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ISSN: 2953-6790
Vol. 4 - Núm. 2 / Abril – Junio 2024
La Dinámica de la Inflación y el Desempleo: Un
Estudio Econométrico Basado en la Curva de Phillips
The Dynamics of Inflation and Unemployment: An Econometric
Study Based on the Phillips Curve
Abad-Basantes, Cristian Augusto
1
Almeida-Blacio, Jorge Hernán
2
Ávila-Armijos, Juan Carlos
3
Albuja-Loachamin, Luisa Fernanda
4
1 Ecuador, Puyo, Universidad Estatal Amazonica (UEA)
2 Ecuador, Santo Domingo, Universidad Regional Autónoma de los Andes – UNIANDES
3 Ecuador, Santo Domingo, Universidad Central del Ecuador
4 Ecuador, Santo Domingo, Universidad de las Fuerzas Armadas.
DOI / URL: https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v4/n2/99
Resumen: En este estudio, se investigó la
dinámica de la inflación y el desempleo en
Ecuador utilizando modelos econométricos. La
investigación se enmarca en la teoría de la Curva
de Phillips y empleó técnicas estadísticas para
analizar datos históricos. Los resultados
revelaron una relación significativa entre la tasa
de inflación y la tasa de desempleo en el país.
Además, se aplicaron modelos ARIMA para
identificar patrones y tendencias en la inflación.
Estos hallazgos tienen importantes implicaciones
para la formulación de políticas económicas y la
toma de decisiones estratégicas. Se destaca la
necesidad de considerar enfoques
multidimensionales y la integración de múltiples
fuentes de datos para una comprensión más
completa de la dinámica económica. En
conclusión, este estudio contribuye al
conocimiento de la economía ecuatoriana y
ofrece información valiosa para abordar los
desafíos económicos del país.
Palabras clave: Inflación, Desempleo, Curva de
Phillips, Modelos Econométricos, Política
Económica.
Research Article
Received: 12/Feb/2024
Accepted: 09/Mar/2024
Published: 30/Abr/2024
Cita: Abad-Basantes, C. A., Jorge
Hernán, A.-B., Ávila-Armijos, J. C., &
Albuja-Loachamin, L. F. (2024). La
Dinámica de la Inflación y el Desempleo:
Un Estudio Econométrico Basado en la
Curva de Phillips. Journal of Economic
and Social Science Research, 4(2), 1–16.
https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v4/n2/
99
Journal of Economic and Social Science
Research (JESSR)
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Abstract:
This study investigates the dynamics of inflation and unemployment in Ecuador using
econometric models. The research is framed within the theory of the Phillips Curve and
employs statistical techniques to analyze historical data. The results reveal a
significant relationship between the inflation rate and the unemployment rate in the
country. Additionally, ARIMA models were applied to identify patterns and trends in
inflation. These findings have important implications for economic policy formulation
and strategic decision-making. The need for considering multidimensional approaches
and integrating multiple data sources for a comprehensive understanding of economic
dynamics is emphasized. In conclusion, this study contributes to the knowledge of the
Ecuadorian economy and provides valuable insights for addressing the country's
economic challenges.
Keywords: Inflation, Unemployment, Phillips Curve, Econometric Models, Economic
Policy.
1. Introducción
La dinámica entre la inflación y el desempleo ha sido objeto de profunda investigación
y debate en el campo de la economía. Desde la formulación de la teoría de la Curva
de Phillips en la década de 1950, los economistas han explorado cómo cambian estos
dos indicadores en relación inversa en diversos contextos económicos. Esta relación
es particularmente relevante en países en desarrollo como Ecuador, donde la
estabilidad económica y el crecimiento sostenible son prioridades clave para el
desarrollo socioeconómico.
En un contexto global, varios estudios han destacado la importancia de comprender
la interacción entre la inflación y el desempleo, ya que ambos fenómenos pueden
afectar significativamente el bienestar económico de un país y su capacidad para
alcanzar objetivos macroeconómicos. Por ejemplo, autores como Friedman (1968) y
Lucas (1976) han argumentado que existe una relación a corto plazo entre la inflación
y el desempleo, mientras que otros, como Phelps (1967), han destacado las
implicaciones de la expectativa de inflación en esta relación.
En el contexto específico de Ecuador, una nación con una historia económica
caracterizada por la volatilidad y los desafíos estructurales, comprender la dinámica
entre la inflación y el desempleo es fundamental para formular políticas económicas
efectivas. Trabajos previos, como el estudio de Rodríguez et al. (2019), han
examinado la relación entre estos dos indicadores en el contexto latinoamericano,
brindando un marco de referencia importante para investigaciones posteriores
centradas en economías regionales específicas.
El presente estudio se propone contribuir a esta área de investigación al examinar la
relación entre la inflación y el desempleo en Ecuador. A través de un enfoque empírico
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basado en modelos econométricos y análisis estadístico, se buscará identificar
patrones y tendencias en los datos históricos pertinentes. Además, se pretende
evaluar el impacto de esta relación en la economía ecuatoriana y proporcionar
recomendaciones políticas que puedan fomentar un crecimiento económico sostenible
y equitativo en el país.
Ecuador, desde su independencia en 1830, ha transitado por distintas etapas
económicas marcadas por cambios significativos en su estructura productiva y
política. Durante gran parte del siglo XX, el país dependió en gran medida de la
exportación de materias primas, como el petróleo y el banano, lo que generó una
economía vulnerable a los vaivenes de los mercados internacionales. Esta
dependencia condujo a períodos de auge económico, pero también a crisis
recurrentes, exacerbadas por la inestabilidad política y la gestión económica
inadecuada.
En el ámbito mesoeconómico, Ecuador ha implementado diversas políticas
económicas con el objetivo de estabilizar su economía y promover el crecimiento. Una
de las medidas más significativas fue la dolarización en el año 2000, que buscaba
controlar la inflación y generar confianza en la moneda nacional. Sin embargo, esta
decisión también conllevó desafíos, como la pérdida de autonomía monetaria y la
limitación de la política fiscal, lo que afectó la capacidad del país para enfrentar
choques externos y promover el desarrollo interno.
A nivel microeconómico, los hogares ecuatorianos han enfrentado desafíos
persistentes en términos de acceso al empleo decente y la seguridad económica. La
informalidad laboral, el subempleo y la baja calidad de los empleos formales han sido
problemas recurrentes, especialmente para los sectores más vulnerables de la
población. La falta de políticas sociales efectivas y la fragilidad del mercado laboral
han contribuido a la persistencia de la pobreza y la desigualdad en el país.
Estos antecedentes históricos en los niveles macro, meso y microeconómicos ofrecen
un marco de referencia crucial para comprender la compleja dinámica económica de
Ecuador. Destacan la importancia de políticas económicas integrales y equitativas que
aborden tanto las deficiencias estructurales como las necesidades específicas de la
población, con el fin de promover un desarrollo inclusivo y sostenible en el país.
2. Materiales y métodos
En este estudio, se empleó Python como el principal entorno de software para realizar
el análisis econométrico de la relación entre la inflación y el desempleo en Ecuador.
Se utilizó una combinación de bibliotecas específicas para econometría y análisis de
series temporales, incluyendo NumPy, SciPy, Pandas y StatsModels.
Los datos históricos sobre la inflación y el desempleo en Ecuador se recopilaron de
fuentes gubernamentales y organismos internacionales. Estos datos se importaron y
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manipularon utilizando la biblioteca Pandas de Python para prepararlos para el
análisis.
Modelo Económico y Análisis de Series Temporales
Se implementó un modelo econométrico basado en la Curva de Phillips utilizando la
biblioteca StatsModels de Python. Se exploraron diferentes especificaciones del
modelo, incluyendo modelos de regresión lineal y modelos ARIMA para capturar
posibles efectos de rezago y otras dinámicas temporales.
Estimación de Parámetros y Validación del Modelo
Para estimar los parámetros del modelo, se utilizaron técnicas de optimización
numérica proporcionadas por la biblioteca SciPy de Python. Se realizaron pruebas de
diagnóstico para evaluar la bondad de ajuste del modelo y la validez de las
suposiciones subyacentes.
Los resultados del análisis fueron visualizados utilizando las bibliotecas Matplotlib y
Seaborn de Python. Se crearon gráficos y visualizaciones para representar la relación
entre la inflación y el desempleo a lo largo del tiempo, así como para ilustrar los
resultados del modelo econométrico.
Todo el código utilizado en el análisis, así como los datos utilizados en el estudio, se
proporcionaron en un formato accesible a través de un repositorio público en línea.
Esto garantiza la reproducibilidad y transparencia de los resultados, permitiendo que
otros investigadores puedan verificar y construir sobre este trabajo. El análisis se llevó
a cabo en un entorno de desarrollo interactivo utilizando Jupyter Notebook, lo que
facilitó la exploración y la documentación del análisis paso a paso.
3. Resultados
El modelo econométrico utilizado en este estudio se basa en la Curva de Phillips,
que describe la relación entre la inflación y el desempleo en una economía. La
ecuación de la Curva de Phillips se expresa de la siguiente manera:
𝐼𝑛𝑓𝑙𝑎𝑐𝑖ó𝑛 = 𝛽0 + 𝛽1 × 𝐷𝑒𝑠𝑒𝑚𝑝𝑙𝑒𝑜 + 𝜀
Donde:
• Inflación representa la tasa de inflación en un período dado.
• Desempleo es la tasa de desempleo en el mismo período.
• 𝛽0 y 𝛽1 son los coeficientes a estimar que representan la relación entre la
inflación y el desempleo.
• 𝜀 es el término de error, que captura la variación no explicada por el modelo.
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En este modelo, se espera que el coeficiente 𝛽1 sea negativo, lo que indica una
relación inversa entre la inflación y el desempleo, de acuerdo con la teoría de la Curva
de Phillips.
Al estimar los parámetros del modelo utilizando técnicas de regresión lineal o análisis
de series temporales, podemos evaluar la fuerza y la significancia de la relación entre
la inflación y el desempleo, así como identificar otros factores que pueden influir en
esta dinámica económica.
La aplicación de esta ecuación en el contexto ecuatoriano nos permitirá analizar la
relación entre la inflación y el desempleo y entender mejor las dinámicas económicas
en el país.
Estimación del Modelo Económico
En esta sección, procedemos a estimar el modelo econométrico basado en la Curva
de Phillips utilizando los datos proporcionados para Ecuador. El objetivo es
comprender la relación entre la tasa de inflación y la tasa de desempleo a lo largo del
período de estudio (1990-2020).
Parámetros del Modelo
Antes de proceder con la estimación, es crucial definir los parámetros del modelo.
Utilizaremos la tasa de desempleo como variable independiente (𝑋) y la tasa de
inflación deflactora como variable dependiente (𝑦). Según la teoría de la Curva de
Phillips, esperamos que exista una relación inversa entre estas variables.
Estimación del Modelo
Aplicamos una regresión lineal utilizando la biblioteca StatsModels en Python. La
regresión lineal nos permite estimar los coeficientes del modelo y evaluar la
significancia estadística de la relación entre la inflación y el desempleo en Ecuador.
Análisis de la Estimación
El análisis de la estimación nos permitirá comprender la fuerza y la dirección de la
relación entre la inflación y el desempleo en Ecuador. Examinaremos los resultados
de la regresión para determinar si la relación observada es estadísticamente
significativa y coherente con las expectativas teóricas.
En la siguiente sección, presentaremos los resultados detallados de la estimación del
modelo y analizaremos sus implicaciones para la economía ecuatoriana.
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Figura 1
Relación entre Inflación y Desempleo: Modelo de la Curva de Phillips para Ecuador
(1990-2020)
Nota: La metodología se basó en la teoría de la Curva de Phillips, utilizando una regresión lineal para estimar la relación entre
la tasa de inflación y la tasa de desempleo en Ecuador. Se emplearon técnicas estadísticas con la biblioteca StatsModels en
Python para estimar los coeficientes del modelo y evaluar su significancia.
Los resultados de la regresión lineal muestran que el modelo tiene un coeficiente de
determinación 𝑅2R2 de 0.380, lo que indica que alrededor del 38% de la variabilidad
en la tasa de inflación deflactora puede ser explicada por la tasa de desempleo en
Ecuador durante el período de estudio.
El coeficiente estimado para la tasa de desempleo es de 3.5075, con un error estándar
de 0.847. Este coeficiente es estadísticamente significativo (p < 0.05), lo que sugiere
que existe una relación positiva entre la tasa de desempleo y la tasa de inflación
deflactora en Ecuador.
El intercepto del modelo es -6.9069, pero no es estadísticamente significativo (p >
0.05), lo que indica que no hay evidencia suficiente para afirmar que la inflación es
cero cuando la tasa de desempleo es cero.
El estadístico F de la regresión es 17.15, con un valor p de 0.000287, lo que sugiere
que el modelo en su conjunto es estadísticamente significativo en la explicación de la
variabilidad en la tasa de inflación deflactora.
Los supuestos de normalidad de los errores (Omnibus y Jarque-Bera) no se cumplen,
lo que sugiere que la distribución de los errores no es completamente normal. Sin
embargo, dado el tamaño limitado de la muestra, estos resultados pueden
interpretarse con cautela.
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En resumen, la tasa de desempleo parece ser un predictor significativo de la tasa de
inflación deflactora en Ecuador, pero otros factores también pueden estar influyendo
en esta relación y deben ser considerados en análisis posteriores.
Resultados del Modelo ARIMA
A continuación se presentan los resultados del modelo ARIMA ajustado a los datos de
inflación deflactora. El modelo se ha ajustado utilizando un ARIMA(1, 1, 1), donde p=1,
d=1 y q=1. Se examinarán los coeficientes estimados, la significancia estadística, los
criterios de información y otras métricas de ajuste del modelo.
Figura 2
ACF – PACF
Nota: La metodología aplicada para el modelo ARIMA se fundamentó en técnicas de análisis de series temporales. Se utilizó la
biblioteca StatsModels en Python para implementar el modelo ARIMA(1, 1, 1), el cual se ajustó a los datos de inflación deflactora
de Ecuador. El modelo ARIMA se seleccionó debido a su capacidad para modelar la estructura temporal y las tendencias
presentes en los datos.
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Figura 3
Relación entre Inflación y Desempleo: Modelo ARIMA de la Curva de Phillips para
Ecuador (1990-2020)
Nota: La metodología aplicada para el modelo ARIMA se fundamentó en técnicas de análisis de series temporales. Se utilizó la
biblioteca StatsModels en Python para implementar el modelo ARIMA(1, 1, 1), el cual se ajustó a los datos de inflación deflactora
de Ecuador. El modelo ARIMA se seleccionó debido a su capacidad para modelar la estructura temporal y las tendencias
presentes en los datos.
Los coeficientes estimados del modelo ARIMA muestran que tanto el componente
autorregresivo (AR) como el componente de media móvil (MA) son significativos. El
coeficiente AR (0.6507) indica que la inflación deflactora está positivamente
relacionada con su propio valor rezagado, lo que sugiere cierto grado de inercia en la
inflación a lo largo del tiempo. Por otro lado, el coeficiente MA (-0.8426) sugiere que
la inflación deflactora está inversamente relacionada con los errores de pronóstico
pasados, lo que implica cierto grado de reversión a la media en la inflación.
Significancia estadística: Los valores p asociados con los coeficientes del modelo
indican que ambos son significativos a un nivel de confianza del 95%. Esto sugiere
que la relación entre la inflación deflactora y sus valores rezagados es
estadísticamente significativa, lo que respalda la validez del modelo ARIMA(1, 1, 1).
Varianza residual: El valor del parámetro de varianza residual (sigma2) proporciona
información sobre la volatilidad no explicada en la serie temporal de inflación
deflactora. En este caso, el valor de sigma2 (213.9306) indica una varianza residual
relativamente alta, lo que sugiere que el modelo podría no capturar completamente
todas las fuentes de variabilidad en la inflación.
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4. Discusión
La discusión de los resultados obtenidos en este estudio sobre la dinámica de la
inflación y el desempleo en Ecuador se basa en las fuentes proporcionadas:
Al discutir los resultados obtenidos en este estudio sobre la dinámica de la inflación y
el desempleo en Ecuador, es crucial considerar su relevancia en el contexto
económico actual y su comparación con investigaciones previas. La utilización de
modelos econométricos como la regresión lineal y el ARIMA ha permitido analizar la
relación entre estas variables clave y profundizar en su comprensión. Sin embargo, es
fundamental abordar tanto los hallazgos positivos como las limitaciones identificadas
durante el proceso de investigación.
En primer lugar, los resultados de la regresión lineal basada en la Curva de Phillips
revelan una relación significativa entre la tasa de inflación y la tasa de desempleo en
Ecuador (Aguirre et al., 2009; Chóez et al., 2011; Guerrero, 2024). Esto está en
consonancia con la teoría económica convencional y hallazgos anteriores en la
literatura. La estimación del modelo ARIMA también proporciona información valiosa
sobre la dinámica temporal de la inflación, identificando patrones de comportamiento
y posibles tendencias (Guerrero, 2024).
No obstante, es importante tener en cuenta las limitaciones del estudio. Por ejemplo,
la simplicidad de los modelos utilizados puede no capturar completamente la
complejidad de las interacciones entre la inflación y el desempleo en un contexto
económico real. Además, la calidad de los datos y la disponibilidad de información
pueden haber influido en la precisión de los resultados (Aguirre et al., 2009; Chóez et
al., 2011).
Al comparar estos resultados con estudios previos, se puede observar una
consistencia en la dirección de la relación entre la inflación y el desempleo en Ecuador
(Aguirre et al., 2009; Chóez et al., 2011; Guerrero, 2024). Sin embargo, cada estudio
aporta su propio enfoque metodológico y contexto específico, lo que puede influir en
las discrepancias en los resultados y conclusiones. Por lo tanto, es esencial integrar
estos hallazgos en el marco más amplio de la literatura existente y reconocer la
contribución única de este estudio a la comprensión del fenómeno económico en
cuestión.
En términos de implicaciones prácticas, los resultados de este estudio pueden
informar políticas económicas y decisiones de política monetaria en Ecuador. Una
comprensión más profunda de la relación entre la inflación y el desempleo puede
ayudar a los responsables políticos a diseñar estrategias efectivas para promover la
estabilidad económica y el crecimiento sostenible (Guerrero, 2024). Además, este
estudio resalta la importancia de continuar investigando este tema mediante enfoques
más sofisticados y datos más completos.
Este estudio proporciona una contribución significativa al entendimiento de la dinámica
económica en Ecuador, especialmente en lo que respecta a la relación entre la
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inflación y el desempleo. Aunque presenta ciertas limitaciones, sus hallazgos tienen
implicaciones importantes para la teoría económica y la formulación de políticas. Se
alienta a futuros investigadores a construir sobre estos resultados y explorar nuevas
vías de investigación para mejorar nuestra comprensión de este fenómeno complejo.
5. Conclusiones
En conclusión, este estudio ha arrojado luz sobre la dinámica de la inflación y el
desempleo en Ecuador, proporcionando importantes insights y contribuciones a la
comprensión de la economía del país. A través del análisis econométrico basado en
la Curva de Phillips y el modelo ARIMA, se han obtenido resultados significativos que
tienen importantes implicaciones tanto teóricas como prácticas.
En primer lugar, se confirmó la existencia de una relación significativa entre la tasa de
inflación y la tasa de desempleo en Ecuador, lo cual está alineado con la teoría
económica convencional y hallazgos previos en la literatura. Este resultado subraya
la importancia de considerar la interacción entre estas variables al diseñar políticas
económicas y monetarias.
Además, el modelo ARIMA permitió identificar patrones de comportamiento y posibles
tendencias en la inflación, lo que proporciona información valiosa para la formulación
de pronósticos y la toma de decisiones estratégicas a corto y mediano plazo. Esto es
especialmente relevante en un contexto económico volátil como el actual, donde la
capacidad de prever y gestionar la inflación es fundamental para garantizar la
estabilidad macroeconómica.
Sin embargo, es importante tener en cuenta las limitaciones de este estudio. La
simplicidad de los modelos utilizados puede no capturar completamente la
complejidad de las interacciones entre la inflación y el desempleo, y la calidad de los
datos disponibles puede influir en la precisión de los resultados. Por lo tanto, se
requiere un enfoque multidimensional y la integración de múltiples fuentes de datos
para obtener una imagen más completa y precisa de la dinámica económica en
Ecuador.
En términos de implicaciones prácticas, los hallazgos de este estudio tienen
importantes implicaciones para la formulación de políticas económicas y la toma de
decisiones por parte de las autoridades gubernamentales y los responsables de la
política monetaria. Una comprensión más profunda de la relación entre la inflación y
el desempleo puede ayudar a diseñar estrategias efectivas para promover el
crecimiento económico y reducir la inestabilidad macroeconómica.
En resumen, este estudio ha contribuido significativamente al conocimiento de la
economía ecuatoriana al proporcionar evidencia empírica sobre la relación entre la
inflación y el desempleo. Aunque se necesitan investigaciones adicionales para
profundizar en este tema y abordar sus complejidades, los resultados presentados
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aquí representan un paso importante en la comprensión de la dinámica económica del
país.
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