Efectos de la pandemia en el mercado de los hogares

 

Autores: Cristian Alexander Castillo Herrera, Nicolás Herrera Vega, Daniel Molinares Flórez, Miguel Ángel Escobar

Resumen por Lina Paola Chisica

La gran preocupación de muchos desde el inicio de las medidas estrictas de aislamiento está reflejada en el pánico por el aumento de precios en alimentos de consumo básico en la canasta y la mesa de las familias. Es de este punto de donde nace el interés de responder a la siguiente pregunta “¿cómo afecta la pandemia a los precios de productos alimentarios y si esto se mantiene a lo largo del tiempo?” el análisis de esta pregunta se desarrolla a lo largo del proyecto que se titula con el mismo nombre y el cual tiene como objetivo conocer el efecto en los precios de diez productos específicos en tiendas y supermercados de la capital del país en un periodo de tiempo de dos meses ( febrero y abril).

El contexto del proyecto está centrado en la clara problemática que han tenido múltiples sectores económicos a raíz de la incertidumbre que la sociedad tiene ante los estragos generados y los que pueda generar un fenómeno mundial como el que se ha venido presentando a lo largo del 2020. Los más afectados sin duda alguna son los hogares en especial aquellos en condiciones de vulnerabilidad y/o pobreza los cuales cuentan con un recurso limitado y más durante el tiempo de aislamiento.

Los precios de los diez alimentos que se tienen en cuenta son comunes de encontrar en mercados grandes y tiendas de barrio “cebolla, manzana verde, coliflor, fresa, lulo, maracuyá, granadilla, papa sabanera, zanahoria y tomate larga vida” y serán analizadas como variables junto con otros datos independientes como “tasa de contagios dentro de la ciudad a lo largo del tiempo, tasa de mortalidad, muertes y días de cuarentena” que darán claridad en cuanto a la cantidad de población que se podrá analizar y el tiempo en el que se desarrollan los datos.

Dado que ya se tienen las variables que pueden ayudar a responder a la pregunta inicial, los autores como paso seguido a la recolección de datos dan una vista rápida de la distribución que tienen los datos a trabajar y a partir de allí generar hipótesis que se puedan comprobar o rechazar a través de los modelos de regresión lineal.

El primer modelo de regresión lineal mostro la relación que tienen las variables del covid-19 sobre el precio de los productos. En esta regresión no se realizó ningún tipo de corrección y se evidencio que los precios se veían afectados, es decir cuando por ejemplo la tasa de mortalidad presenta un aumento de una unidad porcentual los precios se encarecían en casi 600 pesos así mismo cada variable arrojo resultados significativos pero que en la realidad no brindaban una explicación lógica dado que el modelo no paso por ninguna serie de correcciones. Teniendo en cuenta que los valores arrojados en el modelo anterior pueden estar sub o sobre valorados se realizó un segundo modelo en el cual se estandarizaron las variables, dado esto los nuevos resultados del modelo son más factibles y razonables.  Para verificar que el modelo puede usarse para explicaciones se hace la prueba de Ramsey dado que no hay suficiente evidencia estadística para decir que el modelo está mal especificado se procede a hacer las conclusiones y análisis finales.

Como datos destacables del proyecto se destaca que los precios si ven afectados por los datos de contagio, muerte y recuperación de la enfermedad covid-19, esto puede estar dado al pánico que puede generar en las personas la incertidumbre de la situación o por la reducción en la producción dada las primeras ordenes de aislamiento de las fechas. Adicionalmente, se concluyó que los consumidores tienen expectativas adaptativas ya que los resultados de los modelos podrían estar ajustados a variaciones del modelo a través del tiempo ya que los datos sobre el covid-19 en la ciudad están expuestos a cambios constantes.