• Publicado: 22 Oct 2015

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Indice de Precios a Estudiantes

Un nuevo indicador

Todo buen economista conoce el proceso para calcular el INPC y conoce tanto su utilidad práctica como sus limitaciones. Justamente con eso en mente, nosotros en este blog nos dimos la tarea de calcular un nuevo índice que publicaremos cada mes. Dicho índice mide el alza a los precios de los productos que más tienen incidencia en los gastos de los estudiantes del Tec de Monterrey, Campus Monterrey. Dado que recopilar información sobre precios específicos conlleva gran cantidad de recursos, tanto económicos como humanos, usaremos los datos del Banco de México.

El índice consiste en cambiar las ponderaciones a cada categoría dentro del INPC (que se calculan con la encuesta ENIGH del INEGI), por aquellas que reflejen de manera más certera los gastos que los estudiantes en Monterrey hacen. Por poner un ejemplo, la ponderación para productos relacionados con la salud tiene muy poca incidencia en nuestro índice (0.0283), dado que los estudiantes gastan, en promedio, solo 2.8% de sus ingreso en esta área, mientras que gastan casi 15% de sus ingresos (14.89%) en “Servicios Diversos” que incluyen bares, antros y esparcimiento. Los ponderadores los estimamos usando una serie de encuestas anónimas a estudiantes de Monterrey.

La primera modalidad del índice, toma al ingreso de los estudiantes sin contemplar los gastos que sus padres hacen en la colegiatura. El segundo, que bautizamos como costo completo, contempla en los ingresos de los estudiantes (y sus gastos) la colegiatura, a manera de medir el costo total de ser estudiante.

Ponderaciones

Las ponderaciones para los estudiantes por categoría se pueden ver a continuación: ponderaciones

Costo completo

Naturalmente, en este caso, la ponderación más importante va para la categoría de “Educación y esparcimiento” que incluye la colegiatura del Tec de Monterrey (90.23%). Hemos puesto cifras también de becas para reflejar correctamente el costo.

Como es de esperarse, usando este indicador, la inflación del costo de ser estudiante es notoriamente más volatil que la general.

Primeros resultados

Los últimos 12 años (en donde se ve un tendencia clara) acabados al inicio del proyecto:

primeros

Muestra y limitantes

La muestra para elaborar los ponderadores fue de una encuesta elaborada en línea y presencial a 384 personas en el Campus Monterrey del Tec de Monterrey. Esto implica que obviamente no se trata de un indicador generalizable a todo el país ni todos los estratos socioeconomicos. El indicador tampoco pretende reflejar a ciencia cierta la inflación observada por estos estudiantes, puesto que sus hábitos de compra pueden estar muy diferentes a los capturados por los indicadores de precios por rubro del INEGI.

Implementación en “inegiR”

A partir de la versión 1.0.2 del paquete de R, “inegiR”, la inflación de estudiante (no el costo) se cálcula con la función inflacion_estudiantes(). Los ponderadores para cada sub-serie no concuerdan exactamente con los obtenidos previamente, por que los productos han cambiado dentro de los estratos del INEGI desde entonces. Las ponderaciones son las siguientes:

  1. Alimentos, bebidas y tabaco = 0.331417
  2. Ropa, calzado y accesorios = 0.032764
  3. Vivienda = 0.077735
  4. Muebles, aparatos y accesorios domésticos = 0.00378
  5. Salud y cuidado personal = 0.028353177
  6. Transporte = 0.19919
  7. Educación y esparcimiento = 0.0606992
  8. Otros servicios = 0.266067

El código es el siguiente:

inflacion_estudiantes <- function (token){
  #Series de INPC
  s1 <- inegiR::serie_inegi("http://www3.inegi.org.mx/sistemas/api/indicadores/v1//Indicador/216065/00000/es/false/xml/",
                            token)
  names(s1) <- c("s1","Fechas")
  s2 <- inegiR::serie_inegi("http://www3.inegi.org.mx/sistemas/api/indicadores/v1//Indicador/216066/00000/es/false/xml/",
                            token)
  names(s2) <- c("s2","Fechas")
  s3 <- inegiR::serie_inegi("http://www3.inegi.org.mx/sistemas/api/indicadores/v1//Indicador/216067/00000/es/false/xml/",
                            token)
  names(s3) <- c("s3","Fechas")
  s4 <- inegiR::serie_inegi("http://www3.inegi.org.mx/sistemas/api/indicadores/v1//Indicador/216068/00000/es/false/xml/",
                            token)
  names(s4) <- c("s4","Fechas")
  s5 <- inegiR::serie_inegi("http://www3.inegi.org.mx/sistemas/api/indicadores/v1//Indicador/216069/00000/es/false/xml/",
                            token)
  names(s5) <- c("s5","Fechas")
  s6 <- inegiR::serie_inegi("http://www3.inegi.org.mx/sistemas/api/indicadores/v1//Indicador/216070/00000/es/false/xml/",
                            token)
  names(s6) <- c("s6","Fechas")
  s7 <- inegiR::serie_inegi("http://www3.inegi.org.mx/sistemas/api/indicadores/v1//Indicador/216071/00000/es/false/xml/",
                            token)
  names(s7) <- c("s7","Fechas")
  s8 <- inegiR::serie_inegi("http://www3.inegi.org.mx/sistemas/api/indicadores/v1//Indicador/216072/00000/es/false/xml/",
                            token)
  names(s8) <- c("s8","Fechas")
  
  df <- Reduce(function(...) merge(...,all=T), 
               list(s1,s2,s3,s4,s5,s6,s7,s8))
  df$ipe <- (df$s1*0.331417)+
            (df$s2*0.032764)+
            (df$s3*0.077735)+
            (df$s4*0.00378)+
            (df$s5*0.028353177)+
            (df$s6*0.199190)+
            (df$s7*0.0606992)+
            (df$s8*0.266067)
  
  st <- inegiR::YoY(serie = df$ipe, 
                    lapso = 12, 
                    decimal = FALSE)
  d <- cbind.data.frame(Fechas = df$Fechas, 
                        Valores = st)
  return(d)
}