Un análisis de cambio estructural en la persistencia de la inflación en México usando la regresión cuantílica
| Autor | Marco A. Acosta |
| Cargo | Dirección General de Investigación Económica |
| Páginas | 169-193 |
169
Un análisis de cambio estructural
en la persistencia de la inación en México
usando la regresión cuantílica*
Structural Changes in the Ination Persistence
in Mexico Using the Quantile Regression
Marco A. Acosta**
ABSTRACT
Background: It is well documented that ination persistence in Mexico has experi-
enced an unstable behavior through time at the conditional mean distribution.
However, its behavior at conditional quantiles of the distribution have been not
explored.
Methods: This study determines the periods in which ination persistence in Mex-
ico presented structural changes in its conditional distribution using a quantile
regression approach. Additionally, the article examines for each period, if in-
ation follows a stationary behavior using the Quantile Kolmogorov-Smirnov
test, estimate the persistence of ination shocks, and analyze if ination is con-
verging to the long-term ination target of 3% impose by the Central Bank.
Results: The episodes found coincided with periods when Mexico’s economic pol-
icies underwent drastic changes that altered the price formation process. The
evidence indicates that ination shocks present an asymmetric behavior, while
high magnitude negative shocks rapidly vanish, high magnitude positive shocks
tend to be long lasting. Ination converged to a stationary process in all its con-
ditional quantiles under the ination targeting regime. Besides, since 2009 the
hypothesis that ination adjusted for seasonal effects remains within the range
variability of ± 1% point of the long-term ination target of three percent can-
not be statistically rejected.
* Artículo recibido el 6 de enero de 2017 y aceptado el 30 de junio de 2017. El autor agradece los
comentarios de los dictaminadores anónimos de El Trimestre Económico y del Banco de México, así
como las sugerencias de Mariana Calderón y Abel Rodríguez en materia de interpretación económica.
Cualquier error u omisión que pudiera persistir en el documento es responsabilidad exclusiva del autor.
** Dirección General de Investigación Económica (correo electrónico: macosta@banxico.org.mx).
EL TRIMESTRE ECONÓMICO, vol. LXXXV (1), núm. 337, enero-marzo de 2018, pp. 169-193
EL TRIMESTRE ECONÓMICO 337170
Conclusion: The quantile regression is a useful and convenient statistical tool to an-
alyze ination persistence. In particular, it gives a clear picture about the periods
in which ination changed, and on the impact of ination shocks in a specic
quantile.
Key words: ination; quantile regression; change in persistence; stationarity. JEL
Classication: C12, C22, E31, E52.
RESUMEN
Antecedentes: Se ha documentado que la persistencia de la inación en México ha
experimentado un comportamiento inestable a lo largo del tiempo en la distri-
bución de la media condicional. Sin embargo, su comportamiento no ha sido
explorado en sus cuantiles condicionales.
Métodos: Este estudio determina los periodos en que la persistencia de la inación en
México presentó un cambio estructural en su distribución, usando el método de re-
gresión cuantílica. Adicionalmente, el artículo examina para cada uno de los perio-
dos encontrados si la inación sigue un comportamiento estacionario, valiéndose
de la prueba cuantílica de Kolmogorov-Smirnov; además estima la persistencia de
los choques a la inación y analiza si la inación se encuentra convergiendo hacia la
meta de inación de largo plazo de 3% impuesta por el Banco Central.
Resultados: Los episodios encontrados coinciden con periodos en los que las po-
líticas económicas de México experimentaron cambios drásticos que alteraron
el proceso de formación de precios. La evidencia indica que los choques a la
inación presentan un comportamiento asimétrico, pues mientras los choques
negativos de magnitud alta se desvanecen de manera rápida, los choques positi-
vos de magnitud alta se caracterizan por tener un efecto duradero. La inación
convergió en un proceso estacionario en todos sus cuantiles condicionales bajo
el régimen de objetivos de inación. Además, a partir de 2009 no se puede recha-
zar estadísticamente que la inación general ajustada por efectos estacionales se
encuentre dentro del rango de variabilidad de ± 1% del objetivo de largo plazo
de la inación ubicado en 3%.
Conclusión: La regresión cuantílica es una herramienta estadística útil y convenien-
te para analizar la persistencia de la inación. Particularmente, da una idea clara
acerca de los periodos en los cuales la persistencia en la inación cambió y del
impacto de los choques a la inación en un cuantil especíco.
Palabras clave: inación; regresión cuantílica; cambio en persistencias; estaciona-
riedad. Clasicación JEL: C12, C22, E31, E52.
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