Caso Práctico Canasta Básica

Este trabajo examina las variables que tienen un efecto en las variación de la Canasta Básica Nacional, donde se encuentran todos los productos básicos de nuestro país, los cuales en los últimos meses han tenido una inflación la cual no se había visto en el año anterior.

Se pretende hacer un análisis detallado de cada una de las variables, utilizando ecuaciones econométricas en función a todas las variables independientes que tomamos en cuenta para poder realizar dicho modelo.

​​

Por otro lado, con la determinación en base a las probabilidades de cual es la relación que existen entre estas variables y la canasta básica se hará una estrategia de Gobierno para con ello intentar disminuir la inflación de precios de los productos básicos.

3.2. ANALISIS DEL AUMENTO DE LA CANASTA BASICA, INPC E INPP

Para  tener de una manera mas detallada el aumento de la canasta básica en México a través del tiempo, se desarrollo una grafica desde 1988 hasta 2007 en trimestres donde se obtuvieron 80 trimestres, analizando cada uno de ellos obtuvimos la grafica del aumento en los índices de la canasta básica, donde se explica como año con año el precio de la canasta básica ha ido en aumento, al igual que ha sucedido en el INPC e INPP.

Elaboracion propia en base a datos de BANXICO

Graf 3.2. Comportamiento de la CBN (1998 – 2007)

Elaboracion propia en base a datos de BANXICO

Graf. 3.2.2 Comportamiento de INPC (1988 – 2007)

Elaboracion propia con base a datos de BANXICO

Graf 3.2.3 Comportamiento del INPP (1988 – 2007)

3.3. IDENTIFICACION DE LAS VARIABLES QUE AFECTEN A LA CBN

Para hacer un estudio practico y tener con mayor detalle cuales son las variables que pueden hacer que afecte el precio de la canasta básica se tomaron en cuenta las variables como Índice Nacional de Precios al Consumidor, Índice Nacional de Precios al Productor, Exportaciones, Importaciones, tipo de cambio, Producto Interno Bruto. Todas los datos de las variables anteriores fueron tomados con la justificación de las cuales son las mas seguras que pueden afectar al precio de la CBN, los datos de las variables fueron obtenidos del Banco de México y de INEGI todas estas solamente tomando en cuenta el sector primario (Agricultura, Silvicultura y Pesca), se tomo solo el sector primario a razón de que necesitamos saber cual de estas variables afecta mas a la CBN, para con ello poder realizar una estrategia de estado que detenga el alza de los precios de los principales alimentos que se registran en la CBN.

3.4. METODOLOGIA DEL ANALISIS PARA LA IDENTIFICACION DEL PROBLEMA

La Metodología a utilizar es un estudio econométrico en base a estadísticas a través del tiempo, se tomaron 80 observaciones las cuales corresponden de Enero de 1988 a Diciembre de 2007 de manera trimestral tomando en cuenta desde el Sexenio de Carlos Salinas de Gortari hasta el segundo año de Gobierno del Presidente Felipe Calderón Hinojosa.

Como variable dependiente se toma la Canasta Nacional Básica, ya que es necesario disminuir el índice de la canasta básica para que los precios de los productos básicos estén mas al alcance de los trabajadores que perciben el Salario Mínimo.

Se analizo de manera independiente cada variable para poder tener un relación más clara de que variable es la que afecta mas al comportamiento de la variable dependiente.

Por otro lado, se analizo de manera conjunto su comportamiento para poder determinar que variables independientes puedan afectar entre ellas y al mismo tiempo tengan un influencia sobre la variable dependiente.

Una vez identificado el problema se analizara y se desarrollara una estrategia de Gobierno para poder contrarrestar el elevado precio de los alimentos y con ellos poder llegar a tener una soberanía alimentaria en nuestro país.

Los datos obtenidos de la variable dependiente y las variables independientes son los siguientes (véase en anexos)

3.4.1. ANALISIS DE LA ECUACION DE CBN EN FUNCION DEL INPC

Dependent Variable: CB

 

Method: Least Squares

 

Date: 12/03/08   Time: 14:41

 

Sample: 1988Q1 2007Q4

 

Included observations: 80

 
    
    

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

    
    

C

-18.71697

2.047029

-9.143481

INPC

1.016930

0.008497

119.6838

    
    

R-squared

0.994584

    Mean dependent var

Adjusted R-squared

0.994515

    S.D. dependent var

S.E. of regression

9.133791

    Akaike info criterion

Sum squared resid

6507.238

    Schwarz criterion

Log likelihood

-289.4608

    F-statistic

Durbin-Watson stat

0.539507

    Prob(F-statistic)

   

Elaboración propia en eviews

Cuadro 3.1: Análisis por Eviews CBN vs INPC

Lo anterior es el resultado de la ecuación de la CBN en función del INPC en Eviews, se observaban los estadísticos para los coeficientes de b0 y b1 son significativos probabilidad de 100% de confianza o 0% de error (color amarillo en tabla), por cada aumento de una unidad en el INPC, la CB se ve aumentada en 1.01 unidades.

La R2 es del 99% de explicación, lo cual indica que el 99% de la variación en la canasta básica está determinada por el INPC, esto suena muy lógico, pues si suben la inflación representada a través del INPC la canasta básica subirá, ya que es un indicador del comportamiento de los precios de los productos contenidos en ella.

Esto mismo, sugiere una relación positiva entre ambas variables pues si sube el INPC también sube la CB, lo cual vez a través del signo positivo del coeficiente  b1 (color rojo en la tabla).

Por otro lado, se puede ver en la probabilidad de F que el modelo en conjunto es bueno ya que representa 100% de confianza 0% de error (color verde en tabla).

Por ultimo, el único problema detectado de violaciones a los supuestos es la auto correlación que se puede observar también a través de Durbin Watson “d” (color rosa en tabla), lo cual es lógico pues se esta trabajando con muestras mayores a 30 datos, lo cual es en serie de tiempo, por lo que es común ver este tipo de violaciones.

La ecuación representada en este caso es la siguiente:

CB = -18.71697026 + 1.016930056*INPC

Esta ecuación nos indica que el INPC tiene un efecto positivo en la variable dependiente donde indica que por cada aumente de una unidad del INPC la CB aumentara 1.01 unidades o viceversa si el INCP disminuye la CB disminuirá 1.01 unidades, en este caso y en este modelo nos indica que la canasta básica ha estado aumentando según el movimiento que tiene el INPC.

Dependent Variable: CB

 

Method: Least Squares

 

Date: 12/03/08   Time: 14:42

 

Sample: 1988Q1 2007Q4

 

Included observations: 80

 
    
    

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

    
    

C

-11.03064

3.739803

-2.949524

INPP

1.067908

0.016785

63.62374

    
    

R-squared

0.981095

    Mean dependent var

Adjusted R-squared

0.980853

    S.D. dependent var

S.E. of regression

17.06484

    Akaike info criterion

Sum squared resid

22714.29

    Schwarz criterion

Log likelihood

-339.4640

    F-statistic

Durbin-Watson stat

0.322737

    Prob(F-statistic)

   

3.4.2. ANALISIS DE LA ECUACION DE CANASTA BASICA EN FUNCION AL INPP

Elaboración propia en Eviews

Cuadro 3.2: Análisis por Eviews CNB vs INPP

El resultado obtenido en la ecuación CNB en función al INPP se observan los estadísticos para los coeficientes b0 y b1, en el caso del coeficiente b0  la probabilidad de confianza es de .9958%, lo cual nos indica que es confiable ya que estamos utilizando en este caso una estimación de error de .05, es decir, el .95% de confianza, en el caso del coeficiente b1 la probabilidad de confianza es del 100%, esta ecuación nos indica que por cada unidad que aumente el INPP, la CNB aumenta 1.06 unidades.

La R2  es del 98% de explicación esto indica que el 98% de la variación de la canasta básica esta determinada por el INPP, esto suena de igual manera lógico, ya que este es el precio que se les da a los productores y ellos dan un determinado precio de su producción, de la misma manera se observa que en la probabilidad de F es 100% confiable.

Podemos ver claramente que en este modelo se aprobaron las 3 pruebas de aceptación, aunque como en la ecuación anterior se viola aun más la Durbin Watson, esto significa que si comparamos las 2 ecuaciones tiene aun mas pero el INPC que el INPP.

La ecuación representada en este caso es la siguiente:

CB = -11.03063801 + 1.067908296*INPP

Esta nos explica que por cada unidad que aumente el INPP, la CBN tiene un efecto donde aumenta 1.06 unidades, vemos aquí como tiene un mayor efecto en el precio de la canasta básica, de este análisis es importante ya que de este se puede desarrollar una de las estrategias de gobierno.

3.4.3. ANALISIS DE LA ECUACION DE CANASTA BASICA EN FUNCION A LAS EXPORTACIONES

Dependent Variable: CB

 

Method: Least Squares

 

Date: 12/03/08   Time: 14:43

 

Sample: 1988Q1 2007Q4

 

Included observations: 80

 
    
    

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

    
    

C

-85.16034

16.35564

-5.206788

X

0.270794

0.014771

18.33277

    
    

R-squared

0.811635

    Mean dependent var

Adjusted R-squared

0.809220

    S.D. dependent var

S.E. of regression

53.86644

    Akaike info criterion

Sum squared resid

226324.2

    Schwarz criterion

Log likelihood

-431.4230

    F-statistic

Durbin-Watson stat

0.405825

    Prob(F-statistic)

Elaboración propia en eviews

Cuadro 3.3: Análisis por eviews CBN vs EXPORTACIONES

El resultado obtenido en la ecuación CNB en función a las exportaciones se observan los estadísticos para los coeficientes b0 y b1, en el caso de los dos coeficientes son estadísticamente significativos ya que son 100% y 0% de error, donde nos indica que por cada aumento de una unidad de las exportaciones la CBN el aumento es de .27 unidades.

 

La R2  es del 81% de explicación esto indica que el 81% de la variación de la canasta básica esta determinada por las exportaciones de la misma forma vemos como la segunda prueba de aceptación la cual es la probabilidad de F es aceptable ya que tiene el 0% de error.

Podemos ver claramente que en este modelo se aprobaron las 3 pruebas de aceptación, aunque como en la ecuación anterior se viola aun más la Durbin Watson.

La ecuación representada en este caso es la siguiente:

CB = -85.16034169 + 0.2707935105*X

Esta nos explica que por cada unidad que aumentan las exportaciones, la CBN tiene un efecto donde aumenta .27 unidades, esto nos muestra que si tiene un efecto positivo en la canasta básica, ya que las exportaciones son parte importante de la balanza comercial de México y con ellas podemos determinar si tiene un déficit o un superávit en la balanza comercial mas adelante analizaremos los datos de dicha balanza.

3.2.4. ANALISIS DE LA ECUACION DE CANASTA BASICA EN FUNCION A LAS IMPORTACIONES

Resultado obtenido del análisis de la CB en función a las importaciones:

Dependent Variable: CB 

Method: Least Squares

 

Date: 12/03/08   Time: 14:43

 

Sample: 1988Q1 2007Q4

 

Included observations: 80

 
    
    

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

    
    

C

48.40943

9.992906

4.844380

M

0.038590

0.002115

18.24859

    
    

R-squared

0.810224

    Mean dependent var

Adjusted R-squared

0.807791

    S.D. dependent var

S.E. of regression

54.06785

    Akaike info criterion

Sum squared resid

228019.9

    Schwarz criterion

Log likelihood

-431.7215

    F-statistic

Durbin-Watson stat

0.050390

    Prob(F-statistic)

    
    

Elaboración propia en Eviews

Cuadro 3.4: Análisis por eviews CNB vs Importaciones

El resultado que nos indica la ecuación de la CB en función a las importaciones, explica que los coeficientes b0 y b1,  son estadísticamente significativos ya que son 100% y tienen un error nulo, pasando a la segunda prueba la cual es las probabilidad de F nos indica de igual manera que tiene 100% de confiabilidad.

Por otro lado, la R2  nos explica que un 81% de la variación de la canasta básica esta relacionada con las importaciones, este es un porcentaje aceptable para indicarnos que es un factor importante para analizar para poder hacer que los precios de la CBN disminuyan.

La siguiente es la ecuación obtenida en función a las importaciones

CB = 48.40943098 + 0.03859027936*M

Esta ecuación en función a las importaciones nos indica que por cada unidad que aumente las importaciones el índice de la canasta básica aumenta .03 unidades, en realidad el aumento no se ve significativo, pero en volumen ya puede marcar un cambio y de igual manera según las pruebas de probabilidad es una variable la cual muestra una buena relación entre ambas variables.

3.4.5. ANALISIS DE LA ECUACION DE CANASTA BASICA EN FUNCION AL PIB

Analizaremos como se comporta la ecuación de la Canasta Básica en función al PIB, ya que en mi criterio es una variable importante que se debe de analizar, pues esta representa el Producto Interno Bruto del País, la cual debe de tener un peso importante en el comportamiento de la canasta básica, los resultados obtenidos fueron lo siguientes:

Dependent Variable: CB

 

Method: Least Squares

 

Date: 12/03/08   Time: 14:44

 

Sample: 1988Q1 2007Q4

 

Included observations: 80

 
    
    

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

    
    

C

-9.355663

4.350010

-2.150722

PIB

0.001229

2.26E-05

54.31793

    
    

R-squared

0.974244

    Mean dependent var

Adjusted R-squared

0.973914

    S.D. dependent var

S.E. of regression

19.91849

    Akaike info criterion

Sum squared resid

30946.22

    Schwarz criterion

Log likelihood

-351.8343

    F-statistic

Durbin-Watson stat

0.330458

    Prob(F-statistic)

Elaboración propia en Eviews

Cuadro 3.5: Análisis por Eviews CBN vs PIB

El resultado que obtuvimos con las ecuación de la CBN en función al PIB, resulto que los coeficientes b0 y b1, ambos resultaron confiables, el coeficiente b0, tiene una confiabilidad de .9654, es decir, el 96%, lo cual nos indica que esta dentro del rango ya que la estimación del error es del .05, por otro lado el coeficiente b1, es de 100% de confiabilidad, al analizar la segunda prueba la cual pertenece a la probabilidad de F esta es 100% confiable, según la ecuación que se desarrollo, ahora bien la R2  nos indica que el 97% de la variación de la Canasta Básica esta relacionada con la variación que existe en el PIB.

Podemos ver en esta ecuación que las tres pruebas son aprobadas de manera positiva esto nos indica que el modelo es confiable, por otro lado la ecuación que arroja este modelo es la siguiente

CB = -9.355662537 + 0.001229393702*PIB

Esta ecuación nos indica que por cada unidad que el PIB tiene en su variación, el índice de la CBN tiene una variación de .001 unidades, de la misma forma aparenta ser una variación no muy significativa, pero en realidad si tienen una relación estrecha que nos indica que se tiene una relación entre ambas variables.

 3.4.6. ANALISIS DE LA ECUACION DE LA CANASTA BASICA EN FUNCION AL tipo de cambio

En esta ecuación se analizara que tanto efecto tiene el tipo de cambio en la canasta básica ya que como tiene una relación con las importaciones y las exportaciones y nuestra reserva se encuentra en dólares y por otro lado es la principal moneda de comercialización hasta hoy en el mundo, es la justificación del porque incluimos esta variable, al hacer el análisis econométrico y al obtener el resultado de la ecuación y de las pruebas de probabilidad, lo que obtuvimos fue lo siguiente

Dependent Variable: CB

 

Method: Least Squares

 

Date: 12/03/08   Time: 14:43

 

Sample: 1988Q1 2007Q4

 

Included observations: 80

 
    
    

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

    
    

C

-57.68811

8.665408

-6.657287

TC

34.79348

1.085735

32.04603

    
    

R-squared

0.929408

    Mean dependent var

Adjusted R-squared

0.928503

    S.D. dependent var

S.E. of regression

32.97576

    Akaike info criterion

Sum squared resid

84817.28

    Schwarz criterion

Log likelihood

-392.1642

    F-statistic

Durbin-Watson stat

0.180658

    Prob(F-statistic)

Elaboración propia en eviews

Cuadro 3.6: Análisis de la relación CBN vs tipo de cambio

En base al análisis realizado podemos explicar que la ecuación de la canasta básica en base al tipo de cambio nos explica que los coeficientes b0 y b1, tienen un 100% de confianza, o bien 0% de error, según la primera regla de probabilidad.

Por otro lado, la segunda regla de probabilidad también nos explica que tiene un 100% de confianza, es decir, 0% de error esto en la probabilidad de F, La R2 nos explica que el 92% de la variación del canasta básica esta relacionada esta en un 92%, es decir, tiene una relación significativa como para hacer analizada para poder llegar a una solución.

La ecuación de la canasta básica en función al tipo de cambio es la siguiente:

CB = -57.68810808 + 34.79348006*TC

En esta educación nos explica que por cada unidad que el tipo de cambio tenga en su variación, la canasta básica tendrá una variación de 34.79 unidades, esta es una variación bastante significativa.

3.4.7. ANALISIS DE LA ECUACION DE LA CANASTA BASICA EN FUNCION A TODAS LAS VARIABLES

Todas las variables tuvieron una relación en la variación de la canasta básica, es por ello, el porque tenemos que analizar todas las variables independiente en conjunto, para obtener un resultado mas especifico y determinar cual es el efecto de la canasta básica en función de todas las variables independientes.

Dependent Variable: CB

 

Method: Least Squares

 

Date: 12/03/08   Time: 14:44

 

Sample: 1988Q1 2007Q4

 

Included observations: 80

 
    
    

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

    
    

C

-20.14074

2.926415

-6.882394

INPC

1.344973

0.111890

12.02044

INPP

-0.419442

0.120565

-3.478977

M

0.009121

0.001514

6.025696

X

-0.014807

0.006325

-2.341024

TC

6.587573

1.853708

3.553728

PIB

-0.000323

0.000114

-2.833086

    
    

R-squared

0.997093

    Mean dependent var

Adjusted R-squared

0.996854

    S.D. dependent var

S.E. of regression

6.916834

    Akaike info criterion

Sum squared resid

3492.510

    Schwarz criterion

Log likelihood

-264.5691

    F-statistic

Durbin-Watson stat

0.860423

    Prob(F-statistic)

    
    

Elaboración Propia en Eviews

Cuadro 3.7: Análisis de la CBN en función de todas las variables

El resultado obtenido en la ecuación de la canasta básica en función de todas las variables, el modelo dio un resultado favorable, es decir, este modelo es explicativo, la probabilidad de los coeficientes se representan de la siguiente forma:

β0 + β1*INPC + β2*INPP + β3*M + β4*X + β5*TC + β6*PIB,donde los coeficientes (β0, β1*INPC, β3*M), tienen una probabilidad del 100% es decir 0% de error, el coeficiente (β2*INPP), tiene una probabilidad de .9991 y un error del .0009, por otro lado, el coeficiente (β4*X), tiene una probabilidad de .978 y un error del .0220, el coeficiente (β5*TC), tiene una probabilidad de .9993 y un error de .0007, por ultimo, el coeficiente (β6*PIB), tiene una probabilidad de .994 y un error de .0060, al analizar estas probabilidades como primera prueba todas las variables independientes pasan ya que están dentro de la zona de aceptación pues son mayores a .95.

Pasando a la segunda prueba de probabilidades de igual manera es aceptable ya que la probabilidad de F estadística es 100% confiable cada una de las variables independientes en conjunto, como tercera prueba de probabilidad para analizar si este modelo es aceptable analizaremos el coeficiente de determinación en conjunto el cual nos da un porcentaje de .9968, o bien, el 99% de la variación de la canasta básica es esta determinada por todas estas variables independientes en conjunto, lo cual nos explicación casi al 100% confiable para poder hacer una estrategia de gobierno y hacer frente ha esta crisis alimentaria que nos ha venido afectado por años a cada uno de los mexicanos.

De la misma manera para que se tenga una relación mas clara de lo explicado se presenta una matriz de correlación entre todas las variables para poder diseñar de una manera mas especifica una estrategia de Gobierno.

  

CB

INPC

INPP

M

X

TC

PIB

CB

 

 1.000000

 0.997288

 0.990503

 0.900124

 0.900908

 0.964058

 0.987038

INPC

 

 0.997288

 1.000000

 0.995723

 0.901363

 0.912376

 0.966514

 0.992809

INPP

 

 0.990503

 0.995723

 1.000000

 0.925182

 0.923983

 0.950353

 0.996766

M

 

 0.900124

 0.901363

 0.925182

 1.000000

 0.872769

 0.780722

 0.929321

X

 

 0.900908

 0.912376

 0.923983

 0.872769

 1.000000

 0.889878

 0.932393

TC

 

 0.964058

 0.966514

 0.950353

 0.780722

 0.889878

 1.000000

 0.947582

PIB

 

 0.987038

 0.992809

 0.996766

 0.929321

 0.932393

 0.947582

 1.000000

Elaboración propia en eviews

Tabla 3.1. Matriz de Correlación

Se observa en la tabla 3.1. Cual es la correlación que existe entre cada variable de esta manera podemos analizar que sucedería si afectamos una variable de estas, es decir, que efecto tendría en las demás variables en cada una de ellas observamos un porcentaje de probabilidad de que se vería afectada.

Recapitulando todo lo anterior tenemos como resultado que para poder implementar una estrategia de gobierno, tenemos que enfocarnos en aquella variable que tenga mas relación con nuestra variable dependiente, en este caso la canasta básica del país, con los datos estadísticos y nuestro análisis econométrico podemos destacar que el PIB de nuestro país tiene una muy fuerte relación con la canasta básica, y al mismo tiempo con el INPC y el INPP, estos dos últimos tienen una obvia influencia en la canasta básica ya que de estas variables dependen los precios de los productos que contiene la canasta básica.

Ahora bien, lo que tenemos que hacer es una estrategia de gobierno tomando en cuenta los resultados obtenidos con nuestro estudio, sabemos que el PIB tiene una influencia con la canasta básica de una variación de .001 unidades, es decir, solamente por cada unidad que varia el PIB, entonces tenemos que enfocarnos en disminuir el INPP y con ello disminuiríamos el INPC por la relación que existe entre ambas variables que es muy significativa de un 99.57%.

Tomando en cuenta al PIB para tomar una estrategia de gobierno tendríamos que enfocarnos para que este tenga una influencia sobre el INPP, que por las probabilidades obtenidas existe un 99.67% de que exista un cambio positivo en el INPP y al mismo tiempo existirá un cambio en el INPC por la fuerte vulnerabilidad que tienen estas dos variables a cambio entre ellas mismas y de esta manera tendríamos un resultado positivo en los precios de la canasta básica.

Por otra parte, si nos enfocamos en el sociedad de hecho con el análisis que se realizo, las tres variables independientes (INPP, INPC, PIB), tiene una probabilidad de que influyan en el tipo de cambio de nuestra divisa en un 95.03%, 96.65% y 94.75% respectivamente, por ende, la canasta básica también tendría un cambio con una probabilidad del 96.40%.

Tomando en cuenta los resultados, tenemos que crear una estrategia de gobierno donde aumentemos la producción interna del país y se les de mayores subsidios a los agricultores para que el precio al productor disminuya y al mismo tiempo el precio al consumidor sea menor, con estas acciones tendremos unos mejores precios en la canasta básica.

Autor: Lic. Marcos Morales Martinez

Como citar este texto: 

Anonimo (09 de Mar de 2009). "Caso Práctico Canasta Básica ". [en linea]
Dirección URL: https://www.econlink.com.ar/crisis-alimentaria/caso-practico-canasta-basica (Consultado el 08 de Feb de 2020)


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