Sostenibilidad fiscal: una aproximación con datos panel para 8 países Latinoaméricanos

Este documento examina la hipótesis de sostenibilidad fiscal para 8 países de Latinoamérica. A partir de un modelo de datos panel, se determina si los ingresos y gasto primario de los Gobiernos entre 1960 - 2009 están cointegrados, es decir, si son sostenibles a largo plazo. Para esto, se utilizaron pruebas de raíz unitaria y cointegración de segunda generación con datos panel macroeconómicos, lo que permite tener en cuenta la dependencia cruzada entre los países, así como los posibles quiebres estructurales en la relación que estén determinados de manera endógena; en particular, se usan la prueba de estacionariedad de Hadri y Rao (2008) y la prueba de cointegración de Westerlund (2006). Como resultado del análisis se encontró evidencia empírica de que en el período bajo estudio el déficit primario en los 8 países latinoamericanos es sostenible pero en sentido débil.

Modelo de gestión de la red de distribución tercerizada segmento tiendas región central, en productos de consumo masivo, mediante datos de panel y simulación de Monte Carlo.

El proyecto de investigación parte de la dinámica del modelo de distribución tercerizada para una compañía de consumo masivo en Colombia, especializada en lácteos, que para este estudio se ha denominado “Lactosa”. Mediante datos de panel con estudio de caso, se construyen dos modelos de demanda por categoría de producto y distribuidor y mediante simulación estocástica, se identifican las variables relevantes que inciden sus estructuras de costos. El problema se modela a partir del estado de resultados por cada uno de los cuatro distribuidores analizados en la región central del país. Se analiza la estructura de costos y el comportamiento de ventas dado un margen (%) de distribución logístico, en función de las variables independientes relevantes, y referidas al negocio, al mercado y al entorno macroeconómico, descritas en el objeto de estudio. Entre otros hallazgos, se destacan brechas notorias en los costos de distribución y costos en la fuerza de ventas, pese a la homogeneidad de segmentos. Identifica generadores de valor y costos de mayor dispersión individual y sugiere uniones estratégicas de algunos grupos de distribuidores. La modelación con datos de panel, identifica las variables relevantes de gestión que inciden sobre el volumen de ventas por categoría y distribuidor, que focaliza los esfuerzos de la dirección. Se recomienda disminuir brechas y promover desde el productor estrategias focalizadas a la estandarización de procesos internos de los distribuidores; promover y replicar los modelos de análisis, sin pretender remplazar conocimiento de expertos. La construcción de escenarios fortalece de manera conjunta y segura la posición competitiva de la compañía y sus distribuidores.

An analysis of the relationship between wages in the public and private sector in colombia : a panel data approach

This document examines the time-series properties of the wage differentials that arise between the public and private sector in Colombia during the sample period 1984 to 2005. We Find conflicting results in unit-root and stationary tests when looking at wage differentials at an aggregate level (such as for men, women or both). However, when we analyse wage differentials at higher levels of disaggregation, treat them jointly as a panel of data, and allow for the presence of potential cross section dependence, there is more supportive evidence for the view that wage differentials are stationary. This implies that although wage differentials do exist, they have not been consistently increasing (or decreasing) over time.

Convergencia en Bolivia: un enfoque espacial con datos de panel dinámicos

Este artículo analiza el fenómeno de convergencia del Producto Interno Bruto (PIB) regionaldesde una perspectiva espacial para Bolivia durante el periodo 1988-2011. Los resultadospermiten obtener dos conclusiones. Primero, se puede observar el fenómeno de convergenciaal estado estacionario en los departamentos de Bolivia con una velocidad de entre 4 % y 7 %.Segundo, los resultados presentan evidencia estadística de que no existe dependencia espacialentre los departamentos de Bolivia, es decir, la velocidad de convergencia de un departamentono parece verse afectada por el PIB de los departamentos vecinos. Adicionalmente nuestrosresultados se muestran robustos a distintas especificaciones.