La relevancia de los períodos de tiempo en la estimación del modelo de almacenamiento.

Abstract

Esta de Tesis tiene como objetivo evaluar el efecto de la utilización de datos de precios de commodities mensuales y trimestrales en lugar de promedios anuales, en la estimación del modelo de almacenamiento. La desagregación temporal es relevante porque los periodos de cosecha no necesariamente corresponden a años calendario como lo señala Ca ero y Wright (2007), al considerar datos de precios de commodities sobre un año calendario podrían promediarse precios pertenecientes a cosechas de periodos distintos. Deaton y Laroque (1995,1996) concluyen que el modelo de precios de commodities con almacenamiento competitivo y expectativas racionales falla al no poder reproducir adecuadamente el alto grado de autocorrelación de los precios, cuando el proceso de producción es independiente e idénticamente distribuido (i.i.d.). Por otro lado, el artículo de Ca ero et al. (2009) concluye que cuando se mejora la precisión en la estimación, usando un grid más no, el modelo de almacenamiento explica la autocorrelación de los precios en cinco de los trece commodities considerados por Deaton y Laroque (1995,1996), mientras que si se adiciona al modelo la presencia de un costo marginal de almacenamiento positivo, como en Gustafson (1958), entonces los niveles de autocorrelación de los precios son explicados para siete commodities. Se utiliza la metodología de estimación del modelo de Ca ero et al. (2009), para datos de precios reales mensuales y trimestrales del azúcar, a diferencia de los promedios anuales utilizados en los artículos de Deaton y Laroque (1995,1996), Ca ero (2002) y Ca ero et al. (2009).