Staff View: Análisis de redes complejas: un estudio de la inflación en Uruguay

Análisis de redes complejas: un estudio de la inflación en Uruguay

El presente trabajo estudia la relación entre la incertidumbre macroeconómica y el comportamiento del sistema de precios de la economía uruguaya, utilizando el análisis de redes para representar al sistema de precios que componen el Índice de Precios del Consumo (IPC). Se construyeron redes utilizan...

Full description

Saved in:

Bibliographic Details
Institution:	Universidad Católica de Colombia
Main Authors:	Alvarez, Emiliano, Brida, Juan Gabriel, Martínez, Mickaela, Mones , Pablo
Format:	Artículo de revista
Language:	Español
Published:	Universidad Católica de Colombia 2022-02-26
Subjects:	inflation prices network analysis complex systems monetary policy Uruguay inflación precios análisis de redes sistemas complejos política monetaria
Online Access:	https://hdl.handle.net/10983/29464
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!

id	oai:repository.ucatolica.edu.co:10983-29464
recordtype	dspace
spelling	Alvarez, Emiliano Brida, Juan Gabriel Martínez, Mickaela Mones , Pablo 2022-02-26 00:00:00 2023-01-23T16:16:20Z 2022-02-26 00:00:00 2023-01-23T16:16:20Z 2022-02-26 El presente trabajo estudia la relación entre la incertidumbre macroeconómica y el comportamiento del sistema de precios de la economía uruguaya, utilizando el análisis de redes para representar al sistema de precios que componen el Índice de Precios del Consumo (IPC). Se construyeron redes utilizando ventanas móviles anuales entre 1997 y 2020, tomando como nodos a las distintas clases de bienes y servicios que componen el IPC. Los resultados empíricos muestran que existe un conjunto de nodos centrales rodeados de otros periféricos, donde los primeros se caracterizan por haber tenido una dinámica similar a muchos otros nodos de la red, mientras que los segundos registraron un comportamiento atípico. Los resultados empíricos del trabajo permiten mostrar la volatilidad en la dinámica de precios y su relación con los procesos macroeconómicos, así como los cambios en las interrelaciones entre los precios que componen el IPC en Uruguay. This paper studies the relationship between macroeconomic uncertainty and the behavior of the price system of the Uruguayan economy, using network analysis to represent the price system that makes up the Consumer Price Index (CPI). Networks were built using annual moving windows between 1997 and 2020, taking as nodes the different classes of goods and services that make up the CPI. The empirical results show that there is a set of central nodes surrounded by other peripheral ones, where the former are characterized by having a similar dynamic to many other nodes in the network, while the latter had an atypical behavior. The empirical results of the work allow to show the volatility in the price dynamics and its relationship with the macroeconomic processes, as well as the changes in the interrelationships between the prices that make up the CPI in Uruguay. text/html application/pdf text/xml 10.14718/revfinanzpolitecon.v14.n1.2022.6 2011-7663 2248-6046 https://hdl.handle.net/10983/29464 https://doi.org/10.14718/revfinanzpolitecon.v14.n1.2022.6 spa Universidad Católica de Colombia https://revfinypolecon.ucatolica.edu.co/article/download/4275/4220 https://revfinypolecon.ucatolica.edu.co/article/download/4275/4056 https://revfinypolecon.ucatolica.edu.co/article/download/4275/4232 Núm. 1 , Año 2022 : Vol. 14 Núm. 1 (2022) 1 14 Revista Finanzas y Política Económica Alvarez, E., Brida, J. G., & Mones, P. (2021). Dinámica de la estructura de precios en Uruguay. Rect@: Revista Electrónica de Comunicaciones y Trabajos de ASEPUMA, 22(1), 1-19. https://doi.org/10.24309/recta.2021.22.1.01 Arthur, W. B. (1999). Complexity and the economy. Science, 284(5411), 107-109. 10.1126/science.284.5411.107 Basal, J., Carballo, P., Cuitiño, F., Frache, S., Mourelle, J., Rodríguez, H., Rodríguez, V., y Vicente, L. (2016). Un modelo estocástico de equilibrio general para la economía uruguaya. [Documentos de Trabajo 2016-002]. Montevideo: Banco Central del Uruguay. https://ideas.repec.org/p/bku/doctra/2016002.html Bergara, M., Dominioni, D., y Licandro, J. A. (1995). Un modelo para comprender la “enfermedad uruguaya”. Revista de Economía, 2(2), 39-76. https://www.researchgate.net/profile/Mario-Bergara/publication/43235716_Un_Modelo _para_comprender_ la_Enfermedad_Uruguaya/links/544e62d20cf2bca5ce90b13a/Un-Modelo-paracomprender-la-Enfermedad-Uruguaya.pdf Blanchard, O. (2014). Where danger lurks. Finance & Development, 51(3), 28-31. https://doi.org/10.5089/9781475566987.022 Blondel, V. D., Guillaume, J.-L., Lambiotte, R., y Lefebvre, E. (2008). Fast unfolding of communities in large networks. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2008, P10008. https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-5468/2008/10/P10008/ meta Brum, C., Cuitiño, F., Mourelle, J., y Vicente, L. (2012). Modelos multivariados para predecir la inflación en Uruguay. Montevideo: Banco Central del Uruguay. /http://www.bvrie.gub.uy/local/File/JAE/2012/iees03j3221112.pdf. Brum, C., Román, C., y Willebald, H. (2016). Un enfoque monetario de la inflación en el largo plazo. el caso de Uruguay (1870-2010). El Trimestre Económico, 83(329), 61-98. https://doi.org/10.20430/ete.v83i329.192 Cancelo, J. R., Fernández, A., Grosskoff, R., Selves, R., y Villamonte, G. (1994). Precios de transables y no transables: un enfoque ARIMA-IA. IX Jornadas de Economía del Banco Central del Uruguay. https://www.bvrie.gub.uy/local/File/JAE/1994/Cancelo y otros.pdf Caraballo, M. A., y Dabús, C. (2008). The determinants of relative price variability: further evidence from Argentina. Cuadernos de Economía, 45(132), 235-255. http://dx.doi.org/10.4067/S0717-68212008000200004 Chen, Y. G. (2019). Inflation, inflation expectations, and the Phillips curve. En Technical report, CBO Working Paper 2019-07. Washington: CBO. https://www.cbo.gov/system/files/2019-08/55501-CBO-working-paper-inflation-expectations-andphillips- curve.pdf Coibion, O., y Gorodnichenko, Y. (2015). Is the Phillips curve alive and well after all? Inflation expectations and the missing disinflation. American Economic Journal: Macroeconomics, 7(1), 197-232. https://doi.org/10.1257/mac.20130306 Coleman, S., García, S., Torres, S., y Vázquez, S. (2010). Una aproximación empírica a la relación entre inflación, pobreza, indigencia y distribución del ingreso en Uruguay 1990-2007. Montevideo: Banco Central de Uruguay. Csárdi, G., y Nepusz, T. (2006). The Igraph software package for complex network research. https://www.researchgate.net/publication/221995787_The_Igraph_Software_Package_for_Complex_Network_Research Cuitiño, F., Ganón, E., Tiscordio, I., y Vicente, L. (2010). Modelos univariados de series de tiempo para predecir la inflación de corto plazo. En XXV Jornadas de Economía del Banco Central del Uruguay. https://www.bcu.gub.uy/Comunicaciones/Jornadas%20de%20Economa/iees03j3101010.pdf Curtin, R. (2009). Inflation expectations and empirical tests. En Inflation Expectations (pp. 34-61). Nueva York: Routledge. Edmonds, B. (2017). Different modelling purposes. En Simulating Social Complexity (pp. 39-58). Berlín: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-66948-9_4 Farmer, J. D. (2012). Economics needs to treat the economy as a complex system. https://www.ineteconomics.org/uploads/papers/farmer_berlinpaper.pdf Frache, S., Licandro, G., y Saldain, J. (2017). Variable inflation targets as monetary conditions indexes [Mimeo]. Frache, S., y Lluberas, R. (2019). New information and inflation expectations among firms [BIS Working Paper 781]. https://www.bis.org/publ/work781.pdf Gao, X., An, H., y Zhong, W. (2013). Features of the correlation structure of price indices. PLoS ONE, 8(4), 1-9. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0061091 Garda, P., Lanzilotta, B., y Lorenzo, F. (2004). Descripción y evaluación de un esquema metodológico para el diagnóstico y predicción de la inflación en Uruguay. En XIX Jornadas de Economía del Banco Central del Uruguay. /https://www.bcu.gub.uy/ Comunicaciones/Jornadas%20de%20Economa/iees03j3440804.pdf Heymann, D., y Leijonhufvud, A. (1995). High Inflation: The Arne Ryde Memorial Lectures. The Economic Journal, 106(438). https://doi.org/10.2307/2235546 INE (1997). Nota metodológica: Índice de los Precios del Consumo Base marzo 1997. Reporte técnico. /https://www.ine.gub.uy/web/guest/ipc-indice-de-precios-del-consumo INE (2010). Nota metodológica: Cambio de base diciembre 2010 [Reporte técnico]. /https://www.ine.gub.uy/web/guest/ipc-indice-de-precios-del-consumo Licandro, J. A. (2000). The scope for inflation targeting in Uruguay [Reporte técnico]. http://www.lacea.org/pdf/licandro.pdf McCallum, B. T. (1988). Robustness properties of a rule for monetary policy. En Carnegie- Rochester Conference Series on Public Policy (vol. 29, pp. 173-203). https://doi.org/10.1016/0167-2231(88)90011-5 Mordecki, G. (2018). Uruguay en democracia: treinta años de evolución económica (1985-2015). Oikos Polis, 3(1), 81-135. Newman, M. (2010). Networks: An introduction. Oxford: Oxford University Press. https://doi.org/10.1093/acprof:oso/9780199206650.001.0001 Noyola Vázquez, J. (1956). El desarrollo económico y la inflación en México y otros países latinoamericanos. Investigación Económica, 16(4), 603-648. Olivera, J. H. (1960). La teoría no monetaria de la inflación. El Trimestre Económico, 27(4), 616-628. Samuelson, P. A. (1964). Theoretical notes on trade problems. The Review of Economics and Statistics, 46(2), 145-154. https://doi.org/10.2307/1928178 Sarantitis, G. A., Papadimitriou, T., y Gogas, P. (2018). A network analysis of the United Kingdom’s Consumer Price Index. Computational Economics, 51(2), 173-193. https://doi.org/10.1007/s10614-016-9625-9 Sari, N. R., Mahmudy, W. F., y Wibawa, A. P. (2016). Backpropagation on neural network method for inflation rate forecasting in Indonesia. International Journal of Advances in Soft Computing & Its Applications, 8(3), 70-87. Taylor, J. B. (1993). Discretion versus policy rules in practice. En Carnegie-Rochester Conference Series on Public Policy (vol. 39, pp. 195-214). https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/016722319390009L Yukalov, V. I., y Sornette, D. (2014). Self-organization in complex systems as decision making. Advances in Complex Systems, 17(3-4), 1450016. https://doi.org/10.1142/S0219525914500167 Zacheo, L., y Güenaga, M. (2019). Traspaso de tipo de cambio a precios y relación con la credibilidad de la política monetaria. Technical report. https://www.bcu.gub.uy/Comunicaciones/Jornadas%20de% 20Economa/ZACHEO LAURA 2019 6008.pdf JUAN GABRIEL BRIDA, Emiliano Alvarez, Mickaela Martínez, Pablo Mones - 2022 info:eu-repo/semantics/openAccess http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0. https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0 https://revfinypolecon.ucatolica.edu.co/article/view/4275 inflation prices network analysis complex systems monetary policy Uruguay inflación precios análisis de redes sistemas complejos política monetaria Uruguay Análisis de redes complejas: un estudio de la inflación en Uruguay Complex network analysis: a study of inflation in Uruguay Artículo de revista http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 Text info:eu-repo/semantics/article Journal article http://purl.org/redcol/resource_type/ART info:eu-repo/semantics/publishedVersion Publication
institution	Universidad Católica de Colombia
collection	d_repository.ucatolica.edu.co-DSPACE
title	Análisis de redes complejas: un estudio de la inflación en Uruguay
spellingShingle	Análisis de redes complejas: un estudio de la inflación en Uruguay Alvarez, Emiliano Brida, Juan Gabriel Martínez, Mickaela Mones , Pablo Alvarez, Emiliano Brida, Juan Gabriel Martínez, Mickaela Mones , Pablo inflation prices network analysis complex systems monetary policy Uruguay inflación precios análisis de redes sistemas complejos política monetaria Uruguay
title_short	Análisis de redes complejas: un estudio de la inflación en Uruguay
title_full	Análisis de redes complejas: un estudio de la inflación en Uruguay
title_fullStr	Análisis de redes complejas: un estudio de la inflación en Uruguay
title_full_unstemmed	Análisis de redes complejas: un estudio de la inflación en Uruguay
title_sort	análisis de redes complejas: un estudio de la inflación en uruguay
author	Alvarez, Emiliano Brida, Juan Gabriel Martínez, Mickaela Mones , Pablo Alvarez, Emiliano Brida, Juan Gabriel Martínez, Mickaela Mones , Pablo
author_facet	Alvarez, Emiliano Brida, Juan Gabriel Martínez, Mickaela Mones , Pablo Alvarez, Emiliano Brida, Juan Gabriel Martínez, Mickaela Mones , Pablo
building	Repositorio digital
topic	inflation prices network analysis complex systems monetary policy Uruguay inflación precios análisis de redes sistemas complejos política monetaria Uruguay
topic_facet	inflation prices network analysis complex systems monetary policy Uruguay inflación precios análisis de redes sistemas complejos política monetaria Uruguay
publishDate	2022-02-26
language	Español
publisher	Universidad Católica de Colombia
format	Artículo de revista
description	El presente trabajo estudia la relación entre la incertidumbre macroeconómica y el comportamiento del sistema de precios de la economía uruguaya, utilizando el análisis de redes para representar al sistema de precios que componen el Índice de Precios del Consumo (IPC). Se construyeron redes utilizando ventanas móviles anuales entre 1997 y 2020, tomando como nodos a las distintas clases de bienes y servicios que componen el IPC. Los resultados empíricos muestran que existe un conjunto de nodos centrales rodeados de otros periféricos, donde los primeros se caracterizan por haber tenido una dinámica similar a muchos otros nodos de la red, mientras que los segundos registraron un comportamiento atípico. Los resultados empíricos del trabajo permiten mostrar la volatilidad en la dinámica de precios y su relación con los procesos macroeconómicos, así como los cambios en las interrelaciones entre los precios que componen el IPC en Uruguay. This paper studies the relationship between macroeconomic uncertainty and the behavior of the price system of the Uruguayan economy, using network analysis to represent the price system that makes up the Consumer Price Index (CPI). Networks were built using annual moving windows between 1997 and 2020, taking as nodes the different classes of goods and services that make up the CPI. The empirical results show that there is a set of central nodes surrounded by other peripheral ones, where the former are characterized by having a similar dynamic to many other nodes in the network, while the latter had an atypical behavior. The empirical results of the work allow to show the volatility in the price dynamics and its relationship with the macroeconomic processes, as well as the changes in the interrelationships between the prices that make up the CPI in Uruguay.
issn	2248-6046
url	https://hdl.handle.net/10983/29464
url_str_mv	https://hdl.handle.net/10983/29464
_version_	1763050525048176640
score	11.2608595

Similar Items

Análisis de redes complejas: un estudio de la inflación en Uruguay