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<publisher-name><![CDATA[Editorial Universidad del Norte]]></publisher-name>
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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Dinámica de los precios de los productos lácteos en Colombia: el caso del departamento de Córdoba]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Using statistical and econometric techniques such as multiplicative moving average, cointegration and impulse response functions, in this paper analyzes the relationship of long and short term between the producer price of milk and cheese from the coast at the wholesale level in Córdoba, Colombia. There is a strong seasonality: prices rise between November to April, and down from May to October. The transmission's elasticity of long-term indicates that a 1% increase in the producer price of milk increases the price of cheese at the wholesale level at 0.69%. An unexpected shock in these markets causes instability and countercyclical price trajectory. The results are reasonable; the countercyclical behavior confirms the role damper cheese production to avoid more drastic falls or increases the producer price of milk at critical times.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[  <font face="verdana" size="2">     <p>ART&Iacute;CULO DE INVESTIGACI&Oacute;N</p> <font size="4">    <P align="center"><b>Din&aacute;mica de los precios de los productos l&aacute;cteos en Colombia: el caso del departamento de C&oacute;rdoba</b></P></font> <font size="3">    <P align="center">Dairy product prices dynamics in colombia: the case of the province of cordoba</P></font>     <p>Omar Castillo Nu&ntilde;ez<a name="n*"></a><a href="#n_*"><sup>*</sup></a></p>     <p><a name="n_*"></a><a href="#n*"><sup>*</sup></a>Economista de la Universidad del Atl&aacute;ntico, Barranquilla (Colombia). Mag&iacute;ster en Econom&iacute;a Agraria de la Universidad Nacional de Colombia y Doctor en Econom&iacute;a Agraria de la Universidad Polit&eacute;cnica de Madrid (Espa&ntilde;a). <a href="mailto:ocastillo@correo.unicordoba.edu.co"><i>ocastillo@correo.unicordoba.edu.co</i></a></p>     <p><b>Fecha de recepci&oacute;n:</b> octubre de 2011     <br>   <b>Fecha de aceptaci&oacute;n:</b> febrero de 2012</p> <hr>     <p><b>RESUMEN</b></p>     <p>En este trabajo se analizan las relaciones de largo y corto plazo entre el precio al productor de leche y del queso coste&ntilde;o a nivel mayorista en C&oacute;rdoba (Colombia). Se utilizan t&eacute;cnicas estad&iacute;sticas y econom&eacute;tricas, como la media m&oacute;vil multiplicativa, cointegraci&oacute;n y funciones de impulso-respuesta. Se evidencia una fuerte estacionalidad: los precios se elevan entre noviembre-abril, y descienden entre mayo-octubre. La elasticidad de transmisi&oacute;n de largo plazo indica que un incremento del 1% en el precio al productor de leche aumenta el precio del queso a nivel mayorista en 0,69%. Un shock inesperado en estos mercados genera inestabilidad y una trayectoria contrac&iacute;clica del precio. Los resultados obtenidos son plausibles; el comportamiento contrac&iacute;cli-co confirma el papel amortiguador de la producci&oacute;n de queso para evitar ca&iacute;das o subidas m&aacute;s dr&aacute;sticas del precio al productor de leche en &eacute;pocas cr&iacute;ticas.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>Palabras clave </b>: elasticidad de transmisi&oacute;n del precio, estacionalidad, cointegraci&oacute;n, choques no esperados.    <br>   <b>Clasificaci&oacute;n Jel:</b> Q11, C22.</p> <hr>     <p><b>ABSTRACT</b></p>     <p>Using statistical and econometric techniques such as multiplicative moving average, cointegration and impulse response functions, in this paper analyzes the relationship of long and short term between the producer price of milk and cheese from the coast at the wholesale level in C&oacute;rdoba, Colombia. There is a strong seasonality: prices rise between November to April, and down from May to October. The transmission's elasticity of long-term indicates that a 1% increase in the producer price of milk increases the price of cheese at the wholesale level at 0.69%. An unexpected shock in these markets causes instability and countercyclical price trajectory. The results are reasonable; the countercyclical behavior confirms the role damper cheese production to avoid more drastic falls or increases the producer price of milk at critical times.</p>     <p><b>Keywords </b>: elasticity of price transmission, Seasonality, Cointegration, Unexpected shocks.    <br>   <b>Jel codes:</b> Q11, C22.</p> <hr>     <p><b>1. INTRODUCCI&Oacute;N</b></p>     <p>La producci&oacute;n de queso en el departamento de C&oacute;rdoba (Colombia) ha corrido pareja con la expansi&oacute;n de la ganader&iacute;a vacuna de doble utilizaci&oacute;n de la vaca, cumpliendo -aunque no existe evidencia emp&iacute;rica sobre esto- la funci&oacute;n de amortiguar la ca&iacute;da de los precios al productor de leche en las &eacute;pocas de sobreproducci&oacute;n.</p>     <p>Aunque su nivel de informalidad empresarial es alto, pues alrededor del 80% de las empresas queseras no poseen registros de C&aacute;mara de Comercio, ni del Instituto Nacional de Vigilancia de Medicamentos y Alimentos, INVIMA, ni permiso ambiental alguno, es evidente que constituye un eslab&oacute;n importante en la cadena l&aacute;ctea: produce alrededor de 61,0 toneladas de queso semanales; es una fuente no despreciable de empleo e ingresos para una parte de la poblaci&oacute;n, pues de los 145 establecimientos reportados por el Invima, durante los a&ntilde;os 2007-2008, el 70% gener&oacute; entre 1 y 5 empleos directos; y el 22%, entre 6 y 10 empleos directos por establecimiento (Cabeza, 2011). Adem&aacute;s, como lo se&ntilde;ala la misma autora citada, constituye un producto de exportaci&oacute;n hacia otros mercados regionales dentro del pa&iacute;s, pues alrededor del 40% de su producci&oacute;n se destina a los mercados de Medell&iacute;n y Bogot&aacute;, y el 60% restante se realiza en el departamento de C&oacute;rdoba.</p>     <p>En el proceso productivo, al ser la leche l&iacute;quida la materia prima principal es deseable cuantificar las relaciones que se establecen entre el precio del principal insumo y el precio del producto transformado: &iquest;C&oacute;mo se comportan, mensualmen-te, los precios de la leche y del queso en el mercado local y en los mercados externos de consumo m&aacute;s importantes dentro del pa&iacute;s?; cuando el precio al productor de leche var&iacute;a en el mercado, &iquest;qu&eacute; sucede con el precio del queso? o viceversa, si el precio del queso var&iacute;a, &iquest;qu&eacute; sucede con el precio de la leche?; &iquest;c&oacute;mo responden los precios ante <i>shocks </i>inesperados en los mercados? El presente trabajo busca responder a dichos interrogantes.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><b>2. ELEMENTOS TE&Oacute;RICOS</b></p>     <p>La relaci&oacute;n de equilibrio del mercado entre el precio de una materia prima que se dedica en su totalidad a la elaboraci&oacute;n de un producto, y el precio del producto elaborado, ha sido abordado por la Econom&iacute;a Agraria por distintos autores Gardner ( 1975),Caldentey y Mu&ntilde;oz (1993), Helmberger y Chavas (1996).</p>     <p>Sup&oacute;ngase que en un proceso de industrializaci&oacute;n se necesitan <i>&#946; </i>unidades de una materia prima agraria <i>A </i>(leche) para producir una unidad de un producto elaborado <i>B </i>(queso) y que la producci&oacute;n de <i>B </i>tiene un costo a. En este costo se incluyen todos aquellos distintos al de la materia prima principal A. Si se considera <i>Pl </i>, al precio de la materia prima y Pq, al precio del producto elaborado, el equilibrio del mercado estar&iacute;a determinado por la relaci&oacute;n: <i>Pq </i>= a + &#946;<i> Pl </i>, a = costo fijo de producci&oacute;n del queso correspondiente a otros costos distintos al de la leche; <i>&#946; </i>= n&uacute;mero de unidades f&iacute;sicas de leche necesarias para producir una unidad f&iacute;sica de queso, esto es, la relaci&oacute;n insumo-producto<a name="n1"></a><a href="#n_1"><sup>1</sup></a> .</p>     <p>La relaci&oacute;n anterior es una ecuaci&oacute;n de equilibrio del mercado. En efecto, si en un determinado momento, la relaci&oacute;n de precios fuera tal que <i>Pq &gt; a + </i>&#946;<i>Pl, </i>las empresas productoras de queso tendr&iacute;an un beneficio extraordinario que incentivar&iacute;a la entrada de nuevas empresas al mercado, lo cual aumentar&iacute;a la cantidad producida de queso y presionar&iacute;a a la baja al precio <i>Pq </i>. Al mismo tiempo aumentar&iacute;a la demanda de la materia prima, lo cual dar&iacute;a lugar a un aumento de <i>Pl. </i>Si, contrariamente, la relaci&oacute;n de precios fuera tal que <i>Pq &lt; a + </i>&#946;<i>Pl, </i>las empresas queseras tendr&iacute;an una p&eacute;rdida y algunas de ellas tendr&iacute;an que salir del mercado, lo que disminuir&iacute;a la cantidad producida de queso y tender&iacute;a a aumentar el precio Pq. Por otra parte, disminuir&iacute;a la cantidad demandada de leche y bajar&iacute;a su precio. O sea, en ambos casos existen fuerzas del mercado que tienden a mantener la igualdad indicada, considerada en la teor&iacute;a econ&oacute;mica como una relaci&oacute;n de largo plazo.</p>     <p>La respuesta a las preguntas planteadas en esta investigaci&oacute;n podr&iacute;an ser resueltas con la formulaci&oacute;n de un modelo estructural que implicar&iacute;a la estimaci&oacute;n de la funci&oacute;n de demanda del queso, la funci&oacute;n de la oferta de leche y las identidades y condiciones de aclaramiento del mercado correspondientes. Sin embargo, dadas las fuertes limitaciones de las bases estad&iacute;sticas regionales, tal prop&oacute;sito es inalcanzable. En su lugar se plantea un modelo de series de tiempo.</p>     <p>Los modelos de series de tiempo se caracterizan porque hay cierta disposici&oacute;n a &quot;que los datos hablen&quot;, lo que evita el problema de la determinaci&oacute;n <i>a priori </i>de muchos de los resultados, como lo se&ntilde;ala Ardeni y Freebairn (2002). Elitzak (1996), Baffes y Gohou (2006) y Hudson (2007) han utilizado dichos modelos para examinar la din&aacute;mica de las relaciones de precio, especialmente en el estudio de las relaciones entre el precio de un producto elaborado y el precio de una materia prima a nivel del productor, acudiendo la siguiente transformaci&oacute;n. Sea <i>M </i>el margen de mercadeo, definido como una cantidad absoluta del precio del producto final igual a &#946;<sub>0</sub>; y un porcentaje del mismo precio, igual a &#946;<sub>1</sub>. Esto es:</p>     <p><i>M<sub>t</sub>= </i>&#946;<sub>0</sub><i>+ </i>&#946;<sub>1</sub><i>Pqt </i>(1)</p>     <p>El diferencial, entre el precio del queso y el precio de la leche, ajustada por el coeficiente insumo- producto fijo &#969; , se expresa como<a name="n2"></a><a href="#n_2"><sup>2</sup></a>:</p>     <p>M<sub>t</sub> <i>= Pq<sub>t</sub> - </i>&#969;<i>Pl<sub>t</sub></i>(2)</p>     <p>Remplazando, la ecuaci&oacute;n (2) transformada, en la ecuaci&oacute;n (1) se tiene:</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><i>Pq<sub>t</sub>- Pl<sub>t</sub> = </i>&#946;<sub>0</sub> + &#946;<sub>1</sub> Pq<sub>t</sub> </p>     <p>Por lo tanto, <i>Pl<sub>t</sub> = - </i>&#946;<i><sub>0</sub></i>+ (1 - &#946;<sub>1</sub>) <i>Pq + </i>&#949;<i><sub>t</sub></i></p>     <p>Que tambi&eacute;n puede expresarse como la ecuaci&oacute;n:</p>     <p><i>Pl<sub>t</sub> = - </i>&#946;<i><sub>0</sub></i>+ &lambda; <i>Pq + </i>&#949;<i><sub>t</sub></i></p>     <p>En la que: &#955; = (1-&#946;<sub>1</sub>); &#949;<sub>t</sub> = es un t&eacute;rmino de error aleatorio con media cero y varianza constante, que mide la influencia de otras variables no conocidas en la relaci&oacute;n de los precios; t= periodo de observaci&oacute;n de las variables.</p>     <p>Si la ecuaci&oacute;n anterior se expresa en t&eacute;rminos logar&iacute;tmicos, entonces la derivada parcial del logaritmo del precio de la leche, con respecto al logaritmo del precio del queso, <img src="img/revistas/ecoca/n9/n9a04f01.jpg">,es la elasticidad de transmisi&oacute;n de los precios e indica en qu&eacute; porcentaje var&iacute;a el precio de la leche, cuando el precio del queso var&iacute;a en 1%.</p>     <p>El tratamiento estad&iacute;stico y econom&eacute;trico del tipo de relaciones definido por la ecuaci&oacute;n (3) plantea problemas para la estimaci&oacute;n econom&eacute;trica. Considerando una serie de tiempo como la realizaci&oacute;n de un proceso estoc&aacute;stico, se dice que este es estacionario si tiene momentos de primer orden (la media) y momentos de segundo orden (la varianza) finitos y que no var&iacute;an en funci&oacute;n del tiempo. Cuando un proceso estoc&aacute;stico presenta una ra&iacute;z unitaria en el polinomio auto-rregresivo (tendencia estoc&aacute;stica, en varianza), se dice que el proceso es integrable. La aplicaci&oacute;n del operador diferencia a una variable con una ra&iacute;z unitaria en su polinomio autorre-gresivo, la transforma en una nueva variable estacionaria en varianza. Si se han de aplicar &quot;d&quot; diferenciaciones para conseguir que la variable sea estacionaria, se dice que es integrada de orden d, I(d). En t&eacute;rminos econ&oacute;micos, la presencia de ra&iacute;ces unitarias en la serie de precios mensuales indica que sus variaciones son impredecibles (Enders, 2004).</p>     <p>Aunque los precios se presenten como no estacionarios, individualmente pueden formar relaciones de equilibrio estables cuando son considerados conjuntamente, en cuyo caso se dicen que est&aacute;n cointegrados. La existencia de una relaci&oacute;n de cointegraci&oacute;n entre las variables implica que existe entre ellas una relaci&oacute;n de largo plazo que dirige sus movimientos. La cointegraci&oacute;n se refiere a las propiedades estoc&aacute;sticas de las combinaciones lineales de las series de tiempo. Dos o m&aacute;s series de tiempo no estacionarias, se dice que est&aacute;n cointegradas si existe una combinaci&oacute;n lineal que es estacionaria (Engle &amp; Granger, 1987). Si existe cointegraci&oacute;n es posible estimar un Modelo de Correcci&oacute;n del Error, MCE, que combina variables en niveles, que recoge las relaciones de largo plazo sugeridas por la teor&iacute;a econ&oacute;mica, junto con las diferencias de dichas variables, que captan los desajustes existentes en el corto plazo.</p>     <p><b>3. METODOLOG&Iacute;A</b></p>     <p>Para examinar el comportamiento mensual del precio del queso y de la leche en el mercado local se estim&oacute; un &iacute;ndice de estacionalidad de los mismos, mediante la t&eacute;cnica relaci&oacute;n a la media m&oacute;vil multiplicativa (Shiskin &amp; Eisenpress, 1957).</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Para contrastar la presencia de ra&iacute;ces unitarias en la series de precios, se aplic&oacute; la prueba de ra&iacute;z unitaria de Dickey-Fuller con m&iacute;nimos cuadrados generalizados destendenciali-zados (Eliott, Rottemberg &amp; Scout, 1996), conocida por su sigla en ingl&eacute;s como DFGLS. B&aacute;sicamente, esta prueba implica la estimaci&oacute;n de la ecuaci&oacute;n del test de Dickey-Fuller Aumentada (Dickey &amp; Fuller, 1981) despu&eacute;s de sustituir los valores originales del precio, por los valores destendencializados de la regresi&oacute;n m&iacute;nimo cuadr&aacute;tica generalizada,</p>     <p align="center"><img src="img/revistas/ecoca/n9/n9a04f02.jpg">     <p>&#8710;<i>P<sub>t</sub><sup>d</sup></i>= las series individuales de precios de la leche y del queso mensuales en primeras diferencias destendencializados.</p>     <p>La hip&oacute;tesis nula de existencia de una ra&iacute;z unitaria en las primeras diferencias de la serie se rechaza si la estimaci&oacute;n de y en la ecuaci&oacute;n anterior cae por debajo de los valores cr&iacute;ticos propuestos por Mackinnon (1996).</p>     <p>Para probar si existe cointegraci&oacute;n entre las series de precios se aplic&oacute; la prueba de Johansen (1988) bivariado, el cual usa un vector autoregresivo,VAR, de los precios, cuyos residuos no deben estar correlacionados, no ser heteroced&aacute;sticos, y cumplir la hip&oacute;tesis de normalidad. La prueba de Johansen calcula el estad&iacute;stico de la traza y del m&aacute;ximo valor propio para identificar la existencia de cointegraci&oacute;n. El primer estad&iacute;stico prueba la hip&oacute;tesis nula: <i>H<sub>0</sub></i>&quot;a lo sumo existen &quot;r&quot; relaciones de cointegraci&oacute;n&quot; frente a una alternativa gen&eacute;rica. El segundo estad&iacute;stico prueba la hip&oacute;tesis nula: <i>H<sub>0</sub></i>&quot;a lo sumo existen <i>&quot;r&quot; </i>vectores de cointegraci&oacute;n&quot; frente a la alternativa de a lo sumo r +1 vectores de cointegraci&oacute;n existen. Para aceptar el estad&iacute;stico calculado debe ser inferior al valor cr&iacute;tico tabulado, seg&uacute;n Mackinnon, Haug y Michelis (1999).</p>     <p>Si las series de los precios <i>Pq </i>y <i>Pl </i>est&aacute;n cointegradas, se puede estimar el Modelo Vector Correcci&oacute;n del Error, MCE, con cada una de las variables de precio en diferencias, de la forma siguiente (Enders, 2004):</p>     <p align="center"><img src="img/revistas/ecoca/n9/n9a04f03.jpg">     <p><i>&nbsp;&nbsp;</i></p>     <p>&#8710;<i>Pt = (</i>&#8710;<i> Pl<sub>t</sub>,</i>&#8710;<i> Pq<sub>t</sub> )<sup>T</sup></i>es un vector columna de precios en primeras diferencias de tama&ntilde;o (2x1).</p>     <p>&#956;<b><i>= </i></b>vector columna de t&eacute;rminos constantes en la parte din&aacute;mica del modelo.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>&#915;= matriz de coeficientes de las variables de precios diferenciadas: &#8710;pl y &#8710;Pq.</p>     <p>&#949;<sub>t</sub>= es el vector columna de perturbaciones aleatorias distribuido con media cero, varianza constante, y no correlacionadas entre ecuaciones en distintos momentos del tiempo.</p>     <p>&#8719;= matriz de dimensi&oacute;n 2x2 que contiene la informaci&oacute;n sobre la relaci&oacute;n de largo plazo o relaci&oacute;n de equilibrio entre los precios, la cual puede descomponerse en el producto de dos submatrices &#960;<i>y </i>&#946; de orden <i>m </i><b>x </b>r, donde &quot;m&quot; es el n&uacute;mero de precios, y &quot;r&quot; es el n&uacute;mero de vectores de cointegraci&oacute;n. De esta forma, &#8719;= &#960;&#946;<sup>T</sup>: donde &#946; <sup>T</sup> contiene los coeficientes del vector de cointegraci&oacute;n de los precios; &#960; contiene los par&aacute;metros de velocidad del ajuste y representa la proporci&oacute;n del desequilibrio de corto plazo, que se va corrigiendo en cada periodo.</p>     <p>Para examinar la respuesta de los precios ante <i>shocks </i>inesperados, se utilizan funciones de impulso respuesta generalizada (Pesaran &amp; Yongcheol, 1998), las cuales miden la direcci&oacute;n y la magnitud de la respuesta de los precios ante <i>shocks </i>inesperados en cualquiera de los mercados. Estas funciones miden la respuesta de los precios &quot;n&quot; meses hacia adelante ante una perturbaci&oacute;n equivalente a una desviaci&oacute;n t&iacute;pica en una ecuaci&oacute;n del precio cualquiera y son obtenidas de la conversi&oacute;n de un modelo VAR en niveles a una representaci&oacute;n media m&oacute;vil equivalente, a partir del modelo vector correcci&oacute;n del error.</p>     <p>La informaci&oacute;n mensual de precios al productor de leche en C&oacute;rdoba y del queso coste&ntilde;o en Monter&iacute;a, Medell&iacute;n y Bogot&aacute;, a nivel mayorista, fue obtenida del Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural (2011), expresados en pesos colombianos corrientes por litro y por kilogramo, respectivamente; abarca el per&iacute;odo enero 2007 a diciembre 2010. Para efectos de estimaci&oacute;n se us&oacute; el logaritmo natural de los precios desestacionalizados. Se utiliz&oacute; el software Econometric Views, versi&oacute;n 6.0 (2007) para los c&aacute;lculos econom&eacute;tricos.</p>     <p><b>4. RESULTADOS</b></p>     <p><b>A. Patr&oacute;n de comportamiento mensual de los precios</b></p>     <p>En la gr&aacute;fica 1 se muestra la evoluci&oacute;n del comportamiento de los precios al productor de leche en C&oacute;rdoba y la del queso coste&ntilde;o a nivel mayorista en Monter&iacute;a para el per&iacute;odo de estudio. En el eje izquierdo se lee el precio de la leche; en el eje derecho el del queso. Como puede verse, sus fluctuaciones son semejantes, pero despu&eacute;s de 2008 difieren, ya que las de la leche son menos pronunciadas.</p>     <p>Como lo deja ver la gr&aacute;fica 2, el precio al productor de la leche en C&oacute;rdoba a lo largo del a&ntilde;o, as&iacute; como el del queso coste&ntilde;o en Monter&iacute;a, Medell&iacute;n y Bogot&aacute;, tiene un patr&oacute;n de comportamiento fuertemente estacional.</p>     <p>El precio observado de la leche aumenta entre noviembre y abril hasta un 8% por encima del precio desestacionalizado. Entre mayo y octubre disminuye hasta en un 5% por debajo del precio desestacionalizado.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><img src="img/revistas/ecoca/n9/n9a04f04.jpg"></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/ecoca/n9/n9a04f05.jpg"></p>     <p>El precio del queso coste&ntilde;o sigue el mismo patr&oacute;n, pero su estacionalidad es m&aacute;s intensa. Entre mayo y octubre disminuye hasta en un 28% en Medell&iacute;n, en un 21% en Monter&iacute;a, y hasta en un 11% en Bogot&aacute; durante el mes de junio. Este patr&oacute;n de comportamiento estacional es caracter&iacute;stico de los precios agrarios (Goodwin,1994;Tomek &amp; Robinson, 2003; Ferris, 2005; Labys, 2006; Castillo, 2009) y es coincidente con el r&eacute;gimen de lluvias de la regi&oacute;n, el cual influye decisivamente en la disponibilidad de pasturas para la alimentaci&oacute;n de los ganados bajo pastoreo, lo que incide en las cantidades disponibles de leche l&iacute;quida como materia prima a lo largo del a&ntilde;o.</p>     <p><b>B. Elasticidad de transmisi&oacute;n de los precios en el largo plazo</b></p>     <p>En la tabla 1 se presenta el resultado de la prueba de ra&iacute;z unitaria DFGLS del precio desestacionalizado del queso en Monter&iacute;a y de la leche en C&oacute;rdoba. Indica que las series de precios no son estacionarios, es decir, no tienen media, ni varianza constante, ya que el valor calculado de y es menor en valor absoluto al valor cr&iacute;tico.</p>     <p>La misma prueba, aplicada sobre las primeras diferencias de los precios, presenta evidencia para rechazar la hip&oacute;tesis nula que las primeras diferencias contengan una ra&iacute;z unitaria. Por tanto, las series son integradas de orden uno.</p>     <p align="center"><img src="img/revistas/ecoca/n9/n9a04f06.jpg"></p>     <p>En la tabla 2 se muestra el resultado de la prueba de la traza de Johansen para examinar la existencia de cointegraci&oacute;n de los precios de los dos productos. Los resultados indican que se rechaza al 5% la hip&oacute;tesis nula de la no existencia de cointegraci&oacute;n (r = 0) y se acepta la hip&oacute;tesis alternativa de existencia de un vector de cointegraci&oacute;n, el cual gobierna el movimiento de los precios a largo plazo.</p>     <p align="center"><img src="img/revistas/ecoca/n9/n9a04f07.jpg">     <p>Los resultados del modelo Vector de Correcci&oacute;n del Error, propuesto para explicar la relaci&oacute;n entre el logaritmo natural del precio de la leche y del queso coste&ntilde;o en C&oacute;rdoba en el largo plazo se muestran a continuaci&oacute;n.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><img src="img/revistas/ecoca/n9/n9a04f08.jpg">     <p>El estad&iacute;stico t- student entre par&eacute;ntesis indica que los par&aacute;metros del modelo son significativos al 1 y 5%. Interesa analizar la ecuaci&oacute;n entre par&eacute;ntesis com&uacute;n a ambas ecuaciones de los precios, que expresa la relaci&oacute;n de largo plazo entre los mismos. Reorganiz&aacute;ndola: <i>Vl<sub>-¡</sub> = -6,29 + ',46 Pq </i>El par&aacute;metro de la elasticidad de transmisi&oacute;n del precio X de la ecuaci&oacute;n (3) es 1,46 e indica que cuando el precio del queso al nivel mayorista aumenta en 1%, el precio de la leche aumenta en 1,46%; esto es, el precio de la leche al productor reacciona el&aacute;sticamente a los cambios en el precio del queso.</p>     <p>Los coeficientes de velocidad del ajuste -0,20 y 0,27- son significativos ambos, lo cual indica que los dos precios se causan mutuamente, a lo Granger (1969). Con tal evidencia, la relaci&oacute;n de largo del precio del queso es: <i>Pq<sub>-t-1</sub> = -4,31+ 0,69 Pl <sub>t-1</sub></i>. Indica que un aumento del 1% en el precio de la leche al productor aumenta el precio del queso en 0,69%, es decir, la respuesta del precio del queso a variaciones en el precio de la leche es inel&aacute;stica.</p>     <p>El resto de par&aacute;metros del modelo, con las variables en primeras diferencias retardadas, se&ntilde;alan que las variaciones corrientes en el corto plazo del precio del queso son afectadas significativamente de manera inversa por la variaci&oacute;n del precio de la leche dos meses atr&aacute;s, y de manera directa por la variaci&oacute;n del precio del mismo tres meses atr&aacute;s. Las variaciones del precio corriente de la leche est&aacute;n afectadas significativamente, en el corto plazo, por las variaciones retardadas de su mismo precio en forma directa, y en forma inversa por las variaciones del precio del queso hasta tres meses atr&aacute;s. Resultados similares han sido obtenidos por D&iacute;az, Melo y Modrego (2007) en Chile; por Cashin y Mc Dermont (2006), y Gilbert (2006) para distintos productos en el mercado mundial.</p>     <p><b>C. La din&aacute;mica de corto plazo de los precios ante shock no esperados</b></p>     <p>En las gr&aacute;ficas 3a y 3b se muestran las funciones de impulso-respuesta generalizadas del precio del queso y de la leche ante un <i>shock </i>en las innovaciones equivalente a una desviaci&oacute;n est&aacute;ndar - 5% en el mercado del queso y 3% en el de la leche. En el eje horizontal se representa el tiempo en meses (24 meses) y en el eje vertical la respuesta en porcentaje.</p>     <p>La gr&aacute;fica 3a deja ver que una perturbaci&oacute;n no esperada en el mercado del queso coste&ntilde;o provoca inestabilidad en la trayectoria del precio: experimenta una ca&iacute;da vertical en los seis primeros meses; aumenta desde el s&eacute;ptimo hasta el mes catorce, luego desciende y tiende a estabilizarse en el mes veinte. Si la perturbaci&oacute;n proviene del mercado de la leche, el precio del queso coste&ntilde;o se vuelve inestable durante los primeros tres meses, pero luego aumenta desde el cuarto mes hasta el noveno, a partir del cual desciende para estabilizarse desde el mes diecis&eacute;is.</p>     <p align="center"><img src="img/revistas/ecoca/n9/n9a04f09.jpg">     <p align="center"><img src="img/revistas/ecoca/n9/n9a04f10.jpg">     <p>La gr&aacute;fica 3b describe la respuesta del precio de la leche ante perturbaciones no previstas en el mercado de la leche y del queso. Si la perturbaci&oacute;n proviene del segundo, hay inestabilidad en los tres primeros meses, crece desde el mes cuarto hasta alcanzar un pico en el mes nueve, desciende hasta el mes quince y tiende a estabilizarse a partir del mes veinte. Si la perturbaci&oacute;n proviene del mercado de la leche, el precio desciende hasta el noveno mes, se recupera hasta el mes diecis&eacute;is y se estabiliza desde el mes veinte.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Es claro que, dependiendo del mercado de donde provenga el <i>shock, </i>la trayectoria del precio de la leche o del queso tiende a moverse de forma inversa, desde el cuarto o quinto mes posterior a la ocurrencia del <i>shock, </i>lo que pone de presente cierto comportamiento contra-c&iacute;clico de los mismos ante eventos inesperados. Este hallazgo emp&iacute;rico ayuda a explicar el papel de la producci&oacute;n de queso: servir de colch&oacute;n amortiguador a los movimientos del precio al productor de leche en &eacute;pocas cr&iacute;ticas de producci&oacute;n. En la literatura internacional, Labys (2006) ha utilizado funciones de impulso-respuesta para evaluar la din&aacute;mica de los precios de varios metales, reportando resultados similares.</p>     <p><b>CONCLUSI&Oacute;N</b></p>     <p>En este art&iacute;culo se analiz&oacute; el comportamiento del precio al productor de leche en el departamento de C&oacute;rdoba y el precio mayorista del queso coste&ntilde;o en Monter&iacute;a, Medell&iacute;n y Bogot&aacute; durante el per&iacute;odo enero de 2004-diciembre de 2010. Los resultados indican que ambos siguen un patr&oacute;n de comportamiento estacional bastante intenso. Existe una relaci&oacute;n de largo plazo que gobierna el comportamiento de los mismos. Medida por la elasticidad de transmisi&oacute;n entre ellos, un aumento de 1% en el precio de la leche al productor provoca un aumento del 0,69% en el precio mayorista del queso. En el corto plazo, un <i>shock </i>no esperado en cualquiera de los mercados genera r&aacute;pidamente un comportamiento contra-c&iacute;clico entre los precios, que evidencia la funci&oacute;n amortiguadora de la producci&oacute;n de queso en el movimiento del precio al productor de leche en &eacute;pocas cr&iacute;ticas de producci&oacute;n.</p> <hr>     <p><b>Pie de Pagina</b></p>     <p><a name="n1"></a><a href="#n_1"><sup>1</sup></a> Seg&uacute;n Marinovich y Villadiego (2010), dicha relaci&oacute;n oscila de 10.3 a 11.47 Kg/100 Kg de leche. Ello significar&iacute;a que, de acuerdo con la informaci&oacute;n de producci&oacute;n de leche en finca en C&oacute;rdoba, reportada en las encuestas nacionales agropecuarias de Minagricultura, del total de la producci&oacute;n de leche diaria, alrededor de una quinta parte se destina a la elaboraci&oacute;n de queso: 9% procesada en finca y 11% por queseros independientes.</p>     <p><a name="n2"></a><a href="#n_2"><sup>2</sup></a> La informaci&oacute;n emp&iacute;rica existente, como se se&ntilde;al&oacute; en el pie de nota 1, indica que de 1 kilogramo de leche l&iacute;quida se obtiene 0,103 kilogramos de queso. </p>  <hr>      <p><b>Referencias</b></p>     <!-- ref --><p>Ardeni, P. &amp; Freebairn, J. (2002). The macroeconomics of agriculture. In: Gardner, B. &amp; Rausser, G. (Eds.), <i>Handbook of Agricultural Economics, Agricultural and its external linkage, </i>Vol 2A. (pp. 1456-1485). North Holland: Elsevier.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000090&pid=S2011-2106201200010000400001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Baffes, J. &amp; Gohou, G. (2006). Do cottom prices follow poliester prices? En: Sarris, A. &amp; Hallam, D. (Eds.), <i>Agricultural commodity markets and trade (pp. </i>233-255). UK-USA: FAO-EE.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000092&pid=S2011-2106201200010000400002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Cabeza , A. (2011). <i>Diagn&oacute;stico econ&oacute;mico social de la industria quesera en el departamento de C&oacute;rdoba. </i>Tesis de pregrado. Universidad de C&oacute;rdoba. Monter&iacute;a, Colombia.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000094&pid=S2011-2106201200010000400003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Caldentey P. &amp; Mu&ntilde;oz, A. (1993). <i>Econom&iacute;a de los mercados agrarios. </i>Madrid: Mundi- Prensa.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000096&pid=S2011-2106201200010000400004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Cashin, P. &amp; McDermont, C. (2006). Properties of international commodity: identifying trends, cycles and shock. In: Sarris, A. &amp; Hallam, D. (Eds.). <i>Agricultural commodity markets and trade </i>(pp. 16-30). United Kingston-USA: FAO-EE.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000098&pid=S2011-2106201200010000400005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Castillo, O. (2009). <i>Mercados y precios del ganado en el noroccidente del Caribe colombiano. </i>Universidad de C&oacute;rdoba. Monter&iacute;a, Colombia.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000100&pid=S2011-2106201200010000400006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>D&iacute;az, N., Melo, O. &amp; Modrego, F. (2007). Din&aacute;mica de transmisi&oacute;n de precios y cambio estructural en el sector l&aacute;cteo chileno, <i>Econom&iacute;a Agraria, 11 </i>(1), 12-23.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000102&pid=S2011-2106201200010000400007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Dickey, D. &amp; Fuller, W (1981). Likelihood ratio statistic for auto-regressive time series with a unit roots. <i>Econometrica, 48, </i>1057-1072.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000104&pid=S2011-2106201200010000400008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Elitzak, H. (1996). Food cost review. <i>Agricultural Economics Report, 729.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000106&pid=S2011-2106201200010000400009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></i></p>     <!-- ref --><p>Eliott, G., Rottemberg, T. &amp; Scout, J. (1996). Efficient test for an autoregressive unit root. <i>Econometrica, 64, </i>813-836.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000108&pid=S2011-2106201200010000400010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Enders, W. (2004). <i>Applied econometric time series. </i>USA: Willey.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000110&pid=S2011-2106201200010000400011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Engle, R. &amp; Granger, C. (1987). Cointegration and error correc-tion: Representation, estimation and testing. <i>Econometrica,55 </i>(2), 251-276.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000112&pid=S2011-2106201200010000400012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Ferris, J (2005). <i>Agricultural price and commodity market analysis.</i> USA: Michigan State University.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000114&pid=S2011-2106201200010000400013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </p>     <!-- ref --><p>Gardner, B. (1975). The farm retail price spread in a competitive food industry. <i>American Journal of Agricultural Economics, 57,</i> 399-409.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000116&pid=S2011-2106201200010000400014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Gilbert, C. (2006). Trends and volatility in agricultural commodity prices. In: Sarris, A. &amp; Hallam, D. (Ed.) <i>Agricultural commodity markets and trade, </i>pp. 31-60. UK, USA: FAD-EE.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000118&pid=S2011-2106201200010000400015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Goodwin, J. (1994). <i>Agricultural prices analysis and forecasting. </i>New York: John Willey and Sons.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000120&pid=S2011-2106201200010000400016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Granger, C. (1969). Investigating causal relations by econometric models and cross spectral methods. <i>Econometrica, 37, </i>424-438.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000122&pid=S2011-2106201200010000400017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Helmberger, P. &amp; Chavas, J.P. (1996). <i>Economics of agricultural prices </i>(pp. 133-142). New Jersey: Prentice-Hall.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000124&pid=S2011-2106201200010000400018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Hudson, D. (2007). <i>Agricultural markets and prices </i>(pp. 40-68). Australia: Blackwell,    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000126&pid=S2011-2106201200010000400019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Johansen, S.(1988). Statistical analysis of cointegration vectors. <i>Journal of Economic Dynamics and Control, 12, </i>231-254.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000128&pid=S2011-2106201200010000400020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Labys, W. (2006). <i>Modeling and forecasting primary commodity prices </i>(pp. 51-68). England: Asghate.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000130&pid=S2011-2106201200010000400021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Mackinnon, J. (1996). Numerical distribution functions for unit roots and cointegration test. <i>Journal Applied Econometrics, 11,</i>601-618.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000132&pid=S2011-2106201200010000400022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Mackinnon, J. Haug, A. &amp; Michelis, L. (1999). Numerical distri-bution functions for unit roots and cointegration test. <i>Journal Applied Econometrics, 14, </i>563-577.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000134&pid=S2011-2106201200010000400023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Marinovich, J. &amp; Villadiego, O. (2010). <i>Efecto de las muestras de arra-geninas en el rendimiento y las caracter&iacute;sticas f&iacute;sico-qu&iacute;micas y grado de aceptaci&oacute;n del queso coste&ntilde;o. </i>Tesis de pregrado, Universidad de C&oacute;rdoba, Colombia.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000136&pid=S2011-2106201200010000400024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural (2011). <a href="http://www.agronet.gov.co/agronetweb/AnalisisEstadisticas/tabid/73/Default.aspx" target="_blank">http:// www.agronet.gov.co/agronetweb/AnalisisEstadisticas/ta-bid/73/Default.aspx</a> &#91;consultado: marzo 2011&#93;    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000138&pid=S2011-2106201200010000400025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref -->.</p>     <!-- ref --><p>Pesaran, H. &amp; Yongcheol, S. (1998). Generalized impulse response analysis in linear multivariate models, <i>Economic Letters, 58, </i>1729.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000140&pid=S2011-2106201200010000400026&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Quantitative Micro Software (2007). <i>Econometric views versi&oacute;n 6.0, User's Guide, </i>USA, p. 978.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000142&pid=S2011-2106201200010000400027&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></p>     <!-- ref --><p>Shiskin, J. &amp; Eisenpress, H. (1957). 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