INVESTIGADORES
LONDON Silvia
congresos y reuniones científicas
Título:
PATRONES EMERGENTES EN EXPECTATIVAS DE INFLACIÓN CON MÚLTIPLES AGENTES
Autor/es:
EMILIANO ALVAREZ; SILVIA LONDON
Lugar:
Bahia Blanca
Reunión:
Congreso; XX JORNADAS LATINOAMERICANAS DE TEORIA ECONOMICA; 2019
Resumen:
Para la teoría macroeconómica moderna, existe una vinculación entre la inflación futura y el valoresperado por los agentes. Es por esto que las expectativas de inflación son uno de los insumosmás importantes para la política monetaria, en particular para conocer si los agentes del mercadotienen ancladas sus expectativas a los valores deseados por el Banco Central.Habitualmente se realizan encuestas a expertos, firmas y consumidores y se utilizan medidas de tendenciacentral -media, mediana, moda- como un valor representativo de las expectativas. De la misma manera, seutiliza la varianza muestral como una medida de la incertidumbre de la estimación. En este artículo sediscutirá la conveniencia de este enfoque, a partir de analizar los modelos generativos de este fenómeno yla evidencia para distintos países. El argumento principal es que se encuentra evidencia, para el caso deUruguay, que las expectativas de inflación de los agentes, a nivel agregado, se alejan de lasdistribuciones esperadas por los modelos tradicionales. La consecuencia es que los momentos muestralesobtenidos a partir de las en- cuestas pueden ser -en teoría - no finitos. Un corolario de este proceso es quela media muestral converge - lentamente - al verdadero valor esperado por los agentes. Otra consecuenciaes el aumento de la incertidumbre de las estimaciones.En primera instancia, plantearemos en forma general el modelo macro- económico base conexpectativas de inflación. Luego, desarrollaremos qué consecuencias tiene esta modelización sobre ladistribución de las expectativas. Se mostrara que el tipo de vínculos entre los agentes del modelo influyeen la distribución teórica de las expectativas. Luego, se estudiará la distribución empírica de lasexpectativas de inflación de empresas, para una muestra de empresas de Uruguay entre los años 2012-2017.Este trabajo concluye con un análisis de los modelos alternativos generativos de distribuciones como lasencontradas.
