Formación de Expectativas de Inflación de los Hogares: Evidencia Experimental

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Guillermo Cruces, CEDLAS-FCE-UNLP y IZA, junto a Alberto Cavallo, MIT y NBER y Ricardo Perez-Truglia, Microsoft Research New England.

Aunque los bancos centrales tienen una tendencia natural de intentar influenciar las expectativas de inflación de los hogares, no existe un consenso sobre cómo éstas se forman,ni sobre cuáles son las mejores maneras de influenciarlas. Este post presente evidencia a partir de una serie de experimentos que llevamos a cabo en un país de baja inflación (los Estados Unidos) y un país de alta inflación (Argentina). Nuestros resultados señalan que la dispersión de expectativas de inflación de los hogares puede explicarse por el costo de adquirir e interpretar estadísticas de inflación, y por el uso de memorias imprecisas sobre los cambios de precios de algunos productos específicos. Concluimos la presentación de nuestros resultados con su discusión en el contexto del programa de Precios Cuidados en Argentina, y con algunas recomendaciones para las estrategias de comunicación de los bancos centrales.

Las expectativas sobre variables macroeconómicas juegan un papel clave en la teoría económica y en las políticas públicas. Las expectativas de inflación de los hogares, en particular, resultan fundamentales para entender las decisiones de consumo y de inversión y, en última instancia, el impacto de la política monetaria. Aunque los bancos centrales tienen una tendencia natural de intentar influenciar estas expectativas, no existe un consenso sobre cómo éstas se forman y ni sobre cuáles son las mejores manetas de influenciarlas (véase Bernanke, 2007; Bachmann et al., 2012; Coibion y Gorodnichenko, 2013; Armantier et al., 2014).

Cuando se las mide con encuestas, las expectativas de inflación de los hogares tienden a ser mucho más heterogéneas que las de los expertos (Ranyard et al., 2008; Armantier et al., 2013). Como ilustración, la Figura 1 presenta una comparación de las expectativas de hogares y de expertos en Argentina y Estados Unidos, los dos países en nuestro estudio (véase aquí para evidencia similar en Japón). La literatura en economía tienen dos explicaciones principales para este grado de dispersión en las expectativas de los hogares. Algunos autores la atribuyen a la falta de atención por motivos racionales (“desatención racional” de aquí en adelante), que plantea que los individuos sólo incorporan parte de la información sobre estadísticas de inflación y temas similares porque adquirir y procesar esa información es costoso (Mankiw, Reis and Wolfers, 2003; Carroll, 2003). Esta explicación es especialmente convincente en contextos de baja inflación como el de los Estados Unidos, donde el costo financiero potencial de ignorar el nivel de inflación es menor para la gran mayoría de los hogares. Otros autores argumentan que, cuando forman sus expectativas de inflación, los individuos usan información derivada de su experiencia personal como consumidores, que puede ser muy variable y muy imprecisa (Bruine de Bruin et al., 2011; Malmendier y Nagel, 2013; Madeira y Zafar, en prensa). Estas explicaciones son difíciles de separar empíricamente, porque no son necesariamente mutuamente excluyentes. Los individuos pueden elegir ser racionalmente desatentos y, al mismo tiempo, usar su propia experiencia como compradores como una fuente de información de bajo costo sobre los cambios de precios.

Figura 1. Expectativas de inflación para 2013, a partir de encuestas de hogar y de relevamientos de pronosticadores profesionales, Estados Unidos y Argentina[1]

Figure 1 Cavallo Cruces Perez-Truglia Voxeu

En un trabajo reciente (Cavallo, Cruces y Perez Truglia, 2014), presentamos evidencia de una serie de cuestionarios experimentales diseñados específicamente para separar entre estos efectos potenciales. Asignamos aleatoriamente a individuos a distintos tipos de información sobre información pasada, por ejemplo estadísticas de inflación y precios históricos de productos específicos. A partir de esa variación experimental, usamos un modelo bayesiano de aprendizaje para inferir qué ponderación le atribuyen los participantes a un tipo dado de información en función de sus creencias previas sobre inflación pasada. Nuestra metodología nos permite distinguir entre aprendizaje genuino y espurio.  Para capturar el rol de la desatención racional, llevamos a cabo experimentos similares en contextos de baja inflación – los Estados Unidos, con una inflación promedio anual de 1.8% en los 5 años previos a nuestro estudio – y en un contexto de alta inflación – Argentina, donde la tasa anual promedio en el mimos período fue de alrededor de 22.5%.[2]

Nuestros resultados indican que la información provista relacionada a la inflación pasada tiene un impacto muy grande en las expectativas de inflación futura. Cuando los participantes se enfrentan a información que difiere de sus creencias previas, le asignan una ponderación de entre 50% y 80% a la nueva información para actualizar sus expectativas. Esto sucede tanto cuando proveemos información sobre estadísticas agregadas de inflación como cuando presentamos datos sobre la evolución de precios de algunos pocos productos específicos. Esta evidencia es compatible con la presencia de consumidores mayormente desatentos que aprenden en base a (e incorporan) la nueva información que reciben.

Adicionalmente, los resultados entre países sugieren que esta desatención es racional. En relación a sus creencias previas, los participantes provenientes del contexto de baja inflación le asignan una ponderación de alrededor del 85% a la información sobre estadísticas de inflación, mientras que los participantes provenientes del contexto de baja inflación le asignan una ponderación de alrededor del 50%. Estas diferencias son similares cuando comparamos las ponderaciones asignadas a la información sobre precios de productos específicos en supermercados y sobre estadísticas agregadas de inflación. El hecho de que las tasas de aprendizaje sean 70% más altas en el contexto de baja inflación es consistente con el modelo de desatención racional, que predice que los individuos en un contexto de alta inflación estarán más informados porque el costo de los errores en la percepción de la inflación es mayor.

En uno de los “tratamientos” del experimento, proporcionamos a los participantes información sobre estadísticas de inflación y sobre los cambios de precios de productos específicos de manera simultánea. Aún así, los participantes reaccionaron asignándole una ponderación significativa a la información sobre los precios de productos específicos – una ponderación aún mayor que la asignada a las estadísticas agregadas en el mismo experimento. En otras palabras, los sujetos se mostraron más receptivos a incorporar información sobre los cambios de precios de unos pocos productos familiares, como panificados y lácteos, que sobre estadísticas agregadas sobre los cambios de precios de miles de productos. Una posible interpretación, también consistente con la desatención racional, es que resulta menos costoso para los individuos incorporar información sobre precios específicos porque resulta más fácil de entender.

Dado que es costoso interpretar las estadísticas de inflación, los individuos pueden remplazarlas por sus memorias sobre cambios de precios de productos en comercios. Para entender el papel de la experiencia de compras pasadas en la formación de expectativas de inflación, llevamos adelante una encuesta de intercepción pública en una serie de sucursales de una cadena supermercados en Buenos Aires. Registramos las compras que los entrevistados acababan de realizar escaneando sus recibos, que luego cruzamos con una bese de datos de precios históricos de los mismos productos en la misma cadena de supermercados. También pedimos a los participantes que recuerden los precios pasados de algunos de los productos que acababan de comprar (seleccionados al azar de sus recibos), con el objetivo de generar una variación exógena en la prominencia de sus propias memorias. Los resultados indican que los individuos usan sus propias memorias de cambios de precios para productos específicos cuando forman sus expectativas de inflación. Sin embargo, sus memorias resultaron ser ortogonales a los cambios de precios que se habían dado efectivamente para los productos que acababan de comprar, como verificamos con nuestra base de datos de precios históricos del supermercado. Lejos de corregir por sesgos de representación en estadísticas agregadas de inflación (la idea de que la canasta de cada individuo difiere de la canasta del IPC y que por ello la canasta propia puede proveer un mejor indicador personal de inflación), el uso de memorias de precios de compras como insumos en la formación de las expectativas de inflación parece inducir errores significativos en estas expectativas.

Implicancias de política pública

Nuestros resultados son relevantes para los debates recientes sobre la transparencia de los bancos centrales y sus estrategias de comunicación. Los bancos centrales intentarán frecuentemente usar información para influencias las expectativas de inflación de los hogares. Al momento de escribir este post, por ejemplo, el banco central de Japón está intentando aumentar las expectativas de inflación de los hogares (véase la discusión de Baldwin y Gros aquí), mientras que países de alta inflación como Argentina y Venezuela están tratando desesperadamente de reducirlas. Nuestra evidencia sugiere que, además de diseminar estadísticas agregadas, los bancos centrales cuentan con un margen adicional de política en comunicar cuán objetivas, confiables y representativas son sus estadísticas. Por ejemplo, el  Banco Central Europeo y la agencia estadística de Francia realizaron notables esfuerzos creando herramientas en línea para comunicar de manera accesible estas características, y para dar una idea de cómo se recolecta y procesa esa información. Adicionalmente, además de publicar estadísticas de inflación agregadas, las agencias estadísticas podrían proveer tablas de productos específicos y sus cambios de precios observados, similares a las que proveemos en nuestros experimentos, seleccionando entre productos reconocidos cuyos cambios de precio en promedio repliquen la tasa agregada.

Figura 2. Cambios de precios observados en la base de datos de precios de supermercado  para productos controlados y no controlados, y percepción de cambios de precios para los mismos bienes por parte de los entrevistados, Argentina 2013.

precios congelados

En un contexto de creciente inflación, y después de un período de congelamiento del precio de algunos bienes de consumo masivo (analizado aquí por Andrés Neumeyer), el gobierno argentino lanzó en Enero de 2014 el programa de Precios Cuidados. De acuerdo al Secretario de Comercio Augusto Costa, “su gran objetivo no es bajar precios, sino dar valores de referencia”. Este programa intenta entonces operar sobre el nivel de precios y dar referencias en un contexto de alta dispersión de precios, dado que “si las empresas admitieron que esos precios son correctos, entonces los demás precios no se pueden distanciar mucho”. Más allá de este objetivo, el programa de Precios Cuidados parece tener implícito un objetivo de moderación de las expectativas de inflación. En el marco de nuestro análisis, la publicación (trimestral en el caso de Precios Cuidados) de una lista de bienes de consumo masivo y de sus precios podría ser benéfica en términos de reducir la dispersión y alinear las expectativas de inflación futura. Pero este efecto benéfico solo puede darse si la información brindada por la lista de productos y sus precios representa una señal creíble de la evolución de los precios. En primer lugar, la lista debe ser representativa y relevante. Precios Cuidados  incluye productos de consumo masivo, con lo cual podemos suponer que se cumple con esa condición. En segundo lugar, los cambios de precios de las listas sucesivas deben dar una señal insesgada del cambio de precios agregados de la economía. Si los agentes perciben que esa información no es confiable, no se logrará el efecto de moderación de expectativas. La información de la lista publicada puede no ser confiable, o relevante, aún cuando sean verdaderos los precios reportados. Esto sucedería si, por ejemplo, los productos publicados no se consiguen. El secretario Costa señaló que “en los artículos del programa, el aumento de la demanda estuvo en todos los casos entre el 200 y el 1000 por ciento”, e interpretó esto como una señal positiva del funcionamiento del programa al considerar. Alternativamente, puede considerarse que este efecto es simplemente una manifestación de la teoría básica de los precios en acción: se consumirán primero los productos con precios  por debajo de los de mercado, y los faltantes de estos productos serán simplemente el resultado del racionamiento en el contexto de fuerzas de mercado más que de sabotajes – véase una clarísima exposición de los efectos de los precios máximos en el contexto argentino por Neumeyer aquí.[3] La información puede también ser poco confiable como señal del cambio agregado de los precios en la economía si los productos alternativos experimentan aumentos de precios mayores, como encuentra Neumeyer para el congelamiento de precios de 2013 aquí. De hecho, como discutimos en un post anterior, nuestra evidencia señala que aún cuando el congelamiento fue efectivo para morigerar el aumento de precios, no tuvo efectos en las expectativas de inflación. Nuestro trabajo de campo también recolectó datos durante el período de congelamiento estudiado por Neumeyer, y los resultados ilustrados en la Figura 2 indican que, si bien los productos controlados experimentaron cambios de precios efectivos sustancialmente menores que los no controlados (panel a),  las percepciones de cambios de precios de los mismos productos para los participantes en nuestro estudio fueron muy similares entre los dos grupos (panel b).

En tercer lugar, en el contexto de la adulteración de las estadísticas de inflación en Argentina, es aún más difícil lograr que una señal por parte del gobierno sea creíble, aun cuando resulte verídica como los precios publicados en las listas de Precios Cuidados. Después de años de manipulación, que hicieron florecer un sinfín de mucho más confiables índices privados, como discutíamos aquí, el gobierno intentó recuperar la credibilidad lanzando un nuevo índice de precios. Desafortunadamente, todo parece señalar que pondera más de lo que corresponde sus propios Precios Cuidados, una forma de manipulación apenas más elegante, que resulta en una inflación más baja que la del promedio de bienes, y genera críticas frontales hasta por parte de sus propios invitados de lujo. La utilización de la muestra parcial que representan los Precios Cuidados distorsiona el nuevo IPC, lo que probablemente le resta fuerza a ambos instrumentos como herramientas de anclaje de expectativas de inflación.

Por último, la idea de tener precios de referencia puede ser buena a priori, pero la información sola pasa a ser un elemento de tercer orden que no puede solucionar los problemas de inflación que se generan en el financiamiento desmedido del gasto público mediante la emisión monetaria, como se discutió numerosas veces en este blog.

 

Una version de este artículo fue publicada en inglés en Voxeu.org

 

Referencias

Armantier, O.; Nelson, S.; Topa, G.; van der Klaauw, W. and Zafar, B. (2014), “The Price Is Right: Updating of Inflation Expectations in a Randomized Price Information Experiment,” Review of Economics and Statistics, forthcoming.

Armantier, O.; Bruine de Bruin, W.; Potter, G.; Topa, G.; van der Klaauw, W. and Zafar, B. (2013). “Measuring Inflation Expectations,” Annual Review of Economics, Vol. 5, pp. 273-301.

Bachmann, R.; Berg, T. and Sims, E. (2012), “Inflation Expectations and Readiness to Spend: Cross-Sectional Evidence,” NBER Working Paper No. 17958.

Bernanke, B. (2007), “Inflation Expectations and Inflation Forecasting”, Speech at the Monetary Economics Workshop of the NBER Summer Institute, Cambridge, Massachusetts, July 10, 2007. Available at: http://www.federalreserve.gov/newsevents/speech/bernanke20070710a.htm, last accessed on December 2012.

Bruine de Bruin, W.; van der Klaauw, W. and Topa, G. (2011), “Expectations of inflation: The biasing effect of thoughts about specific prices,” Journal of Economic Psychology, Vol. 32 (5).

Carroll, C. (2003), “Macroeconomic Expectations of Households and Professional Forecasters,” Quarterly Journal of Economics, 118(1).

Cavallo, A.; Cruces, G. and Perez-Truglia, R. (2014), “Inflation Expectations, Learning and Supermarket Prices: Evidence from Field Experiments,” NBER Working Paper 20576.

Cavallo, A. (2013), “Online vs Official Price Indexes: Measuring Argentina′s Inflation,” Journal of Monetary Economics.

Coibion, O. and Gorodnichenko, Y. (2013), “Is The Phillips Curve Alive and Well After All? Inflation Expectations and the Missing Disinflation,” NBER Working Paper No. 19598.

Madeira, Carlos and Zafar, Basit (2014) “Heterogeneous Inflation Expectations, Learning, and Mar-ket Outcomes.” Forthcoming, Journal of Money, Credit, and Banking.

Malmendier, U. and Nagel, S. (2013), “Learning from Inflation Experiences,” Working Paper, Berkeley.

Mankiw, N.G.; Reis, R. and Wolfers, J. (2003), “Disagreement About Inflation Expectations.” In NBER Macroeconomics Annual 2003, ed. by M. Gertler, and K. Rogoff.

Ranyard, R.; Missier, F.D.; Bonini, N.; Duxbury, D. and Summers, B. (2008), “Perceptions and expectations of price changes and inflation: A review and conceptual framework,” Journal of Economic Psychology, Vol. 29(4), pp. 378-400.

[1] Expected inflation for the period January 1-December 31 2013, reported in December 2012. Sources: University of Michigan’s Survey of Consumers, December 2012 (household survey, U.S., N=502), Federal Reserve Bank of Philadelphia’s Survey of Professional Forecasters, fourth quarter of 2012 (professional forecasters, U.S., N=48), WP Public Opinion Survey (household survey, Argentina, N=777; see Cavallo, Cruces and Perez-Truglia 2014 for details) and LatinFocus Consensus Forecast, January 2013 (professional forecasters, Argentina, N=16).

[2] No utilizamos para estos computes el indicador de inflación oficial de Argentina, que está ampliamente desacreditado. Utilizamos como alternativa un indicador que presenta el promedio de estimaciones privadas, que es ampliamente reconocido y utilizado.

[3] Aunque no conocemos ningún esfuerzo sistemático de recolectar esta información, la evidencia anecdótica y las denuncias de incumplimiento de Precios Cuidados por faltantes ante la Secretaría de Comercio parecería indicar que estos efectos se materializan.

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