En el nuevo modelo keynesiano de Gali (2008), la rigidez de precios es relevante para explicar los efectos reales de la política monetaria sobre el producto. La obra fundamental de Blinder (1991) fue seguida por literatura que estima el grado de rigidez de los precios (Bils & Klenow (2004), Klenow & Malin (2010), Nakamura & Steinsson (2008), Nakamura & Steinsson (2013) y Klenow & Kryvtsov (2008). El consenso de esta literatura fue que los precios no eran tan flexibles como se pensaba anteriormente. Por lo tanto, la discusión se centró en cuantificar el grado de rigidez de precios y no tanto si existe o no. Además, a menudo se argumenta que las promociones (reducciones de precios temporales y destacadas) son un canal para la flexibilidad. Las empresas pueden utilizarlos para cambiar los precios efectivos manteniendo precios de referencia rígidos. Sin embargo, el trabajo empírico tiene la dificultad de definir las promociones porque no todas las reducciones de precios son una promoción. Nakamura y Steinsson (2008) utilizan un algoritmo para definir las promociones y encuentran que en EE.UU. éstas son una fuente importante de flexibilidad de precios. Tradicionalmente, desde un punto de vista macroeconómico, las promociones no se consideraban porque no estaban relacionadas con fenómenos agregados.
A medida que se dispone de nuevas bases de microdatos de precios (datos del índice de precios al consumo, datos de escáner, web scrapping, etc.), la literatura comenzó a analizar la relación entre los precios y el ciclo económico. En particular, se discutió cómo los precios se relacionan con el ciclo económico y cómo las variaciones de precios a nivel micro se relacionan con variables macroeconómicas como el desempleo.
En base a microdatos de precios y cantidades para EE.UU. Coibion et al. (2015) encuentran que los precios pagos por los consumidores caen con el desempleo (sustitución por bienes más baratos y/o compras en comercios más baratos). Encuentran que las promociones no juegan un papel importante y no están relacionadas con el desempleo. Sin embargo, concluyen que: “un aumento de 2 puntos porcentuales en la tasa de desempleo reduce la inflación en los precios efectivos entre 0,2 y 0,3 puntos porcentuales en relación con la inflación en los precios publicados para un determinado UPC”[1]. En la crisis de 2008 el desempleo subió 5 puntos porcentuales, lo que implica que la información oficial reportada fue sobreestimada en al menos 0,5 puntos (el objetivo es 2%). Sin embargo, Gagnon et al. (2017) encuentran que los resultados de Coibion et al. (2015) se explican por la gestión de datos y, en particular, la censura de cambios de precios superiores al 8% para mitigar el efecto de valores atípicos (elecciones metodológicas no estándar). Concluyen que el efecto sustitución no es importante.
En contraste, y utilizando una base de precios diferente a la de EE.UU. y el Reino Unido, Kryvtsov y Veicent (2020) encuentran que las promociones son anticíclicas. Es decir, las promociones aumentan con el desempleo. Debemos tener en cuenta que el índice de precios al consumo generalmente no captura este efecto de las promociones. Además, Anderson et al. (2017) encuentran que las promociones no responden a los choques económicos capturados por la tasa de desempleo local. Por tanto, la relación entre promociones y desempleo es una pregunta abierta e interesante que debe responderse empíricamente.
Borraz, Livan, Rodríguez-Martínez y Picardo, en primer lugar, utilizan un rico conjunto de datos de precios minoristas de Uruguay para caracterizar la flexibilidad de los precios, el comportamiento de las promociones y su relación con las condiciones del mercado local como los indicadores del mercado laboral. En su conjunto de datos, el supermercado informa si el producto está en oferta o no y no es necesario un algoritmo para identificarlo. Además, puede haber promociones que no estén asociadas con reducciones de precios, como publicidad en mailing o ventas conjuntas. Encuentran una relación positiva entre promociones y desempleo. Las empresas utilizan las promociones en la parte inferior del ciclo económico para aumentar los ingresos.
En segundo lugar, realizan un análisis de componentes principales (PCA) de series de tiempo novedoso para explorar las relaciones entre las promociones y el desempleo. Aplican PCA para reducir la dimensionalidad del conjunto de datos, mientras retienen tanto como sea posible la variación del mismo. Los componentes principales (PC) son transformaciones lineales no correlacionadas del conjunto original de variables, ordenados de modo tal que los primeros componentes llevan la mayor parte de la variación en el conjunto de datos original.
Se utilizó el procedimiento PCA para analizar la correlación entre los precios de los diferentes productos de cada sector con base en la base de datos de precios 2014-2019 de Uruguay. De esta manera, los autores pueden observar qué sector económico registró cambios altos en los precios promedio de las materias primas y en dónde el desempleo tuvo más impacto.
Encuentran que todos los sectores comparten una estructura de correlación común y que la mayor correlación y significación se logra entre el empleo y el Componente Principal en la segunda semana del mes siguiente, especialmente para los sectores de alimentos, frutas y hortalizas y cuidado personal. El principal aporte de los autores consiste en estudiar el comportamiento de las ventas y su relación con variables microeconómicas, como el indicador de desempleo a través de una serie temporal principal.
Referencias
Landaberry, M. V. (2018). Restricción de crédito y probabilidad de no pago de los hogares uruguayos.
Documento de Trabajo, 001-2018. Banco Central del Uruguay.
Anderson, E., Malin, B. A., Nakamura, E., Simester, D., & Steinsson, J. 2017. Informational rigidities and the stickiness of temporary Sales. Journal of Monetary Economics, 90 (C), 64-83.
Bils, M., & Klenow, P. J. 2004, October. Some Evidence on the Importance of Sticky Prices. Journal of Political Economy, 112 (5), 947-985.
Blinder, A. 1991, May. Why are prices sticky? preliminary results from an interview study. American Economic Review, 81 (2), 89-96.
Coibion, O., Gorodnichenko, Y., & Hong, G. H. 2015. The cyclicality of sales, regular and effective prices: Business cycle and policy implications. American Economic Review, 105 (3), 993-1029.
Gagnon, E., López-Salido, D., & Sockin, J. 2017, October. The cyclicality of sales, regular, and effective prices: Business cycle and policy implications: Comment. American Economic Review, 107 (10), 3229-3242.
Galí, J. 2008. Monetary policy, inflation, and the business cycle: An introduction to the new keynesian framework. Princeton University Press.
Klenow, P. J., & Kryvtsov, O. 2008. State-dependent or time-dependent pricing: Does it matter for recent US inflation? The Quarterly Journal of Economics, 123 (3), 863-904.
Klenow, P. J., & Malin, B. A. 2010. Microeconomic evidence on price-setting. In B. M. Friedman & M. Woodford (Eds.), Handbook of Monetary Economics (Vol. 3, p. 231-284).
Kryvtsov, O., & Vicent, N. 2020, February. The cyclicality of sales and aggregate price flexibility. Review of Economic Studies.
Nakamura, E., & Steinsson, J. 2008. Five facts about prices: A reevaluation of menu cost models. The Quarterly Journal of Economics, 123 (4), 1415-1464.
Nakamura, E., & Steinsson, J. 2013. Price rigidity: Microeconomic evidence and macroeconomic implications. Annu. Rev. Econ., 5 (1), 133-163.
1 UPC: código de producto universal, por sus siglas en español.
Documento de trabajo
 | Borraz, F.; Livan, G; Rodríguez-Martínez, A. & Picardo, P. (2020). Price, sales, and the business cycle: a time series principal component analysis.
Documento de trabajo, 002-2020. Banco Central del Uruguay. |
