6 Herramienta del banco central para influir en el costo del crédito y las condiciones de liquidez, usada como base para las tasas financieras. 7 Medida del valor de la moneda nacional frente a una canasta de divisas, ajustada por inflación, que impacta la competitividad y precios de importaciones. 8 Propiedad de una serie temporal donde sus características estadísticas (media, varianza, autocorrelación) se mantienen constantes.
11 Resultado que muestra evidencia suficiente para rechazar que sea producto del azar, según un umbral de confianza predefinido.
CONSTRUCCIÓN Y MACROECONOMÍA: UNA LECTURA DINÁMICA PARA GUATEMALA
12 Conjunto de decisiones del banco central que regulan la liquidez y el crédito en la economía, usualmente mediante el ajuste de tasas de interés.
13 Política que busca suavizar el ciclo económico: se expande en recesión y se modera en auge.
Ondas de impacto
9 Valores pasados de una variable usados en el análisis para capturar efectos diferidos en el tiempo.
Las funciones de impulso-respuesta permiten 14 visualizar cómo un shock afecta al sistema a lo largo del tiempo. Un aumento inesperado en la tasa de política genera un impulso positivo, aunque transitorio, sobre la actividad en construcción y la producción de cemento. Este comportamiento puede reflejar una interpretación positiva del entorno macroeconómico por parte del mercado, antes de que los efectos contractivos de la tasa se materialicen. El tipo de cambio muestra un efecto más leve. Un shock apreciativo induce un aumento modesto en la actividad, posiblemente vía menores costos en ciertos insumos importados. Sin embargo, este efecto es débil y transitorio, lo que sugiere que el canal cambiario no es el más relevante para el sector.
10 Propiedades estadísticas que permiten evaluar la validez del modelo: la autocorrelación detecta patrones persistentes en los errores, la normalidad verifica que sigan una distribución adecuada, y la heterocedasticidad identifica si su varianza es constante en el tiempo
Historias que cuentan los datos
Los resultados empíricos muestran que la tasa de política monetaria desempeña un papel protagónico. Sus rezagos - especialmente en los dos primeros trimestres- tienen un efecto positivo y estadísticamente significativo 11 sobre la actividad en construcción. Este efecto puede parecer contraintuitivo si se parte del supuesto de que tasas más altas restringen la inversión. Sin embargo, lo que destaca es la resiliencia del sector construcción frente a estos movimientos monetarios. Dado que muchos proyectos de inversión ya han sido aprobados y financiados con anticipación, la actividad mantiene una inercia estructural que atenúa los efectos de corto plazo de la política monetaria. La producción de cementos también muestra un patrón de reversión tras períodos de expansión, posiblemente debido a ajustes logísticos o a la estabilización natural del ritmo de obra. La tasa de política, a sus vez, responde con rezago a los cambios en la actividad, en línea con un enfoque de política monetaria 12 contracíclica 13 . En paralelo, la actividad del sector presenta una comportamiento autocorrectivo: los resultados negativos de sus propios rezagos sugieren una tendencia a moderarse tras frases de crecimiento acelerado. La producción de cemento sigue una lógica similar, posiblemente reflejando ajustes en inventarios y ritmos operativos. Por su parte, el tipo de cambio real se distingue por su persistencia: responde poco a las demás variables, pero conserva una dinámica propia estable.
ANDREW TREJO COORDINADOR DE ANÁLISIS ECONÓMICO CÁMARA GUATEMALTECA DE LA INDUSTRIA DE LA CONSTRUCCIÓN
1. Punto de partida
variables económicas interactúan entre sí, de forma dinámica y simultánea. En lugar de imponer jerarquías de casualidad 3 , el modelo deja que los datos cuenten su propia historia. En este análisis se incluyeron cuatro variables: el índice de actividad en construcción 4 , el índice de producción de cemento 5 , la tasa de política monetaria 6 y el tipo de cambio real 7 . Tras garantizar la estacionariedad 8 de las series, se estimó un VAR con tres rezagos 9 . El modelo fue validado estadísticamente mediante pruebas estándar de autocorrelación, normalidad y heterocedasticidad 10 , todas superadas satisfactoriamente. Esto garantiza la solidez y confiabilidad de las inferencias obtenidas. 1 Herramienta econométrica que analiza cómo varias variables se afectan mutuamente a lo largo del tiempo, según sus valores pasados.
La construcción en Guatemala no es solo un sector económico: es una manifestación tangible del dinamismo productivo, la inversión y las expectativas del país. Sin embargo, detrás de cada proyecto hay decisiones influenciadas por tasas de interés, condiciones financieras, precios de insumos clave y la evolución del tipo de cambio. Este artículo busca iluminar esas conexiones, utilizando un enfoque riguroso pero accesible. Comprender cómo interactúan estas fuerzas es fundamental no solo para los empresarios del sector, sino también para los responsables de formular política económica. Esta lectura emplea un Modelo de Vectores Autorregresivos 1 (VAR), estimado con datos trimestrales desde 2013 hasta diciembre de 2024. El modelo permite analizar los efectos que un cambio inesperado -o shock- en una variable 2 tiene sobre las demás a los largo del tiempo. De este modo, se ofrece una visión integral de cómo se propagan las condiciones macroeconómicas hacia el núcleo del sector construcción.
Quién marca el ritmo
Las pruebas de casualidad de Granger 15 ofrecen conclusiones claras: la tasa de política monetaria y el tipo de cambio real ayudan a anticipar el comportamiento futuro de la actividad y la producción de cemento. La casualidad fluye desde las variables macroeconómicas hacia el sector construcción, y no en sentido contrario. Esto refuerza la idea de que el sector actúa más como receptor que como generador de shocks dentro del sistema económico.
Mirando más allá del corto plazo
2 Magnitudes cuantificables que reflejan fenómenos económicos y varían en el tiempo, como precios o tasas.
La descomposición de varianza 16 permite cuantificar qué tan importante es cada variable para explicar la incertidumbre futura en la actividad del sector. En los primeros trimestres, los movimientos en la construcción dependen casi exclusivamente de su propia dinámica. Sim embargo, conforme se
3 Vínculo estadístico donde una variable anticipa otra, sin implicar causalidad directa.
4 Medida compuesta que refleja el nivel de producción del sector construcción en un período determinado, permitiendo evaluar su evolución en el tiempo.
Cómo se relaciona todo
5 Medida que resume la producción del sector construcción en un periodo, útil para seguir su evolución.
El modelo VAR parte de una premisa clave: las
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