Distribución factorial del ingreso en el Perú 1940-2013

El estudio reconstruye y analiza la evolución de la distribución factorial del ingreso en el Perú, durante 1940 y 2013. La evaluación de dichas relaciones se desarrolla en tres etapas: 1) la reconstrucción de las series históricas de la estructura del empleo y la distribución factorial, 2) el análisis de la composición de la participación salarial en tres elementos fundamentales (productividad, tasa media de salario y tasa de asalarización) y 3) la utilización de estas series en comparación con los resultados para algunos países de Latinoamérica y de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE). Los resultados muestran que la participación salarial en el ingreso nacional ha venido cayendo desde inicios de los años sesenta y que la participación de las ganancias la ha superado desde la década de los noventa. Se explora la relación entre crecimiento económico y participación salarial, a partir del análisis histórico de las series estimadas.

Relación de largo plazo entre el precio de las viviendas y sus variables fundamentales para los distritos de La Molina, San Borja, San Isidro y Surco en Lima Metropolitana

El objetivo del presente trabajo es demostrar que, en el corto plazo, es probable que los precios de las viviendas en Lima Metropolitana (en los distritos de La Molina, San Borja, San Isidro y Surco) no tengan relación con sus variables fundamentales (precio de alquileres, índice de construcción, precio de terrenos, tipo de cambio, tasas de interés en soles y dólares y los ingresos). Esto indicaría un desalineamiento temporal del precio respecto de sus variables fundamentales; sin embargo, en el largo plazo sí lo harían. Esta demostración de que en el largo plazo las variables están cointegradas se realizará usando el test de cointegración de Johansen, y mediante el vector de corrección de errores se demostrará que en el corto plazo las variables no están cointegradas. El periodo muestral seleccionado abarca desde 2004Q1 hasta 2014Q3, dado que es el periodo en que se muestra un fuerte crecimiento y disminución del precio de las viviendas. La data ha sido obtenida del Banco Central de Reserva del Perú (BCRP), la Cámara Peruana de la Construcción (Capeco), el suplemento Urbania del diario El Comercio, la Superintendencia de Banca y Seguros (SBS) y el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI). Se optó por analizar el precio de las viviendas de los distritos de La Molina, San Borja, San Isidro y Surco, debido a la disponibilidad de la data. El resultado del modelo de Johansen muestra que en el largo plazo las variables precio de alquileres, índice de construcción, precio de terrenos, tipo de cambio y los ingresos explican el comportamiento del precio de las viviendas; es decir, las variables están cointegradas. Por el contrario, las variables tasa de interés en soles y dólares no siguen el mismo comportamiento, por lo que no son consideradas para el test de Johansen. Para finalizar, el vector de corrección de errores muestra que, en el corto plazo, dichas variables no están cointegradas.