Propuesta de un índice SIPSA y su relación con la inflación de alimentos para el caso colombiano: evidencia empírica

Abstract (en)

Food inflation is a macroeconomic agent of notable impact on the cost of living of citizens and in the approach to decision-making of entities that have an impact onmonetary policy. Therefore, it is of interest to have the ability, with some degree of certainty, to obtain relevant information on the variation in food prices. On the other hand, The SIPSA (DANE unit) is the government entity responsible for collecting the prices with which the products are sold in the country’s supply centers. In this paper, the problem of contributing to the prediction of food inflation based on a SIPSA index proposed by the authors, is addressed. Three methodologies are used for this purpose. Namely: integrated auto-regressive average
mean with exogenous variables models (SARIMAX), vectorial auto-regressive structural models (SVAR) and vector error correction model (VECM). Our results indicate the variations of SIPSA explain about 40 % of the variability of food inflation, in addition to the relationship in the short and long term. The creation and use of indicator stories can become ideal tools for the planning and management of portfolio investment strategies with a view to the technology of investment proposals in the capitalmarket.

Abstract (es)

La inflación de alimentos es un agente macroeconómico de notable impacto en el costo de vida de los ciudadanos y en el acercamiento a la toma decisiones de las entidades que inciden en política monetaria. Por tanto, resulta de interés tener la capacidad de, con razonable grado de certeza, obtener información relevante de la variación en los precios de los alimentos. Por otro lado, el SIPSA (dependencia del DANE) es el ente gubernamental encargado de recopilar los precios con los que se comercializan los productos en las centrales de abasto del país. En el presente trabajo, se aborda el problema de aportar a la predicción de la inflación de alimentos a partir de un índice SIPSA propuesto por los autores. Se abordan tres metodologías para tal fin. A saber: modelos auto regresivos integrados de medias móviles estacionales con variables exógenas (SARIMAX), modelos vectoriales estructurales auto regresivos (SVAR) y modelos vectoriales de corrección de errores (VECM). Nuestros resultados indican que las variaciones del SIPSA explican alrededor del 40% de la variabilidad de la inflación de alimentos, además de la relación en el corto y largo plazo. La creación y el uso de tales indicadores, pueden convertirse en herramientas ideales para la planeación y la gestión de estrategias de inversión de portafolio con miras a la tecnificación de las propuestas de inversión en elmercado de capitales.