dc.description.abstract | El presente trabajo cuantifica el rol de los factores globales y locales (domésticos) en la dinámica de la inflación para un conjunto de países de América Latina que implementan su política monetaria bajo el esquema de metas explícitas de inflación (Perú, Chile, Colombia, Brasil, México) y Canadá. Para ello, se emplea un modelo Multi-Country Panel VAR, como el propuesto por Canova y Ciccarelli (2006, 2009) que considera heterogeneidad entre los países de la muestra, es flexible y presenta características en común con la metodología de la familia de modelos de factores. A diferencia de un VAR estructural, se restringe el modelo al cálculo de la contribución de factores comunes, específicos de variables y de países, empleando métodos bayesianos. El modelo se estima para el periodo 2005:01 – 2015:11, usando como variables globales el índice dólar, el índice commodities, el precio del petróleo, y variables domésticas como la tasa de referencia de política monetaria, la brecha del producto, el tipo de cambio nominal, el índice de precios de importación, y la inflación. Los resultados encontrados muestran que los desvíos de la inflación respecto a sus niveles meta, particularmente durante los años 2007 – 2009, y desde 2013 hacia adelante, se explican, en gran medida, por factores comunes a la región, aunque existen factores idiosincráticos que han acentuado estos desvíos en algunos países, como es el caso de Brasil, por ejemplo. También, la estimación permite, mediante un ejercicio contrafactual, estimar el impacto de las variables globales que se consideran exógenas a la región. Así, se estima que una caída en el precio del petróleo, que pasa en el ejercicio contrafactual, de un promedio USD 90 dólares por barril versus USD 66 reduce la inflación por un año entre 0,2 y 0,4 puntos porcentuales, siendo el impacto mayor en el caso de Colombia, y menor en el caso de Canadá, mientras que estos impactos se ubican entre 0,3 y 0,4 puntos porcentuales para una apreciación del dólar de 10% para los países considerados en la estimación. | es_PE |