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UNIVERISIDAD MAYOR DE SAN ANDRÉS FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y FINANCIERAS
TESIS DE GRADO
“EL FENÓMENO DE “EL NIÑO Y SU INCIDENCIA EN LOS PROCESOS INFLACIONARIOS DE BOLIVIA”
PROPONENTE :DANIEL MAURICIO ARGANDOÑA NINA TUTOR :LIC. JHONNY TABORGA ARANDIA DOCENTE RELATOR:LIC. ARIEL BURGOA CORTEZ
LA PAZ – BOLIVIA 2010
Agradecimientos:
Un agradecimiento al Lic. Jhonny Taborga Arandia Tutor del presente trabajo
por la paciencia y la guía proporcionada durante la elaboración del mismo.
Al Lic. Ariel Burgoa por el tiempo y el empeño brindado para la conclusión del
presente trabajo.
Finalmente a todas las personas que me brindaron su ayuda y apoyo,
familiares, amigos y compañeros de trabajo, durante todo el proceso que
conllevó realizar la tesis.
Dedicatoria:
El presente trabajo está dedicado a mis Papás y a mis hermanos sin los cuales
este trabajo no habría sido finalizado.
Gracias a mi Papi Alfredo, por haberme dado el ejemplo desde que fui pequeño,
por siempre confiar en mí, estar a mi lado darme fuerza y siempre guiarme con
sus consejos y palabras. A mi Mami Angélica por la dedicación que me brindo
desde pequeño, por acompañarme siempre y darme ese empujoncito necesario
en todo momento para seguir adelante y no darme por vencido nunca.
A mi hermano Ramiro por siempre haberme dado el ejemplo a seguir, los
consejos y la experiencia que me transmite así como los deseos de no
quedarme atrás. A mi hermanito Fernando por ser mi consejero, por sus
palabras de aliento y por ser la persona que me escucha y apoya
pacientemente durante tantos momentos.
A toda mi familia muchas gracias por que este trabajo no habría sido posible sin
el apoyo, confianza, cariño y amor que siempre me brindan; gracias por no
dejarme derrumbar en los momentos más difíciles. Este es el final de un
objetivo más ahora faltan todavía muchos sueños por cumplir para llegar a la
meta.
A mi Familia como siempre sólo puedo prometerle que no los decepcionaré.
GRACIAS………………………………….
INDICE I. INTRODUCCION 1 1.1 Justificación 4 II. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA, DELIMITACION DEL TEMA Y OBJETIVOS
2.1 Planteamiento del Problema 6 2.2 Delimitación Espacio – Tiempo 19 1.2.1 Delimitación Espacial 19 1.2.2 Delimitación Temporal 19 2.3 Objetivos de la Investigación 20 1.3.1 Objetivo General 20 1.3.2 Objetivos Específicos 20 III. METODOLOGÍA 3.1 Metodología de la Investigación 21 IV. MARCO TEÓRICO, REFERENCIAL Y CONCEPTUAL 4.1 Marco Teórico 22
4.1.1 El Fenómeno de “El Niño” Generalidades 22 4.1.2 El Niño Oscilación Sur 25 4.1.3 El Fenómeno de “El Niño” en Bolivia 28
4.1.4 Escuela Neoclásica 30 4.1.5 Vaciado de Mercados 32 4.1.6 Ley de Mercados de Walras 32 4.1.7 Shock de Oferta 32 4.1.7.1 Efectos sobre el nivel general de precios
4.2 Marco Referencial 41 4.2.1 Escuela Monetarista 41 4.2.1.1 Nuevas Evidencias Monetarias 42
4.2.2 Escuela Keynesiana 44 4.2.2.1 Curva de Phillips de Largo Plazo 47 4.2.3 Escuela Estructuralista 50 4.3 Marco Conceptual 55 4.3.1 Inflación 55 4.3.2 Tasa de Inflación Mensual 55 4.3.3 Tasa de Inflación a 12 Meses 55 4.3.4 Tipos de Inflación 55 4.3.4.1 Inflación Moderada 55 4.3.4.2 Inflación Galopante 56 4.3.4.3 Hiperinflación 56 4.3.5 Shocks Externos 56 4.3.5.1 Shocks de Oferta 56 4.3.5.1 Shocks de Demanda 56 4.3.6 Expectativas 57 4.3.6.1 Expectativas Adaptativas 57 4.3.6.2 Expectativas Racionales 57 4.3.7 Precios Rígidos 57 4.3.8 Vaciado de Mercados 57 4.3.9 Ley de Mercados de Walras 58 4.3.10 Ley de Say 58 4.3.11 Desempleo 58 4.3.12 Inelasticidad en la Oferta 58
V. HIPÓTESIS DE INVESTIGACION 5.1 Hipótesis Central 59
VI. MARCO PRACTICO 6.1 Índice de Producción Agrícola 60 6.2 Resultados 69 6.2.1 Cereales 69 6.2.2 Estimulantes 71 6.2.3 Forrajes 72 6.2.4 Frutas 73 6.2.5 Hortalizas 74 6.2.6 Industriales 76 6.2.7 Tubérculos 77
6.3 Sector Agrícola 79 6.4 Sector Pecuario 82 6.5 Lluvias 85 6.6 Análisis Econométrico 87 6.6.1 Series Temporales 87 6.6.2 Estimación de la Ecuación 88 6.6.3 Cuantificación del Shock de Oferta 89 6.6.4 Estimación de los coeficientes 90 6.6.5 Resultados 91
VII. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 7.1 Conclusiones 95 7.2 Recomendaciones 98
BIBLIOGRAFIA 100 ANEXOS 102
INDICE DE GRÁFICOS Gráfico Nº1 Tasa de Crecimiento de la Producción Agrícola en Bolivia Durante la aparición del Fenómeno “El Niño”(1981 – 2007) 8 Gráfico Nº 2. Comportamiento de la Inflación General (1980 - 1986) 11 Gráfico Nº 3. Comportamiento de la Inflación General (1987 - 2007) 12 Grafico Nº 4 Inflación en el Capítulo de Alimentos y Bebidas (1981 – 1986) 13 Grafico Nº 5 Inflación en el Capítulo de Alimentos y Bebidas (1987 – 2007) 14 Grafico Nº 6 Inflación y Producción Agrícola (1980 – 1986) 15 Grafico Nº 7 Inflación y Producción Agrícola (1987 – 2007) 15 Grafico Nº 8. Inflación y Producción Pecuaria (1980 – 1986) 16 Grafico Nº 9 Inflación y Producción Pecuaria (1987 – 2007) 17 Grafico Nº10 Efecto de un shock de oferta sobre el Nivel General de Precios 33 Gráfico Nº 11 Curva de Phillips Clásica 46 Gráfico Nº 12 La Curva de Phillips de Largo Plazo 49 Gráfico Nº 13 Índice de Producción de Cereales 69 Gráfico Nº 14 Índice de Producción de Estimulantes 71 Gráfico Nº 15 Índice de Producción de Forrajes 72 Gráfico Nº 16 Índice de Producción de Frutas 73 Gráfico Nº 17 Índice de Producción de Hortalizas 74 Gráfico Nº 18 Índice de Producción de Industriales 76 Gráfico Nº 19 Índice de Producción de Tubérculos 77
Gráfico Nº 20 Índice de Producción Agrícola (1980 – 2007) 80 Gráfico Nº 21 Índice de Producción Pecuaria (1980-2007) 83 Gráfico Nº 22 Promedio Anual de Lluvias en Bolivia (1980-2007) 86
INDICE DE TABLAS
Tabla Nº 1 Ponderación de Capítulos que componen el Índice de Precios al Consumidor (Base 1990) 9 Tabla Nº 2 Años de aparición del Fenómeno de “El Niño” en Bolivia y su intensidad 27 Tabla Nº 3 Índice Producción de Cereales 62 Tabla Nº 4 Índice Producción de Estimulantes 63 Tabla Nº 5 Índice Producción de Forrajes 64 Tabla Nº 6 Índice Producción de Frutas 65 Tabla Nº 7 Índice Producción de Hortalizas 66 Tabla Nº 8 Índice Producción de Industriales 67 Tabla Nº 9 Índice Producción de Tubérculos 68 Tabla Nº 10 Índice de Producción Sector Agrícola (1980-2007) 79 Tabla Nº 11 Tasas de Crecimiento del Sector Agrícola (1980 – 2007) 80 Tabla Nº 12 Índices de Producción del Sector Pecuario (1980 – 2007) 82 Tabla Nº 13 Tasas de Crecimiento del Sector Pecuario (1980-2007) 84 Tabla Nº 14 Promedio Anual de Lluvias en Bolivia (1980-2007) 85
El Fenómeno del Niño y su incidencia en los Procesos inflacionarios de Bolivia
1. Introducción.- El Fenómeno de “El Niño” es el incremento inusual en la temperatura de las
aguas del océano pacífico, este incremento en la temperatura genera a su vez
un alza en los niveles de precipitación a lo largo del mundo.
En Bolivia este Fenómeno tuvo lugar en siete oportunidades de acuerdo a
informes de la Organización Panamericana de la Salud y registros históricos del
Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología de Bolivia (SENAMHI).
La intensidad de cada Fenómeno no fue la misma en ninguna aparición. De los
7 Eventos registrados entre 1980 a 2007 tenemos a dos catalogados como muy fuertes, dos como fuertes, y finalmente a tres como moderados. Esta calificación que se le otorgan a los fenómenos están directamente
relacionados con dos factores importantes que son: Cantidad de daños
causados sobre todo a la Producción Agrícola y los Niveles de precipitación
registrados.
El Fenómeno afecta en sobremanera al normal abastecimiento de Bienes de
Consumo dicha escasez en la oferta de Bienes se genera principalmente por
dos factores. Primero, por el Daño y pérdida de cultivos debido a las
inundaciones y a las sequías que a veces se genera; segundo, por las malas
condiciones de los caminos carreteros durante la época de lluvias, que
ocasionan la pérdida de gran parte de la cosecha en los trayectos hacia los
centros de acopio.
La variación negativa en las cantidades ofertadas de Bienes de Consumo
generará casi de manera inmediata un gran problema, en especial para nuestro
país como es el inflacionario. El problema inflacionario es importante para
nuestro país; primero, por la perdida de poder adquisitivo por parte de los
agentes económicos llegando a ser sus niveles de consumo cada vez mas
restringidos y segundo por la memoria inflacionaria que poseemos gran parte
de los Bolivianos.
Tras la aparición del Fenómeno un incremento en los Niveles de Precios es
inmediato, en algunos casos realmente por la disminución en la producción
agrícola y pecuaria pero en otros casos es solamente especulación la misma
que generará cada vez mayor incertidumbre en la población.
Bolivia entre los periodos 1980 a 2007 registró fenómenos en promedio cada 3
años y medio, los de mayor intensidad se generaron en promedio cada 10 años.
Si el fenómeno es cíclico y genera importantes pérdidas para el sector agrícola
y pecuario del país, sería importante poder darle mayor apoyo a estos sectores.
En Bolivia como el periodo inflacionario mas importante dentro de la historia es
el producido entre 1980 a 1985, el cuál llego a estar cerca de los 24 000% de
Promedio de Inflación a 12 meses el cual represento un hito para nuestra
historia. A este problema Inflacionario, se le dio muchas posibles explicaciones;
desequilibrios en el sector monetario como el incremento en la cantidad de
masa monetaria, Fiscales, Cambiarios y otros. Durante es periodo que es el
más representativo para nuestro país en materia de Inflación, tuvimos la
aparición de un Fenómeno de “El Niño” muy importante que fue calificado como
muy fuerte, el cual históricamente generó mayores daños en el país tanto en la
producción agrícola como en las poblaciones.
En el estudio se tomó en cuenta los periodos comprendidos entre 1980 a 2007,
esto debido a que, primero, dentro de este periodo tenemos importantes
fenómenos de “El Niño”; además que tenemos comprendido en este periodo al
evento inflacionario mas importante de nuestra historia. Por otro lado se tomará
en cuenta este periodo por el año base para el calculo del IPC, que es el
método más utilizado para el calculo de la Inflación.
El Año base 2007 que recientemente fue implementado por el Gobierno
Nacional, no cumple con la realidad Boliviana, es decir que para el nuevo año
base los agentes económicos destinan una menor cantidad de sus ingresos a
los alimentos.
Esta reducción en la ponderación de los alimentos significará que durante
pasos de Fenómenos Naturales las caídas en la producción no afectarían de la
misma manera a la inflación general. El problema de seguridad alimentaria es
un problema de que debe ser atendido por todos los gobiernos.
A lo largo de la investigación se buscó determinar cuales son los cultivos más
afectados por impacto del Fenómeno por medio de Índices de Producción
agrícola con los cuales se pudo evidenciar los incrementos y disminuciones en
las cantidades producidas en el país desde 1980 a 2007.
También pudimos observar las disminuciones que se registran en la producción
cada vez que existe un fenómeno y cual la magnitud de daño sobre los cultivos
dependiendo de la intensidad del mismo.
Finalmente se trató de determinar cual es el porcentaje de participación que
tiene este fenómeno dentro de lo que es la inflación general a doces meses
para de esta manera poder determinar el grado de importancia que se le
debería atribuir al Fenómeno.
Los resultados de la Investigación podrán ser utilizados para fortalecer al sector
agrícola al evidenciar los problemas que vive nuestro país con la escasez de
alimentos durante los periodos en los que tiene su aparición el fenómeno de “El
Niño”.
1.1 Justificación La Investigación propuesta busca determinar la incidencia del Fenómeno
Climatológico “El Niño” en los promedios generales de inflación a 12 meses en
Bolivia desde 1980 a 2007.
De la misma manera se buscará verificar la hipótesis neoclásica que sostiene
que los shocks externos no pueden generar períodos hiperinflacionarios.
En países en vías de desarrollo disminuciones en las cantidades producidas por
el sector agrícola generan problemas importantes entre los cuales podemos
enunciar al inflacionario. El sector productivo Boliviano no cuenta con
tecnología desarrollada en lo que respecta a la producción de Bienes Agrícolas
entonces ante variaciones en las condiciones de producción ya sean causadas
por el clima u otros factores la disminución en la oferta de Bienes de consumo
es inmediata.
Esta disminución en la Producción del sector agrícola significará un incremento
en los precios de los Bienes. El Capítulo de Alimentos y Bebidas tiene una
ponderación muy alta lo que significará que los agentes ante incrementos en
los precios deberán destinar cada vez mayor parte de sus ingresos a la
alimentación.
Fenómenos Meteorológicos como el fenómeno de “El Niño” tienen mucho
tiempo atacando al sector productivo del país y de America Latina en su
conjunto pero no se le ha dado la importancia necesaria.
En los últimos 27 años tuvimos dos Fenómenos catalogados como “muy
fuertes” los que se vivieron en los años 1982 – 83 y 1997 – 98, el fenómeno del
1982 - 83 añadido a otros factores desencadenó el peor proceso inflacionario
en la Historia de Bolivia.
El problema climático generará un mayor impacto en la llegada de los
fenómenos, la fuerza con la que atacará será mayor a los vividos en años
anteriores, por lo que mientras dure el fenómeno la escasez de alimentos será
cada vez peor.
El Problema inflacionario vivido durante los períodos 2006 - 2007, ha sido
atribuido al Fenómeno de “El Niño” según el banco Central de Bolivia. Puesto a
que provocó perdidas en los que respecta a los cultivos del sector
agropecuario.
Si este fenómeno tiene efectos sobre la inflación es importante determinar cual
es la incidencia, para determinar el tipo de políticas a ser tomadas para afrontar
el problema con una visión mas adecuada y poder atacar este fenómeno para
que su incidencia en el Nivel General de precios sea mínima.
2. Planteamiento del Problema.
El Fenómeno Climatológico “El Niño” es uno de los Eventos que generan mayor
impacto en el Clima y en los Ecosistemas, está definido como la presencia de
aguas anormalmente calientes en la costa Occidental de Sudamérica.
Los cambios relacionados con el Fenómeno “El Niño” producen diferentes y
severas variaciones en las condiciones del tiempo y del clima en todo el
planeta, en algunas ocasiones estas repercuten profundamente sobre la
sociedad al causar sequías, inundaciones, olas de calor y otros efectos que
pueden desorganizar fuertemente a la agricultura, la pesca y otros.
“El Niño” es un fenómeno recurrente no periódico, es decir que se repite pero
no con intervalos fijos de tiempo se presenta en intervalos de 3 a 11 años.
La intensidad de un fenómeno “El Niño” va a depender de la magnitud de las
anomalías y también de la época del año en que se presenta, su impacto
socioeconómico estará relacionado con la vulnerabilidad de las distintas
regiones afectadas.
Este fenómeno tiene una duración que va desde los 4 hasta los 12 meses y en
algunos casos extremos podría llegar hasta los 18 meses. Una vez finalizado
este periodo de estancia del fenómeno nadie se preocupa por la siguiente
aparición del evento.
No hay aún suficientes bases científicas para llegar a conclusiones definitivas
sobre el efecto de los desastres en el suministro de alimentos a una población.
Salvo algunas generalidades, se considera que cada situación de emergencia
es un caso único y particular dependiendo de cada país.
En Bolivia se presentaron cuatro eventos importantes, dos fueron clasificados
como muy fuertes y registraron enormes daños y otros dos clasificados sólo
como fuertes y con menores daños en el país.
En Bolivia los niveles elevados de deforestación podrían ser un factor
importante en el desborde de ríos debido a que los bosques actúan como un
tipo de esponja, que absorbe el exceso de precipitaciones durante las fuertes
lluvias ayudando de esta manera a moderar los efectos destructivos de las
inundaciones.
Durante el paso del fenómeno “El Niño” se observan alteraciones en la
producción las cuales pueden ser causadas por cambios en las condiciones del
terreno (p. ej. salinización), pérdida de sistemas de riego, pérdida o enfermedad
de animales, daños en cultivos, cambios en la disponibilidad de mano de obra
ya que el campesino decide no cultivar por las condiciones ambientales
adversas.
La producción Agrícola en Bolivia no tiene tasas de Crecimiento elevadas lo que
genera que este sector sea vulnerable ante condiciones climatológicas
adversas.
Gráfico Nº1 Tasa de Crecimiento de la Producción Agrícola en Bolivia
Durante la aparición del Fenómeno “El Niño” (1981 – 2007)
Fuente: Elaboración propia en Base a datos del Instituto Nacional de Estadística (INE)
En el gráfico Nº1 se observa que las tasas de crecimiento del sector agrícola no
son constantes esto puede deberse a muchos factores entre los cuales
podemos citar a los climatológicos, tecnológicos y otros.
El sector agrícola tiene notorias caídas en su producción durante el paso del
fenómeno, por lo tanto este sector es notoriamente vulnerable ante cambios en
las condiciones de producción; esta disminución en el sector Agrícola generaría
desequilibrios negativos en la oferta de productos.
La disminución en la oferta de productos agrícolas va a generar escasez y
especulación en los diferentes productos que componen la canasta básica de
alimentos desembocando esto en presiones inflacionarias en la economía de
nuestro país.
-30
-20
-10
0
10
20
30
40
1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008
Feómeno "El Niño" 1982 - 1983
Feómeno "El Niño" 1997 - 1998
Feómeno "El Niño" 2007 - 2008
Fenómeno”El Niño” 1986-1988
El fenómeno de “El Niño” tiene una duración en algunos casos hasta de año y
medio lo que hace difícil una rápida recuperación por parte de este sector por lo
que la tendencia creciente en los precios podría llegar a ser prolongada
también.
Tabla Nº 1
Ponderación de Capítulos que componen el Índice de Precios al Consumidor (Base 1990)
Clasificación Ponderación Alimentos y Bebidas 49,1% Vestidos y Calzados 8,17%
Vivienda 9,77% Equipamiento y
Funcionamiento del Hogar 6,69%
Salud 3,83% Transporte y
Comunicaciones 10,8%
Esparcimiento y cultura 3,31% Educación 4,57%
Bienes y Servicios diversos 3,77%
Fuente: Elaboración propia en Base a datos del Instituto Nacional de
Estadística (INE)
En la tabla Nº1 que desagrega a los capítulos que componen el Índice de
precios al Consumidor (Base 1990) se observa que la ponderación mas alta es
la asignada al capítulo de Alimentos y Bebidas un 49.1% lo que demuestra que
los agentes económicos destinan casi la mitad de sus ingresos a la compra de
alimentos.
El capitulo Alimentos y Bebidas explica casi en un 50% incrementos en el nivel
general de precios entonces este merecerá especial atención y cuidado para
poder mantener una baja y controlada Inflación.
Si los niveles de inflación se elevan los más perjudicados serán los agentes
económicos con menores ingresos, debido a que ellos destinan una mayor
parte de sus ingresos a los alimentos.
El paso del Fenómeno “El Niño” se da cada 3 años en promedio, pero los
fenómenos de mayor magnitud se dan en un intervalo de 11 a 15 años. Bolivia
Experimento cuatro eventos importantes, los dos de mayor intensidad ocurridos
en los años 1982 – 83 y 1997 – 98, (Muy fuertes) y otros dos importantes pero
de menos menor intensidad los ocurridos 1986 - 88 (Fuerte) y en 2006 –
07(Fuerte).
Figura Nº 1 Mapa de Municipios afectados por el Fenómeno del Niño
Fuente: Viceministerio de Desarrollo Rural y Agropecuario (MDRAyMA)
En la figura Nº 1 se puede observar que el fenómeno castigó a todo el territorio
Boliviano pero con mayor intensidad a los departamentos de Beni, Tarija, Santa
Cruz, Potosí, Cochabamba y La Paz.
Durante los eventos catalogados como fuertes y muy fuertes las caídas en las
tasas de Crecimiento del sector agrícola son muy marcadas; durante el período
1982 – 83 se registró una disminución en la tasa de crecimiento de 24%; en los
períodos 1986 – 88,1997 – 98 y 2006 – 07 se produjo un comportamiento
similar pero de menor magnitud alrededor del 4%.
Gráfico Nº 2.
Comportamiento de la Inflación General (1980 - 1986)
Fuente: Elaboración propia en base a datos del Instituto Nacional de Estadística (INE)
Durante el Período 1982 – 83 se registro un importante incremento en La
Inflación general, dicho aumento concuerda con el paso del Fenómeno pasando
el promedio mensual de Inflación de 122% a 271%, el mismo que podría haber
sido en algún porcentaje generado por la caída en la producción agrícola
Promedio Anual
47,71 32,53 121,74 271,611044,33
10945,64
1266,38
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987
Fenómeno El Niño
Gráfico Nº 3. Comportamiento de la Inflación General (1987 - 2007)
Fuente: Elaboración propia en base a datos del Instituto Nacional de Estadística (INE)
En el grafico Nº3 se observa que los promedios anuales de inflación a partir de
1986 son niveles menos elevados que los vividos durante el período
hiperinflacionario en Bolivia. En 1987 se registró un promedio anual de 15% y
en 1988 casi un 17%, este incremento en la inflación general concuerda con el
fenómeno de 1986 - 1988, donde las tasas de crecimiento de los productos
agrícolas mostraron disminuciones de nuevo.
Durante el período 1997 – 98 de nuevo se muestra un incremento en el Nivel de
general de Inflación que pasa de 4,7% a 7,70%, donde también se registran
tasas negativas de crecimiento en el sector agrícola.
Durante el período 2006 – 2007 que es el último paso del fenómeno “El Niño”
en el País las tasas de Inflación anual presentan un incremento de 4.28% a
8.64%.
Promedio Anual
15,2116,3914,84
17,12
21,09
12,58
8,527,889,96
12,70
4,717,70
2,164,60
1,610,923,344,445,404,28
8,67
0
5
10
15
20
25
1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006
Fenómeno El Niño
Fenómeno El Niño
Fenómeno El Niño
La inflación en el capítulo de Alimentos y Bebidas muestra un comportamiento
muy parecido al que se puede observar en la Inflación general.
Grafico Nº 4
Inflación en el Capítulo de Alimentos y Bebidas (1981 – 1986)
Fuente: Elaboración propia en base a datos de la Unidad de Análisis de Políticas Sociales y Económicas
(UDAPE)
En el Grafico Nº 4 se observa un incremento de 123% a 303% en lo que
respecta a los alimentos durante el paso del Fenómeno del Niño 1982 - 83 lo
que refleja que una disminución en la producción agrícola, generará
inmediatamente un incremento en la inflación del capitulo de Alimentos y
bebidas cuyo capítulo determina casi en un 50% el comportamiento de la
Inflación General
Promedio AnualCapítulo de Alimentos y Bebidas
123,6435,80 303,25276,671315,73
11275,71
0,00
2000,00
4000,00
6000,00
8000,00
10000,00
12000,00
1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987
Fenomeno " El Niño"1982 - 83
Grafico Nº 5
Inflación en el Capítulo de Alimentos y Bebidas (1987 – 2007)
Fuente: Elaboración propia en base a datos de la Unidad de Análisis de Políticas Sociales y Económicas
(UDAPE)
Entre los años 1987 – 1988 el país también experimentó el paso del fenómeno
el cual repercutió directamente en la producción agrícola tanto en el occidente
como en el Oriente del País reflejándose estas disminuciones en un incremento
en el nivel de precios del Capitulo de alimentos y Bebidas.
La intensidad de este fenómeno de “El Niño” es catalogada como moderada,
por lo que los daños generados a la producción agrícola son menores.
Promedio AnualCapitulo Alimentos y Bebidas
10,2511,4414,35
18,7521,60
13,35
6,749,01
12,0114,28
3,395,49
-1,101,630,62-0,93
3,505,80
5,97
5,61
13,72
-5,00
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008
Fenómeno " El Niño"1986 - 1988
Fenómeno " El Niño"1986 - 1988
Fenómeno " El Niño"1986 - 1988
Grafico Nº 6 Inflación y Producción Agrícola (1980 – 1986)
Fuente: Elaboración propia en base a datos del INE y UDAPE
En el gráfico Nº 6 podemos observar que existe una fuerte caída en la
producción agrícola en el período 1982 – 1983 por lo que podemos afirmar que
existe una relación directa entre caídas en la producción agrícola con el paso
del fenómeno.
Grafico Nº 7
Inflación y Producción Agrícola (1987 – 2007)
Fuente: Elaboración propia en base a datos del INE y UDAPE
0
1.000.000
2.000.000
3.000.000
4.000.000
5.000.000
6.000.000
7.000.000
1980 1981 1982 1983 1984 1985 19860,00
2000,00
4000,00
6000,00
8000,00
10000,00
12000,00
Produccion AgrícolaInflación
0
2.000.000
4.000.000
6.000.000
8.000.000
10.000.000
12.000.000
14.000.000
1987
1989
1991
1993
1995
1997
1999
2001
2003
2005
2007
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
Produccion AgrícolaInflación
El Niño
Grafico Nº 8.
Inflación y Producción Pecuaria (1980 – 1986)
Fuente: Elaboración propia en base a datos del INE y UDAPE
Durante el paso del fenómeno de “El Niño” 1982 – 83 el sector pecuario como
podemos ver en el Gráfico Nº 8 no presenta disminución en su producción, pero
de todos modos existe un incremento en el Nivel general de precios
Este incremento también puede ser atribuido a la falta de caminos carreteros
para el transporte de ganado que debido a las malas condiciones climáticas se
vuelven intransitables, generando que el ganado se enferme o muera. En
algunos casos se tiene que transportar la carne vía aérea lo que incrementa el
precio de este bien en los mercados añadiendo también el factor especulativo.
0
50000
100000
150000
200000
250000
1980 1981 1982 1983 1984 1985 19860,00
2000,00
4000,00
6000,00
8000,00
10000,00
12000,00
Producción PecuariaInflación
Grafico Nº 9
Inflación y Producción Pecuaria (1987 – 2007)
Fuente: Elaboración propia en base a datos del INE y UDAPE
En el gráfico Nº 9 podemos observar que durante la aparición de fenómenos
climatológicos comprendidos en los periodos 1987 – 2007 no existe una
marcada disminución en la producción pecuaria
Los Fenómenos climatológicos (Fenómeno “El Niño”) generan perdidas a lo
largo de su aparición e inciden directamente sobre la producción de bienes de
consumo (verduras, carnes, aceites, y otros). Este fenómeno es de carácter
cíclico por lo que los sectores productivos lo enfrentan durante diferentes
épocas a lo largo de su vida productiva.
El problema ambiental es una tema de vital importancia en lo que respecta a la
seguridad alimentaria, el calentamiento global generaría fenómenos
climatológicos de mayor frecuencia o mayor magnitud; si los países no están
preparados para afrontar estos nuevos retos, los mas perjudicados llegarán a
ser los agentes económicos de menores ingresos, y este fenómeno ahondará
aún mas el problema de la pobreza en nuestro país.
0
50000
100000
150000
200000
250000
300000
350000
1987
1989
1991
1993
1995
1997
1999
2001
2003
2005
2007
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
Producción PecuariaInflación
Frente a este problema seria útil la implementación de políticas preventivas y de
apoyo a los sectores productivos del país, para lograr autoabastecimiento lo
que generaría mayor certidumbre entre los agentes económicos. De no
atenderse a estas necesidades los precios serán cada vez mas altos, y el
acceso a los bienes de consumo cada vez será más restringido.
Formulación del Problema
Las políticas de Desarrollo en los últimos años no han estado dirigidas al
fortalecimiento de los sectores productivos (sector agrícola). La población sin
embargo crece a un ritmo acelerado cada año, el sector agrícola al no tener
tasa elevadas de crecimiento, ante cambios en las condiciones de producción
se genera desbalances entre la oferta y demanda de Bienes no transables
dando origen a presiones inflacionarias.
¿El Fenómeno de “El Niño” se constituye en un factor de incidencia en la disminución de la producción agrícola, pecuaria y de la variación de los precios en el mercado?
2.2 Delimitación Espacio – Tiempo
2.2.1 Delimitación Espacial.
El Presente estudio involucra a Bolivia en su conjunto, dado que el Fenómeno
Climatológico “El Niño” ataca a todos los Departamentos; aunque no fueron
afectados en la misma magnitud las pérdidas registradas en la producción
agrícola.
2.2.2 Delimitación Temporal
Se tomó en cuenta los años comprendidos entre 1980 a 2007 en razón a que
los fenómenos de “El Niño” catalogados como muy fuertes así como procesos
inflacionarios importantes están comprendidos dentro de este intervalo de
años.
2.3 Objetivos de la Investigación
2.3.1 Objetivo General.
- Determinar el grado de relación o incidencia del fenómeno de “El
Niño” en la producción agrícola, pecuaria y su efecto en la
inflación en los períodos 1980 - 2007
2.3.2 Objetivos Específicos
- Exponer los principales fundamentos teóricos relativos a la
incidencia de los shocks de oferta en los procesos inflacionarios.
- Analizar la incidencia que tiene este fenómeno sobre la inflación
General
- Plantear que el Fenómeno de “El Niño” es un factor para el
incremento de la inflación
3 METODOLOGÍA 3.1 Metodología de la Investigación
El método de investigación que utilizaremos en el presente trabajo es el
estadístico ya que este método facilita el análisis y síntesis de datos o información
cualitativa a través del cálculo de índices, relaciones, proporciones o porcentajes
que apoyan en la explicación del comportamiento y la tendencia del fenómeno
objeto de estudio.
El tipo de Investigación es de tipo correlacional en razón a que se utilizaron
variables.
4. Marco Teórico, Referencial y Conceptual
4.1 Marco Teórico 4.1.1 El Fenómeno de “El Niño" Generalidades.-
Siglos atrás, los pescadores describieron la aparición de aguas superficiales
relativamente más cálidas de lo normal frente a las costas del norte del Perú y
dieron a ese fenómeno el nombre de Corriente de “El Niño”, debido a que el
evento se suscito en diciembre, cerca de la Navidad (nacimiento del niño
Jesús).
Posteriormente, esta alteración en la superficie del mar, que persistía por varios
meses, fue asociada con la disminución en la pesca de anchoveta1 (recurso
vital para la economía peruana) y con cambios en la caída de lluvia, y por ende
en la flora y la fauna de este país.
Hacia 1920 Sir Gilbert Walker observó una variación pendular en la presión
barométrica sobre el Pacífico meridional: cuando había alta presión en el
Pacífico occidental, era baja en el Pacífico oriental, y viceversa. Esto originaba
cambios notables en la dirección y velocidad de los vientos sobre la superficie
marina; a esta alteración, Walker denomino a este fenómeno como Oscilación
del Sur.
Años mas tarde, a medida que otros científicos iban comprendiendo mejor la
circulación de los vientos y las temperaturas marítimas en esa región, pudieron
vincular las oscilaciones de la presión que había identificado Walter con la
corriente marítima periódica, fuerte y cálida, que se desplaza a lo largo de las
costas de Ecuador y Perú.
1 La Anchoveta (Engraulis Ringens, o según la FAO, Peruvian anchova) peruana pertenece a la familia de la anchoa. Se encuentra en el sudeste del océano Pacífico, principalmente a una distancia de hasta 80km de las costas de Perú y Chile.
Se estableció entonces una relación entre los dos fenómenos, el oceánico, la
Corriente del Niño, y el atmosférico, la Oscilación (del) Sur; se explica así la
denominación actual del fenómeno en su conjunto, El Niño, Oscilación Sur
(ENOS).
Durante El Niño, el aumento resultante en las temperaturas marinas calienta y
humedece la atmósfera, alterando la convección de modo que las zonas de
convergencia y las lluvias asociadas se desplazan a otros lugares originando a
su vez perturbaciones en la circulación atmosférica. Los cambios en la
localización de las lluvias regulares de los trópicos, y el calor latente liberado,
alteran considerablemente las pautas habituales de calentamiento de la
atmósfera.
La mayoría de las variaciones interanuales en los trópicos y una parte
sustancial de las extratropicales de ambos hemisferios (norte y sur) están
estrechamente relacionadas con El Niño2.
Durante el paso de ENOS la presión atmosférica es más alta de lo normal sobre
Australia, Indonesia, el sudeste asiático y las Filipinas, por lo que el fenómeno
se manifiesta por la sequedad ambiental, que puede llegar a ser muy severa
sequía.
La sequedad prevalece también sobre las islas Hawai y la América Central y se
extiende hasta Colombia y el nordeste del Brasil. Por el contrario, caen lluvias
excesivas sobre el Pacífico occidental y central y sobre la costa oeste de
América del Sur, y aun sobre Paraguay, parte de Argentina y Uruguay, y
también, en el invierno, sobre parte de los tradicionales estados sureños
norteamericanos.
2 Trenberth, Kevin, “The El Niño-Souther Oscillation System”, National Center for Atmospheric Research, Boulder (Colorado, USA). Colloquium on El Niño-Southern Oscillation (ENOS): Atmospheric, Oceanic, Scietal, Environmental, and Policy Perspectives, July 20th - August 1st, 1997, Boulder (Colorado, USA).
Los cambios relacionados con ENOS producen grandes variaciones en el
tiempo y el clima en todo el mundo. Algunas veces golpean duramente a las
poblaciones humanas infligiéndoles sequías, inundaciones, olas de calor y otros
cambios que pueden desorganizar gravemente la agricultura, la pesca, el medio
ambiente, la salud, la demanda de energía y la calidad del aire.
La intensidad del Niño depende de la magnitud de las anomalías y de la
extensión del área de influencia3. La variable intensidad, aunque influye
bastante, ha de distinguirse de la magnitud del efecto climático y del impacto
producido por el fenómeno en las actividades humanas. El efecto climático
depende de la época del año en que se presenta el fenómeno y el impacto
socioeconómico está más directamente relacionado con la vulnerabilidad de las
diferentes regiones y de los sectores de actividades.
En los últimos decenios se ha dado gran importancia a la observación de
ENOS, pues es una de las causas principales de las grandes lluvias
monzónicas, las sequías y otros cambios climáticos en gran parte del planeta,
que abarca el Pacífico ecuatorial y subtropical, los Estados Unidos, Canadá,
América Latina, Asia y África. Cuando se presenta El Niño, llueve en el Pacífico
oriental, y donde soplan los monzones el clima se seca en el Pacífico
occidental.
A diferencia de las variaciones climáticas anuales, generalmente predecibles,
ENOS se presenta con intervalos irregulares cada dos a siete años, siempre
con características distintas. Por lo general se inicia cerca de la Navidad y dura
de 12 a 18 meses. El episodio climático más intenso registrado este siglo
ocurrió en 1982- 1983, uno prolongado que duró desde 1990 hasta 1995. Las
anomalías del último Niño se iniciaron hacia mayo de 1997 y se prolongaron
hasta mediados de 1998; su considerable magnitud y grave impacto permiten
clasificarlo como un desastre severo.
3 2 IDEAM, Fenómeno de El Niño, Colombia, 1997
4.1.2 El Niño, Oscilación Sur
En el continente americano se registran varios cambios generales en los
perfiles de las precipitaciones, bajo el influjo del Niño. En América del Norte, en
general son superiores a lo normal de octubre a marzo en la región del Golfo de
México y en el norte de este país (figura 2). En la llamada Gran Cuenca de los
Estados Unidos de América las precipitaciones son superiores a lo normal de
abril a octubre.
Figura Nº 2 Repercusiones Potenciales de El Niño Oscilación Sur ENOS en México,
América Central y América del Sur
Fuente: Administración Nacional Oceánica y Atmosférica de los Estados Unidos. (NOAA). 1997
En América Central y en el Caribe, las lluvias durante El Niño son inferiores a lo
normal y la estación seca se presenta de julio a octubre. La disminución de las
lluvias relacionada con este fenómeno suele extenderse desde el sur de México
y Guatemala hasta Panamá, al sur, y hacia el Caribe, al este.
América del Sur experimenta en general condiciones extremas de sequía o
humedad, según la región. En la región nordeste (el Brasil norecuatorial, la
Guayana Francesa, Guyana, Suriname y Venezuela) hay menos lluvia de julio a
marzo. En el sudeste sudamericano (sur del Brasil, Uruguay y partes del
nordeste argentino), las lluvias son más abundantes de lo normal de noviembre
a febrero El litoral de Ecuador y Perú también recibe más lluvias de las
normales durante los años de ENOS.
En la Amazonia, las bajas precipitaciones no coinciden con El Niño, sino que se
retrasan un año. Sin embargo, por la falta de registros antiguos sobre las lluvias
en esa basta región y la complejidad de su hidrología, aún no se cuenta con un
completo perfil hidrológico-meteorológico de toda la cuenca.
En otras palabras, es probable que haya lluvias inferiores a las normales pero
que sus valores extremos no guarden estrecha correlación con ENOS, como
ocurre en otras partes de América del Sur. La zona andina también se ve
afectada por El Niño, pero la información disponible no basta para formular
generalizaciones.
En todas las regiones pueden variar la fecha de aparición y la duración de los
efectos climáticos asociados con El Niño, dependiendo de factores tales como
la estación en que comienza (por ejemplo, ENOS de 1997 comenzó en mayo-
junio, mucho antes de lo habitual).
Tabla Nº 2
Años de aparición del Fenómeno de “El Niño” en Bolivia y su intensidad
Años Intensidad 1982 - 1983 Muy Fuerte 1986 - 1988 Fuerte 1990 - 1991 Fuerte 1994 - 1995 Fuerte 1997 - 1998 Muy Fuerte 2002 - 2003 Fuerte 2006 - 2007 Fuerte
Fuente: Crónicas de Desastres Nº 8, Organización Mundial de la Salud
En la Tabla Nº 2 podemos ver el Comportamiento del Fenómeno de “El Niño”,
hay que mencionar que no hay una sola lista de años en que haya sucedido “El
Niño” que sea universalmente aceptada.
En consecuencia, los distintos investigadores sitúan El Niño y La Niña en años
discrepantes y también difieren acerca de qué años fueron normales. Esto
causa problemas a los interesados en determinar objetivamente las
correlaciones estadísticas (relaciones), o la falta de ellas, entre episodios del
Niño y la producción de cosechas y otros bienes (que dependen del clima),
brotes de enfermedades y epidemias, manifestaciones climáticas en lugares
distantes (denominadas teleconexiones), y otras.
4.1.3 El fenómeno de “El Niño” en Bolivia
Las condiciones geográficas del país favorecen la dispersión de la población,
grandes distancias, y vías de comunicación escasas, en regular o mal estado,
que cubren principalmente el eje central del país, dificultando el acceso a los
núcleos de población más pobres. Estos se encuentran, en su mayoría, en
zonas rurales alejadas de los principales centros urbanos y ampliamente
dispersas.
Figura Nº 3 Mapa Político Administrativo de Bolivia
Fuente: Jorge Siles Salinas. Bolivia. Barcelona. Castell, 1982
En el territorio boliviano existen tres zonas geográficas predominantes:
Andina (Altiplano): Abarca el 28% del territorio, con una extensión de 307.000
km2, a más de 3.000 metros sobre el nivel del mar (m.s.n.m.); las actividades
predominantes son la agricultura para autoconsumo y las artesanales.
Subandina: Región intermedia entre el altiplano y los llanos que abarca el 13%
del territorio, de clima templado a cálido, con actividades predominantemente
agrícolas.
Los Llanos: Comprende 59% del territorio, que abarca llanuras y extensas
selvas; las actividades predominantes son la ganadería y las agroindustrias.
La corriente del Niño, como fenómeno oceánico conocido y definido, consiste
en la presencia, especialmente notoria en la costa nor occidental de América
del Sur, de una gran masa de agua caliente y de baja salinidad. En las costas
de la República del Ecuador, la temperatura de esta masa oscila, según El
Niño, entre 23° y 30° grados Celsius, con una salinidad de solo 32 a 33 por mil.
El meteoro del Niño abarca un variado conjunto de fenómenos oceánicos y
meteorológicos interrelacionados, de tal complejidad que aún no es predecible
en todos sus aspectos, por la gran extensión de la superficie geográfica
afectada y la enorme cantidad de variables intervinientes en las interacciones
entre el océano y la atmósfera.
Debido a los déficit de precipitación y a la irregular distribución de las lluvias, en
las zonas del Altiplano y de los valles se registraron condiciones desfavorables
para el desarrollo normal de los cultivos, por lo que los rendimientos serán muy
inferiores a los de la campaña anterior.
En la región tropical de Santa Cruz, el comportamiento de las lluvias, tuvo
algunas variaciones en la cantidad de precipitación, se puede considerar como
normal, por lo que los rendimientos deben estar cercanos a los promedios
históricos. En el Chaco, a pesar de que las lluvias fueron inferiores a la media,
una mejor distribución temporal a lo largo del ciclo vegetativo de los cultivos
permitió obtener rendimientos levemente superiores a la media normal.
4.1.4 Escuela Neoclásica Este enfoque conocido también como el de las "Expectativas Racionales" se
comenzó a fortalecer con los trabajos de Robert Lucas (1972, 1973), Thomas
Sargent y Wallace (1973), Robert Barro (1976), McCallum (1980).
Este enfoque tiene dos supuestos fundamentales: el equilibrio automático de los
mercados por lo que se entiende que estos tienden permanentemente al
equilibrio y que los agentes forman sus expectativas en forma eficiente o
racional.
El equilibrio automático se da fundamenta en la ley de los mercados de
Walrass, que nos dice que una falta de algún bien en un mercado se compensa
con el exceso de una necesidad de ese bien en otro.
1. dd YC
2. 0dB
3. od MM
La ecuación (1) nos dice que las cantidades de Bienes ofrecidos en un periodo
dado son iguales a la demandada.
La Ecuación (2) nos dice que las cantidad de dinero que los agentes desean
prestar es igual a la cantidad que otros quieren prestarse, por lo que la cantidad
de Bonos es igual a 0.
La ecuación (3) nos dice q los individuos demandan las mismas cantidades de
Dinero en los períodos.
Bajo cualquier Circunstancia los individuos observan los movimientos que toma
el Gobierno, y con el tiempo son capaces de tener una idea de las decisiones
que se van a tomar en el Futuro.
1111 ,,.......,/ tttttt zzpppfp
Donde 1tt p son las expectativas del siguiente periodo, 1tp es la inflación
pasada, y Z representa a un conjunto de información.
Por lo que podemos entender que los agentes utilizan toda la información
disponible en el momento de tomar sus decisiones.
Según McCandless la inflación se origina por el desajuste entre las curvas de
oferta y de demanda, y en casos extremos puede ser originados por la emisión
excesiva que realiza el Gobierno para pagar sus gastos.
Otro Componente importante dentro de lo que es el incremento en el nivel
General de precios son los Shocks externos, los cuales pueden ser tanto de
oferta como de demanda.
Dentro de lo que son los shocks de oferta estos a su vez pueden ser positivos o
negativos, estos shocks de oferta van a generar cambios en la función de
producción, es decir en las condiciones de producción.
4.1.5 Vaciado de Mercado Las elecciones de los consumidores deben cumplir tres condiciones de
consistencia agregada que son:
El total de Bienes ofrecidos debe ser igual al demandado
El total de tenencia de Bonos sea cero
La cantidad demandada de dinero sea igual a la cantidad agregada de
dinero.
Cuando los mercados se vacían esto significará que todos los agentes pueden
comprar o vender bienes al precio vigente y también pueden prestar o pedir
prestado al tipo de interés vigente.
4.1.6 Ley de los Mercados de Walras Esta ley se cumple cuando la cantidad demandada total de bienes es igual a la
oferta total; también que la cantidad de dinero que los agentes desean prestar
es igual a la que otros agentes desean prestarse y finalmente que los agentes
están dispuestos a mantener la cantidad de dinero existente en circulación.
4.1.7 Shocks de Oferta
Este termino se refiere a repentinos cambios en las condiciones de producción,
entre los shocks de oferta podemos mencionar a malas cosechas, huelgas,
desastres naturales, o epidemias.
Los shocks de oferta no sólo pueden ser de carácter negativo sino también de
carácter positivo, como ser una innovación tecnológica o un cosecha muy
buena, también hay que diferenciar entre los shocks que son de carácter
permanente o transitorio.
4.1.7.1 Efectos sobre el Nivel General de Precios Utilizando la condición de que el dinero se mantiene voluntariamente:
,.......),(
YR
Ante un shock negativo a la funcion de producción el tipo de interes se eleva lo
que reduce la demanda real de dinero.
Una disminución en la función de producción y un aumento del tipo de interés
hacen que la demanda de dinero se desplace hacia la izquierda. Este
desplazamiento genera que el nivel de precios suba de P a P’ para volver al
equilibrio entre la cantidad demandada de dinero ofertada y la demandada.
Un efecto Negativo sobre la función de producción genera una alteración en el
nivel de precios, esto generará que los agentes estén dispuestos a desahorrar
P
M, M’
P’
P
Md’
Md
M
Grafico Nº10
Efecto de un shock de oferta sobre el Nivel General de Precios
en el presente lo que generar un exceso de demanda, para posteriormente esto
reflejarse un incremento en los niveles de precios.
Los Shocks externos son exógenos es decir que no pueden ser controlados, ni
anticipados por que no dependen de otras variables, como ejemplo podemos
citar a los fenómenos Climatológicos. Se considera que la inflación generada
por los shocks externos es estacionaria, es decir que no puede producir largos
períodos de inflación, el único capaz de esto es el Dinero.
Los nuevos clásicos criticaron duramente el uso de las expectativas adaptativas
usadas por los monetaristas y desarrollada por P. Cagan (1956) pues según
estas el público se puede equivocar sistemáticamente en subestimar la inflación
efectiva.
Muth (1961) arguyó que "las expectativas, dado que son predicciones con
información sobre acontecimientos futuros, son, esencialmente, iguales que las
predicciones de la teoría económica aplicable". Los agentes aprenden de sus
errores del pasado a predecir utilizando eficientemente la información limitada
de que dispongan sobre el futuro, no sería racional desperdiciar esa información
adicional. Ello no quiere decir que los agentes económicos no se equivoquen
sino que simplemente no se equivoquen sistemáticamente.
Con las expectativas formadas en forma racional desaparecería la brecha entre
inflación esperada y efectiva que el activismo hacia arriba intenta explotar pues
la política económica sería ineficaz (Fischer 1977 afirma que el primer supuesto
de racionalidad en la formación de las expectativas no son suficientes para
hacer ineficaz las medidas de política económica).
e
A la inflación efectiva, como afirma el enfoque de los nuevos clásicos, entonces
se alienta el activismo hacia abajo, pues se puede reducir la inflación sin costo
recesivo alguno, solo se requiere que las autoridades se comprometan
públicamente a disminuir la tasa de crecimiento de la oferta monetaria
combatiendo de este modo las expectativas inflacionarias y que el público les
crea.
Los diversos trabajos de los adherentes de este enfoque aplicados a los
fenómenos hiperinflacionarios se reafirman en este sentido, Sargent (1982),
Bomberger y Makinen (1983).
Veamos un modelo que muestra como de determina la inflación con
expectativas racionales suponiendo que la tasa de crecimiento del dinero es
exógena.
Partiendo del equilibrio del mercado de dinero suponiendo una función de
demanda de dinero a la Cagan:
1210 tBB
t
t eYP
M
(1)
donde:
Md/P: demanda real de dinero.
P : nivel de precios.
Y : ingreso real.
π : tasa de inflación esperada
Se asume que la oferta monetaria (Ms) es exógena y está definida
estrechamente (M1).
Aplicando logaritmos y en primera diferencia de sus logaritmos:
120 tttt ymp (2)
donde la tasa de inflación (pt) depende positivamente de la tasa de crecimiento
de la oferta monetaria (mt) y de la aceleración de las expectativas inflacionarias
(Δπt+1) y negativamente de la tasa de crecimiento del ingreso real (yt).
Asumiendo que no hay crecimiento económico (y = 0) y que las expectativas
inflacionarias se forman racionalmente:
tttttt ppEp ,11 (3)
De donde reemplazando (3) en (2)
)(2 10 tttttt ppymp
12
2
2 111
tttt pmp
(4)
Del cual podemos decir que la inflación actual depende no solo de las tasas de
crecimiento de la oferta monetaria actual (mt) sino también de la inflación que se
espera para el período siguiente.
Dado que las expectativas son racionales los agentes usan el modelo para
formar sus expectativas, adelantando un periodo la ecuación (4) y tomando
esperanzas en t:
212
21
21 11
1
ttttttt pmp
Aplicando la propiedad de las expectativas iteradas
22
21
21 11
1
tttttt pmp
El cual reemplazamos en (4)
2
2
2
21
22
2
2 111
111
tttttt pmmp
(5)
Adelantando 4 dos períodos y tomando expectativas en t:
32
22
22 11
1
tttttt pmp
La que reemplazamos en (5)
3
3
2
22
2
2
2
21
22
2
2 111
111
111
tttttttt pmmmp
Vemos que al ir reemplazando sucesivamente la tasa de inflación futuras
esperadas van apareciendo las tasas de crecimiento de dinero futuras
esperadas. Para n períodos en adelante:
1
1
2
2
0 2
2
2 1111
ntt
n
jtt
jn
jt tmp
Dado que 2 es positivo
2
2
1
es positivo y menor a uno por lo que si n
tiende al Infinito:
jtt
j
jt mp
0 2
2
2 111
(6)
Si el público tuviera la seguridad que la tasa de crecimiento del dinero siempre
será la misma (m) la tasa actual de inflación sería:
mp t (7)
DÉFICIT FISCAL E INFLACIÓN Los Nuevos Clásicos investigaron también el caso en que la oferta monetaria es
endógena y aumenta debido a los préstamos que el Banco Central concede al
Gobierno para financiar el déficit fiscal. Un modelo sencillo (en tiempo continuo)
que nos ilustre este caso es el siguiente:
La demanda de dinero nominal depende positivamente del nivel de precios y
negativamente de la inflación esperada (π)
xd
eP
M
La cual rescrita en tasas de crecimiento:
Dpm d (8)
Donde D es un operador de derivada temporal dtdD /
La oferta monetaria es endógena y su incremento dtdMDM / es para
financiar el déficit fiscal nominal el cual es igual al déficit real (g) multiplicado por
el nivel de precios (P):
PgDM s
Puesta en tasas de crecimiento (dividendo entre M):
gMPm s
gem xs (9)
Igualando (8) y (9) tenemos:
geDp x (10)
Suponiendo que las expectativas son racionales
p (11)
Reemplazando (11) en (10)
geDpp x
El equilibrio de este sistema, si es que existe, (Dp=0):
pgemp
El cual es un modelo no lineal.
Esta ecuación nos dice que a mayor déficit fiscal (mayor g) se tendrá mayor
tasa de crecimiento de dinero y a su vez mayor tasa de inflación de equilibrio.
4.2 Marco Referencial.- 4.2.1 Escuela Monetarista
Esta corriente de Pensamiento Económico aparece a fines de la década de los
cincuenta siendo la Universidad de Chicago su centro más importante de
desarrollo, y Milton Friedman (1956, 1958) su representante más caracterizado.
Los monetaristas asignan un rol preponderante a los factores monetarios siendo
las políticas monetarias determinantes para subsanar todos los posibles
inconvenientes en la economía como la inflación.
La teoría monetarista se centra principalmente en lo que es la Teoría
Cuantitativa del Dinero, la cual fue formulada por Irvin Fisher (en 1911). Esta
teoría se puede resumir en la siguiente ecuación:
YPVM ** (1)
Donde M es el stock de Dinero en Circulación, V es la Velocidad de circulación
del Dinero, P es el Nivel de Precios y Y es la producción real.
Los Cuantitativistas consideran que M es una variable exógena es decir que
esta a cargo de la autoridad monetaria (Banco Central), el volumen de
producción es el de pleno empleo.
Si logaritmizamos la Ecuación (1).
LogYLogPLogVLogM
(2)
Si Tomamos a la Velocidad del Dinero como constate, nos encontramos con
tasas de variación.
q (3)
Donde es la tasa de Inflación, es la Tasa de Crecimiento del Dinero y q es la tasa de Crecimiento del Pib real.
Al enfoque Monetarista también se lo puede llamara como el enfoque de Tirón
de Demanda.
De acuerdo a la Ecuación 3 Si se incrementa el nivel de Precios esto
representara una Disminución de la Producción, si lo vemos desde otro punto
de vista si se incrementa el nivel de precios dada la pendiente negativa de la
demanda agregada, esto significar un menor cantidad de dinero en las manos
de los agentes, lo que significara un incremento de las tasas de interés, lo que
reducirá las inversiones y el consumo; y como consecuencia la demanda
agregada se contrae.
La inflación es siempre y en todo lugar un fenómeno monetario...y solo puede
producirse por un crecimiento más rápido en la cantidad de dinero que en el
volumen de producción" (Friedman l968), era la visión más tradicional. El
monetarismo actual (Frenkel, J. y Johnson 1976; Harberger 1975, 1977, 1986)
no postula una relación estrecha, período a período, entre dinero e inflación
pues admite diversos rezagos por lo que proponen mantener la tasa de
crecimiento de la oferta monetaria a una tasa que coincida con la tasa de
crecimiento real de la producción a largo plazo.
4.2.1.1 Nuevas Evidencias Monetaristas
Un modelo monetarista contemporáneo representativo (Cagan 1956, Harberger
1963) es el siguiente:
(1) )2(1)/( Pd eYPM
donde:
(M/P)d : demanda real de dinero.
P : nivel de precios.
Y : ingreso real.
p : tasa de inflación esperada (compuesta continuamente)
Se asume que la oferta monetaria (Ms) es exógena y está definida
estrechamente (M1).
Además se tiene la condición de equilibrio del mercado monetario:
(2) ds PMMP )//(
Reemplazando (1) en (2) y tomando primera diferencia de sus logaritmos:
(3) DpYmP ttt 21
donde la tasa de inflación (pt) depende positivamente de la tasa de crecimiento
de la oferta monetaria (mt) y de la aceleración de las expectativas inflacionarias
(D pt) y negativamente de la tasa de crecimiento del ingreso real (yt).
Asumiendo que las expectativas inflacionarias se forman adaptativamente
(Cagan 1956) :
(3) )( 11 ttt PPQDp
de donde
(4) iti
n
it pQQSP
1)1(
reemplazando (3) y (4) en (2) :
(5) iti
ttt
n
it pQSQQPyMP
222121
2)1(
Del cual podemos decir que la inflación depende no solo de las tasas de
crecimiento de la oferta monetaria (mt) y del ingreso real (yt) sino también de la
inflación de períodos anteriores. Nótese que si Q =1, tendríamos un
componente inercial que afectaría positivamente a la tasa de inflación corriente.
En el equilibrio de largo plazo (steady state) cuando D p = 0:
(6) ttt Ymp 1
Los nuevos Monetaristas toman por primera vez las expectativas de inflación
(Adaptativas); por lo que se llega a la conclusión de que la inflación no sólo
depende de la masa monetaria sino de la inflación pasada.
Para el presente estudio esta teoría no es muy representativa por que no toma
en cuenta los shocks oferta que son los generados por los fenómenos
climatológicos, sólo considera a los fenómenos monetarios
4.2.2 Escuela Keynesiana.-
Los Keynesianos consideran que las perturbaciones no monetarias afectan
directamente a los costos de producción. Sabemos que el crecimiento del
precio de cualquier producto es igual al aumento de sus costos menos la mejora
en el nivel de productividad.
gCP
Donde P es la variación en el nivel de precios, C es la variación en el costo de
producción y g es el cambio en la productividad de los factores de producción.
Los costos pueden ser:
Costos Salariales (W)
Costos de los insumos importados (e*Pm), donde (e) es el tipo de
cambio y (Pm) es el precio internacional del insumo importado
Costos Financieros (i=tasa de interés)
Costos del Capital o margen de utilidad (Mk = residuo)
Tomando en cuenta estos factores podemos decir que existen 3 formas más
comunes de inflación que son:
Una colusión oligopólica para elevar los márgenes de ganancia
Una devaluación para transferir recursos hacia las actividades transables
Una mayor presión sindical para elevar los salarios reales
Los keynesianos proponen que cambios en la demanda agregada tiene efectos
reales, requiere que los precios sean considerados rígidos o al menos
pegajosos, para que se puedan cumplir las predicciones del modelo IS – LM.
Plantean también que un incremento en la demanda agregada no produce
inflación directamente, sino a través del efecto que este genera en la economía;
una desviación hacia arriba en la demanda puede generar un efecto positivo
sobre la producción real en la medida que los precios se muevan lentamente.
En la medida que las empresas empiecen a demandar nuevos trabajadores
para cubrir el incremento de la producción, para lo cual los salarios deberán ser
mas altos para que los trabajadores estén dispuestos a renunciar a ocio por
ingreso; el incremento en el nivel de salarios va a incidir directamente sobre los
niveles de precios, y así se evidenciara la relación inversa entre empleo e
inflación sobre la cual centra sus estudios Phillips con su famosa curva.
Plhillips se centro en una primera instancia solo en los salarios nominales y la
tasa de desempleo efectiva, sin tomar en cuenta las expectativas y la tasa
natural de desempleo, por lo que la ecuación original de Phillips era:
bUteconsw tan ˆ
Donde b es el coeficiente que determina la respuesta del salario nominal a la
tasa de desempleo corriente.
Phillips encontró un relación inversa entre desempleo e inflación realizando una
regresión de la variación de los salarios con respecto a la tasa de desempleo, la
cual fue calculada con información del período 1861 – 1913 para Gran Bretaña,
siendo su gráfico el siguiente:
Pero algo que no toma en cuanta Phillips es que los trabajadores no están tan
preocupados por el valor nominal de sus salarios, sino por el poder adquisitivo
de estos, es decir el salario real. Friedman y Phelps fueron los primeros en
criticar este hecho, además del de no tomar en cuanta las expectativas.
U
1
2
Gráfico Nº 11
Curva de Phillips Clásica
4.2.2.1 La curva de Phillips de largo plazo.
La curva de Philips original llamada después de corto plazo, fue objeto de varias
críticas de diferentes escuelas de pensamiento, le criticaban varias cosas entre
las cuales podemos citar su débil correlación estadística entre la variación de
los salarios y el desempleo; una revisión realizada por Lipsey de las cifras que
utilizo Philips nos muestran un coeficiente de correlación tan solo del 0.64.
Friedman y Phelps en 1968 reelaboraron la Curva de Phillips considerando la
tasa de variación de los salarios como la suma de dos componentes: La tasa de
inflación esperada y un ajuste por exceso de demanda. En la medida que se
vayan incrementando las expectativas inflacionarias se pueden observar, por lo
tanto, aumentos en la tasa de variación de los salarios sin que esto implique
algún cambio en la tasa de desempleo.
En el largo plazo, la inflación esperada coincide con la tasa de inflación
observada y la economía se mantiene en su tasa natural de desempleo, donde
solo existe un nivel normal de desempleo, desapareciendo así el trade off entre
la inflación y el desempleo.
Si se produce un cambio en la demanda por encima de la inflación esperada, la
tasa de desempleo disminuirá.
En el Enfoque de Largo Plazo existe asimetría en la información sobre la
inflación futura por lo que ante un incremento en la Demanda agregada las
empresas incrementan los precios, aprovechando su mejor información; los
empleadores van a incrementar los salarios de sus trabajadores pero no en la
cuantía en la que incrementaron sus precios.
Los trabajadores van a experimentar ilusión monetaria, trabajar más horas
incrementando así la oferta de mano de obra; como consecuencia se
experimentara una disminución del desempleo con un incremento en la
variación de los Salarios.
No obstante, en el Largo Plazo los trabajadores se darán cuenta de que sus
salarios reales no se han incrementado, presionaran para un nuevo incremento
logrando de esta manera volver al nivel inicial de su salario real, retomando el
nivel inicial de producción con un mismo numero de horas trabajadas, con un
mismo nivel de desempleo.
Para Friedman existe una tasa natural de desempleo al la cual la economía
tiende permanentemente por lo que la curva de Phillips de Largo Plazo es
perfectamente Vertical; por que las tasas de desempleo es compatible con
cualquier nivel de inflación.
Para La curva de Phillips un componente principal es el rol que juegan las
expectativas, es decir como predicen los agentes económicos la inflación futura.
Bajo el concepto de expectativas adaptativas adoptamos la formula siguiente:
)
ˆ
ˆ(
ˆ ˆ 1
eet
e PPvPP
Las expectativas del siguiente periodo 1
ˆ
teP son iguales a las expectativas que
se tengan del periodo actual eP ˆ , ajustadas de acuerdo al error de predicción
)
ˆ
ˆ( ePP ; v es el factor de corrección, si v es pequeño las expectativas cambian
lentamente, cuando v es cercano a 1 esto significa que las expectativas se
ajustan rápidamente en respuesta a la inflación efectiva.
Si v = 1 en la ecuación
PP te
ˆ
ˆ 1
Lo que significa que la predicción de la inflación para el siguiente período es
igual a la inflación efectiva.
La curva de Phillips con Expectativas Adaptativas tiene la siguiente ecuación:
)(
ˆ ˆ 1 nt UUbPP
Esta ecuación nos dice que solo se puede mantener el desempleo por debajo
del su tasa natural recurriendo a políticas expansivas, lo que se conoce como el
principio acelerador de la inflación.
Gráfico Nº 12 La Curva de Phillips de Largo Plazo
U
1
U1
Los nuevos Keynesianos también toman en cuanta el papel que tiene los
shocks externos dentro de lo que es los niveles de inflación, es decir cambios,
en la oferta agregada, como ser pestes sequías y otros, pero esta escuela toma
en general a diferencia a de otras escuelas que estos shocks pueden ser
endógenos, es decir que dependen de otras variables.
Otro enfoque adicional es el que esta dado por el Gasto es una visión que toma
a la inflación como un fenómeno no monetario. Este fenómeno se genera
cuando el gasto total de una economía supera la disponibilidad de bienes y
servicios, este puede ser privado o por parte del gobierno.
Cuando el sector publico tiene un gasto excesivo se produce un déficit el cual
debe ser financiado ya sea con prestamos externos o internos, en el primer
caso si es que se da una sustitución de gastos, se incrementa el gasto publico y
se reduce el gasto privado y no existen presiones inflacionarias, pero sin no se
da un incremento en la demanda agregada se generan presiones.
4.2.3 Escuela Estructuralista.-
Se considera que el problema de las presiones inflacionarias afecta de
diferentes formas a las economías latinoamericanas, lo cual puede ser atribuido
a un mal comportamiento de las autoridades. Dentro de la Economía puede
darse diferentes desajustes.
Desajuste en la estructura Productiva Un momento en el cual la economía sufre por diferentes cambios, es debido al
crecimiento acelerado del Sector industrial, pero no se da el mismo crecimiento
en el sector agropecuario lo que genera una inelasticidad en la oferta de bienes
de consumo; la demanda de estos bienes se incrementa por que la población
se incrementa también, lo que genera una presión sobre los precios.
Relaciones entre la Estructura Productiva y otras Subestructuras La falta de Inversiones es un problema sobre todo para incrementar la
producción, esto debido al escaso ahorro interno que se generan, y el ahorro
estreno es utilizado para otro tipo de cosas; además el problema de un
insipiente sistema financiero también, lo que genera que le estado tenga que
endeudarse para poder importar algunos productos, y al no existir un ahorro
interno ser recurre a la emisión inorgánica para poder pagar las deudas.
Relaciones entre las Subestructuras y el sector Exterior Podemos entender al Sector Externo como el intercambio de Bienes con el
extranjero, los países latinoamericanos son primario exportadores, pero están
especializados en la exportación de bienes agrícolas debido a que existe una
inelasticidad en la oferta; por lo que al no ser capaces de producir para
autoabastecernos debemos recurrir a la importación.
Como consecuencia de las grandes cantidades de productos importados las
Divisas que se consiguen por medio de las exportaciones, se gastan fácilmente
en las importaciones y en muchos casos superadas por la cantidad de
importaciones representando en muchos casos Balanzas de pagos negativas, y
la falta de Divisas genera Presiones Inflacionarias
Según Sunkel la inflación se debe a fundamentalmente 2 aspectos:
Presiones Inflacionarias: que a su vez se dividen en Estructurales,
Circunstanciales, Acumulativas.
Mecanismos de Propagación.- Capacidad de los diferentes sectores o
grupos económicos y sociales para reajustar su ingreso o gasto real
relativo.
Malavé Mata sostiene que la escuela estructuralista se orienta hacia la rigidez
del aparato productivo q al lado de la baja capacidad de importación de
alimentos generan una inelasticidad de la oferta.
Los estructuralistas consideran que la inflación y otros problemas de la
economía son manifestaciones y no causas de las crisis económicas que
afectan a los países subdesarrollados. Por lo tanto las causas a estos
problemas están en las estructuras de producción, distribución y consumo de la
sociedad.
Los estructuralista consideran que varias rigideces e inelasticidades en las
economías de los países subdesarrollados generan presiones desde el lado
real durante el proceso de crecimiento y que las autoridades monetarias deben
validar si se desea concretar el crecimiento o en muchos casos si se desea
evitar pérdidas en la producción.
La teoría estructuralista enfatiza las relaciones existentes entre cambios en los
precios relativos e incrementos en el nivel general de precios. Cambios en los
precios relativos son el resultado de cambios en las estructuras económicas.
Olivera afirma que existe correspondencia de uno a uno entre procesos
económicos y estructuras económicas por lo tanto a cada estructura económica
le corresponderá un único vector de precios relativos.
Esto implica que cada cambio en las estructuras necesita cambios en los
precios relativos. Si los precios son inflexibles hacia abajo, cambios en los
precios relativos requieren incrementos en el nivel de precios; cambios
estructurales producen por tanto presiones inflacionarias que en un ambiente de
dinero pasivo resulta en un proceso inflacionario.
Un exceso de demanda agregada no es una condición necesaria en un proceso
de inflación estructural pero un incremento sostenido en el nivel general de
precios necesita, ya sea de la existencia de alguna suerte de elementos
propagación que vincule cambios en los salarios monetarios a cambios en
costos, o repetidos cambios en la estructura económica en el tiempo.
De acuerdo a esta teoría hay tres elementos principales:
Precios relativos que cambian cuando cambia las estructuras económicas
Rigideces a la baja de algunos precios nominales
Oferta monetaria pasiva que cierre la brecha deflacionaria causada por los
incrementos de precios.
En el enfoque estructuralista la reducida productividad agrícola y las dificultades
de la balanza de pagos, son los principales elementos los que frente a un
creciente sector industrial y urbano; producen cambios en las cantidades y
estructuras de demanda de alimentos y de materias primas.
La rigidez en la oferta agrícola no permite que se modifiquen rápidamente a
cambios en la demanda por lo que el precio relativo de los bienes agrícolas
tiende a subir. Si los precios industriales son inflexibles hacia abajo debido a la
estructura oligopólica, por ejemplo, los precios nominales de los bienes
agrícolas deben subir.
Los elementos de propagación entonces transfieren tales presiones
estructurales de inflación; incrementos en los salarios se dan debido al
incremento del costo de vida lo que incrementa los costos industriales
incrementando los precios de estos bienes si se desean mantener constantes
los márgenes, anulando el anterior incremento de los precios agrícolas y así un
nuevo ajuste de precios relativos es necesario.
En todo este proceso se asume que el dinero tiene un comportamiento pasivo
que asegura el equilibrio en el mercado monetario: la oferta monetaria creciente
ratifica los precios más altos.
El proceso de industrialización requiere de nuevos y crecientes gastos en
importaciones relativo al ingreso derivado de las exportaciones. Una baja tasa
de crecimiento de la demanda externa por nuestros bienes primarios (mineros o
agrícolas), contribuye al deterioro de los términos de intercambio las que junto
con la caída de la producción agrícola.
Así las presiones estructurales inflacionarias aparecen y son amplificados por
los elementos de propagación.
Este modelo estructuralista atribuye gran importancia a los mecanismos y
propagadores de la Inflación, los mecanismos de Propagación mas comunes
son la indexación salarial y los reajustes defensivos de precios por parte de
sectores económicos que poseen algún tipo de monopolio.
4.3 Marco Conceptual 4.3.1 Inflación4.- Alza Generalizada y sostenida en el Nivel general de precios, esto no significa
que todos los Precios de la Canasta Básica de Alimentos deban subir.
4.3.2 Tasa de Inflación Mensual5.- Es la Variación porcentual que se registra dentro del IPC, de un mes hacia otro
y se obtiene de la siguiente forma:
1001___1
0
IPCIPC
MensualInflacióndeTasa
4.3.3 Tasa de Inflación a 12 Meses6.- Es la Variación porcentual que se da en el IPC, pero de un determinada mes,
respecto al mismo mes pero de un año anterior.
1001_____1
t
t
IPCIPC
MesesdoceaInflacióndeTasa
4.3.4 Tipos de Inflación 4.3.4.1 Inflación Moderada7.- Se caracteriza por una lenta subida de los precios. Clasificamos entonces, con
arbitrariedad, las tasas anuales de inflación de un dígito. Cuando los precios son
4 Robert J. Barro, Vittorio Grillo y Ramón Febrero, “Macroeconomía, Teoría y Política” Segunda Edición 5 Robert J. Barro, Vittorio Grillo y Ramón Febrero, “Macroeconomía, Teoría y Política” Segunda Edición 6 Robert J. Barro, Vittorio Grillo y Ramón Febrero, “Macroeconomía, Teoría y Política” Segunda Edición 7 Felipe Larrain B, Jeffery D. Sachs “Macroeconomía en la Economía Global” Segunda Edición
relativamente estables, el público confía en el dinero. De esta manera lo mantiene en
efectivo porque dentro de un cierto tiempo (mes, año), tendrá casi el mismo valor que
hoy.
4.3.4.2 Inflación Galopante8.
Es un proceso de inflación de dos dígitos que oscila entre el 20, el 100 o el 200
por ciento al año. Bajo estas circunstancias, el dinero pierde su valor muy
deprisa, por lo que el público no tiene más que la cantidad de dinero mínima
indispensable para realizar las transacciones diarias. 4.3.4.3 Hiperinflación9 Un proceso que comienza en aquel mes donde el alza de los precios excede el
50%, y concluye el mes previo en que el alza mensual de los precios cae
debajo de este nivel y permanece por debajo al menos un año. Debe existir una
tasa anual de Inflación de más de 12.000%
4.3.5 Shocks Externos 4.3.5.1 Shocks de Oferta10.- Cambios o Variaciones que se dan en las condiciones de Producción, por lo
general generadas por desastres naturales.
4.3.5.2 Shocks de Demanda11 Cambios en las condiciones de demanda de Bienes y servicios de los agentes
económicos
8 Felipe Larrain B, Jeffery D. Sachs “Macroeconomía en la Economía Global” Segunda Edición 9 Cagan, Phillip, “The Monetary Dynamics of Hiperinflation” 1956 10 Robert J. Barro, Vittorio Grillo y Ramón Febrero, “Macroeconomía, Teoría y Política” Segunda Edición 11 Robert J. Barro, Vittorio Grillo y Ramón Febrero, “Macroeconomía, Teoría y Política” Segunda Edición
4.3.6 Expectativas.- 4.3.6.1 Expectativas Adaptativas12.-
Percepciones y conductas de los agentes guiadas por acontecimientos y
experiencias pasadas, adaptando gradualmente sus expectativas de acuerdo a
los errores de predicción cometidos en el pasado.
4.3.6.2 Expectativas Racionales13.- Formulación de previsiones sobre el comportamiento futuro de la economía
sobre la base de la adquisición y uso racional de la información. La teoría de las
expectativas racionales supone que los actores económicos ajustan su
conducta no sólo a los datos de la realidad presente, sino también a las
expectativas de evolución que pueden inferirse a partir de ella. 4.3.7 Precios Rígidos14.- Precios que se ajustan lentamente y que por lo tanto no siempre equilibran la
oferta y la demanda 4.3.8 Vaciado de Mercados15 La cantidad de Bienes ofrecidos es igual a la de demandados, también se
considera que los prestamistas ponen a disposición de los prestatarios la misma
cantidad que desean, y la suma de los Bonos es igual a 0.
12 Robert J. Barro, Vittorio Grillo y Ramón Febrero, “Macroeconomía, Teoría y Política” Segunda Edición 13 George T. McCandless “Teoría Macroeconómica” Tercera Edición 14 Rudiger Dornbusch, Stanley Fischer “Macroeconomia” Sexta Edicion 15 Robert J. Barro, Vittorio Grillo y Ramón Febrero, “Macroeconomía, Teoría y Política” Segunda Edición
4.3.9 Ley de los Mercados de Walras16.- Cuando Existe un exceso de oferta en algún mercado esta es equilibrada con
un excedo de demanda de este en otro mercado.
4.3.10 Ley de Say17.- La ley de Say indica que no puede haber demanda sin oferta. Un elemento
central de la Ley de Say es que la recesión no ocurre por un fallo en la
demanda o por carencia de dinero. Cuantos más bienes (para los que hay
demanda) se produzcan, más bienes existirán (oferta) que constituirán una
demanda para otros bienes. Por esta razón, la prosperidad debe ser aumentada
estimulando la producción, no el consumo. Toda oferta crea su propia demanda
4.3.11 Desempleo18 Segmento de la población económicamente inactiva que está determinada por el
conjunto de personas de 12 años o más de edad que no han trabajado, ni buscaron
trabajo durante las últimas cinco semanas, también se puede mencionar dentro de este
grupo las personas pensionadas o jubiladas, estudiantes, personas en oficios del
hogar, discapacitados para trabajar y otros tipos de inactivos. Es importante
mencionar que éste grupo de personas no están dentro de la fuerza de trabajo.
4.3.12 Inelasticidad en la oferta19 El coeficiente es menor a la unidad, pero mayor a cero (0<E<1), es decir que la
oferta no esta en condiciones de cambiar su pendiente ante variaciones
16 Robert J. Barro, Vittorio Grillo, Ramón Febrero, “Macroeconomía, Teoría y Política” Segunda Edición 17 Robert J. Barro, Vittorio Grillo, Ramón Febrero, “Macroeconomía, Teoría y Política” Segunda Edición 18 Rudiger Dornbusch, Stanley Fischer “Macroeconomía” Sexta Edición 19 George T. McCandless “Teoría Macroeconómica” Tercera Edición
5 Hipótesis de Investigación
La inflación es un problema que tiene diferentes determinantes, uno importante
son los shocks externos (Fenómenos Climatológicos); los daños causados por
el Fenómeno de “El Niño” son diversos y afectan a diferentes sectores de la
economía.
El Fenómeno de “El Niño” ha causado problemas en Bolivia desde hace cientos
de años, pero no se le da la importancia debida a esta variable, por que no
existen muchas investigaciones acerca la incidencia de este fenómeno en los
procesos inflacionarios de Bolivia.
5.1 Hipótesis Central. “El fenómeno del “El Niño” genera una disminución en la producción del Sector agrícola y tiene una alta incidencia en el incremento del Nivel general de Precios.”
6. Marco Práctico.-
6.1 Índice de Producción Agrícola.- El sector Agrícola es de mucha importancia dentro de la economía Boliviana el
cual es uno de los sectores más afectados durante el paso de los fenómenos
climatológicos (El Niño). Este sector es vulnerable ante cambios en las
condiciones de producción, por lo que para evidenciar los efectos del
Fenómeno de “El Niño” se realizará un Índice de Producción agrícola tomando
como año base a 1980.
Con la realización de este índice se podrá observar la evolución del sector
agrícola y también la disminución en la producción que se registra durante cada
paso del Fenómeno del “El Niño”.
El objetivo Básico de este índice es medir el comportamiento de este sector a
nivel global, además se podrá observar en forma desagregada la evolución o la
disminución de los volúmenes producidos.
El índice permite identificar los grupos de cultivos más sensibles ante cambios,
y así observar que cultivos necesitan mayor atención por parte del gobierno.
El método de cálculo utilizado será el Índice de Laspeyres
100base
iindice Q
El Índice se estructuró bajo los siguientes grupos:
Cereales
Tubérculos
Hortalizas
Industriales
Forrajes
Estimulantes
Frutas
Tabla Nº 3 Índice Producción de Cereales
CEREALES 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 Arroz 6,30 -14,39 -28,77 165,42 5,69 -21,02 20,08 4,42 32,29 Cebada Grano 16,63 8,25 -51,61 129,50 10,84 3,46 -4,12 -7,80 -16,46 Maiz Grano 31,39 -10,74 -25,00 47,28 11,54 -17,43 5,10 -7,31 -10,13 Quinua 45,94 21,05 -25,82 42,11 27,06 -2,43 15,83 -5,43 -19,34 Sorgo Grano -23,23 -38,91 -63,14 549,60 91,83 -23,13 -46,90 30,79 141,78 Trigo 10,77 -0,93 -30,84 71,96 -5,30 9,24 -5,60 -18,28 -2,95 CEREALES 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 Arroz -6,87 21,85 -24,05 13,84 11,11 6,45 30,48 -26,31 19,04 Cebada Grano -22,27 39,85 -26,07 31,01 6,03 -7,68 8,03 8,09 -41,60 Maiz Grano 1,56 25,46 -15,81 17,22 6,65 -2,98 17,67 10,58 -37,43 Quinua -11,81 52,01 -30,86 19,00 -3,20 -3,34 24,85 21,28 -41,44 Sorgo Grano -34,04 -6,90 -10,41 184,73 -58,59 108,09 0,96 -27,42 58,42 Trigo -10,39 89,52 -18,08 72,09 -41,44 46,45 -20,43 44,20 14,54 CEREALES 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Arroz -37,15 63,74 -7,41 -13,56 43,47 -5,76 53,21 -0,37 -27,41 Cebada Grano 38,64 14,47 -0,06 -3,32 -3,74 -9,28 4,36 2,34 5,97 Maiz Grano 44,54 6,54 3,76 6,90 8,71 -20,37 33,46 -8,56 -9,49 Quinua 32,04 5,48 -6,44 6,48 14,65 -6,72 3,60 1,01 -10,49 Sorgo Grano 22,54 -36,14 10,66 58,28 6,55 -1,68 26,93 32,46 -50,32 Trigo -14,30 -25,84 12,00 22,87 -28,28 -17,80 22,40 24,71 12,43
Fuente: Elaboración propia en base a Datos del INE y UDAPE
Tabla Nº 4 Índice Producción de Estimulantes
ESTIMULANTES 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 Cacao -0,22 3,86 -3,93 44,71 8,14 -0,03 -2,76 1,96 2,58 Café Grano 3,82 -4,34 0,51 1,30 8,07 -7,44 5,43 -2,43 -1,98 Té 0,00 -9,09 270,00 70,81 9,81 3,75 16,67 10,12 13,51 ESTIMULANTES 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 Cacao 0,31 0,70 -1,96 4,65 1,48 2,26 0,26 3,63 12,50 Café Grano 5,00 -2,14 -33,44 24,82 21,18 0,19 2,71 -2,13 -2,20 Té 14,29 7,50 -0,39 9,34 4,98 2,03 1,33 3,28 5,40 ESTIMULANTES 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Cacao -6,67 2,38 0,81 -0,23 0,12 0,12 0,12 0,23 3,72 Café Grano -8,85 14,24 -8,53 1,69 -1,73 2,28 -1,66 0,59 -0,06 Té 4,46 3,81 1,39 0,27 -45,08 0,30 -17,71 17,54 -4,62
Fuente: Elaboración propia en base a Datos del INE y UDAPE
Tabla Nº 5 Índice Producción de Forrajes
FORRAJES 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 Alfalfa 7,04 0,32 -45,66 15,20 9,44 -6,85 1,62 3,18 -10,93 Cebada Berza -4,70 -3,27 -9,39 -48,09 76,05 7,21 22,61 6,67 -5,32 FORRAJES 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 Alfalfa -29,15 71,73 -33,39 19,61 -31,45 -2,93 11,78 13,97 1,06 Cebada Berza -26,70 12,94 -11,00 16,19 8,94 -14,41 2,39 4,71 -13,62 FORRAJES 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Alfalfa 0,09 8,78 -1,35 3,86 -2,14 -5,81 0,83 1,19 0,50 Cebada Berza 0,95 0,07 40,36 -15,66 -1,39 -1,97 0,95 1,70 -1,12
Fuente: Elaboración propia en base a Datos del INE y UDAPE
Tabla Nº 6 Índice Producción de Frutas
FRUTAS 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 Banano y Plátano 2,84 -10,91 1,43 5,41 35,78 7,77 13,92 6,22 8,59 Durazno -0,16 -1,34 -21,43 0,49 -13,76 25,49 5,09 8,22 1,18 Mandarina 18,13 2,23 -8,74 60,66 -8,40 9,86 0,74 0,98 1,99 Naranja -1,64 14,12 -0,31 -54,60 -12,09 51,42 19,06 7,25 2,88 Piña 10,43 20,62 -24,74 12,34 -23,35 7,16 3,70 2,56 6,56 Uva -2,50 -1,08 -2,19 -17,78 -4,35 -3,54 6,94 -2,70 4,75 FRUTAS 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 Banano y Plátano 5,66 4,52 -14,71 1,12 -13,17 -1,45 16,94 14,42 1,67 Durazno 1,24 9,41 -8,34 10,26 6,28 -0,69 0,54 4,52 0,54 Mandarina 0,74 1,77 -6,50 6,65 6,45 4,53 4,08 5,73 3,85 Naranja 3,06 4,89 1,57 5,65 6,18 -1,42 1,30 6,75 0,90 Piña 21,36 14,40 17,48 7,48 9,31 17,04 138,64 2,72 2,35 Uva -0,16 5,59 -5,44 8,49 5,59 -6,99 6,84 7,15 1,04 FRUTAS 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Banano y Plátano 5,38 14,65 -1,06 3,83 -12,24 0,89 -0,31 0,82 3,28 Durazno 1,95 2,28 0,05 0,08 -1,39 0,75 -0,32 0,07 -3,85 Mandarina 9,15 3,99 0,32 0,08 -7,40 1,41 -0,45 0,70 -0,22 Naranja 5,01 3,86 0,10 0,01 -5,21 1,97 -0,86 0,63 -0,67 Piña 13,31 2,79 7,41 0,86 -0,69 0,70 -0,25 -0,19 -1,38 Uva 1,86 20,19 2,16 25,65 -16,31 1,57 -0,19 -2,38 -10,18
Fuente: Elaboración propia en base a Datos del INE y UDAPE
Tabla Nº 7 Índice Producción de Hortalizas
HORTALIZAS 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 Ajo -2,14 -20,55 -9,61 -12,91 -9,77 73,97 34,63 12,1 7,85 Arveja Verde 13,32 15,17 -61,95 77,65 14,4 -8,99 7,69 7,14 -4,76 Cebolla 16,48 7,2 -53,55 52,34 25,74 -15,18 16 8,33 -2,15 Frejol y Poroto 62,21 17,05 -42,95 128,76 33,38 -28,06 -5,41 -2,86 -42,47 Haba Verde 45,19 -16,53 -67,08 218,81 7,06 -4,37 15,82 5,98 -11,17 Maiz Choclo -52,18 102,52 -56,8 61,08 8,28 10,45 0,91 4,69 -4,81 Tomate -26,84 42,89 -24,28 50,73 -21,83 35,64 -4,73 7,05 0,94 Zanahoria -4,82 17,64 -45,99 39,52 73,48 -5,23 2,94 5,14 -8,27 HORTALIZAS 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 Ajo 7,83 28,44 -22,13 17,09 16,94 -4,04 6,36 11,56 -5,28 Arveja Verde -8,54 44,75 -32,36 5,19 -12,35 -0,39 19,35 26,83 -20,68 Cebolla 3,62 17,79 -7,24 7,51 15,29 -10,98 1,93 4,82 -1,79 Frejol y Poroto 161,96 -6,04 -4,41 -40,11 32,44 41,15 -3,14 22,89 -24,59 Haba Verde -13,02 53,49 -39,69 6,43 -15,1 -5,03 20,19 29,24 -21,13 Maiz Choclo -9,81 19,16 -10,74 8,5 2,51 0,76 1,29 3,12 -3,07 Tomate 0,65 6,36 15,26 -6,88 6,38 -11,75 37,38 35,8 -0,31 Zanahoria -5,85 11,01 -11,15 12,85 2,09 1,54 -1,47 0,88 0,3 HORTALIZAS 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Ajo 13,64 0,57 0,12 0,06 2,73 2,04 0,42 -1,98 2,93 Arveja Verde 32,42 14,26 1,42 -9,43 -14,18 1,32 -0,23 2,24 -0,43 Cebolla 1,66 0,27 0,1 0,02 -0,66 1,18 -0,03 -0,36 -0,36 Frejol y Poroto 14,19 0,76 0,38 0,07 152,22 -34,74 56,39 -28,42 -21,82 Haba Verde 30,23 12,18 1 -10,48 0,49 -1,96 1,33 1,38 1,92 Maiz Choclo 3,64 1,96 -5,51 0,25 -7,62 -0,41 0,16 0,76 1,91 Tomate 5,25 63,03 0,41 11,3 6,53 3,3 -1,51 -7,33 -12,91 Zanahoria 6,38 2,86 0,28 0,04 -0,24 0,04 0,02 -0,51 -0,25
Fuente: Elaboración propia en base a Datos del INE y UDAPE
Tabla Nº 8 Índice Producción de Industriales
INDUSTRIALES 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 Algodón Fibra -4,19 -40,14 -17,41 -26,30 97,89 -14,86 -44,95 66,67 -81,74 Caña de Azúcar 0,74 -3,30 -8,42 3,25 11,33 -7,55 -17,33 -11,29 5,00 Soya 21,82 48,85 -24,95 7,41 52,68 41,01 -18,84 24,30 72,24 INDUSTRIALES 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 Algodón Fibra 226,57 296,62 -28,22 37,34 23,80 57,82 50,20 -23,01 -3,96 Caña de Azúcar 42,02 30,89 -22,42 -4,35 11,21 7,18 11,44 0,13 2,80 Soya -10,57 64,98 -12,79 44,18 47,03 24,89 -2,81 20,45 3,15
INDUSTRIALES 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Algodón Fibra -22,80 -88,31 35,40 -50,57 49,33 285,48 -41,66 -13,40 40,48 Caña de Azúcar -1,92 -13,42 7,15 11,96 19,52 1,79 1,45 -3,93 -12,95 Soya -8,99 26,41 -32,24 39,81 36,19 0,04 3,95 -2,51 -23,95
Fuente: Elaboración propia en base a Datos del INE y UDAPE
Tabla Nº 9 Índice Producción de Tubérculos
TUBÉRCULOS 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 Oca 98,15 -9,33 -58,02 55,73 28,00 18,92 0,00 4,44 1,51 Papa 10,18 3,84 -64,84 113,44 13,74 -8,49 15,91 1,34 -22,67 Yuca -12,61 50,43 -37,36 55,41 34,20 11,64 1,01 1,36 5,39 TUBÉRCULOS 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 Oca -5,68 4,44 -3,91 8,61 -2,14 1,58 4,29 6,69 -29,86 Papa -2,95 37,96 -24,05 16,34 -16,35 1,64 11,37 17,78 -41,32 Yuca 7,41 2,56 -25,79 -2,34 -19,04 0,95 5,19 11,88 2,64
TUBÉRCULOS 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Oca 44,55 5,45 -3,10 0,09 -0,62 0,02 -0,03 -2,28 -1,10 Papa 62,84 15,12 -2,69 4,67 -16,96 -3,95 1,53 0,93 -3,28 Yuca 23,47 16,73 0,38 0,59 -24,53 -0,08 0,09 0,32 9,08
Fuente: Elaboración propia en base a Datos del INE y UDAPE
6.2 Resultados.- Los resultados son analizados para los años en los que tuvo su aparición el
fenómeno de “El Niño” que se registraron en las siguientes fechas: 1982 –
1983, 1986 - 1988, 1990 – 1991, 1994 – 1995, 1997 – 1998, 2002 – 2003 y
2006 – 2007.
6.2.1 Cereales.-
Gráfico Nº 13 Índice de Producción de Cereales
Fuente: Elaboración propia en base a Datos del INE y UDAPE
Después de los resultados obtenidos, podemos observar que el Cultivo de
cereales tiene una importante disminución en los años 1982 y 1983 durante la
aparición de un fenómeno de “El Niño”, registrándose una caída de la
producción en 1983 de 29,12%; durante la aparición del siguiente fenómeno en
1986 – 1988, se registró una caída del 14,39% en 1986 y posteriormente en
1988 del 4.91%.
CEREALES
-40,0000
-20,0000
0,0000
20,0000
40,0000
60,0000
80,0000
1980 1983 1986 1989 1992 1995 1998 2001 2004 2007
CEREALES
Durante el fenómeno 1982 - 83 dentro los cereales uno de los cultivos más
perjudicados fue el grano de maíz, que cayo en un 25% en 1983, otro
importante pérdida se registro en la quinua con una disminución de casi un 26%
en el mismo año.
Para el período 1990 – 1991, el cultivo de los cereales muestran una caída en
su producción del 6.76 % en 1990; para el período 1997 – 1998 se registra una
caída del 14.49% en 1998, los cultivos mas perjudicados en este período
también son el Maíz con una disminución del 37,43% y la Quinua con una caída
del 41,44%.
Finalmente para los períodos 2002 – 2003, no se registran disminuciones
importantes, salvo una disminución en la producción de trigo para 2003 del
28,28%, para el período 2006 – 2007, se presenta una disminución en la
producción del año 2007 del 18.4%.
6.2.2 Estimulantes.-
Gráfico Nº 14 Índice de Producción de Estimulantes
Fuente: Elaboración propia en base a Datos del INE y UDAPE
Para el período de 1982 – 1983, el cultivo de estimulantes no presenta
importantes disminuciones, salvo descensos en la producción de café de 4,34%
y de té de 9,09% para el año 1982 y una disminución de la producción de
Cacao de 3,93% para 1983. Para el período 1986 – 1988 no se presenta una
disminución muy notoria, con excepción del café que presentó una reducción
del 7,44% para el año 1986.
Para los períodos 1990 – 1991, en general existió un incremento de la
producción excepto el café que cayo en un 2,14% para el año 1991; para el
período 1994 – 1995, no se registraron disminuciones.
Para los períodos 1997 – 1998, solo el cultivo del café presenta disminuciones
en su producción 2,13% para el año 1997 y 2,20% para 1998. Para el período
ESTIMULANTES
-30,0000-25,0000-20,0000-15,0000-10,0000-5,00000,00005,0000
10,000015,0000
1980 1983 1986 1989 1992 1995 1998 2001 2004 2007ESTIMULANTES
2002 – 2003, tenemos una disminución producción total de estimulantes de
5,86%, siendo el cultivo de Té el más perjudicado con una disminución del
45,08% para el año 2003.
Finalmente para los períodos 2006- 2007, no se registran disminuciones más
que en el cultivo del Té con una disminución del 4,62%.
6.2.3 Forrajes.-
Gráfico Nº 15 Índice de Producción de Forrajes
Fuente: Elaboración propia en base a Datos del INE y UDAPE
Para el período 1982 – 1983, podemos observar una importante caída para el
período 1983 de 32,97%, siendo la alfalfa la mas perjudicada con una caída del
45,66%, para el período 1986 – 1988, solo se registraron perdidas en el período
1986 de 1,81%. Para el período 1990 – 1991, podemos observar una
disminución en la producción del año 1990 de 27,93%.
FORRAJES
-40,0000-30,0000-20,0000-10,0000
0,000010,000020,000030,000040,000050,0000
1980 1983 1986 1989 1992 1995 1998 2001 2004 2007
FORRAJES
Para el período 1994 – 1995, podemos evidenciar caídas en ambos años, para
1994 de 12,58% y para 1995 de 9,61%; para los períodos 1997 – 1998, solo se
registran perdidas para el año 1998 con una disminución del 6,4%. Para los
períodos 2002 – 2003, tenemos disminuciones de 4.87% para el 2002 y de
0.9% para el 2003, finalmente para el período 2006 - 2007 sólo se registra una
perdida para el año 2007 de 0.31%.
6.2.4 Frutas.-
Gráfico Nº 16 Índice de Producción de Frutas
Fuente: Elaboración propia en base a Datos del INE y UDAPE
Para el período 1982 – 1983, la mas importante disminución en la producción
de frutas se da para el año 1982 con una reducción del 3,78%; para los
posteriores periodos de fenómeno del Niño, 1986 – 1988, 1990 – 1991, no se
registran disminuciones en la producción debido a que intensidad del fenómeno
durante estos periodos es de baja a moderada.
FRUTAS
-15,0000-10,0000-5,00000,00005,0000
10,000015,000020,000025,000030,000035,000040,0000
1980 1983 1986 1989 1992 1995 1998 2001 2004 2007
FRUTAS
Para los períodos 1994 – 1995, la mayor disminución se da para el año 1994
con un descenso del 7,54% de la producción siendo el cultivo del plátano el
mas perjudicado con una disminución del 13,74%. Para los periodos 1997 –
1998 no se registraron disminuciones en la producción, para el periodo 2002 –
2003, observamos una disminución del 8.52% para el año 2003 siendo los
cultivos de plátano y uva los mas afectados con una reducción del 12,24% y
16,31% respectivamente.
Finalmente para el período 2006 – 2007 no se registran disminuciones en la
producción de frutas.
6.2.5 Hortalizas.-
Gráfico Nº 17 Índice de Producción de Hortalizas
Fuente: Elaboración propia en base a Datos del INE y UDAPE El grupo de las Hortalizas es quizás el mas afectado por cambios en las
condiciones de producción; para el período 1982 – 1983 que históricamente fue
el fenómeno del el Niño de mayor intensidad en este grupo para el año 1983 se
HORTALIZAS
-60,0000
-40,0000
-20,0000
0,0000
20,0000
40,0000
60,0000
80,0000
100,0000
1980 1983 1986 1989 1992 1995 1998 2001 2004 2007
HORTALIZAS
registró una caída en la producción del 52,49%, esto significo importantes
pérdidas para todos los integrantes como la arveja, la cebolla, el frejol, la haba,
el choclo, el tomate y la zanahoria que presentan perdidas mayores al 50% en
casi todos los casos.
Para los períodos 1986 – 1988 en este sector se registran disminuciones en la
producción del frejol de 28,06% y de la cebolla de 15,18% para el año 1986,
para los períodos 1990 – 1991 se registra una disminución del 2,42% para el
año 1990 siendo la haba el cultivo mas afectado con una disminución del
13,02%, para los siguientes periodos 1994 – 1995 tenemos una disminución del
3,41% para el año 1995 siendo en este periodo los mas afectados la haba con
una caída del 15,10% para 1994, el tomate con una caída del 11,75% y la
cebolla con 10,98% para el año 1995.
Para el período 1997 – 1998, se registro una importante disminución en la
producción del casi el 8% para el año 1998 siendo los mas afectado la arveja, el
frejol y la haba con caídas del 20,68%, 24,59% y 21,13% respectivamente para
el año 1998.
Para el período 2002 – 2003, se registraron disminuciones en la producción
solo de la arveja de 14,18% para el año 2002 y una disminución del 34,74% de
la producción del frejol para el año 2003; finalmente para los períodos 2006 –
2007, se registran disminuciones en la producción 3,59% para el año 2006 y
4,24% para el año 2007.
En este último período el costo de las hortalizas subía de manera cuantiosa
primero por la disminución en la producción y después por la utilización de los
biocombustibles.
6.2.6 Industriales.-
Gráfico Nº 18 Índice de Producción de Industriales
Fuente: Elaboración propia en base a Datos del INE y UDAPE En el periodo 1982 – 1983 los productos industriales son bastante perjudicados
registrándose una fuerte caída en la producción del algodón con una caída de
más de 40% y en el año 1983 se registra una caída importante en la producción
de la soya de casi 25%. En el periodo de 1986 a 1988 se registran también perdidas en la producción en
1986 el algodón registro una caída de casi 15% y en 1987 una caída de casi
45% en 1988 la caída mas significativa se da en la producción de la caña de
azúcar con un casi 12%.
En el siguiente periodo comprendido entre 1990 – 1991 solo se registra una
disminución en la producción de soya para el año 1990 de casi 11%.
INDUSTRIALES
-30,0000
-20,0000
-10,0000
0,0000
10,0000
20,0000
30,0000
40,0000
1980 1983 1986 1989 1992 1995 1998 2001 2004 2007
INDUSTRIALES
Para el período de 1994 – 1995 este sector no presenta perdidas; para el
período 1997 – 1998 se registra una importante disminución de la producción
de algodón de 23%.
En los períodos 2002 – 2003 y 2006 – 2007 las más importantes disminuciones
se registran en la producción de algodón en 2002 de más de 50% y en 2007 las
mas importante disminución se registra en la soya con una caída de casi 24%.
6.2.7 Tubérculos.-
Gráfico Nº 19 Índice de Producción de Tubérculos
Fuente: Elaboración propia en base a Datos del INE y UDAPE El sector de los tubérculos es uno de los mas afectados durante el paso de el
Fenómeno de “El Niño” durante el periodo 1982 – 1983 se registraron
importantes disminuciones en la producción de tubérculos la mayor disminución
se dio en el año 1983 con una reducción de casi 60% en la producción de Oca,
65% en la producción de Papa y de un 37% en la producción de Yuca.
TUBÉRCULOS
-80,0000-60,0000-40,0000-20,0000
0,000020,000040,000060,000080,0000
100,0000
1980 1983 1986 1989 1992 1995 1998 2001 2004 2007
TUBÉRCULOS
Para el siguiente paso del fenómeno entre los años 1986 a 1988 no se
registraron importantes pérdidas.
Durante el período 1990 – 1991 en el año 1990 se registró una pérdida de 6 %
en la producción de oca, a continuación en el periodo 1994 – 1995 la más
importante caída se dio en el año 1994 con una disminución de la Yuca de un
19%.
Para el periodo 1997 – 1998 se presento una disminución importante en la
producción de la Papa con una reducción de 41% para el año 1998, para el año
2003 se registra una importante disminución en la producción de Yuca de 24%
y finalmente para el periodo 2006 – 2007 no se registran importantes perdidas
en estos sectores.
6.3 El Sector Agrícola.- El sector agropecuario en Bolivia desempeña un rol muy importante en la
economía nacional ya que cuenta con una participación promedio del 15% en el
PIB nacional durante las últimas décadas. Este sector continúa siendo el
segundo componente más importante del PIB, con una tasa de crecimiento
promedio anual 3,22%.
Este sector no tiene tasas constantes de crecimiento, su crecimiento es
estacionario, es decir que depende de la existencia o no de fenómenos en el
país como veremos en las siguientes tablas.
Tabla Nº 10
Índice de Producción Sector Agrícola (1980-2007)
Años 1980 1981 1982 1983 1984 Producción 5.960.455 6.215.121 6.215.572 4.723.639 5.667.062
Años 1985 1986 1987 1988 1989
Producción 6.517.577 6.224.132 5.951.524 5.757.528 5.840.939
Años 1990 1991 1992 1993 1994 Producción 6.639.114 8.460.707 6.709.384 7.154.880 7.379.705
Años 1995 1996 1997 1998 1999 Producción 7.870.737 8.674.611 9.177.978 8.760.347 9.171.805
Años 2000 2001 2002 2003 2004 Producción 9.855.803 9.187.247 9.637.815 10.132.214 10.410.660
Años 2005 2006 2007
Producción 10.894.045 12.022.986 12.137.452 Fuente: Elaboración propia en base a Datos del INE y UDAPE
Gráfico Nº 20 Índice de Producción Agrícola (1980 – 2007)
Fuente: Elaboración propia en base a Datos del INE y UDAPE
Tabla Nº 11
Tasas de Crecimiento del Sector Agrícola (1980 – 2007)
Años 1981 1982 1983 1984 1985 Tasa 4,27 0,01 -24,00 19,97 15,01
Años 1986 1987 1988 1989 1990 Tasa -4,50 -4,38 -3,26 1,45 13,67
Años 1991 1992 1993 1994 1995 Tasa 27,44 -20,70 6,64 3,14 6,65
Años 1996 1997 1998 1999 2000 Tasa 10,21 5,80 -4,55 4,70 7,46
Años 2001 2002 2003 2004 2005 Tasa -6,78 4,90 5,13 2,75 4,64
Años 2006 2007 Tasa 10,36 0,95
Fuente: Elaboración propia en base a Datos del INE y UDAPE
Indice de Produccion Agrícola
60 80
100 120 140 160 180 200 220
1979 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007
En la Tabla Nº 11 podemos ver las tasas de crecimiento del sector agrícola
desde 1981 hasta 2007; casi durante todos los periodos que Bolivia vive el
fenómeno de “El Niño” existen disminuciones en la producción agrícola.
Como pudimos ver en los índices de producción por tipos de cultivo no todos los
cultivos son afectados de la misma manera, por eso a nivel general la
producción es compensada y no en todos los períodos se registran tasas de
crecimiento negativos.
Vale la pena resaltar que las tasas de crecimiento que registra este sector no
son muy altas en contrapartida la tasa de crecimiento de la población va en un
marcado incremento.
6.4 Sector Pecuario.- La producción pecuaria es importante dentro lo que respecta a la canasta
básica de alimentos, representa alrededor de un 4% dentro lo que es el grupo
de Agricultura, silvicultura, caza y pesca dentro del PIB.
Tabla Nº 12
Índices de Producción del Sector Pecuario (1980 – 2007)
Años 1980 1981 1982 1983 1984
Producción 171.206 166.320 171.447 186.716 146.549
Años 1985 1986 1987 1988 1989
Producción 155.159 164.331 175.207 189.286 196.130
Años 1990 1991 1992 1993 1994
Producción 189.850 190.429 185.307 191.188 200.090
Años 1995 1996 1997 1998 1999
Producción 207.062 214.512 222.309 229.243 236.797
Años 2000 2001 2002 2003 2004
Producción 226.756 231.529 238.714 245.403 252.439
Años 2005 2006 2007
Producción 266.288 272.228 270.560 Fuente: Elaboración propia en base a Datos del INE y UDAPE
Gráfico Nº 21 Índice de Producción Pecuaria (1980-2007)
Fuente: Elaboración propia en base a Datos del INE y UDAPE Las tasas de crecimiento del sector pecuario son mas con tendencia creciente
no se registran importantes disminuciones en la cantidad de carne producida,
pero igual en época de fenómenos climatológicos el precio de este bien tiende a
subir.
El comportamiento del sector pecuario por lo general todos los años tiene una
tendencia creciente quizás no con tasas muy elevadas pero la producción se
incrementa casi todos los años con excepción de los años 1981, 1984, 1992,
2000 y 2007.
Indice de Produccion Pecuaria
80 90
100 110 120 130 140 150 160 170
1979 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007
Tabla Nº 13
Tasas de Crecimiento del Sector Pecuario (1980-2007)
Años 1981 1982 1983 1984 1985
Tasa -2,85 3,08 8,91 -21,51 5,88
Años 1986 1987 1988 1989 1990
Tasa 5,91 6,62 8,04 3,62 -3,20
Años 1991 1992 1993 1994 1995
Tasa 0,30 -2,69 3,17 4,66 3,48
Años 1996 1997 1998 1999 2000
Tasa 3,60 3,63 3,12 3,30 -4,24
Años 2001 2002 2003 2004 2005
Tasa 2,10 3,10 2,80 2,87 5,49
Años 2006 2007
Tasa 2,23 -0,61 Fuente: Elaboración propia en base a Datos del INE y UDAPE Durante los períodos de fenómenos climatológicos no se registran
disminuciones en las cantidades de carne producidas, excepto los años 1990 y
2007, que si registran disminuciones en la producción. Pero de igual manera en
estos periodo se experimentan incrementos en los precios de la carne, esto
puede ser debido a la mala condición de los caminos que hace q los costos de
transporte se eleven.
En algunos casos por los malos caminos muchas cabezas de ganado no se
pueden movilizar o definitivamente mueren en el camino.
6.5 Lluvias.-
Los promedios generales de lluvias son muy importantes para el presente
estudio debido a que es una variable que nos muestra la fuerza del fenómeno
vivido en el país. Mientras mayor es la fuerza del fenómeno mayor van a ser los
índices de lluvias registrados en el País.
Una gran cantidad de lluvia debido a la poca previsión existente en el país va a
contribuir directamente con la disminución de la producción agrícola, esto
debido a inundaciones, desbordes de ríos, que también van a ir en desmedro
del sector agropecuario.
Tabla Nº 14
Promedio Anual de Lluvias en Bolivia (1980-2007)
Años 1980 1981 1982 1983 1984
Acumulado Anual de Lluvias 787.42 1076.76 1051.76 909.73 1135.59
Años 1985 1986 1987 1988 1989
Acumulado Anual de Lluvias 1040.96 1125.44 903.57 851.88 754.31
Años 1990 1991 1992 1993 1994
Acumulado Anual de Lluvias 953.8 855.38 1069.20 827.02 748.09
Años 1995 1996 1997 1998 1999
Acumulado Anual de Lluvias 880.23 970.55 834.33 830.39 830.39
Años 2000 2001 2002 2003 2004
Acumulado Anual de Lluvias 818.19 989.11 772.19 701.29 726.62
Años 2005 2006 2007
Acumulado Anual de Lluvias 764.67 865.26 964.53
Fuente: Elaboración propia en base a Datos de SENAMHI
Gráfico Nº 22
Promedio Anual de Lluvias en Bolivia (1980-2007)
Fuente: Elaboración propia en base a Datos de SENAMHI Como se observa en el grafico Nº20, el comportamiento de las lluvias en
nuestro país esta determinado por el tipo de fenómeno que se viva, una de las
características principales del fenómeno de “El Niño” es el incremento en la
cantidad de lluvia en La zona Subandina y de los llanos y una fuerte sequía en
la zona andina.
Acumulado Anual Promedio Bolivia
500
600
700
800
900
1000
1100
1200
1979 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007
6.6 Análisis Estadístico Como se mencionó anteriormente el objetivo principal del presente estudio es
determinar la incidencia del fenómeno “El Niño” en el nivel general de precios,
en consecuencia para lograr este objetivo se utilizara información de tipo
económica y meteorológica.
La Variable meteorológica utilizada será la precipitación registrada en el país en
un promedio anual tomando como muestra los años de 1980 hasta el año 2007.
Las variables de tipo económico serán la tasa anual de inflación, el índice de
producción agrícola y el índice de producción pecuaria, puesto que estos son
los sectores mas perjudicados con el paso del fenómeno.
Se utilizara además una variable Dummy o dicótoma para diferenciar a los años
en los que se presenta el fenómeno de los que no lo presentan.
6.6.1 Series Temporales.
Años Inflación Acumulado
Anual Lluvias
Dummy Índice de
Producción Pecuaria
Índice de Producción
Agrícola
1980 47,71 787,42 0 100,00 100,00 1981 32,53 1076,76 0 97,15 104,27 1982 121,74 1051,76 1 100,14 104,28 1983 271,61 909,73 1 109,06 79,25 1984 1044,33 1135,59 0 85,60 95,08 1985 10945,64 1040,96 0 90,63 109,35 1986 1266,38 1125,44 1 95,98 104,42 1987 15,21 903,57 1 102,34 99,85 1988 16,39 851,88 1 110,56 96,60 1989 14,84 754,31 0 114,56 97,99 1990 17,12 953,80 0 110,89 111,39 1991 21,09 855,38 0 111,23 141,95
1992 12,58 1069,20 0 108,24 112,56 1993 8,52 827,02 0 111,67 120,04 1994 7,88 748,09 1 116,87 123,81 1995 9,96 716,47 1 120,94 132,05 1996 12,70 880,23 0 125,29 145,54 1997 4,71 970,55 0 129,85 153,98 1998 7,70 834,33 0 133,90 146,97 1999 2,16 830,39 0 138,31 153,88 2000 4,60 818,19 0 132,45 165,35 2001 1,61 989,11 0 135,23 154,14 2002 0,92 772,19 1 139,43 161,70 2003 3,34 701,29 1 143,34 169,99 2004 4,44 726,62 0 147,45 174,66 2005 5,40 764,67 0 155,54 182,77 2006 4,28 865,26 1 159,01 201,71 2007 8,67 964,53 1 158,03 203,63
6.6.2 Estimación de la Ecuación La teoría Neoclásica considera que los shocks tanto de oferta como de
demanda tienen incidencia en el nivel general de Precios. Además consideran
que los únicos determinantes capaces de generar niveles elevados de inflación
son los desequilibrios de orden monetario y fiscal.
Los desequilibrios en la oferta como consecuencia en cambios en las
condiciones de producción generadas por los fenómenos climatológicos se los
considera como estacionarios.
El modelo utilizado es:
tttt DPRODPECAGRPRODPRECc )()()(
Donde:
: Tasa Anual de Inflación
C: Constante
PREC: Precipitación anual de lluvia
PRODAGRI: Producción del sector agrícola
PRODPEC: Producción del sector pecuario
D: Variable ficticia
u: Coeficiente de error
6.6.3 Cuantificación de los Shocks de oferta
Los shocks de oferta pueden ser tanto positivos como negativos, para el
presente estudio tomaremos en cuenta a los shocks de oferta negativos y estos
se refieren a cambios desfavorables en las condiciones de producción.
La manera de cuantificar a los shocks de oferta será a partir de la producción
agrícola, pecuaria, y como la precipitación (lluvias), el resto de los
determinantes se los tomará como constantes.
Se utilizara una variable ficticia que es de tipo cualitativo para hacer una
discriminación entre los periodos que sufren el impacto del Fenómeno “El Niño”
de los que no lo sufren.
El método a utilizar será una regresión de mínimos cuadrados ordinarios pero
se usará un modelo logaritmizado esto debido a que podremos medir la
elasticidad de las variable dependiente con las independientes es decir
podremos ver como cambios en las variables producción agrícola, producción
pecuaria y precipitación afectarían a la variable inflación.
6.6.4 Estimación de Coeficientes
Dependent Variable: LOG(INF) Method: Least Squares Date: 11/02/09 Time: 20:14 Sample (adjusted): 1981 2007 Included observations: 27 after adjustments
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 61.85053 55.31767 1.118097 0.2775 LOG(PREC) 4.319959 3.227301 1.338567 0.1965
LOG(PRODAGRI) 3.127146 3.129544 0.999234 0.3302 LOG(PRODPEC) -4.193774 8.515478 -0.492488 0.6280
DUMMY 0.384855 0.629346 0.611516 0.5481 LOG(PREC(-1)) 0.839699 2.716131 0.309153 0.7606
LOG(PRODAGRI(-1)) -2.536886 4.404099 -0.576028 0.5714 LOG(PRODPEC(-1)) -4.280566 6.144621 -0.696636 0.4945
R-squared 0.677697 Mean dependent var 2.860887 Adjusted R-squared 0.558954 S.D. dependent var 2.160525 S.E. of regression 1.434833 Akaike info criterion 3.801169 Sum squared resid 39.11618 Schwarz criterion 4.185121 Log likelihood -43.31578 Hannan-Quinn criter. 3.915338 F-statistic 5.707247 Durbin-Watson stat 1.147546 Prob(F-statistic) 0.001148
6.6.5 Resultados.
Para la aplicación del Modelo se utilizo los rezagos de cada periodo, esto
debido a que los efectos del Fenómeno en la inflación repercutirá incluso
después de un periodo.
De acuerdo a los resultados obtenidos por el modelo podemos decir que las
variables precipitación de lluvias, producción agrícola y producción pecuaria por
si solas no son representativas como podemos observar en la estimación,
tampoco los son sus correspondientes rezagos entonces podemos decir que
cada una de ellas por si sola no generaría niveles de inflación.
En conjunto las variables sí son representativas entonces podemos decir que
las variables propuestas inciden de una manera importante en los niveles
generales de Inflación.
Cuando existe un fenómeno de “El Niño”, la producción agrícola disminuye
provocando inmediatamente como nos lo dice el modelo además de las
evidencias empíricas registradas en los índices de producción. Esta disminución
provocará de inmediato una presión sobre los precios de ese periodo pero
también incidirá en los precios del periodo siguiente como nos lo muestra el
modelo con un rezago.
La producción pecuaria en el modelo nos muestra que incide de mayor manera
en el periodo siguiente después de la aparición del Fenómeno más que en
periodo actual. La precipitación es de vital importancia dentro de este modelo
por que cuantifica en cierta manera lo que es la intensidad con la que se
presenta el Fenómeno.
Por la relación inversa registrada en los rezagos podemos decir ya que se
estimó una función logarítmica, que existe una relación inversa entre el año en
el que se da el fenómeno, es decir que si el nivel de precios se incrementa en
1% la producción agrícola se reduce en un 2.5% y la producción pecuaria en un
4%, lo que va a generar una presión importante en los precios.
Si tomamos en cuenta a los determinantes uno por uno podremos observar que
en conjunto generan un impacto importante dentro de lo que es la inflación,
pero si los tomamos uno por uno veremos cual tiene mayor relación con el
Fenómeno y la Inflación.
Dependent Variable: LOG(INF) Method: Least Squares Date: 03/04/10 Time: 20:47 Sample: 1980 2007 Included observations: 28
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 87.99241 19.71143 4.464030 0.0001 LOG(PRODAGRI) -5.365313 1.242656 -4.317616 0.0002
R-squared 0.417586 Mean dependent var 2.896750 Adjusted R-squared 0.395186 S.D. dependent var 2.128614 S.E. of regression 1.655419 Akaike info criterion 3.914734 Sum squared resid 71.25069 Schwarz criterion 4.009892 Log likelihood -52.80628 Hannan-Quinn criter. 3.943825 F-statistic 18.64181 Durbin-Watson stat 0.845451 Prob(F-statistic) 0.000203
Si tomamos en cuenta solo a la producción agrícola podremos observar que
solo existe una relación inversa es decir que cuando se produce una
disminución en la producción agrícola se genera inflación pero esta relación
llega a ser solo del 41% es decir que si bien los precios de los bienes agrícolas
aumentan estos no generarán niveles de inflación muy elevados por si solos.
Dependent Variable: LOG(INF) Method: Least Squares Date: 03/04/10 Time: 20:49 Sample: 1980 2007 Included observations: 28
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 120.6867 18.38376 6.564853 0.0000 LOG(PRODPEC) -9.634715 1.503568 -6.407899 0.0000
R-squared 0.612294 Mean dependent var 2.896750 Adjusted R-squared 0.597383 S.D. dependent var 2.128614 S.E. of regression 1.350651 Akaike info criterion 3.507800 Sum squared resid 47.43072 Schwarz criterion 3.602957 Log likelihood -47.10920 Hannan-Quinn criter. 3.536890 F-statistic 41.06117 Durbin-Watson stat 0.861316 Prob(F-statistic) 0.000001
Como podemos observar la relación que existe entre la inflación y la producción
del sector pecuario es también inversa, pero el coeficiente de correlación entre
ambas variables en este caso llega al 61% es decir que la variable producción
pecuaria (carnes) tiene mayor peso dentro de la inflación.
Es decir que los agentes económicos sufrirán de mayor manera por un
incremento en precio de las carnes ya sea carne de vaca, pollo u otros.
Dependent Variable: LOG(INF) Method: Least Squares Date: 03/04/10 Time: 20:56 Sample: 1980 2007 Included observations: 28
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -57.04060 15.95003 -3.576206 0.0014 LOG(PREC) 8.838377 2.351492 3.758625 0.0009
R-squared 0.352061 Mean dependent var 2.896750 Adjusted R-squared 0.327141 S.D. dependent var 2.128614 S.E. of regression 1.746059 Akaike info criterion 4.021349 Sum squared resid 79.26681 Schwarz criterion 4.116507 Log likelihood -54.29889 Hannan-Quinn criter. 4.050440 F-statistic 14.12726 Durbin-Watson stat 1.087766 Prob(F-statistic) 0.000875
Finalmente podemos decir que existe una relación directa en lo que es la
precipitación, en este caso a mayor nivel de lluvias registradas en el país
mayores serán los niveles de inflación.
7. Conclusiones y recomendaciones 7.1 Conclusiones
Por proceso Inflacionario podemos definirlo como un incremento en el nivel
general de precios que se origina después de niveles no muy elevados
registrados en períodos precedentes.
El golpe mas duro que Bolivia sufrió por incrementos en el nivel general de
precios fue durante el Periodo 1980 a 1985, durante el cual llegamos a tener
una tasa anual inflación promedio de mas de 10 000%. Durante este período la
producción agropecuaria en Bolivia registró importantes pérdidas tanto en el
sector agrícola como en el sector pecuario esto debido al paso de Fenómeno de
“El Niño” durante los años 1982 – 1983 el cual fue catalogado de intensidad
alta.
Durante el paso del fenómeno de acuerdo a los datos generados por el modelo
y los observados en los Índices de producción agrícola; la producción de este
sector mostró importantes disminuciones en su producción siendo casi todos los
cultivos muy castigados. La producción se vio afectada de manera importante
sobre todo en este periodo pasando los niveles de inflación de 32% a más de
120%. De acuerdo al modelo el fenómeno también tendría incidencia en la
producción de un período posterior al paso del fenómeno durante este periodo
la inflación general promedio llegó a ser de mas de 1000% en 1984.
Entonces de acuerdo al coeficiente de correlación obtenido con el modelo
podemos concluir que de este incremento sustancia de la inflación de 32% a
mas de 120% el Fenómeno de “El Niño” tendría una incidencia de alrededor del
68%, la cual es bastante representativa pero no así determinante para la
Hiperinflación desencadenada en Bolivia durante los años 80.
Para los siguientes periodos en el Nivel general de precios se registran
incrementos pero no son registrados incrementos Súbitos. Bolivia después del
proceso Hiperinflacionario experimentó niveles menores de inflación pero
importantes también para las expectativas de los agentes económicos.
Durante el período post Hiperinflacionario comprendido entre los años 1986 al
2000 las tasas promedio anuales de inflación registraron tanto descensos como
ascensos.
Durante este Período el país sufrió el paso de 4 fenómenos estos están
comprendidos entre los periodos 1986 a 1988, 1990 a 1991, 1994 a 1995 y
1997 a 1998; durante el período post hiperinflacionario la economía nacional
tiende a ser más estable, y los niveles de inflación tienden a descender
exceptuando los periodos donde se registran fenómenos climatológicos.
En 1987 se registra una tasa de inflación de 15,21% la cual para 1988 se
incrementa a 16,39%, posteriormente se registran disminuciones hasta el año
1991 con un nivel de 21,09%, posteriormente los niveles de inflación tienden a
la baja hasta el año 1995 que se incrementa de 7,88% registrado en 1994 y
para 1996 se incrementa hasta 12,7%. La inflación continua su tendencia
decreciente hasta el año 2000 registrándose solo un incremento el año 1998
registrándose una tasa de 7.7% en contraposición a la tasa del año anterior de
4,7%.
En el período 2000 a 2007 se podría decir que la inflación se mantuvo
controlada y con niveles menores a 5% hasta el año 2007 que registró una tasa
promedio de 8,6%. Todos los incrementos durante los 27 años de estudio
coinciden con el paso del Fenómeno de “El Niño”.
De acuerdo a los datos y el modelo podemos concluir que en el corto plazo
existe una relación muy estrecha entre la aparición Fenómeno “El Niño” e
incrementos en el nivel general de precios esto como consecuencia de una
disminución en la producción de los sectores agrícola y pecuario. Incrementos
en el Nivel general de precios estarían determinados en un 68% por los shocks
de oferta que para el caso de estudio se encuentra generado por el Fenómeno
de “El Niño”.
Los datos proporcionados por los índices de producción calculados para los
tipos de cultivos existentes en el país nos muestran que todos los periodos que
sufren el embate del fenómeno de “El Niño” registran pérdidas. No todos los
cultivos sufren de la misma manera, los cultivos más afectados son los de las
Hortalizas y las de los Tubérculos los cuales son factor importante dentro la
dieta de la población Boliviana.
En el corto plazo la economía Boliviana se encuentra afectada por el fenómeno
de “El Niño” esta afecta directamente en la producción de alimentos. Esta
disminución explicaría alrededor de un 60% la tasa de inflación promedio del
período y de un período posterior al paso del fenómeno.
El fenómeno de “El Niño” no generaría niveles importantes de inflación en el
largo plazo es decir que como afirma la teoría neoclásica a largo plazo solo los
factores monetarios o fiscales generan períodos constantes de incremento en la
inflación.
7.2 Recomendaciones
En nuestro país el salario mínimo nacional es de 647 Bs el cual es bastante
bajo por otro lado los agentes económicos destinan casi un 50% de estos
ingresos en alimentación (IPC base 1990) entonces los agentes de menores
ingresos son los que más sufren el incremento de 2 o 3 puntos porcentuales en
el nivel general de precios.
En Bolivia el umbral de pobreza es bastante elevado entonces al ser el
fenómeno “El Niño” un fenómeno cíclico es decir que a lo largo del tiempo
experimentamos su paso repetidas veces; es un hecho el que no se pueda
predecir con anterioridad la magnitud del fenómeno que se registrará para cada
período por que este es un evento aleatorio pero es posible de alguna manera
mitigar los efectos que tendrá sobre la producción de alimentos.
Esta mitigación podría ser generada por medio de políticas para el incentivo a la
producción del sector agrícola y pecuario para poder tener mejores condiciones
de producción y una tecnología no tan rustica de producción que contribuiría al
aumento en la oferta de bienes de consumo que durante el paso del fenómeno
no sean tan notorias las disminuciones en la producción.
El incentivo al sector productivo del país debería ser una de las principales
políticas de estado para poder garantizar el autoabastecimiento y la certidumbre
en el tema alimentario de nuestro país el cual es de vital importancia para
mejorar las condiciones de vida de la población e incrementar el desarrollo.
El calentamiento global a tomado mayor importancia en los últimos años esto
debido a que sus efectos serán diversos entre los mas notorios e inmediatos
tendremos a un incrementos en la magnitud de los fenómenos climatológicos.
El fenómeno “El Niño” se origina por el calentamiento de las aguas del Pacífico
entonces la magnitud del impacto provocado por este fenómeno será mayor
debido al incremento inusual de las temperaturas.
A consecuencia de esto la fuerza con la que se presentará el fenómeno será
mayor cada año, generando mayor sequía en el sector occidental y mayores
inundaciones en el sector oriental del país por lo que el apoyo al sector agrícola
deberá ser prioridad para los gobiernos de turno.
Si bien el gobierno no tienen la capacidad de quizás de predecir la aparición de
los fenómenos y cual su magnitud; se debería tratar de mitigar lo mas posible
las consecuencias de las perdidas en la producción ya que si bien son sólo
estacionarias los agentes económicos durante estos periodos deberá sacrificar
consumo futuro por consumo presente a través de deuda o subempleo
reduciendo de esta manera si nivel de vida, como consecuencia se
incrementarán los niveles de pobreza y desempleo en el país.
VIII Bibliografía.- Comboni, Silvio, (2005) El Período de la Hiperinflación y el Banco Central, En Historia Monetaria Contemporánea de Bolivia. La Paz, Dpto de Comunicación Institucional del BCB. p. 219 – 270 Cupé, Ernesto, (2000) Inflación Subyacente y por componentes en Bolivia. IISEC. La Paz, Bolivia. Espejo Luna, Justo, (1990) El Sector Productivo Boliviano durante el Período Inflacionario. IISEC. La Paz, Bolivia. Gonzalo Chavez (1989)Alta Inflación, Hiperinflación y Variabilidad de los Precios Relativos: El Caso Boliviano. IISECC. La Paz, Bolivia José Luis Evia Vizcarra, Armando Méndez Morales (2008) Determinantes de la Inflación Reciente en Bolivia. IISEC. La Paz, Bolivia. Organización Panamericana de la Salud. Fenómeno. El Niño, 1997-1998. Serie Crónicas de Desastres 8, Washington, D.C. : OPS, ©2000. 294 pp. Unidad de Análisis de Políticas Económicas (UDAPE) SECTOR AGROPECUARIO BOLIVIA(1990-2004). Bolivia Orellana, Walter; Requena, Jorge, (1999) Determinantes de la inflación en Bolivia. Asesoría de Política Económica, La Paz, Banco Central de Bolivia. Arandia, Humberto; Cuba, Pablo; Zambrana, Borís, (2007) Evaluación de medidas alternativas de inflación subyacente: Aplicaciones al caso Boliviano, En Análisis Económico (Volumen 22), La Paz, Unidad de Análisis de Política Económica. p. 5 – 33.
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IX Anexos.- Inflación mensual
MES 1981 1982 1983 1984 1985 1986 Enero 14,03 289,16 366,64 3407,75 6253,19
Febrero 39,12 29,87 269,63 420,71 7963,59 2387,58 Marzo 36,20 40,98 282,06 464,15 8216,46 1892,40 Abril 35,28 58,60 267,63 748,39 5604,39 1746,22 Mayo 34,25 61,33 286,31 1041,49 5163,99 1274,28 Junio 27,37 68,80 280,57 1051,17 8926,90 702,77 Julio 27,40 122,52 213,11 1000,00 14173,07 391,36
Agosto 30,69 124,97 268,07 904,40 20560,75 197,04 Septiembre 32,95 170,19 258,64 1084,96 23446,99 94,13
Octubre 34,46 207,42 248,98 1590,47 14421,56 98,99 Noviembre 30,65 265,39 266,76 1682,26 11291,71 92,58 Diciembre 25,00 296,79 328,44 2177,30 8170,53 65,98
MES 1987 1988 1989 1990 1991 1992 Enero 31,15 13,42 16,28 17,21 17,26 17,00
Febrero 19,92 8,29 20,97 16,46 24,06 13,17 Marzo 20,67 8,44 20,95 15,91 24,40 13,04 Abril 18,34 11,80 15,63 16,14 24,61 12,79 Mayo 17,59 13,01 14,72 16,06 24,91 12,68 Junio 12,56 15,57 12,20 18,61 23,37 12,56 Julio 10,52 20,25 8,40 20,17 22,23 12,46
Agosto 10,91 21,93 9,18 17,81 22,13 12,34 Septiembre 9,06 20,77 13,68 14,90 21,23 11,95
Octubre 10,68 20,77 13,65 16,46 18,31 11,45 Noviembre 10,49 20,88 15,87 17,71 16,00 11,07 Diciembre 10,65 21,52 16,55 18,02 14,52 10,46
MES 1993 1994 1995 1996 1997 1998 Enero 9,52 8,37 8,52 13,38 6,30 8,23
Febrero 8,15 7,93 8,53 15,86 3,64 8,92 Marzo 7,53 7,90 9,63 14,55 3,61 9,42 Abril 7,37 8,30 10,80 12,54 4,42 9,11 Mayo 7,45 8,14 10,64 12,45 4,77 8,67 Junio 7,71 7,68 10,88 12,26 5,20 7,91 Julio 8,09 7,50 10,27 13,10 5,34 6,81
Agosto 8,99 6,95 9,50 13,69 4,94 6,13 Septiembre 9,49 7,03 9,40 13,27 3,68 7,20
Octubre 9,48 7,30 10,01 11,71 4,15 7,84 Noviembre 9,15 8,90 8,79 11,67 3,75 7,74 Diciembre 9,31 8,52 12,57 7,95 6,73 4,39
MES 1999 2000 2001 2002 2003 2004
Enero 3,10 3,52 3,10 0,60 2,95 4,17 Febrero 2,64 3,56 2,65 0,93 2,42 4,59 Marzo 2,00 4,63 1,79 0,85 2,80 4,24 Abril 1,56 5,81 1,03 0,60 3,16 3,94 Mayo 1,33 4,40 2,13 0,83 3,13 4,35 Junio 1,48 4,20 2,69 0,20 3,22 4,92 Julio 1,44 4,75 3,17 -0,58 3,42 4,84
Agosto 1,94 4,62 2,09 0,30 3,85 4,54 Septiembre 2,60 5,92 -0,02 1,03 3,62 4,27
Octubre 2,33 6,58 -1,27 1,50 4,35 3,82 Noviembre 2,37 3,79 1,08 2,27 3,26 4,93 Diciembre 3,13 3,41 0,92 2,45 3,94 4,62
MES 2005 2006 2007 Enero 5,41 3,91 6,02
Febrero 5,26 4,18 6,57 Marzo 5,71 3,72 7,19 Abril 5,29 4,26 6,76 Mayo 5,57 4,43 6,36 Junio 6,40 3,49 6,60 Julio 5,35 4,55 8,84
Agosto 5,35 4,38 10,36 Septiembre 5,53 4,32 10,48
Octubre 5,07 4,41 11,33 Noviembre 4,96 4,74 11,86 Diciembre 4,91 4,95 11,72
Fuente: INSTITUTO NACIONAL DE ESTADISTICA
Inflación alimentos y bebidas
Años 1981 1982 1983 1984 1985 Inflacion General 32,53 121,74 271,61 1044,33 10945,64
Inflacion Alimentos y bebidas 35,80 123,64 303,25 1315,73 11275,71
Años 1986 1987 1988 1989 1990 Inflacion General 1266,38 15,21 16,39 14,84 17,12
Inflacion Alimentos y bebidas 276,67 10,25 11,44 14,35 18,75
Años 1991 1992 1993 1994 1995 Inflacion General 21,09 12,58 8,52 7,88 9,96
Inflacion Alimentos y bebidas 21,60 13,35 6,74 9,01 12,01
Años 1996 1997 1998 1999 2000 Inflacion General 12,70 4,71 7,70 2,16 4,60
Inflacion Alimentos y bebidas 14,28 3,39 5,49 -1,10 1,63
Años 2001 2002 2003 2004 2005 Inflacion General 1,61 0,92 3,34 4,44 5,40
Inflacion Alimentos y bebidas 0,62 -0,93 3,50 5,97 5,80
Años 2006 2007 Inflacion General 4,28 8,67
Inflacion Alimentos y bebidas 5,61 13,72
Fuente: INSTITUTO NACIONAL DE ESTADISTICA
Producción Pecuaria e Inflación.-
Años 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 Producción Pecuaria 173777 168930 175365 194970 147952 156709 166076 Inflación 47,71 32,53 121,74 271,61 1044,33 10945,64 1266,38 Años 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 Producción Pecuaria 177050 191330 198309 191947 192367 187298 193253 Inflación 15,21 16,39 14,84 17,12 21,09 12,58 8,52 Años 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 Producción Pecuaria 202243 209321 216875 224753 231789 239472 229582 Inflación 7,88 9,96 12,70 4,71 7,70 2,16 4,60 Años 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Producción Pecuaria 234356 242382 249686 257127 271648 277751 290889,2 Inflación 1,61 0,92 3,34 4,44 5,40 4,28 8,67
Fuente: INSTITUTO NACIONAL DE ESTADISTICA
Índice de Precios Al consumidor Base 1966 por grupos
GRUPOS 1980 1981 1982 1983
GENERAL 0,70 0,92 2,06 7,75 ALIMENTACIÓN 0,81 1,10 2,46 9,92 VIVIENDA 0,54 0,72 1,44 4,03 INDUMENTARIA 0,61 0,75 1,72 6,03 DIVERSOS 0,54 0,67 1,61 5,43 GRUPOS 1984 1985 1986 1987
GENERAL 107,06 12.686,01 47.742,01 54.702,17 ALIMENTACIÓN 140,44 15.976,05 60.176,94 66.345,50 VIVIENDA 49,80 6.579,30 22.717,10 26.308,34 INDUMENTARIA 83,00 9.878,27 32.644,78 40.628,94 DIVERSOS 69,35 9.860,45 43.473,61 55.669,56 GRUPOS 1988 1989 1990 GENERAL 63.455,60 73.084,26 85.596,05 ALIMENTACIÓN 73.937,15 84.547,27 100.399,32 VIVIENDA 32.640,57 38.488,83 43.665,03 INDUMENTARIA 46.610,49 52.519,13 60.353,84 DIVERSOS 73.710,93 85.510,66 100.849,53 Fuente: UDAPE
NÚMERO DE CABEZAS DE GANADO BOVINO POR AÑO SEGÚN EDAD Y SEXO
DESCRIPCION 1990 1991 1992 1993 1994 T O T A L 4.914.249 5.011.599 5.142.199 5.267.221 5.423.278 Machos 1.876.445 1.876.154 1.895.000 1.916.642 1.919.518 Hembras 3.037.804 3.135.445 3.247.199 3.350.579 3.503.760 MENORES de 1 AÑO 990.679 991.605 1.019.549 1.032.446 1.093.075 Machos 466.116 486.777 502.508 508.845 518.373 Hembras 524.563 504.828 517.041 523.601 574.702 DE 1 A 2 AÑOS 1.078.379 1.269.759 1.390.542 1.484.060 1.546.459 Machos 487.489 576.164 653.270 708.437 741.206 Hembras 590.890 693.595 737.272 775.623 805.253 MAYORES A 2 AÑOS 2.627.781 2.533.808 2.524.901 2.554.854 2.603.283 Machos 705.430 596.786 532.015 503.499 479.478 Hembras 1.922.351 1.937.022 1.992.886 2.051.355 2.123.805 Bueyes 217.410 216.427 207.207 195.861 180.461
DESCRIPCION 1995 1996 1997 1998 1999 T O T A L 5.569.371 5.730.025 5.898.940 6.062.782 6.226.343 Machos 1.949.679 2.008.746 2.073.659 2.158.170 2.223.580 Hembras 3.619.692 3.721.279 3.825.281 3.904.612 4.002.763 MENORES de 1 AÑO 1.112.747 1.153.961 1.187.100 1.217.788 1.255.709 Machos 546.097 576.923 593.152 603.974 623.161 Hembras 566.650 577.038 593.948 613.814 632.548 DE 1 A 2 AÑOS 1.627.315 1.673.087 1.727.123 1.744.993 1.774.950 Machos 764.178 798.882 825.027 851.299 860.048 Hembras 863.137 874.205 902.096 893.694 914.902 MAYORES A 2 AÑOS 2.660.703 2.746.719 2.822.441 2.937.095 3.029.602 Machos 470.798 476.683 493.204 539.991 574.289 Hembras 2.189.905 2.270.036 2.329.237 2.397.104 2.455.313 Bueyes 168.606 156.258 162.276 162.906 166.082
DESCRIPCION 2000 2001 2002 2003 2004 (p) T O T A L 6.399.906 6.572.078 6.749.799 6.930.815 7.117.585 Machos 2.298.836 2.372.087 2.443.345 2.517.974 2.584.226 Hembras 4.101.070 4.199.991 4.306.454 4.412.841 4.533.359 MENORES de 1 AÑO 1.289.785 1.320.387 1.358.806 1.383.838 1.409.737 Machos 641.525 659.712 676.545 689.363 701.753
Hembras 648.260 660.675 682.261 694.475 707.984 DE 1 A 2 AÑOS 1.824.619 1.867.923 1.907.381 1.973.089 2.038.709 Machos 886.625 908.015 925.474 958.572 990.458 Hembras 937.994 959.908 981.907 1.014.517 1.048.251 MAYORES A 2 AÑOS 3.115.346 3.209.521 3.305.458 3.391.456 3.483.461 Machos 600.530 630.113 663.172 687.607 706.337 Hembras 2.514.816 2.579.408 2.642.286 2.703.849 2.777.124 Bueyes 170.156 174.247 178.154 182.432 185.678
DESCRIPCION 2005 (p) 2006 (p) 2007 (p) T O T A L 7.314.372 7.517.226 7.684.924 Machos 2.664.579 2.741.382 2.805.407 Hembras 4.649.793 4.775.844 4.879.517 MENORES de 1 AÑO 1.467.159 1.506.819 1.537.281 Machos 730.745 753.282 768.778 Hembras 736.414 753.537 768.503 DE 1 A 2 AÑOS 2.045.835 2.096.324 2.138.883 Machos 1.003.046 1.023.958 1.053.150 Hembras 1.042.789 1.072.366 1.085.733 MAYORES A 2 AÑOS 3.607.211 3.713.213 3.799.885 Machos 736.621 763.272 774.604 Hembras 2.870.590 2.949.941 3.025.281 Bueyes 194.167 200.870 208.875 Fuente: INSTITUTO NACIONAL DE ESTADISTICA
NÚMERO DE CABEZAS DE GANADO CAMÉLIDO POR AÑO SEGÚN ESPECIE Y DEPARTAMENTO
DESCRIPCION 1992 1993 1994 1995
LLAMA 1.516.430 1.533.841 1.567.134 1.604.573 La Paz 503.758 509.542 521.385 532.237 Cochabamba 37.911 38.499 39.335 40.114 Oruro 430.060 433.310 444.909 457.464 Potosí 544.701 552.490 561.505 574.758 ALPACA 174.714 177.868 182.777 187.868 La Paz 90.956 93.007 96.799 100.603 Cochabamba 4.158 4.215 4.295 4.377 Oruro 57.883 58.839 59.512 60.437 Potosí 21.717 21.807 22.171 22.451 DESCRIPCION 1996 1997 1998 1999
LLAMA 1.631.315 1.657.400 1.725.383 1.797.644 La Paz 539.639 546.114 566.271 587.650 Cochabamba 40.620 41.932 42.617 44.042 Oruro 465.903 473.684 494.149 515.744 Potosí 585.153 595.670 622.346 650.208 ALPACA 191.994 196.392 204.747 213.012 La Paz 103.888 107.250 112.918 118.477 Cochabamba 4.435 4.497 4.668 4.814 Oruro 61.054 61.765 63.615 65.480 Potosí 22.617 22.880 23.546 24.241 DESCRIPCION 2000 2001 2002 2003
LLAMA 1.868.623 1.935.703 1.980.370 2.018.874 La Paz 609.922 630.293 649.832 663.561 Cochabamba 45.539 46.919 48.247 49.276 Oruro 537.921 558.739 579.077 593.308 Potosí 675.241 699.752 703.214 712.729 ALPACA 220.775 228.412 235.802 240.986 La Paz 123.441 128.502 133.514 137.005 Cochabamba 4.968 5.112 5.253 5.351
Oruro 67.412 69.205 70.935 72.139 Potosí 24.954 25.593 26.100 26.491 DESCRIPCION 2004 (p) 2005 (p) 2006 (p) 2007 (p)
LLAMA 2.076.607 2.130.218 2.183.827 2.237.170 La Paz 683.468 700.561 717.586 734.798 Cochabamba 50.656 51.838 53.015 54.212 Oruro 614.074 632.153 650.433 669.193 Potosí 728.409 745.666 762.793 778.967 ALPACA 248.157 255.129 262.329 269.285 La Paz 141.800 146.667 151.610 156.373 Cochabamba 5.485 5.609 5.733 5.859 Oruro 73.798 75.272 76.792 78.295 Potosí 27.074 27.581 28.194 28.758 Fuente: INSTITUTO NACIONAL DE ESTADISTICA
NÚMERO DE CABEZAS DE GANADO CAPRINO POR AÑO SEGÚN EDAD Y SEXO
DESCRIPCION 1990 1991 1992 1993
T O T A L 1.445.123 1.467.617 1.485.946 1.511.243 Machos 617.489 622.621 618.302 659.457 Hembras 827.634 844.996 867.644 851.786 MENORES de 1 AÑO 445.363 454.377 463.097 482.181 Machos 174.693 176.197 172.304 199.715 Hembras 270.670 278.180 290.793 282.466 MAYORES DE 1 AÑO 999.760 1.013.240 1.022.849 1.029.062 Machos 442.796 446.424 445.998 459.742 Hembras 556.964 566.816 576.851 569.320 DESCRIPCION 1994 1995 1996 1997
T O T A L 1.532.984 1.559.007 1.585.726 1.613.273 Machos 648.801 637.649 630.487 641.457
Hembras 884.183 921.358 955.239 971.816 MENORES de 1 AÑO 520.505 508.925 514.344 516.724 Machos 198.647 202.298 197.123 195.896 Hembras 321.858 306.627 317.221 320.828 MAYORES DE 1 AÑO 1.012.479 1.050.082 1.071.382 1.096.549 Machos 450.154 435.351 433.364 445.561 Hembras 562.325 614.731 638.018 650.988 DESCRIPCION 1998 1999 2000 2001
T O T A L 1.637.114 1.672.516 1.714.208 1.747.952 Machos 649.375 653.483 669.753 682.932 Hembras 987.739 1.019.033 1.044.455 1.065.020 MENORES de 1 AÑO 515.056 517.345 525.784 534.659 Machos 195.016 197.015 200.295 203.741 Hembras 320.040 320.330 325.489 330.918 MAYORES DE 1 AÑO 1.122.058 1.155.171 1.188.424 1.213.293 Machos 454.359 456.468 469.458 479.191 Hembras 667.699 698.703 718.966 734.102 DESCRIPCION 2002 2003 2004 (p) 2005 (p)
T O T A L 1.784.091 1.821.903 1.861.117 1.895.548 Machos 697.283 712.002 733.674 747.344 Hembras 1.086.808 1.109.901 1.127.443 1.148.204 MENORES de 1 AÑO 541.147 552.431 562.687 571.160 Machos 206.559 210.874 221.122 224.798 Hembras 334.588 341.557 341.565 346.362 MAYORES DE 1 AÑO 1.242.944 1.269.472 1.298.430 1.324.388 Machos 490.724 501.128 512.552 522.546 Hembras 752.220 768.344 785.878 801.842 DESCRIPCION 2006 (p) 2007 (p)
T O T A L 1.926.371 1.960.045 Machos 754.227 768.981 Hembras 1.172.144 1.191.064 MENORES de 1 AÑO 578.687 586.189 Machos 230.155 234.167 Hembras 348.532 352.022
MAYORES DE 1 AÑO 1.347.684 1.373.856 Machos 524.072 534.814 Hembras 823.612 839.042
Indice de Precios Al consumidor Base mensual Base 1990 (1980 – 2007)
PERIODO ENERO FEBRERO MARZO ABRIL
1980 0,0006 0,0006 0,0006 0,0006 1981 0,0008 0,0009 0,0009 0,0009 1982 0,0010 0,0011 0,0012 0,0014 1983 0,0037 0,0041 0,0046 0,0050 1984 0,0174 0,0214 0,0260 0,0423 1985 0,6109 1,7274 2,1582 2,4125 1986 39,8058 42,9709 42,9992 44,5444 1987 50,9020 51,5282 51,8868 52,7132 1988 54,7345 55,7991 56,2678 58,9328 1989 67,1294 67,4981 68,0647 68,1419 1990 78,6848 78,6118 78,8860 79,1432 1991 97,2602 97,5221 98,1413 98,6233 1992 107,9415 110,3620 110,9398 111,2320 1993 118,2248 119,3491 119,2878 119,4278 1994 128,1235 128,8212 128,7119 129,3415 1995 139,0364 139,8081 141,1115 143,3055 1996 157,6402 161,9950 161,6361 161,2759 1997 167,5704 167,8878 167,4817 168,4086 1998 181,3615 182,8659 183,2510 183,7599 1999 186,9905 187,7006 186,9122 186,6281 2000 193,5791 194,3829 195,5722 197,4595 2001 199,5860 199,5350 199,0848 199,5056 2002 200,9671 201,3938 200,7767 200,7144 2003 206,7124 206,2721 206,3967 207,0487 2004 215,3279 215,7398 215,1645 215,2128 2005 226,9728 227,0889 227,4481 226,5939 2006 235,8401 236,5750 235,9186 236,2493 2007 250,0439 252,1288 252,8787 252,2306
PERIODO MAYO JUNIO JULIO AGOSTO
1980 0,0007 0,0007 0,0007 0,0007 1981 0,0009 0,0009 0,0009 0,0009 1982 0,0014 0,0015 0,0018 0,0021 1983 0,0054 0,0056 0,0062 0,0078 1984 0,0622 0,0647 0,0681 0,0783 1985 3,2730 5,8410 9,7138 16,1697 1986 44,9756 46,8912 47,7275 48,0318 1987 52,8925 52,7770 52,7488 53,2727 1988 59,7653 60,9952 63,4312 64,9520 1989 68,5675 68,4443 68,7605 70,9150 1990 79,5814 81,1777 82,6273 83,5352 1991 99,4010 100,1542 100,9973 102,0347 1992 112,0045 112,7320 113,5801 114,6239 1993 120,3356 121,4244 122,7717 124,9216 1994 130,1312 130,7529 131,9767 133,6038 1995 143,9804 144,9702 145,5334 146,2918 1996 161,8981 162,7522 164,5899 166,3068 1997 169,6240 171,2117 173,3822 174,5277 1998 184,3338 184,7515 185,1774 185,2275 1999 186,7942 187,4774 187,8505 188,8273 2000 195,0011 195,3752 196,7815 197,5590 2001 199,1456 200,6141 203,0119 201,6818 2002 200,8023 201,0161 201,8394 202,2901 2003 207,0811 207,5036 208,7391 210,0843 2004 216,0941 217,7026 218,8473 219,6200 2005 228,1224 231,6340 230,5583 231,3657 2006 238,2255 239,7097 241,0584 241,5128 2007 253,3752 255,5176 262,3567 266,5299
PERIODO SEPTIEMBRE OCTUBRE NOVIEMBRE DICIEMBRE
1980 0,0007 0,0007 0,0007 0,0007 1981 0,0009 0,0009 0,0009 0,0009 1982 0,0025 0,0029 0,0034 0,0037 1983 0,0091 0,0101 0,0126 0,0159 1984 0,1075 0,1710 0,2250 0,3620 1985 25,3074 24,8355 25,6304 29,9374
1986 49,1260 49,4157 49,3634 49,6851 1987 53,5802 54,6991 54,5436 54,9826 1988 64,7120 66,0556 65,9309 66,8067 1989 73,5547 75,0833 76,3941 77,8715 1990 84,5192 87,4360 89,9160 91,8964 1991 102,4613 103,4521 104,3108 105,2400 1992 114,6967 115,2907 115,8646 116,2471 1993 125,5831 126,2249 126,4591 127,0674 1994 134,4136 135,4446 137,7147 137,8957 1995 147,0452 149,8170 152,5004 155,2389 1996 166,5704 166,4500 167,3037 167,5815 1997 172,6994 173,3572 173,5711 178,8613 1998 185,1327 186,9608 187,0130 186,7171 1999 189,9495 191,3071 191,4356 192,5679 2000 201,2010 203,8926 198,6988 199,1381 2001 201,1528 201,3002 200,8451 200,9800 2002 203,2197 204,3190 205,4138 205,8958 2003 210,5724 213,2034 212,1059 214,0056 2004 219,5634 221,3471 222,5552 223,9016 2005 231,7135 232,5768 233,5940 234,8918 2006 241,7085 242,8383 244,6638 246,5076 2007 267,0356 270,3648 273,6847 275,4142
Fuente: UDAPE
Indice de Precios al consumidor base 1966 por grupos
Período 1980 1981 1982 1983
GENERAL 0,70 0,92 2,06 7,75 Enero 0,63 0,87 0,99 3,85 Febrero 0,64 0,88 1,15 4,24 Marzo 0,65 0,88 1,24 4,74 Abril 0,65 0,88 1,40 5,14 Mayo 0,67 0,90 1,45 5,62 Junio 0,71 0,90 1,52 5,80 Julio 0,72 0,92 1,85 6,38 Agosto 0,74 0,97 2,18 8,04 Septiembre 0,73 0,97 2,61 9,35 Octubre 0,74 0,97 2,99 10,43 Noviembre 0,74 0,97 3,55 13,02 Diciembre 0,77 0,96 3,83 16,39
ALIMENTACIÓN 0,81 1,10 2,46 9,92 Enero 0,72 1,03 1,17 4,62 Febrero 0,72 1,04 1,33 5,07 Marzo 0,73 1,03 1,39 5,74 Abril 0,74 1,03 1,59 6,18 Mayo 0,77 1,06 1,65 6,93 Junio 0,83 1,06 1,73 7,21 Julio 0,85 1,08 2,20 8,16 Agosto 0,89 1,18 2,65 10,50 Septiembre 0,85 1,17 3,05 12,33 Octubre 0,86 1,18 3,62 13,95 Noviembre 0,87 1,16 4,38 17,38 Diciembre 0,90 1,14 4,73 20,97 VIVIENDA 0,54 0,72 1,44 4,03 Enero 0,49 0,68 0,78 2,51 Febrero 0,49 0,69 0,87 2,84 Marzo 0,52 0,69 0,93 3,02 Abril 0,53 0,69 1,03 3,10 Mayo 0,53 0,73 1,08 3,16 Junio 0,54 0,73 1,18 3,25 Julio 0,54 0,73 1,32 3,34 Agosto 0,55 0,73 1,51 4,00 Septiembre 0,55 0,73 1,95 4,50 Octubre 0,57 0,73 1,99 4,79 Noviembre 0,57 0,76 2,21 5,84 Diciembre 0,64 0,77 2,45 8,04 INDUMENTARIA 0,61 0,75 1,72 6,03 Enero 0,58 0,70 0,81 3,41 Febrero 0,58 0,75 0,96 3,59 Marzo 0,59 0,75 1,12 3,83 Abril 0,59 0,75 1,18 4,50 Mayo 0,60 0,75 1,25 4,76 Junio 0,61 0,75 1,32 4,85 Julio 0,62 0,75 1,52 5,03 Agosto 0,62 0,75 1,80 5,88 Septiembre 0,62 0,76 2,30 6,92 Octubre 0,62 0,77 2,54 7,57 Noviembre 0,62 0,77 2,86 9,28 Diciembre 0,63 0,78 3,04 12,79
DIVERSOS 0,54 0,67 1,61 5,43
Enero 0,52 0,62 0,71 2,89 Febrero 0,52 0,66 0,96 3,33 Marzo 0,52 0,66 1,15 3,82 Abril 0,52 0,66 1,28 4,15 Mayo 0,53 0,66 1,33 4,25 Junio 0,54 0,66 1,34 4,26 Julio 0,54 0,66 1,45 4,41 Agosto 0,55 0,66 1,57 5,37 Septiembre 0,56 0,67 2,00 6,01 Octubre 0,56 0,68 2,16 6,34 Noviembre 0,57 0,68 2,61 8,31 Diciembre 0,56 0,70 2,75 12,03 Período 1984 1985 1986 1987
GENERAL 107,06 12.686,01 47.742,01 54.702,17 Enero 17,96 629,97 41.050,24 52.493,36 Febrero 22,09 1.781,38 44.314,30 53.139,10 Marzo 26,76 2.225,67 44.343,48 53.508,88 Abril 43,61 2.487,92 45.937,00 54.361,16 Mayo 64,12 3.375,31 46.381,63 54.545,99 Junio 66,73 6.023,64 48.357,09 54.426,92 Julio 70,18 10.017,50 49.219,58 54.397,85 Agosto 80,71 16.675,23 49.533,37 54.938,11 Septiembre 110,84 26.098,53 50.661,83 55.255,27 Octubre 176,37 25.611,92 50.960,57 56.409,14 Noviembre 232,03 26.431,71 50.906,63 56.248,80 Diciembre 373,29 30.873,31 51.238,41 56.701,50 ALIMENTACIÓN 140,44 15.976,05 60.176,94 66.345,50 Enero 23,08 762,48 52.519,26 65.423,92 Febrero 28,52 2.131,43 56.048,67 65.891,68 Marzo 35,53 2.622,45 55.356,18 65.771,07 Abril 60,41 2.977,05 58.270,58 65.982,12 Mayo 87,02 3.991,51 58.881,87 65.901,77 Junio 89,92 7.693,69 61.699,19 65.161,52 Julio 94,71 12.334,64 62.387,35 65.036,80
Agosto 106,75 21.258,20 62.593,59 65.983,19 Septiembre 141,11 33.384,62 64.099,90 66.522,98 Octubre 234,25 32.186,71 63.699,27 68.411,77 Noviembre 304,05 33.333,43 63.120,91 67.826,58 Diciembre 479,95 39.036,34 63.446,55 68.232,67 VIVIENDA 49,80 6.579,30 22.717,10 26.308,34 Enero 8,60 324,28 20.893,08 24.572,80 Febrero 10.25. 1.125,47 22.099,15 24.940,28 Marzo 11,91 1.318,79 22.353,45 25.615,41 Abril 19,29 1.336,85 21.733,99 26.499,58 Mayo 29,33 1.845,14 21.421,34 26.495,94 Junio 29,79 2.818,16 21.887,05 26.766,24 Julio 31,58 5.458,15 22.616,46 26.756,49 Agosto 36,69 8.138,37 22.931,78 26.867,72 Septiembre 54,79 12.905,99 23.118,88 26.792,39 Octubre 79,85 13.012,89 24.285,20 26.835,84 Noviembre 107,88 13.802,18 24.617,29 26.800,40 Diciembre 177,64 16.875,33 24.647,50 26.756,94 INDUMENTARIA 83,00 9.878,27 32.644,78 40.628,94 Enero 14,08 614,74 26.631,51 37.527,86 Febrero 17,56 1.736,32 29.562,50 38.382,49 Marzo 19,66 2.187,54 29.849,61 38.335,86 Abril 26,07 2.291,76 30.230,74 40.029,43 Mayo 44,14 3.178,35 30.919,91 40.846,69 Junio 47,76 4.921,69 32.603,92 41.556,37 Julio 49,37 9.393,09 34.196,31 41.591,02 Agosto 61,20 14.092,36 34.425,32 41.571,64 Septiembre 96,61 19.930,11 34.889,70 41.581,61 Octubre 132,88 19.434,27 35.638,82 41.554,95 Noviembre 168,60 19.325,29 36.244,14 42.005,51 Diciembre 318,08 21.433,74 36.544,85 42.563,82 DIVERSOS 69,35 9.860,45 43.473,61 55.669,56 Enero 12,95 489,97 34.237,62 49.134,58 Febrero 15,62 1.255,36 39.029,49 50.525,73 Marzo 17,36 1.790,65 41.186,14 52.720,88 Abril 24,85 2.123,11 44.470,29 55.081,83 Mayo 36,67 2.954,64 41.892,49 55.843,98 Junio 39,60 4.405,65 42.699,99 56.794,14 Julio 41,68 7.063,94 43.662,97 57.031,17
Agosto 51,30 11.567,29 44.440,44 57.073,41 Septiembre 74,08 19.444,78 45.811,05 57.284,60 Octubre 109,73 20.902,37 47.300,35 58.044,63 Noviembre 161,88 21.425,12 48.125,36 58.725,06 Diciembre 246,50 24.902,50 48.827,14 59.774,77 Período 1988 1989 1990 1991
GENERAL 63.455,60 73.084,26 85.596,05 Enero 56.445,65 69.228,00 81.144,70 100.300,80 Febrero 57.543,54 69.608,20 81.069,40 100.570,90 Marzo 58.027,00 70.192,60 81.352,20 101.209,50 Abril 60.775,00 70.272,10 81.617,40 101.706,50 Mayo 61.634,00 70,711.10' 82.069,30 102.508,50 Junio 62.902,00 70.584,00 83.715,50 Julio 65.414,00 70.910,10 85.210,40 Agosto 66.983,00 73.131,90 86.146,70 Septiembre 66.735,00 75.854,20 87.161,50 Octubre 68.121,00 77.430,60 90.169,40 Noviembre 67.992,00 78.782,40 92.726,90 Diciembre 68.895,00 80.305,90 94.769,20 ALIMENTACIÓN 73.937,15 84.547,27 100.399,32 122.171,22 Enero 67.606,81 80.019,60 97.436,50 120.005,80 Febrero 68.343,93 80.182,50 95.991,10 118.224,00 Marzo 67.753,00 80.785,90 96.170,90 118.977,40 Abril 69.477,00 80.146,30 95.378,80 118.788,20 Mayo 69.981,00 80.736,70 94.826,20 119.536,70 Junio 72.196,00 80.105,40 96.194,90 Julio 75.934,00 80.159,10 97.607,60 Agosto 78.231,00 83.330,10 99.109,10 Septiembre 77.730,00 88.130,20 100.633,90 Octubre 79.891,00 90.852,40 106.266,40 Noviembre 79.477,00 93.569,40 110.824,70 Diciembre 80.625,00 96.549,60 114.351,70 VIVIENDA 32.640,57 38.488,83 43.665,03 Enero 26.857,50 36.699,30 40.355,10 51.234,90 Febrero 26.923,31 37.128,70 40.509,20 51.991,80 Marzo 27.543,00 37.451,30 40.535,40 52.399,00
Abril 32.979,00 38.008,10 41.542,80 52.927,40 Mayo 33.026,00 38.093,50 42.606,70 53.780,30 Junio 33.381,00 38.223,10 43.836,40 Julio 34.715,00 38.385,70 44.640,20 Agosto 35.101,00 38.927,60 45.057,40 Septiembre 34.615,00 39.416,20 45.398,60 Octubre 35.458,00 39.782,40 45.946,10 Noviembre 35.485,00 39.833,61 46.459,10 Diciembre 35.603,00 39.916,40 47.093,30 INDUMENTARIA 46.610,49 52.519,13 60.353,84 Enero 42.810,51 50.175,20 56.532,80 67,642.90, Febrero 43.836,39 50.517,40 57.066,60 69.174,60 Marzo 44.650,00 50.677,40 57.388,60 69.550,00 Abril 45.770,00 50.945,90 58.283,70 70.583,30 Mayo 46.558,00 51.418,10 59.184,60 71.531,60 Junio 46.699,00 51.826,00 59.780,30 Julio 47.503,00 52.315,00 60.679,00 Agosto 47.887,00 53.510,80 61.192,60 Septiembre 47.784,00 54.131,70 62.040,60 Octubre 47.938,00 54.459,50 63.084,60 Noviembre 48.337,00 54,872..40 64.065,80 Diciembre 49.553,00 55.380,20 64.946,90 DIVERSOS 73.710,93 85.510,66 100.849,53 Enero 60.015,75 80.151,80 92.388,20 114.583,30 Febrero 63.573,37 80.762,60 95.079,50 117.961,20 Marzo 67.484,00 81.896,10 95.997,90 118.589,00 Abril 72.567,00 82.614,40 96.605,50 119.985,90 Mayo 75.628,00 83.074,00 97.602,10 120.003,70 Junio 75.482,00 83.300,10 100.810,40 Julio 76.383,00 84.353,50 103.618,30 Agosto 77.663,00 87.177,00 103.871,00 Septiembre 78.446,00 89.352,10 104.394,30 Octubre 78.739,00 90.609,30 105.458,10 Noviembre 78.991,00 91.085,90 106.806,50 Diciembre 79.559,00 91.751,10 107.562,50
Promedios Mensuales de Lluvias.- Oruro Años/Meses Ene Feb Mar Abr
1980 28,1 51,6 45,6 14,7 1981 124,3 139 59,7 3,6 1982 122,7 50 130,9 6 1983 53,7 57,2 12,7 7 1984 180,3 209,5 139,8 7,8 1985 201,9 147,9 86,6 78,7 1986 38,5 54,9 70,5 9,3 1987 177,1 0,8 65,8 0,6 1988 54,7 84,3 115 50,9 1989 47,3 41,7 52,8 61,4 1990 117 62,1 18,9 5,3 1991 60,2 38,5 60,2 5,9 1992 77 54 12,1 4,9 1993 143,8 37 58,3 11,8 1994 43,1 79,9 21,35 21,2 1995 57,4 94 63,5 4,3 1996 121,6 37,1 33,9 8,6 1997 151,4 82,4 71,8 8,1 1998 51,1 61 36,5 34,2 1999 81,7 77,3 157,4 16,1 2000 141,7 35,5 1,8 2001 168,2 116,4 61,3 9,8 2002 40,8 46,4 95 25,3 2003 2004 62,1 26,9 28,5 8,1 2005 101,5 118,1 75,9 30,7 2006 193,7 42,7 60,9 37,4 2007 81,1 64 52,7 33,7
Años/Meses May Jun Jul Ago
1980 3 0 10 10,5 1981 0 0 0 19 1982 0 0 0 0 1983 0 0 1,7 34,1 1984 0 10,8 0 18,9 1985 0 9,4 0 10,4 1986 4,3 1,4 0 14 1987 9,5 5,1 24,5 5,7 1988 7,9 0 0 0 1989 3 7,9 4,7 0
1990 16,3 35,6 0 6,5 1991 0 2,7 1,4 2,1 1992 0 13,5 7,2 2,9 1993 0,4 1,5 0 5,1 1994 0 0 0,5 6,2 1995 0 0 0 24,4 1996 2,5 0,3 0 14,3 1997 0 0 0 10,4 1998 0 22,6 0 4,4 1999 0 1 2 0 2000 7,4 11 0 18,6 2001 0,8 8 0,4 12,3 2002 3,8 0 11,5 20,1 2003 2004 0 0 7,2 13,3 2005 0 0 0 0 2006 0 0 0 2,4 2007 10,4 0 13,6 2,4
Años/Meses Sep Oct Nov Dic
1980 63 33,3 3,1 9,6 1981 78,5 21,3 11 77 1982 45,4 5 48,1 22,4 1983 11,6 19,3 7,6 30,5 1984 0 2,6 73,6 30,5 1985 52,6 2,6 72,2 30 1986 39,3 20,1 24,9 102 1987 27,7 50,6 42,3 11 1988 35,5 15,1 4,1 24,6 1989 8 16,9 31,6 17,8 1990 3 29,9 42,4 63,4 1991 1,1 7,3 5,2 21,3 1992 0 14 37,9 71,8 1993 43,9 18,7 64,9 58,9 1994 3,9 10,5 31,5 86,4 1995 10,2 3,1 19,7 70,3 1996 11 2,4 53,9 97,3 1997 84,36 8,1 49,4 23,6 1998 9,7 26,5 68,2 26,1 1999 50 48,4 14,3 41,6 2000 1,6 36 1 68,2 2001 6 45,3 23,3 66,9 2002 10,7 16,9 28,6 38,5 2003 6,4 6,4 35 2004 0,4 36 16,2 46,8 2005 51,5 14,2 53,3 57,2 2006 22,4 32,6 31,7 20,9 2007 14,5 16,8 53,9 11,5
Años/Meses Promedio Anual Divisor
Promedio Oruro
1980 140 4 35 1981 326,6 4 81,65 1982 309,6 4 77,4 1983 130,6 4 32,65 1984 537,4 4 134,35 1985 515,1 4 128,775 1986 173,2 4 43,3 1987 244,3 4 61,075 1988 304,9 4 76,225 1989 203,2 4 50,8 1990 203,3 4 50,825 1991 164,8 4 41,2 1992 148 4 37 1993 250,9 4 62,725 1994 165,55 4 41,3875 1995 219,2 4 54,8 1996 201,2 4 50,3 1997 313,7 4 78,425 1998 182,8 4 45,7 1999 332,5 4 83,125 2000 179 3 59,66666667 2001 355,7 4 88,925 2002 207,5 4 51,875 2003 0 0 0 2004 125,6 4 31,4 2005 326,2 4 81,55 2006 334,7 4 83,675 2007 231,5 4 57,875
Santa Cruz Años/Meses Ene Feb Mar Abr
1980 118,1 212,9 122,7 22,5 1981 215,1 183,3 235,8 219,8 1982 200,7 450,4 132 55,1 1983 386,9 94,9 270,3 166,7 1984 294,7 60,7 91,9 70,8 1985 143,2 49,7 258,1 182,2 1986 366,5 338,6 149,6 113,4 1987 222 134,2 227,7 167,6 1988 180,4 93,3 155 109,1 1989 194,3 199,3 146,8 130,8 1990 87,3 142,9 72,6 77,4 1991 337 137,1 189,7 108,4
1992 193,7 313,7 114,5 413,2 1993 67,5 238,2 84,8 30,1 1994 102,5 153,2 58,9 29,8 1995 154,9 109,8 66,8 89,8 1996 172,8 120,1 164,8 88,9 1997 157,6 201 107,2 88,4 1998 189,3 258,4 103,5 97,5 1999 459 11,8 159,6 36,9 2000 173,6 221,2 67,9 2001 125,4 120,5 114,4 180,9 2002 146,8 332,8 86,5 95 2003 2004 82,1 96 43,7 59,4 2005 86,3 69 114 30,7 2006 102,7 110,6 226,5 144,1 2007 291,6 297,7 110,7 131,1
Años/Meses May Jun Jul Ago
1980 154,8 61,8 28,1 40,4 1981 317,9 30,2 4,4 88,1 1982 252,3 228 33,1 66,6 1983 199,5 76,1 182,9 24,6 1984 37 48 54,2 42,1 1985 35,1 64,2 172,3 31 1986 162,7 85,9 147 73,9 1987 87,3 157,7 205,8 47,6 1988 48 9,6 20,9 8,8 1989 80,2 159,6 68,8 86,2 1990 199,3 115,3 68,3 72,5 1991 111,6 92,5 73,5 5,7 1992 183,6 132,6 47,1 100,2 1993 89,8 13,5 68,6 57,9 1994 29,1 11,8 19,2 3,4 1995 11,4 10,8 38,6 19 1996 44,4 34 22,4 45,9 1997 36,6 103,8 10,8 25,6 1998 33,8 8,1 9,5 42,8 1999 60,1 75,1 21,5 0 2000 45,2 69,4 160,7 72,6 2001 215,2 67,6 33,1 30,4 2002 47,8 88,4 62,5 11,5 2003 2004 68,1 37,4 26,2 0,5 2005 60,1 94,4 2,4 73,1 2006 2,2 133,5 18,4 0,1 2007 71,5 0 23,9 5,6
Años/Meses Sep Oct Nov Dic 1980 81,2 20 94,3 69,2 1981 139,7 221,7 77,5 386,8 1982 93,5 267,1 198 162,1 1983 10,6 215,7 240,4 112,7 1984 77,8 145,2 291,6 330,5 1985 107,7 43,1 119,7 197,5 1986 177,2 47,9 201,3 189,1 1987 19,1 177,7 169 325 1988 31,6 75 88,5 240,8 1989 27,2 12,5 158,6 265,3 1990 109,7 40,6 193,6 167,4 1991 44,2 152,8 162,1 164,4 1992 234 71,1 149,4 295,6 1993 120,6 42,6 222,4 143 1994 117,8 84,9 33,1 246,9 1995 46,1 62,8 41,1 119,2 1996 49,1 189,3 271,3 196,3 1997 52,7 184,9 132,2 239,5 1998 123 37,8 259,1 72,6 1999 48,1 33,9 31,9 154 2000 25,9 228,7 305,7 397 2001 119,6 236,9 257,7 93,7 2002 89,4 49,6 126,9 143,8 2003 31,4 115,8 139,4 2004 7,3 223,5 67,6 144,5 2005 76,3 142,5 262,7 140,9 2006 79,3 80,3 61,9 209,5 2007 0,5 47,7 212,7 201,2
Años/Meses Promedio Anual Divisor
Promedio Santa Cruz
1980 476,2 4 119,05 1981 854 4 213,5 1982 838,2 4 209,55 1983 918,8 4 229,7 1984 518,1 4 129,525 1985 633,2 4 158,3 1986 968,1 4 242,025 1987 751,5 4 187,875 1988 537,8 4 134,45 1989 671,2 4 167,8 1990 380,2 4 95,05 1991 772,2 4 193,05 1992 1035,1 4 258,775 1993 420,6 4 105,15 1994 344,4 4 86,1 1995 421,3 4 105,325
1996 546,6 4 136,65 1997 554,2 4 138,55 1998 648,7 4 162,175 1999 667,3 4 166,825 2000 462,7 3 154,233333 2001 541,2 4 135,3 2002 661,1 4 165,275 2003 0 0 #¡DIV/0! 2004 281,2 4 70,3 2005 300 4 75 2006 583,9 4 145,975 2007 831,1 4 207,775
Tarija Años/Meses Ene Feb Mar Abr
1980 145,4 100,5 148,1 13,6 1981 172,7 99,2 62,3 48,1 1982 143,4 50 73 36,1 1983 58,3 64,5 5,6 7,8 1984 134,5 145,5 136,9 1,8 1985 140,9 165 37,2 51,4 1986 69,2 181,3 74,3 27,6 1987 208,5 105,3 36 16,2 1988 181,6 94,4 165,9 11,1 1989 108,7 62,4 94,1 37,2 1990 150,6 116 38 5,2 1991 176,8 142,1 144,4 19,9 1992 260,5 129,8 54 2 1993 111,4 96,1 88,1 22,2 1994 79,4 114 41,9 0 1995 103,8 41,7 112 0 1996 202,5 71,1 88,4 1,2 1997 83,8 100,8 104,1 17,9 1998 93 44,4 63,6 14,7 1999 63,9 108,4 210,7 11,2 2000 224,4 85,7 100,2 12,7 2001 134,1 116,7 75,1 8,7 2002 42,3 105,2 110,4 11 2003 2004 65,9 70,8 106,6 19,9 2005 116,2 156,4 101,7 4,8 2006 167,4 131,8 105,8 17,7 2007 174,3 71,5 77,5 8,8
Años/Meses May Jun Jul Ago
1980 10,5 0 0 5,5
1981 0,2 0 2 7 1982 3,5 0 0 0 1983 4 0 1,1 0,8 1984 0 0 0,8 20,2 1985 0 0 1,3 9,8 1986 0 0 0 0 1987 0,2 0 0 0 1988 0,4 0,8 1,4 0 1989 0 1,4 0,2 0 1990 0 0 0 1 1991 0 0 2 1992 0 0 0 0 1993 0 0 1,3 2,5 1994 0 0 0 0 1995 1,2 0 2,8 0 1996 18,2 1 0 4,4 1997 6,3 0 0 0,3 1998 1,4 0,3 0 0,4 1999 3,2 1,7 0 0 2000 0,1 0 0 0,7 2001 0 0,1 0 1,3 2002 0,4 0,7 0 0,3 2003 2004 1,5 0 0 0 2005 0 0 0,2 0,3 2006 1,7 0 0 0 2007 0 0 0 0,2
Años/Meses Sep Oct Nov Dic
1980 0 47,5 24,4 71,3 1981 2,4 36,8 133,8 161,5 1982 0,2 30,3 22,3 196,1 1983 7,4 13,5 83,7 67,4 1984 0,6 53,8 65,4 120,8 1985 5,7 13,2 88,8 205,2 1986 7,7 21,4 118,4 188,1 1987 0 36 95,8 65,9 1988 1,9 16 12,2 175,3 1989 1,8 54 97,2 109,6 1990 2,4 8,8 100 134,6 1991 4,6 76,6 65,3 53,7 1992 5,5 28,5 79,8 70 1993 0 69,1 95,5 142,8 1994 15,8 40 90,7 131,7 1995 8,4 50,8 83 120,4 1996 10,6 5,2 102,8 176,3 1997 12,5 6,8 68,6 55,7 1998 0,4 41,2 70,1 69,5
1999 47,7 78,4 14,4 76,4 2000 0 8,5 43,9 126,4 2001 9,6 84,5 27,7 204,1 2002 0 0 6,2 69,8 2003 4,3 34,1 86,1 2004 14,2 1,7 63,8 132,9 2005 4 2,9 98,3 138,9 2006 1,4 70,3 42,8 70,6 2007 34,4 74,9 65,5 133,6
Años/Meses Promedio Divisor Promedio Tarija
1980 566,8 4 141,7 1981 726 4 181,5 1982 554,9 4 138,725 1983 314,1 4 78,525 1984 680,3 4 170,075 1985 718,5 4 179,625 1986 688 4 172 1987 563,9 4 140,975 1988 661 4 165,25 1989 566,6 4 141,65 1990 556,6 4 139,15 1991 685,4 4 171,35 1992 630,1 4 157,525 1993 629 4 157,25 1994 513,5 4 128,375 1995 524,1 4 131,025 1996 681,7 4 170,425 1997 456,8 4 114,2 1998 399 4 99,75 1999 616 4 154 2000 602,6 4 150,65 2001 661,9 4 165,475 2002 346,3 4 86,575 2003 124,5 0 #¡DIV/0! 2004 477,3 4 119,325 2005 623,7 4 155,925 2006 609,5 4 152,375 2007 640,7 4 160,175
Cochabamba Años/Meses Ene Feb Mar Abr
1980 51,5 28,6 76,1 15 1981 151,2 89,5 63,8 19 1982 189,2 89,5 63,8 19
1983 65,8 89,2 15,2 0,6 1984 166,6 157,9 163,8 9,7 1985 143,3 97,6 64,6 51,8 1986 133,3 59,6 130,4 35 1987 120 15,7 60,3 19,6 1988 82,2 75,8 152,5 24,4 1989 82,5 42,1 43,1 51,7 1990 64,5 88,4 15,8 18,2 1991 105,4 106,8 33,9 13,8 1992 91,6 70,2 39,6 0,6 1993 180,5 53,1 42,3 3,4 1994 74,1 69,8 90,8 14,9 1995 91,2 75,1 118,7 11,2 1996 126,8 5,9 89,7 3,3 1997 94,9 155,6 132,6 14,5 1998 36,7 74 45,2 30,7 1999 49 99,1 136,3 0,7 2000 89,3 66,5 43,6 0,2 2001 201,1 81,6 73 10,4 2002 34,9 151,8 22,5 2,8 2003 2004 153,4 129,2 13,5 24,2 2005 101,2 93,4 2,5 25,3 2006 160,1 65,5 93,8 34,2 2007 83,3 75,3 52,1 22,9
Años/Meses May Jun Jul Ago
1980 2,4 0,7 0 10,5 1981 0 0 0 15,2 1982 0 0 0,3 0 1983 7,2 1,6 5,6 0 1984 0 0 0 1,2 1985 10,6 9,2 0 0 1986 2,4 0 1,3 4,4 1987 11,1 0 10,4 0 1988 3,2 0 0 0 1989 4,3 0 0 1,4 1990 4,6 27,5 0 2,4 1991 0 7,8 0 0 1992 1,5 14 0 19,3 1993 0 0,2 4,8 32,5 1994 1,8 0,1 0 0,1 1995 0 0 0,7 0 1996 0 0 10,4 8 1997 4,7 0 0 9,9 1998 0 12,3 0 2,9 1999 0 0,2 0 0 2000 0 1,2 0 0,1
2001 13 0 1,1 14,5 2002 0 0 6 0,9 2003 2004 4,7 0 39,9 0,1 2005 0 0 0 0 2006 0 0,4 0 0,7 2007 0,2 0 0 0
Años/Meses Sep Oct Nov Dic
1980 11,9 32,9 5,1 73,8 1981 13,6 18,5 56,6 70,8 1982 6 11,5 38,9 63,4 1983 2,5 14,8 32,5 35,4 1984 2,9 32,6 95,6 75,3 1985 12,7 16,7 50,9 109,6 1986 33,2 33,9 15,7 166 1987 7,8 18,1 31,3 54,2 1988 10,9 36 15,3 35,1 1989 3,2 5,6 18,7 102,7 1990 3,8 37,8 48,5 88,1 1991 6,9 2,3 17,1 17,61 1992 2,4 20,1 37,6 87 1993 1,6 31,8 48,1 1994 3,6 28,9 30,2 39,6 1995 21,6 4,1 30,9 98,3 1996 15,2 2,9 93 53,4 1997 9,6 11,2 50,6 30,2 1998 9,2 59,7 77,1 48,6 1999 28,2 14,8 30,6 51,4 2000 23 15,7 20,3 80,8 2001 0,3 23 15,2 117,3 2002 0,2 18,8 25,7 15,2 2003 24 16,3 89,3 2004 6,1 0,4 83 66,9 2005 5,9 14,6 105,9 58,6 2006 1,2 15,6 40,6 55,2 2007 2,9 10,4 88,2 114,7
Años/Meses Promedio Anual Divisor
Promedio Cochabamba
1980 171,2 4 42,8 1981 323,5 4 80,875 1982 361,5 4 90,375 1983 170,8 4 42,7 1984 498 4 124,5 1985 357,3 4 89,325 1986 358,3 4 89,575
1987 215,6 4 53,9 1988 334,9 4 83,725 1989 219,4 4 54,85 1990 186,9 4 46,725 1991 259,9 4 64,975 1992 202 4 50,5 1993 279,3 4 69,825 1994 249,6 4 62,4 1995 296,2 4 74,05 1996 225,7 4 56,425 1997 397,6 4 99,4 1998 186,6 4 46,65 1999 285,1 4 71,275 2000 199,6 4 49,9 2001 366,1 4 91,525 2002 212 4 53 2003 0 0 #¡DIV/0! 2004 320,3 4 80,075 2005 222,4 4 55,6 2006 353,6 4 88,4 2007 233,6 4 58,4
Cobija Años/Meses Ene Feb Mar Abr
1980 147,3 228,2 150 140,1 1981 356,1 161,1 340,2 142,6 1982 242 312,5 107 199,3 1983 308,5 128,4 266 311 1984 333 308,7 232,1 267,3 1985 317,5 170,5 191 324,5 1986 247,5 332 411 137 1987 300 181 180,5 317 1988 186 560 322 82 1989 238 191 309 184 1990 317 209 269 153,8 1991 329 307 237 87 1992 389 125 293,8 119,4 1993 382,8 165,6 195,2 206,2 1994 165,2 232,5 115,2 260,4 1995 229,2 220,7 180,5 146,7
1996 266,9 263,4 311,4 177,4 1997 205,6 415,5 392 177 1998 218,6 260,1 203,9 158,6 1999 321,2 200,4 235,1 166,4 2000 172,8 216,5 83,4 2001 324,3 210,4 501,8 156,1 2002 273,8 316,4 194,8 299,3 2003 2004 340,9 353 110,4 64,6 2005 173,7 362,8 94,6 120,5 2006 370,9 459,5 141,2 161,4 2007 161,3 243,6 212,9 157,8
Años/Meses May Jun Jul Ago
1980 50,4 2,7 30 52,8 1981 163,2 29 3 32 1982 92 6 27,7 122 1983 155 29,2 4,1 10 1984 28,7 13 8 28 1985 36,5 1 49 18 1986 103,5 0 2 214 1987 156 33 36 100 1988 35 3 5,3 24 1989 49 37 8 19 1990 88 5 35 89 1991 101 27 21 72 1992 67,2 6 15,2 74,8 1993 28,8 32,5 3 24,3 1994 22,5 38,6 0 12,8 1995 122,9 31,6 74,4 5,2 1996 66,9 47,1 0 58 1997 63 52,8 9,1 50,1 1998 92,4 27,6 20,4 39,3 1999 215,9 131,5 50,6 0 2000 53,2 46,8 76,7 46,6 2001 113,6 68,4 10,4 27,8 2002 87,9 4,3 20,2 12,8 2003 2004 49,3 9,6 43,8 36,6 2005 15,4 2,5 1,2 20,2 2006 12,8 60,3 27,4 40,4 2007 114,3 3 11,6 1,1
Años/Meses Sep Oct Nov Dic
1980 165,5 134 108,7 141,6 1981 45,1 175 205 277,5 1982 166,2 165,7 320,3 197
1983 43 98 374 225 1984 211,5 219 267 259 1985 255 298 229 210,5 1986 54,5 136,5 265 225 1987 26 105 361 189 1988 73 72,3 112 259 1989 73,4 121 94 1990 108 94 260 319 1991 158 116 267 270 1992 195,8 120,4 143,3 318,3 1993 137 107,4 266,5 248,2 1994 48,1 217,9 106,7 351,8 1995 117,8 65,7 226,6 162,7 1996 79,6 166,3 237,7 229,4 1997 185,8 63,8 187,3 151,1 1998 84,6 221,4 442 315,1 1999 94,6 63,9 207,1 301,6 2000 74,8 234,2 356,3 165,8 2001 112,5 254 337,4 237,6 2002 24,8 200,8 109,6 272,6 2003 30 31,2 67,5 2004 19,8 226,4 205,8 238,1 2005 85 155,3 264,2 234,9 2006 56,7 119,5 165,4 264,5 2007 99,3 193 220,5 235,8
Años/Meses Promedio Anual Divisor Promedio Cobija
1980 1351,3 12 112,608333 1981 1929,8 12 160,816667 1982 1957,7 12 163,141667 1983 1952,2 12 162,683333 1984 2175,3 12 181,275 1985 2100,5 12 175,041667 1986 2128 12 177,333333 1987 1984,5 12 165,375 1988 1733,6 12 144,466667 1989 1323,4 11 120,309091 1990 1946,8 12 162,233333 1991 1992 12 166 1992 1868,2 12 155,683333 1993 1797,5 12 149,791667 1994 1571,7 12 130,975 1995 1584 12 132 1996 1904,1 12 158,675 1997 1953,1 12 162,758333 1998 2084 12 173,666667 1999 1988,3 12 165,691667
2000 1527,1 11 138,827273 2001 2354,3 12 196,191667 2002 1817,3 12 151,441667 2003 128,7 3 42,9 2004 1698,3 12 141,525 2005 1530,3 12 127,525 2006 1880 12 156,666667 2007 1654,2 12 137,85
Trinidad Años/Meses Ene Feb Mar Abr
1980 514,8 371,5 128,1 130,4 1981 262,5 346,7 271,2 176,1 1982 287 276,4 394,5 176,9 1983 531,7 178,1 182,7 116,8 1984 276,3 261,1 325,7 137,4 1985 369,6 198,4 246,1 205,5 1986 365,7 332,9 243,5 188 1987 270,7 221,5 118,9 112,9 1988 231,1 95,1 469,1 154,1 1989 213,4 201,2 206,2 153,2 1990 463,5 274,7 181,2 113,8 1991 209,8 348,8 149,5 133,3 1992 289,4 793,7 307,6 192,7 1993 484,1 182,4 250,1 95,6 1994 341,7 212,4 169,8 113,1 1995 280 313,9 224 88 1996 230 106,3 82,9 104,4 1997 430,9 260,6 164,4 50,8 1998 173 225 365,6 149,8 1999 188,3 94,9 176,4 157,1 2000 279,4 205,2 101,8 2001 237,5 86,8 258,5 105 2002 190,8 251,4 164,9 56,9 2003 2004 552,1 233,3 121,9 73,5 2005 205,3 151,8 90,5 38,4 2006 356,1 33,4 113,3 53,6 2007 395 306,2 408,9 243,9
Años/Meses May Jun Jul Ago
1980 113,7 14,3 29,8 70,6 1981 173,8 32 1,9 110,9 1982 83,1 41,4 39,6 105,8 1983 345,6 7,1 71,1 1,6 1984 80 17,1 9,2 50,7
1985 21,5 6,2 71,5 79 1986 181,9 0,6 23,2 188 1987 93,3 37,2 67,6 67,5 1988 206,3 3,5 11,2 5 1989 18,5 25 74,3 53,6 1990 413,8 36,2 81,2 39,8 1991 74,2 57,4 33,7 8,2 1992 194,9 63,6 25 129,1 1993 97,2 10,3 16,6 37,8 1994 191,3 127,4 9,1 13,5 1995 30,5 20,5 10,2 0 1996 80,6 2,5 1,8 37,6 1997 112,7 112,7 1,4 22,5 1998 79,1 61 0 29,8 1999 39,8 63,7 44,8 0 2000 60,3 86,3 92,7 30,6 2001 104,9 5 26,4 4,8 2002 78,2 33,7 35,3 154,9 2003 2004 63,9 29,4 37,4 1,8 2005 70,8 17,2 11,2 7,6 2006 9,1 131,8 38,4 14,2 2007 148,3 0 89,2 0,2
Años/Meses Sep Oct Nov Dic
1980 60,7 285,9 286,7 113,5 1981 102,6 99 175 287,3 1982 175,5 229,5 218,7 297,3 1983 100,9 128,1 277,3 404,9 1984 77,5 151,1 166 348,6 1985 74,8 109,7 351,5 122,4 1986 192,8 231,6 337,8 127,7 1987 19,5 147,4 208,4 399,3 1988 138,4 76,2 89 241,7 1989 54,4 179,6 108,5 263,3 1990 99,6 66,8 335,2 370,9 1991 138 107 200,3 157,9 1992 441,3 209,5 232,3 1993 213,6 90,5 115,6 336,5 1994 204,6 203,6 120,8 313,7 1995 86,6 97 50,5 354,2 1996 258 291,7 208,4 423,4 1997 31 205,5 325,4 386,4 1998 162,4 122,8 222,5 271,4 1999 85,5 112,8 148,3 430,9 2000 1,6 107,3 152,8 245,5 2001 96 116,8 222,7 233,8 2002 31,8 56 121,3 262,9
2003 1,4 24,6 182,3 2004 30,2 131,7 208,8 172,4 2005 42,6 268,8 128,3 147,9 2006 165,7 255,3 245,9 334,4 2007 0 167,1 334,5 338,5
Años/Meses Promedio Anual Divisor Promedio Trinidad
1980 2120 12 176,666667 1981 2039 12 169,916667 1982 2325,7 12 193,808333 1983 2345,9 12 195,491667 1984 1900,7 12 158,391667 1985 1856,2 12 154,683333 1986 2413,7 12 201,141667 1987 1764,2 12 147,016667 1988 1720,7 12 143,391667 1989 1551,2 12 129,266667 1990 2476,7 12 206,391667 1991 1618,1 12 134,841667 1992 2879,1 11 261,736364 1993 1930,3 12 160,858333 1994 2021 12 168,416667 1995 1555,4 12 129,616667 1996 1827,6 12 152,3 1997 2104,3 12 175,358333 1998 1862,4 12 155,2 1999 1542,5 12 128,541667 2000 1363,5 11 123,954545 2001 1498,2 12 124,85 2002 1438,1 12 119,841667 2003 208,3 3 69,4333333 2004 1656,4 12 138,033333 2005 1180,4 12 98,3666667 2006 1751,2 12 145,933333 2007 2431,8 12 202,65
Años Acumulado Anual La
Paz
Acumulado Anual Potosi
Acumulado Anual Sucre
Acumulado Anual Oruro
1980 470,1 297,7 673,9 272,5 1981 623,3 409,6 811,2 533,4 1982 467,5 258 851 430,5 1983 450,8 173,3 464,2 235,4 1984 798,1 581,7 1160,3 673,8 1985 662,1 439 929,2 692,3 1986 673,5 502 676,3 379,2
1987 472 0 637,6 420,7 1988 628,4 329,4 705,3 392,1 1989 355,4 276 538,2 293,1 1990 631,7 289,7 535,8 400,4 1991 444,3 387,8 474,3 205,9 1992 446,2 289,6 581,7 295,3 1993 469,9 0 594,9 444,3 1994 357,9 230,8 488,9 304,55 1995 479,3 104,3 632,1 346,9 1996 427 317,7 573,2 382,9 1997 599,8 486,9 790,4 489,56 1998 461,7 269,5 460,3 340,3 1999 528,9 296,1 509,7 489,8 2000 479,3 282,2 677,6 322,8 2001 627,5 440,4 655,1 518,7 2002 611,9 308,9 529,8 337,6 2003 531,2 242,4 512,5 347,8 2004 453,7 210,7 420 245,5 2005 406,2 386,8 692,4 502,4 2006 623,1 309,8 532,6 444,7 2007 638,3 393,8 723,2 354,6
Años Acumulado Anual Santa
Cruz
Acumulado Anual Tarija
Acumulado Anual
Cochabamba
Acumulado Anual Cobija
1980 1026 566,8 308,5 1351,3 1981 2120,3 726 498,2 1929,8 1982 2138,9 554,9 481,6 1957,7 1983 1981,3 314,1 270,4 1952,2 1984 1544,5 680,3 705,6 2175,3 1985 1403,8 718,5 567 2100,5 1986 2053,1 688 615,2 2128 1987 1940,7 563,9 348,5 1984,5 1988 1061 661 435,4 1733,6 1989 1529,6 566,6 355,3 1323,4 1990 1346,9 556,6 399,6 1946,8 1991 1579 685,4 311,61 1992 1992 2248,7 630,1 383,9 1868,2 1993 1179 629 398,3 1797,5 1994 890,6 513,5 353,9 1571,7 1995 770,3 524,1 451,8 1584 1996 1399,3 681,7 408,6 1904,1 1997 1340,3 456,8 513,8 1953,1 1998 1235,4 399 396,4 2084 1999 1091,9 616 410,3 1988,3 2000 1767,9 602,6 340,7 1527,1 2001 1595,4 661,9 550,5 2354,3 2002 1281 346,3 278,8 1817,3
2003 886,6 524,5 429,6 1428,7 2004 856,3 477,3 521,4 1698,3 2005 1152,4 623,7 407,4 1530,3 2006 1169,1 609,5 467,3 1880 2007 1394,2 640,7 450 1654,2
Años Acumulado
Anual Trinidad Acumulado Anual Promedio Bolivia
1980 2120 787,422222 1981 2039 1076,75556 1982 2325,7 1051,75556 1983 2345,9 909,733333 1984 1900,7 1135,58889 1985 1856,2 1040,95556 1986 2413,7 1125,44444 1987 1764,2 903,566667 1988 1720,7 851,877778 1989 1551,2 754,311111 1990 2476,7 953,8 1991 1618,1 855,378889 1992 2879,1 1069,2 1993 1930,3 827,022222 1994 2021 748,094444 1995 1555,4 716,466667 1996 1827,6 880,233333 1997 2104,3 970,551111 1998 1862,4 834,333333 1999 1542,5 830,388889 2000 1363,5 818,188889 2001 1498,2 989,111111 2002 1438,1 772,188889 2003 1408,3 701,288889 2004 1656,4 726,622222 2005 1180,4 764,666667 2006 1751,2 865,255556 2007 2431,8 964,533333
1 2 3 4 Años Potosi Sucre La Paz Oruro
1980 24,8083333 56,1583333 39,175 22,7083333 1981 34,1333333 67,6 51,9416667 44,45 1982 25,8 70,9166667 38,9583333 35,875 1983 15,7545455 38,6833333 37,5666667 19,6166667 1984 48,475 96,6916667 66,5083333 56,15 1985 36,5833333 77,4333333 55,175 57,6916667 1986 41,8333333 56,3583333 56,125 31,6 1987 57,9636364 39,3333333 35,0583333 1988 29,9454545 58,775 52,3666667 32,675 1989 23 44,85 29,6166667 24,425 1990 24,1416667 44,65 52,6416667 33,3666667 1991 32,3166667 39,525 37,025 17,1583333 1992 24,1333333 48,475 37,1833333 24,6083333 1993 49,575 39,1583333 37,025 1994 19,2333333 40,7416667 29,825 25,3791667 1995 17,3833333 52,675 39,9416667 28,9083333 1996 28,8818182 47,7666667 35,5833333 31,9083333 1997 40,575 65,8666667 49,9833333 40,7966667 1998 22,4583333 38,3583333 38,475 28,3583333 1999 24,675 42,475 44,075 40,8166667 2000 25,6545455 56,4666667 39,9416667 29,3454545 2001 36,7 65,51 52,2916667 43,225 2002 25,7416667 44,15 50,9916667 28,1333333 2003 14,1333333 37,5 44,2666667 15,9333333 2004 17,5583333 35 37,8083333 20,4583333 2005 32,2333333 57,7 33,85 41,8666667 2006 25,8166667 44,3833333 51,925 37,0583333 2007 32,8166667 60,2666667 53,1916667 29,55
5 6 7 8 Años Santa Cruz Tarija Cochabamba Cobija
1980 85,5 47,2333333 25,7083333 112,608333 1981 176,691667 60,5 41,5166667 160,816667 1982 178,241667 46,2416667 40,1333333 163,141667 1983 165,108333 26,175 22,5333333 162,683333 1984 128,708333 56,6916667 58,8 181,275 1985 116,983333 59,875 47,25 175,041667 1986 171,091667 57,3333333 51,2666667 177,333333 1987 161,725 46,9916667 29,0416667 165,375 1988 88,4166667 55,0833333 36,2833333 144,466667 1989 127,466667 47,2166667 29,6083333 120,309091 1990 112,241667 46,3833333 33,3 162,233333 1991 131,583333 62,3090909 25,9675 166 1992 187,391667 52,5083333 31,9916667 155,683333
1993 98,25 52,4166667 36,2090909 149,791667 1994 74,2166667 42,7916667 29,4916667 130,975 1995 64,1916667 43,675 37,65 132 1996 116,608333 56,8083333 34,05 158,675 1997 111,691667 38,0666667 42,8166667 162,758333 1998 102,95 33,25 33,0333333 173,666667 1999 90,9916667 51,3333333 34,1916667 165,691667 2000 160,718182 50,2166667 28,3916667 138,827273 2001 132,95 55,1583333 45,875 196,191667 2002 106,75 28,8583333 23,2333333 151,441667 2003 95,5333333 41,5 43,2 42,9 2004 71,3583333 39,775 43,45 141,525 2005 96,0333333 51,975 33,95 127,525 2006 97,425 50,7916667 38,9416667 156,666667 2007 116,183333 53,3916667 37,5 137,85
Años Trinidad PROMEDIO DIVISOR Promedio Anual de Lluvias
1980 176,666667 590,566667 9 65,6185185 1981 169,916667 807,566667 9 89,7296296 1982 193,808333 793,116667 9 88,1240741 1983 195,491667 683,612879 9 75,9569865 1984 158,391667 851,691667 9 94,6324074 1985 154,683333 780,716667 9 86,7462963 1986 201,141667 844,083333 9 93,787037 1987 147,016667 682,505303 8 85,3131629 1988 143,391667 641,403788 9 71,2670875 1989 129,266667 575,759091 9 63,9732323 1990 206,391667 715,35 9 79,4833333 1991 134,841667 646,726591 9 71,8585101 1992 261,736364 823,711364 9 91,5234848 1993 160,858333 623,284091 8 77,9105114 1994 168,416667 561,070833 9 62,3412037 1995 129,616667 546,041667 9 60,6712963 1996 152,3 662,581818 9 73,620202 1997 175,358333 727,913333 9 80,8792593 1998 155,2 625,75 9 69,5277778 1999 128,541667 622,791667 9 69,1990741 2000 123,954545 653,516667 9 72,612963 2001 124,85 752,751667 9 83,6390741 2002 119,841667 579,141667 9 64,3490741 2003 69,4333333 404,4 9 44,9333333 2004 138,033333 544,966667 9 60,5518519 2005 98,3666667 573,5 9 63,7222222 2006 145,933333 648,941667 9 72,1046296 2007 202,65 723,4 9 80,3777778
Tablas resultados econométricos
-2
-1
0
1
2
3
-2
0
2
4
6
8
10
82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 06
Residual Actual Fitted
-2
-1
0
1
2
3
82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02 04 06
LOG(INF) Residuals
0
1
2
3
4
5
6
7
8
-2 -1 0 1 2 3
Series: ResidualsSample 1981 2007Observations 27
Mean -9.01e-15Median 0.056875Maximum 2.955097Minimum -1.867531Std. Dev. 1.226568Skewness 0.521190Kurtosis 2.623420
Jarque-Bera 1.381916Probability 0.501096
Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey F-statistic 1.394041 Prob. F(7,19) 0.2644
Obs*R-squared 9.161662 Prob. Chi-Square(7) 0.2413 Scaled explained SS 3.682602 Prob. Chi-Square(7) 0.8155
Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 11/07/09 Time: 06:52 Sample: 1981 2007 Included observations: 27
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -22.46118 68.95583 -0.325733 0.7482
LOG(PREC) 1.557730 4.022968 0.387209 0.7029 LOG(PRODAGRI) 0.899838 3.901109 0.230662 0.8200 LOG(PRODPEC) 6.223078 10.61490 0.586258 0.5646
DUMMY -0.747440 0.784506 -0.952752 0.3527 LOG(PREC(-1)) 4.702484 3.385772 1.388896 0.1809
LOG(PRODAGRI(-1)) 0.915209 5.489897 0.166708 0.8694 LOG(PRODPEC(-1)) -10.08027 7.659531 -1.316043 0.2038
R-squared 0.339321 Mean dependent var 1.448747
Adjusted R-squared 0.095913 S.D. dependent var 1.881063 S.E. of regression 1.788581 Akaike info criterion 4.241916 Sum squared resid 60.78139 Schwarz criterion 4.625868 Log likelihood -49.26587 Hannan-Quinn criter. 4.356085 F-statistic 1.394041 Durbin-Watson stat 1.813032 Prob(F-statistic) 0.264387
