; lo que asegura
en la practica el desequilibrio del mercado laboral. Asi, los responsables de la
politica economica, en su proposito de disminuir la tasa de desempleo, deben
aumentar el exceso de demanda de trabajo y esto causa un incremento de los
salarios. Por el contrario, si los responsables de la politica economica quieren
reducir la tasa de inflacion deben reducir el exceso de demanda por trabajo y
asi, se incrementa la tasa de desocupacion.
Para Warren Smith no existe certeza sobre el grado de estabilidad que pueda
tener la relacion entre la tasa de desempleo y la tasa de variacion de los
salarios nominales sobre el tiempo, aunque la idea de la curva de Phillips ha
sido aceptada por muchos economistas. Algunos estudiosos creen que la tasa
de variacion de los salarios y, por tanto, de los precios, se asocia con la tasa de
desempleo, siguiendo una tendencia sobre el tiempo que corresponda a los
movimientos de la economia en general. Para demostrar este aserto sostiene
que una rapida reduccion en el desempleo, causada por una aceleracion muy
fuerte de la demanda agregada, genera cuellos de botella en los mercados de
trabajo y en los mercados de producto , porque los ajustes de la oferta toman
tiempo, vale decir, que la oferta es muy inelastica en el corto plazo. Asi, cuando
el desempleo se reduce rapidamente, el efecto sobre los salarios y los precios
sera mas marcado que si ese proceso opera en forma mas gradual.
En la experiencia Colombiana existen algunos elementos empiricos que
demuestran como las politicas antiinflacionarias monetaristas repercuten a
menudo, en mayores indices de desempleo, y como las politicas
expansionistas economicas, para reducir el desempleo generan
incuestionables presiones inflacionarias.
En el mercado de la politica economica seguida en Colombia en los ultimosaños se observa como durante los gobiernos de la decada de 1974 a 1984 se
siguieron politicas contraccionistas que incidieron nocivamente sobre las tasas
de desempleo. Por el contrario, la gestion economica de finales de 1961 a 1963
se marco por una expansion economica, que influyo en elevados indices de
inflacion, y repercutio negativamente en la balanza de pagos, pero
postivamente sobre los indices de desempleo.
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2. TRABAJOS REALIZADOS PARA COLOMBIA
1. La Curva de Phillips, la Crítica de Lucas y la persistencia de la Inflación
en Colombia
Autor: Javier Arturo BIRCHENALL JIMENEZ
Clasificación JEL: C22, C23, E31, E32
Conclusiones:
Los grandes aumentos en la inflación se asocian a shocks de demanda
y oferta exógenos a la autoridad monetaria (aun cuando la acomodación
monetaria ayude a propagarlos) como en la segunda mitad de la década
de 1970.
La reducción en la tasa de inflación no es exógena a las decisiones de la
autoridad monetaria; por el contrario, proviene de la intención de reducirla
aun bajo costos en el producto.
La presencia de procesos inflacionarios fuera del control de la autoridad
monetaria (como el caso colombiano) nos lleva a reconocer, con la
teoría económica contemporánea, que la evolución de la inflación es un
fenómeno altamente influenciado por los métodos de formación de
expectativas de los agentes, y sus relaciones con la política económica.
La curva de Phillips es un fenómeno existente en la economía
colombiana para el periodo 1976-1998 entre la tasa de inflación y el
desempleo para datos trimestrales.
En la evolución de largo plazo de la inflación, tan solo la tercera parte
puede ser atribuible a factores permanentes; el resto obedece a shocks
de naturaleza transitoria. Ahora bien, de acuerdo con los desarrollos
analíticos de las secciones anteriores, el proceso inflacionario (y su
relación con el producto) registró un cambio de comportamiento en la
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década de 1970. Determinar el momento preciso a partir del cual se
presentó el cambio no es sencillo; sin embargo, hemos realizado el
mismo ejercicio anterior partiendo la muestra a partir de julio de 1977,
mes en el que la inflación colombiana ha registrado su máximo nivel
histórico.
Existe una curva de Phillips en Colombia como resultado de la evidencia
empírica, mas no como fenómeno de política explotable para las últimas
décadas.
Los desplazamientos en la pendiente de la curva de Phillips parecen
responder a los patrones descritos por el modelo de Lucas: los periodos
con mayor incertidumbre en los precios están asociados con una menor
pendiente en la relación inflación-desempleo.
Cualquier intento de explicar la inflación y la curva de Phillips en
Colombia debe reconocer la persistencia de la inflación, en especial, la
presentada después del shock de demanda de 197722 [consistente con
los hechos estilizados del origen de las inflaciones moderadas de Ball
(1995)].
Los procesos de aprendizaje y las expectativas de los agentes privados
y de la autoridad monetaria (en muchos casos racionales) son
fundamentales en la determinación del comportamiento de la tasa de
inflación y la curva de Phillips. En este sentido, mayor conocimiento
sobre el funcionamiento de la economía y sobre los determinantes de la
inflación es fundamental para conseguir una política monetaria efectiva.
Cuando existen errores de interpretación por parte de la autoridad
monetaria respecto a la pendiente vertical de largo plazo de la curva de
Phillips se produce un sesgo en la tasa de inflación. Lo mismo ocurre con
una subestimación de la tasa natural de desempleo.
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2. ¿Es Lineal la Curva de Phillips en Colombia?
Autor: Mario Nigrinis Ospina
Clasificaron JEL: E31, C32
Conclusiones
Para el periodo entre 1981 y 2003 se identifican tres episodios en la
evolución de la inflación sin alimentos en Colombia (Gráfico 8). Dos en
los cuales la inflación presentó una tendencia descendente (desde 1981
hasta 1984 y entre 1991 hasta 2003), y uno en el que ésta se aceleró
(entre 1985 y 1990).
La caída en la inflación en la primera parte de la década de los ochenta
está explicada por una brecha de UCI (utilización de capacidadinstalada) negativa, la cual alcanza su punto más negativo en el
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segundo trimestre de 1983. Este episodio coincide con la desaceleración
de la actividad económica en Colombia debido a la crisis de deuda
externa que experimentaron en ese momento los países
latinoamericanos. En 1983 la brecha negativa de la UCI fue 5.7% en su
punto más amplio.
El ajuste cambiario de 1985 (Gráfico 9), cuyo propósito fue enfrentar una
crisis en la balanza de pagos marca el inicio del segundo episodio
identificado, en el cual la inflación sin alimentos se incrementó hasta
1990, cuando alcanzó su punto máximo. Entre estos años la economía
estuvo operando por encima de su potencial y la brecha positiva de UCI
alcanzó un nivel máximo de 3.1%.
Es importante señalar que para alcanzar una reducción de la inflación
sin alimentos de 2.9 puntos porcentuales entre 1981 y 198411, se
requirió una brecha negativa de UCI de -5.7%, mientras que entre 1985
y 1990 la inflación sin alimentos aumentó 3.9 puntos porcentuales con
una brecha positiva de UCI de 3.1%.
La independencia del Banco de la República contemplada en la
constitución de 1991 y el inicio de la apertura económica fueron los
principales cambios institucionales que dieron inicio al tercer episodio
identificado. La inflación sin alimentos disminuyó entre 1991 y 1996 a
pesar de que la economía estaba operando por encima de su potencial
(de acuerdo con el modelo estimado, la economía presentó una brecha
positiva promedio de 2.5% en este periodo). Esta dinámica de la
inflación es el resultado de dos fuerzas contrapuestas. La presión
inflacionaria por el lado del gasto que fue claramente compensada por la
presión desinflacionaria de la inflación de bienes importados.
En 1999 la economía del país se contrajo por primera vez en más de
cincuenta años. Esta recesión, a nivel internacional, fue consecuencia
de un fuerte choque externo originado por la crisis rusa de 1998. En elprimer trimestre de 1999 se presentó una fuerte caída de la inflación sin
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alimentos debido a la amplia brecha negativa de la UCI que se venía
presentando desde el segundo semestre del año anterior. Con la firma
del acuerdo con el Fondo Monetario Internacional, en septiembre de
1999, se fijaron unas metas de inflación multianuales (10% para 2000,
8% para 2001 y 6% para 2002), se permitió la flotación del tipo de
cambio y empezó a operar en Colombia el esquema de inflación objetivo
(Schimdt-Hebbel y Tapia 2002). Las metas de inflación se cumplieron
debido al efecto de la persistencia de la brecha de la UCI, que generó
una presión desinflacionaria continua que permitió observar menores
niveles de inflación a partir de 1999.
Los resultados del modelo muestran, para las dos especificaciones de
las expectativas de inflación, que la curva de Phillips en Colombia
presenta una pendiente positiva desde el cuarto trimestre de 1998
(Gráfico 13). El hecho de haber alcanzado y mantenido tasas deinflación de un dígito puede haber cambiado significativamente las
expectativas de inflación de los agentes y la credibilidad en la política
monetaria. Lo anterior sugiere que la curva de Phillips de corto plazo
puede haberse desplazado hacia abajo y que la economía ha alcanzado
un menor nivel de inflación bajo condiciones de pleno empleo.
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Teniendo en cuenta la fase recesiva por la que atravesó el ciclo
económico desde
1999 hasta el primer semestre de 2003, la política monetaria adoptó una
postura expansiva reduciendo en diferentes ocasiones sus tasas de interés de
intervención desde diciembre de 1998 hasta enero de 2003. La inflación sin
alimentos mantuvo su tendencia decreciente y la brecha de la UCI se empezó
a cerrar. Este resultado es el esperado bajo una curva de Phillips no lineal,
donde el efecto de una política monetaria expansiva va a depender de si la
economía está operando por encima o por debajo de su potencial. En este
caso, dada la amplia brecha negativa de la UCI, los efectos de la medida se
concentraron en el nivel de gasto de la economía y no en la inflación.
Este trabajo presenta evidencia empírica sobre la no linealidad de la
curva de
Phillips en Colombia. Así mismo sugiere que para el periodo entre 1999 y 2003,
la curva puede haberse desplazado hacia abajo. De esta manera la economía
colombiana habría alcanzado un menor nivel de inflación bajo condiciones de
pleno empleo de los factores.
Las implicaciones para el desarrollo de la política monetaria en Colombia
son tres:
1. Las implicaciones para el desarrollo de la política monetaria en
Colombia son tres. El mecanismo de transmisión va a funcionar
de manera diferente si la economía se encuentra por encima o
por debajo de su potencial
2. la no linealidad de la curva de Phillips implica que la autoridad
monetaria debe estar en condiciones de anticipar fluctuaciones
del ciclo económico y operar con un horizonte de acción más
amplio que bajo una curva de Phillips lineal
3. Si la autoridad monetaria logra cumplir su objetivo de mantener
una baja tasa de inflación estable, el ciclo económico será más
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suave con importantes ganancias en el nivel de producto en el
largo plazo.
3. ESTIMACION DE LA CURVA DE PHILLIPS PARA COLOMBIA,
PERIODO MENSUAL 2001 – 2007
Autores: Nelson Eduardo Barreto, Mauricio Caicedo Salguero
Conclusiones
La relación entre la tasa de inflación y la tasa de desempleo en
Colombia durante los años 2001-2007 es positiva con una pendiente de
0.077918, que indica que ante un cambio en la tasa de desempleo de
1% la inflación reaccionará incrementándose en 7.79%
aproximadamente.
Este tipo de comportamiento de la curva de Phillips se fundamenta en la
Teoría Austriaca del Ciclo Económico desarrollada por Ludwing von
Mises y Friederich A. von Hayek, quienes plantean que una expansión
monetaria genera en el largo plazo, dadas las rigideces del mercado
laboral, que la tasa de desempleo retorne a una tasa natural
estructuralmente más alta a la inicial.
El efecto del dinero en el largo plazo es no neutral sobre el Producto
Interno Bruto, el empleo y los salarios y que el proceso de auge y su
posterior crisis dejan como consecuencia una disminución de la
productividad y una caída del salario real de los trabajadores. Ceteris
paribus, manteniendo el salario mínimo en su nivel inicial, ahora serían
más los desempleados como producto de una disminución de los
salarios reales.
En efecto, según la escuela Austriaca, cuando el gobierno aplica
políticas monetarias expansivas genera una espiral inflacionaria queafecta de manera permanente los salarios reales, las cuales debido a las
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rigideces del mercado laboral no se solucionan por la vía del precio
(salario mínimo), sino por la ruta de la cantidad (aumento del
desempleo).
Las estimaciones del trabajo muestran que para el período 2001-2007,
la relación entre la tasa de inflación y la tasa de desempleo en Colombia
es directamente proporcional, es decir que existe una curva de Phillips
de pendiente positiva. Esto concuerda con la teoría Austriaca del ciclo
económico que propone que el origen de este tipo de curva se
encuentra en los efectos de mediano y largo plazo de la política
monetaria expansiva y en la rigidez del mercado laboral.
Mediante el análisis de la relación entre las variables de estudio y el PIB,
el tipo de cambio y las tasas de interés, se puede inferir que el
crecimiento económico originado durante el período 2001-2007 se
caracteriza por un incremento en el consumo de los hogares y en
algunas de las variables más importantes del flujo externo (IED y
remesas), lo cual fue impulsado por el manejo discrecional de las tasas
de interés realizado por el Banco de la República, en búsqueda de
mantener la inflación dentro del rango meta.
El incremento de las expectativas inflacionarias obligó al Banco de la
República a incrementar las tasas de interés durante los años 2007-
2008, provocando un retroceso dentro de los logros en materia de
inversión (lo que la escuela Austriaca considera “bad-investment”) y
exacerbando el proceso de revaluación. Dicha revaluación contribuyó en
el incremento de la inflación y afectó de manera muy negativa el empleo,
pues a causa de la falta de competitividad muchas empresas
exportadoras cerraron o hicieron importantes recortes de personal.
Resultado: mayor inflación y mayor desempleo.
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4. Inflación y desempleo: ejercicio econométrico para Cali-Colombia
Autores: Elizabeth Aponte J., Henry Duque S., José Santiago Arroyo M.,Jaime
Florez B.
Clasificación JEL: C3, C4.
Habiendo aplicado la metodología econométrica de series de tiempo a la
relación entre el desempleo y la inflación para el caso de Cali, bajo un
modelo simple sin expectativas, se concluye, que no existe una
significativa respuesta de la inflación ante un choque o impulso del
desempleo y, por consiguiente, no se cumple el concepto de curva de
Phillips.
Para efectos de política económica, por una parte, no tendría sentido
generar el impulso positivo al empleo a través de una flexibilidad en el
control inflacionario o viceversa.
En este modelo sin expectativas y para una ciudad colombiana, donde
las estadísticas de oferta monetaria y salarios específicos tienen sesgos
de medición, la inclusión de estas variables, pudieran definir una relación
de largo plazo.
5. Una estimación de la curva de Phillips no lineal Curva en Colombia
Autores: Javier Gómez y Juan Manuel Julio
Conclusiones:
Utilizando los datos de Colombia, hemos encontrado evidencia de una
curva de Phillips que no es lineal. Este hallazgo implica que la tasa de
sacrificio aumenta con desempleo. Una implicación importante de la
política de la convexidad en el Phillips curva es que el momentoadecuado para estabilizar la inflación es cuando la economía está en
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un boom, y lo peor, cuando la economía está en recesión. Conforme a
Laxton et.al. (1998) la no linealidad de la curva de Phillips apunta a una
enfoque gradual a la desinflación. En el año 2000, la inflación ha
disminuido, en parte debido a una favorable de la oferta shock, en
parte debido a un aumento del desempleo. Lo que la no linealidad de la
curva de Phillips implica que la tasa de sacrificio en la recesión es más
alta que antes de la recesión, por lo tanto, si la curva de Phillips es fija
sea- las expectativas de la causa no cambian, un enfoque de ducha de
agua fría a la desinflación puede ser muy costoso.
El efecto marginal decreciente del desempleo en los puntos de inflación
a un enfoque oportunista de la desinflación. De acuerdo con el enfoque
oportunista de la desinflación, las autoridades monetarias deben esperar
hasta que los shocks de oferta o imprevistos recesiones disminuyan la
inflación. Una vez que la inflación ha disminuido, se deben evitar que se
convierta en la inflación por la vía de la contracción de la demanda
agregada de enfriamiento, de lo contrario el auge puede implicar
pérdidas adicionales más y permanente en el empleo.
ANALISIS VARIABLES ECONOMICAS
ESTADÍSTICAS DE
REGRESIÓN.
Estadísticas de la regresión
Coeficiente de correlación
múltiple 0,439870829
Coeficiente de determinación
R^2 0,193486346
R^2 ajustado 0,186982204
Error típico 0,372589878
Observaciones 126
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El resultado obtenido en este Coeficiente de determinación R^2 de
0,193486346 nos demuestra que el resultado del modelo después de varios
análisis econométricos no es significativo porque para que se acepte la teoría y
se contraste con la hipótesis este resultado R^2 debería ser mayor 0,73 como
mínimo.
ANÁLISIS DE VARIANZA
Grados
de
libertad
Suma de
cuadrados
Promedio de
los
cuadrados F
Valor
crítico de
F
Regresión 1 4,129736943 4,129736943 29,748172
2,55625E-
07
Residuos 124 17,21407893 0,138823217
Total 125 21,34381587
Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad
Intercepción -0,81810521 0,23336057
-
3,505755948 0,000634501
TD 0,098621556 0,018081802 5,454188482 2,55625E-07
Inferior 95%
Superior
95%
Inferior
95,0%
Superior
95,0%
-
1,279991137
-
0,356219276
-
1,279991137
-
0,356219276
0,062832605 0,134410506 0,062832605 0,134410506
ESTAD STICOS DESCRIPTIVOS
Media
Desviación
típica N
Inflacio
n
,44174
6
,4132197 126
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ESTAD STICOS DESCRIPTIVOS
Media
Desviación
típica N
Inflacion
,441746
,4132197 126
TD 12,775 1,8430 126
CORRELACIONES Inflacio
n TD
Correlación de
Pearson
Inflacio
n
1,000 ,440
TD ,440 1,000
Sig. (unilateral) Inflacio
n
. ,000
TD ,000 .
N Inflacio
n
126 126
TD 126 126
RESUMEN DEL MODELOB
Model
o R
R
cuadrado
R cuadrado
corregida
Error típ. de
la
estimación
Durbin-
Watson
1 ,440a ,193 ,187 ,3725899 ,699
a. Variables predictoras: (Constante), TD
b. Variable dependiente: Inflacion
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ANOVAB
Modelo
Suma de
cuadrados Gl
Media
cuadrática F Sig.
1 Regresió
n
4,130 1 4,130 29,748 ,000a
Residual 17,214 124 ,139
Total 21,344 125a. Variables predictoras: (Constante), TD
b. Variable dependiente: Inflacion
-0.50
0.00
0.50
1.00
1.50
2.00
0 5 10 15 20
I n f l a c i o n
TD
grafico 1: TD Curva de regresión ajustada
Inflacion
Pronóstico Inflacion
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-0.5
0
0.5
1
1.5
2
0 20 40 60 80 100 120
I n f l a c i o n
Muestra percentil
Gráfico 2: de probabilidad normal
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BIBLIOGRAFIA
LOW, Enrique; GOMEZ, Jorge. Teoría fiscal. Universidad externado de
Colombia. 1997.
ANEXOS
CUADRO 1: DATOS INFLACIÓN Y DESEMPLEO
INFLACION TD
1,05 16,7
1,89 17,2
1,48 15,9
1,15 14,5
0,42 14,2
0,04 15,2
0,11 15,1
0,26 14,5
0,37 14,2
0,19 14,4
0,12 13,6
0,34 13,7
0,80 17,9
1,26 16,3
0,71 14,9
0,92 16,1
0,60 14,5
0,43 16,2
0,02 15,4
0,09 15,8
0,36 14,5
0,56 14,4
0,78 14,7
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0,27 15,5
1,17 16,1
1,11 16,2
1,05 12,91,15 14,8
0,49 12,9
-0,05 14
-0,14 14,3
0,31 14,6
0,22 14,3
0,06 13,60,35 12,9
0,61 12,1
0,89 17
1,20 15,7
0,98 13,6
0,46 14,7
0,38 13,80,60 14
-0,03 12,9
0,03 13,1
0,30 12,5
-0,01 12,6
0,28 11,8
0,30 12,10,82 13,2
1,02 14,2
0,77 12,9
0,44 12,1
0,41 12,3
0,40 11,5
0,05 120,00 11,8
5/17/2018 Curva Phillips Final - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/curva-phillips-final 21/35
0,43 11,2
0,23 10
0,11 10,2
0,07 10,30,54 13,4
0,66 13
0,70 11,3
0,45 12
0,33 11,9
0,30 10,5
0,41 12,40,39 12,8
0,29 12,9
-0,14 11,4
0,24 10,9
0,23 11,8
0,77 13,9
1,17 12,81,21 11,9
0,90 10,9
0,30 11,5
0,12 11,2
0,17 11,2
-0,13 10,7
0,08 10,80,01 10,1
0,47 9,4
0,49 9,9
1,06 13,1
1,51 12
0,81 11,2
0,71 11,10,93 10,8
5/17/2018 Curva Phillips Final - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/curva-phillips-final 22/35
0,86 11,2
0,48 12,1
0,19 11,2
-0,19 110,35 10,1
0,28 10,8
0,44 10,6
0,59 14,2
0,84 12,5
0,50 12
0,32 12,10,01 11,7
-0,06 11,4
-0,04 12,6
0,04 11,7
-0,11 12,2
-0,13 11,5
-0,07 11,10,08 11,3
0,69 14,6
0,83 12,6
0,25 11,8
0,46 12,2
0,10 12,1
0,11 11,6-0,04 12,6
0,11 11,2
-0,14 10,6
-0,09 10,2
0,19 10,8
0,65 11,1
0,91 13,50,60 12,8
5/17/2018 Curva Phillips Final - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/curva-phillips-final 23/35
0,27 10,8
0,12 11,2
0,28 11,3
0,32 10,9
CUADRO 2: ESTADÍSTICAS
DE REGRESIÓN.
Estadísticas de la regresión
Coeficiente de correlación
múltiple 0,439870829
Coeficiente de determinación
R^2 0,193486346
R^2 ajustado 0,186982204
Error típico 0,372589878
Observaciones 126
El resultado obtenido en este Coeficiente de determinación R^2 de
0,193486346 nos demuestra que el resultado del modelo después de varios
análisis econométricos no es significativo porque para que se acepte la teoría y
se contraste con la hipótesis este resultado R^2 debería ser mayor 0,73 como
mínimo.
CUADRO 3: ANÁLISIS DE VARIANZA
Grados
de
libertad
Suma de
cuadrados
Promedio de
los
cuadrados F
Valor
crítico de
F
Regresión 1 4,129736943 4,129736943 29,748172
2,55625E-
07
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Residuos 124 17,21407893 0,138823217
Total 125 21,34381587
Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad
Intercepción -0,81810521 0,23336057
-
3,505755948 0,000634501
TD 0,098621556 0,018081802 5,454188482 2,55625E-07
Inferior 95%
Superior
95%
Inferior
95,0%
Superior
95,0%
-1,279991137
-0,356219276
-1,279991137
-0,356219276
0,062832605 0,134410506 0,062832605 0,134410506
CUADRO 4:ESTAD STICOS
DESCRIPTIVOS
MediaDesviacióntípica N
Inflacio
n
,44174
6
,4132197 126
TD 12,775 1,8430 126
CUADRO 5:CORRELACIONES
Inflacio
n TD
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Correlación de
Pearson
Inflacio
n
1,000 ,440
TD ,440 1,000
Sig. (unilateral) Inflacion
. ,000
TD ,000 .
N Inflacio
n
126 126
TD 126 126
CUADRO 6: VARIABLES
INTRODUCIDAS/ELIMINADASB
Model
o
Variables
introducidas
Variables
eliminadas Método
1 TDa . Introduci
r
a. Todas las variables solicitadasintroducidas.
b. Variable dependiente: Inflacion
CUADRO 7 :RESUMEN DEL MODELOB
Model
o R
R
cuadrado
R cuadrado
corregida
Error típ. dela
estimación
Durbin-
Watson
1 ,440a ,193 ,187 ,3725899 ,699
a. Variables predictoras: (Constante), TD
b. Variable dependiente: Inflacion
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CUADRO 8: ANOVAB
Modelo
Suma de
cuadrados Gl
Media
cuadrática F Sig.
1 Regresió
n
4,130 1 4,130 29,748 ,000a
Residual 17,214 124 ,139Total 21,344 125
a. Variables predictoras: (Constante), TD
b. Variable dependiente: Inflacion
CUADRO 9: COEFICIENTESA
Modelo
Coeficientes no
estandarizados
B Error típ.
1 (Constant
e)
-,818 ,233
TD ,099 ,018
Coeficientesa
Modelo
Coeficiente
s tipificados
T Sig.
Intervalo de confianza de
95,0% para B
Beta
Límite
inferior
Límite
superior
1 (Constant
e)
-3,506 ,001 -1,280 -,356
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Coeficientesa
Modelo
Coeficiente
s tipificados
T Sig.
Intervalo de confianza de
95,0% para B
BetaLímiteinferior
Límitesuperior
1 (Constant
e)
-3,506 ,001 -1,280 -,356
TD ,440 5,454 ,000 ,063 ,134
Coeficientesa
Modelo
Estadísticos de
colinealidad
Tolerancia FIV
1 (Constant
e)
TD 1,000 1,000
a. Variable dependiente: Inflacion
CUADRO 10: CORRELACIONES
DE LOS COEFICIENTESA
Modelo TD
1 Correlacion
es
TD 1,000
Covarianzas TD ,000
a. Variable dependiente: Inflacion
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Diagnósticos de colinealidada
Model
o
Dimensió
n
Autovalor
es
Índice de
condición
Proporciones de la
varianza(Constant
e) TD
1 1 1,990 1,000 ,01 ,01
2 ,010 13,989 ,99 ,99
a. Variable dependiente: Inflacion
Diagnósticos por casoa
Número de
casos
Residuo
típ.
Inflacio
n
Valor
pronosticad
o Residual
1 ,593 1,0500 ,828875 ,2211252
2 2,716 1,8900 ,878186 1,0118144
3 1,959 1,4800 ,749978 ,7300225
4 1,444 1,1500 ,611907 ,5380926
5 -,436 ,4200 ,582321 -
,1623209
6 -1,720 ,0400 ,680942 -
,64094247 -1,506 ,1100 ,671080 -
,5610803
8 -,944 ,2600 ,611907 -
,3519074
9 -,570 ,3700 ,582321 -
,2123209
10 -1,106 ,1900 ,602045 -
,4120452
5/17/2018 Curva Phillips Final - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/curva-phillips-final 29/35
11 -1,082 ,1200 ,523148 -
,4031480
12 -,518 ,3400 ,533010 -
,1930101
13 -,395 ,8000 ,947221 -
,1472206
14 1,263 1,2600 ,789426 ,4705738
15 ,157 ,7100 ,651356 ,0586440
16 ,403 ,9200 ,769702 ,1502982
17 -,032 ,6000 ,611907 -
,0119074
18 -,938 ,4300 ,779564 -
,3495640
19 -1,827 ,0200 ,700667 -
,6806668
20 -1,745 ,0900 ,740115 -
,6501154
21 -,676 ,3600 ,611907 -
,2519074
22 -,113 ,5600 ,602045 -
,0420452
23 ,398 ,7800 ,631632 ,1483683
24 -1,182 ,2700 ,710529 -
,4405289
25 1,074 1,1700 ,769702 ,4002982
26 ,887 1,1100 ,779564 ,330436027 1,599 1,0500 ,454113 ,5958871
28 1,365 1,1500 ,641494 ,5085062
29 ,096 ,4900 ,454113 ,0358871
30 -1,644 -,0500 ,562597 -
,6125966
31 -1,965 -,1400 ,592183 -
,7321830
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http://slidepdf.com/reader/full/curva-phillips-final 30/35
32 -,837 ,3100 ,621770 -
,3117695
33 -,999 ,2200 ,592183 -
,3721830
34 -1,243 ,0600 ,523148 -
,4631480
35 -,279 ,3500 ,454113 -
,1041129
36 ,630 ,6100 ,375216 ,2347844
37 ,085 ,8900 ,858461 ,0315388
38 1,261 1,2000 ,730253 ,4697468
39 1,226 ,9800 ,523148 ,4568520
40 -,461 ,4600 ,631632 -
,1716317
41 -,437 ,3800 ,542872 -
,1628723
42 ,100 ,6000 ,562597 ,0374034
43 -1,299 -,0300 ,454113 -
,4841129
44 -1,191 ,0300 ,473837 -
,4438372
45 -,308 ,3000 ,414664 -
,1146642
46 -1,166 -,0100 ,424526 -
,4345264
47 -,176 ,2800 ,345629 -,0656292
48 -,202 ,3000 ,375216 -
,0752156
49 ,903 ,8200 ,483699 ,3363007
50 1,175 1,0200 ,582321 ,4376791
51 ,848 ,7700 ,454113 ,3158871
52 ,174 ,4400 ,375216 ,0647844
5/17/2018 Curva Phillips Final - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/curva-phillips-final 31/35
53 ,040 ,4100 ,394940 ,0150601
54 ,225 ,4000 ,316043 ,0839573
55 -,846 ,0500 ,365353 -
,3153535
56 -,928 ,0000 ,345629 -
,3456292
57 ,385 ,4300 ,286456 ,1435438
58 ,166 ,2300 ,168110 ,0618896
59 -,209 ,1100 ,187835 -
,0778347
60 -,343 ,0700 ,197697 -
,1276968
61 ,098 ,5400 ,503424 ,0365764
62 ,526 ,6600 ,463975 ,1960250
63 1,083 ,7000 ,296318 ,4036816
64 ,227 ,4500 ,365353 ,0846465
65 -,068 ,3300 ,355491 -
,0254913
66 ,222 ,3000 ,217421 ,0825789
67 ,014 ,4100 ,404802 ,0051979
68 -,146 ,3900 ,444251 -
,0542507
69 -,440 ,2900 ,454113 -
,1641129
70 -1,198 -,1400 ,306181 -
,446180571 -,045 ,2400 ,256870 -
,0168698
72 -,310 ,2300 ,345629 -
,1156292
73 ,583 ,7700 ,552734 ,2172656
74 1,948 1,1700 ,444251 ,7257493
75 2,293 1,2100 ,355491 ,8545087
5/17/2018 Curva Phillips Final - slidepdf.com
http://slidepdf.com/reader/full/curva-phillips-final 32/35
76 1,726 ,9000 ,256870 ,6431302
77 -,043 ,3000 ,316043 -
,0160427
78 -,447 ,1200 ,286456 -
,1664562
79 -,313 ,1700 ,286456 -
,1164562
80 -,985 -,1300 ,237145 -
,3671454
81 -,448 ,0800 ,247008 -
,1670076
82 -,451 ,0100 ,177973 -
,1679725
83 ,969 ,4700 ,108937 ,3610626
84 ,890 ,4900 ,158248 ,3317518
85 1,573 1,0600 ,473837 ,5861628
86 3,072 1,5100 ,365353 1,144646
5
87 1,405 ,8100 ,286456 ,5235438
88 1,163 ,7100 ,276594 ,4334059
89 1,833 ,9300 ,247008 ,6829924
90 1,539 ,8600 ,286456 ,5735438
91 ,281 ,4800 ,375216 ,1047844
92 -,259 ,1900 ,286456 -
,0964562
93 -1,226 -,1900 ,266732 -,4567319
94 ,462 ,3500 ,177973 ,1720275
95 ,089 ,2800 ,247008 ,0329924
96 ,571 ,4400 ,227283 ,2127167
97 ,021 ,5900 ,582321 ,0076791
98 1,142 ,8400 ,414664 ,4253358
99 ,361 ,5000 ,365353 ,1346465
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http://slidepdf.com/reader/full/curva-phillips-final 33/35
100 -,148 ,3200 ,375216 -
,0552156
101 -,874 ,0100 ,335767 -
,3257670
102 -,983 -,0600 ,306181 -
,3661805
103 -1,247 -,0400 ,424526 -
,4645264
104 -,794 ,0400 ,335767 -
,2957670
105 -1,329 -,1100 ,385078 -
,4950778
106 -1,197 -,1300 ,316043 -
,4460427
107 -,930 -,0700 ,276594 -
,3465941
108 -,581 ,0800 ,296318 -
,2163184
109 ,183 ,6900 ,621770 ,0682305
110 1,088 ,8300 ,424526 ,4054736
111 -,257 ,2500 ,345629 -
,0956292
112 ,201 ,4600 ,385078 ,0749222
113 -,739 ,1000 ,375216 -
,2752156
114 -,579 ,1100 ,325905 -,2159048
115 -1,247 -,0400 ,424526 -
,4645264
116 -,474 ,1100 ,286456 -
,1764562
117 -,986 -,1400 ,227283 -
,3672833
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http://slidepdf.com/reader/full/curva-phillips-final 34/35
118 -,746 -,0900 ,187835 -
,2778347
119 -,153 ,1900 ,247008 -
,0570076
120 1,002 ,6500 ,276594 ,3734059
121 1,065 ,9100 ,513286 ,3967142
122 ,418 ,6000 ,444251 ,1557493
123 ,062 ,2700 ,247008 ,0229924
124 -,447 ,1200 ,286456 -
,1664562
125 -,044 ,2800 ,296318 -
,0163184
126 ,169 ,3200 ,256870 ,0631302
a. Variable dependiente: Inflacion
CUADRO 11: ESTAD STICOS SOBRE LOS RESIDUOSA
Mínimo Máximo Media
Desviación
típica N
Valor pronosticado ,108937 ,947221 ,441746 ,1817633 126
Valor pronosticado
tip.
-1,831 2,781 ,000 1,000 126
Error típico de valor
pronosticado
,033 ,098 ,045 ,012 126
Valor pronosticado
corregido
,095936 ,958269 ,441259 ,1810760 126
Residual -
,732183
0
1,144646
5
,000000
0
,3710965 126
Residuo típ. -1,965 3,072 ,000 ,996 126
Residuo estud. -1,978 3,087 ,001 1,005 126
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Residuo eliminado -
,742140
1
1,155449
5
,000486
8
,3778530 126
Residuo eliminado
estud.
-2,002 3,199 ,003 1,014 126
Dist. de Mahalanobis ,000 7,734 ,992 1,257 126
Distancia de Cook ,000 ,223 ,009 ,022 126
Valor de influencia
centrado
,000 ,062 ,008 ,010 126
a. Variable dependiente: Inflacion