sábado, 1 de noviembre de 2014

TITULO III PRESUPUESTO DE GASTOS DE LA ORDENANZA DE PRESUPUESTO DE INGRESOS Y GASTOS PARA EL EJERCICIO ECONOMICO FINANCIERO 2015



INSTRUCTIVO 21 PARA LA FORMULACION DE LA ORDENANZA DE PRESUPUESTO DE LOS MUNICIPIOS : ONAPRE 2015 (VER PAGINA WEB


ANEXO B: DE LA ESTRUCTURA DE LA ORDENANZA DE PRESUPUESTO ANUAL DE INGRESOS Y GASTOS Y ESTO ANUAL DE INGRESOS Y GASTOS MUNICIPAL Y DE LA DISTRIBUCIÓN GENERAL DEL PRESUPUESTO DE GASTOS.

3.1. Información de Contenido General
3.1.1. Identificación General del Municipio (Forma 2100)
3.1.2. Política Presupuestaria y Financiera (Forma 2101)
3.1.3. Índice de Categorías Programáticas (Forma 2103)
3.1.4. Resumen de los Créditos Presupuestarios a nivel de Sectores,
Programas y Fuentes de Financiamiento (Forma 2104)
3.1.5. Resumen de los Créditos Presupuestarios a nivel de Partidas y
Fuentes de Financiamiento (Forma 2105)
3.1.6. Resumen de los Créditos Presupuestarios por partidas a nivel de
Sectores (Forma 2106)
3.1.7. Relación de los Recursos Humanos, Clasificados por Tipo de Cargo
Y Género (Forma 2107)
3.1.8. Recursos Humanos por Escala de Sueldos (Forma 2108)
3.1.9. Recursos Humanos por Escala de Salarios (Forma 2109)
3.1.10
Personal Jubilado y Pensionado (Forma 2110)
3.1.11
Gastos de Inversión Estimados por el Municipio ( Forma 2111)
3.1.12
Transferencias y Donaciones otorgadas a Organismos del Sector
Público y Privado (Forma 2112)
3.2. Información a nivel de Sectores, Programas, Sub-programas y/o Proyectos
3.2.1. Descripción del Programa, Sub-programa y Proyecto (Forma 2113)
3.2.2. Metas del Programa, Sub-programa y Proyecto (forma 2114)
3.2.3. Recursos Humanos Clasificados por Tipo de Cargo y Género a nivel
de Programas (Forma 2115)
3.2.4. Recursos Humanos a Nivel de Programas, por Escala de Sueldos
(Forma 2116)
3.2.5. Recursos Humanos a Nivel de Programas, por Escala de Salarios
(Forma 2117)
3.2.6. Personal Jubilado y Pensionado, a nivel de Programas (Forma
2118)
3.2.7. Créditos Presupuestarios del Sector Por Programa a Nivel de
Partidas y Fuentes de Financiamiento (Forma 2119)
3.2.8. Relación de Obras (Forma 2120)
3.2.9.
Programas Sociales a nivel de Sectores y Programas (Forma 2121)
3.2.10. Relación de Proyectos de Inversión a ser Financiados a través del
Fondo de Compensación Interterritorial (FCI) (Forma 2122)
Forma de Presentación de la Distribución General del Presupuesto de Gastos
1. Decreto de Publicación
2. Resumen de los Créditos Presupuestarios
2.1. Presupuesto de gastos del Municipio por Sectores a nivel de Partidas y Sub-
partidas (Forma 2123)
2.2. Créditos Presupuestarios del Sector por Programas y/o Categorías
Equivalentes a nivel de Partidas y Sub-Partidas (Forma 2124)
3. Presupuesto de Gastos a Nivel de Actividades y Obras
3.1. Créditos Presupuestarios del Programa y Actividades a nivel de Partidas y
Sub-partidas (Forma 2125)
Información Complementaria que debe ser Incorporada a Nivel de la Ordenanza de
Presupuesto Anual de Ingresos y Gastos
1. Créditos Presupuestarios asignados a los Programas de Inversión en Coordinación
con Organismos del Sector Público (Forma 2126)
2. Recursos Humanos de los Entes Descentralizados Adscritos a la Alcaldía,
clasificados según su Tipo y Género (Forma 2127)
3. Participación Financiera en Organismos Públicos Municipales (Forma 2128)
4. Descripción de los Proyectos (Forma 2129)
5. Relación de Entes Descentralizados adscritos a la Entidad Municipal (Forma 2130)



INSTRUCTIVO N° 4
FORMULACIÓN DEL PRESUPUESTO DE LOS ENTES DESCENTRALIZADOS FUNCIONALMENTE, SIN FINES EMPRESARIALES, FINANCIEROS Y NO  FINANCIEROS
(PARA USO DE LOS ENTES DESCENTRALIZADOS SIN FINES EMPRESARIALES DE LOS MUNICIPIOS)
2.1. Información de Uso General para los Entes Sin Fines Empresariales, de
Carácter Financieros y No Financieros:
FORMULARIO 0401:
Identificación del Ente.
FORMULARIO 0402: Política Presupuestaria y Financiera.
FORMULARIO 0403: Recursos Humanos por Tipo de Cargo y Género.
FORMULARIO 0404: Personal Jubilado y Pensionado.
FORMULARIO 0405: Consolidado de Proyectos y Acciones Centralizadas por
Fuentes de Financiamiento.
FORMULARIO 0406: Consolidado de Proyectos y Acciones Centralizadas por
Partidas de Egreso.
FORMULARIO 0407: Resumen de Créditos por Partidas y Fuentes de
Financiamiento
FORMULARI0 0408: Resumen de Proyectos de Ejecución Multianual.
FORMULARIO 0409: Presupuesto de Ingresos y Fuentes de Financiamiento.
FORMULARIO 0410: Presupuesto de Gastos y Aplicaciones Financieras.
FORMULARIO 0411: Relación de Transferencias y Donaciones por Recibir del Sector Público.
FORMULARIO 0412:
Relación de Transferencias y Donaciones al Sector Público.  
FORMULARIO 0413: Relación de Transferencias y Donaciones al Sector Privado.
FORMULARIO 0414: Proyectos por Endeudamiento.
FORMULARIO 0415: Resumen de Inversiones.
FORMULARIO 0416: Estado de Resultados.
FORMULARIO 0417: Presupuesto de Caja.
FORMULARIO 0418: Balance General.
FORMULARIO 0419: Relación de Deudas por Servicios Básicos
FORMULARIO 0420: Cuenta Ahorro /Inversión/Financiamiento.
FORMULARIO 0421: Resumen de Serie Estadísticas.
FORMULARIO 0422: Precios y/o Tarifas Promedios.




sábado, 4 de octubre de 2014

TITULO II: PRESUPUESTO DE INGRESOS DE LA ORDENANZA DE PRESUPUESTO DE INGRESOS Y GASTOS PARA EL EJERCICIO ECONOMICO FINANCIERO 2015





  LAS ESTIMACIONES DE INGRESOS MUNICIPALES  NO SON FACILES DE CALCULAR.EXISTEN MUCHOS MODELOS, UNOS DE CRACTER SIMPLES Y OTROS DE DE MUCHA DIFICULTAD. SE PRESENTA UNA PROPUESTA  (EXTRACTOS)DEL Sr JOSE PERDOMO MEJIAS SOBRE LA ALCALDIA DE SAN PEDRO SULA QUE ME PARECE PUEDE AYUDAR A ENTENDER UN TEMA QUE A MI MANERA DE VER NO ES SENCILLO

 SE RECOMIENDA CONSULTAR LAS PAGINAS DE INTERNET DONDE APARECE EL DOCUMENTO COMPLETO.GRACIAS

MODELOS DE ECONOMETRÍA DE LA ALCALDIA DE SAN PEDRO SULA

JOSE SALOMÓN PERDOMO MEJÍA

San Pedro Sula, Departamento de Cortés, Honduras

 


  1. Introducción
  2. Las variables del modelo de toma de decisiones
  3. Las elasticidades de los ingresos respecto a la población y vivienda
  4. La presentación del modelo general y sus iteracciones
  5. Metodología del modelo de toma de decisiones
  6. La metodología de traslación de los índices de precios para san pedro sula base 1980, 1990 y 2001
  7. Comentarios sobre la metodología del Banco Central de Honduras (BCH) para la elaboración de los índices de precios al consumidor
  8. Bibliografía

Introducción

El presenta trabajo tiene como objetivo promover el modelo de pronósticos de los ingresos de la alcaldía de San Pedro Sula. Es necesario comentar el comportamiento de las finanzas en la primera década del nuevo milenio. Si observamos en el siguiente cuadro el presupuesto aprobado para los años 2002 y 2003 de la Municipalidad de San Pedro Sula, observamos que el cociente (DÉFICIT)/(INGRESOS TOTALES) en el año 2002 fue del 53 por ciento reduciéndose al 36 por ciento, esto debido a las transferencias del gobierno que se redujo de 200 millones de lempiras en el 2002 a 120 millones de lempiras en el 2003 y el cociente mencionado significa que por cada lempira por ingresos totales hubo un déficit de 53 centavos y esta relación paso a 31 centavos en el 2003.
De la manera anterior otra relación que se afecta es (DÉFICIT)/(INGRESOS TRIBUTARIOS) pasó del 87 por ciento al 51 por ciento y esto significa que en el 2002 por cada lempira de ingreso municipal por tributos había un déficit de 87 centavos y en el 2003 esta situación pasó al 51 por ciento.
Otro indicador a analizar es (GASTOS TOTALES)/(INGRESOS TOTALES) y según la información por Internet de la Municipalidad tenemos que en el 2002 por cada lempira de ingreso se gasta 1.53 lempiras y esta relación pasó a 1.43.
Pero también es interesante que con esa información de la Municipalidad el financiamiento del déficit se resuelve en el 2002 de la manera siguiente, por cada lempira de déficit municipal el BID prestó a la municipalidad 68 centavos y el sistema financiero nacional proporcionó 31 centavos y un centavo por concepto de donaciones del BID y UNICEF.
En el 2003 el financiamiento del déficit municipal se ubicó de la manera siguiente, por cada lempira de déficit municipal el BID prestó 64 centavos y el sistema financiero incluyendo los préstamos comerciales paso a financiar 35 centavos y un centavo por parte de las donaciones del BID y de UNICEF.
Las relaciones anteriores se desprende del siguiente cuadro obtenido dentro del marco de la transparencia en el manejo de los recursos por parte de la municipalidad a la página WEB "www.municipalidaddesanpedrosula"
Pero es importante considerar que en los pronósticos de los ingresos, la municipalidad ha ignorado el modelo econométrico que elaboré para ellos en el 2002. y las estimaciones infladas permiten la mala orientación del gasto.
El modelo para simular políticas de desarrollo municipal las presentamos para su estudio en el Postgrado centroamericano en Estadística y Econometría aplicada, con la intención que los análisis financieros de la municipalidad se mejoren. Incluimos en el libro 10º de esta segunda edición en el CD del Postgrado, sin embargo las bases de datos ya se estudiaron en el libro 02 "ESTDISTICA BASICA CON EL EXCEL Y EL SPSS".
Es importante observar que la imagen cíclica en valores reales de los ingresos municipales totales presenta en sí un gran problema en la captación de los ingresos municipales en sus diferentes fuentes. En valores reales se dan muchas caídas o crecimientos negativos ya sea por razones de cultura tributaria y por la perdida de poder adquisitivo de la MSPS en sus ingresos debido a los efectos de la inflación en la década de los noventas.
El primer gráfico presenta las tasas de crecimiento en valores reales de los ingresos totales utilizando el Indice de Precios base 1990.
Los altos niveles inflacionarios en los noventas dejaron minadas las finanzas municipales en este milenio y ese comportamiento lo podemos ver en el siguiente gráfico:
En valores reales los ingresos totales (ver grafico mas bajo después de 1990) refleja el comportamiento libre del efecto inflacionario de los ingresos municipales . La diferencia entre ambos gráficos representa la pérdida de poder adquisitivo de la Municipalidad de SPS.
Además el ingreso municipal per cápita se encuentra por debajo de 1980 llegando a sus niveles mas bajos a finales de los noventas y principios del nuevo milenio (quitando el punto tercero del gráfico. Ver el tercer gráfico.
Tanto el comportamiento cíclico de las tasas de crecimiento de los ingresos totales (primer gráfico) mas la pérdida de poder de compra que se derivan de los ingresos municipales (segundo gráfico ) y el comportamiento decreciente de los ingresos municipales per cápita deja debilitado la estructura financiera de la MSPS en este nuevo siglo, en este sentido el presente trabajo de investigación presenta un modelo de toma de decisiones con generación de políticas municipales mediante escenarios de tal manera las tendencias inestables de algunas fuentes del ingreso municipal puedan estabilizarse, y la problemática planteada en los tres gráficos puede ser resuelta. El modelo permite simular el rompimiento de tendencias mediante la educación hacia un fortalecimiento de la cultura tributaria municipal. La tendencia del tercer gráfico es debido a que el crecimiento en valores extremos de los ingresos municipales es del 3.8 por ciento en valores reales y el crecimiento promedio de la población de San Pedro Sula es del 6.3 por ciento y el crecimiento promedio de las viviendas es del 6.23 por ciento considerando el sistema SISDE de la MSPS[1]por medio de la DIEM (Dirección de Investigación en Estadísticas municipales)
  • I. COMENTARIOS DEL 2006 Y 2007.
Existen varios modelos de balance para analizar las finanzas de una "Alcaldia", en algunos los prestamos obtenidos de la banca comercial y los nuevos prestamos externos se utlizan como una forma de ingresos con la intencion de que los ingresos totales y los gastos totales sean iguales. Y de esta manera el deficit municipal es cero o no hay deficit. Este tipo de modelo se aplica en las "Municipalidades" de Tegucigalpa, San Pedro Sula y las otras "Alcaldias" de Honduras. Este tipo de presentacion es valida porque numericamente en una ecuacion o identidad los numeros negativos del lado derecho de la igualdad se vuelven positivos al pasarlos al lado izquierdo de tal igualdad.
En esta presentacion vamos a considerar que los nuevos prestamos obtenidos de la banca comercial y los prestamos obtenidos del exterior se utilizan para equilibar la desigualdad entre ingresos y gastos en el caso en que los gastos sean mayores a los ingresos. Y en este tipo de modelo de balance tales préstamos se utilizan para financiar el deficit.
Reordenando las finanzas de la municipalidad utilizando la estructura del financiamiento del déficit obtenemos
༯font>
2006
2007
INGRESOS TRIBUTARIOS
651,083.78
720,354.38
INGRESOS NO TRIBUTARIOS
54,541.97
52,963.71
OTROS INGRESOS NO TRIBUTARIOS
112,249.39
356,417.73
TOTAL INGRESOS
817,875.14
1,129,735.82
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༯font>
༯font>
OTROS INGRESOS NO TRIBUTARIOS
112,249.39
356,417.73
VENTA DE PROPIEDADES
229.64
608.96
URBANIZACIONES
807.43
554.05
CONTRIBUCION POR PAVIMENTO
62,868.65
78,406.32
EFECTIVO ANTERIOR (RECURSO DEL BALANCE)
41,486.68
209,862.57
TRANSFERENCIAS DEL GOBIERNO CENTRAL
6,856.99
64,303.45
DONACIONES EXTERNAS
0
2,682.38
༯font>
༯font>
༯font>
B GASTOS TOTALES
1,640,957.42
1,605,850.16
1.- GASTOS CORRIENTES
852,107.42
920,088.10
2.- GASTOS DE CAPITAL
788,850.00
685,762.07
༯font>
༯font>
༯font>
DEFICIT DE LA MUNICIPALIDAD
-823,082.28
-476,114.34
1. NUEVOS PRESTAMOS BANCARIOS+prestamos comerciales
731,673.20
190,662.55
PRESTAMOS EXTERNOS
91,409.08
285,451.79
Cuadro calculado en base a cifras de la municipalidad de SPS
Del cuadro anterior obtenemos los siguientes los siguientes resultados con sus respectivos comentarios.
2006
2007
(PRESTAMOS TOTALES)/(GASTOS TOTALES)
0.50
0.30
(PRESTAMOS TOTALES)/ (GASTOS CORRIENTES)
0.97
0.52
(PRESTAMOS TOTALES)/(GASTOS DE CAPITAL)
1.04
0.69
En este cuadro se observa que en el 2006 por cada lempira de gasto los prestamos aportaron 50 centavos esta relacion se redujo en el 2007 a 30 centavos por cada lempira gastado. Esto refleja una mejoria en el financiamiento del gasto. La interpretacion es similar para los siguientes datos que nos dice que por cada lempira en gasto por inversion de capital los prestamos aportaron 1.04 lempora en el 2006 para pasar a 69 centavos de lempira. Los gastos de inversion de capital se refleja en inversion es infraestructura, pavimentacion, e inversiones a largo plazo. Esta mejoria nos refleja que la alcaldia de San Pedro Sula se redujo su capacidad de endeudamiento. Similar explicacion se da en la relacion de la seguna fila cuando por cada lempira prestado se gasto en concepto corriente 97 centavos de lempira en el 2006 para pasar a 52 centavos de lempira en el 2007. Los gastos corrientes se reflejan en sueldos y salarios mas otros gastos de funcionamiento de la alcaldia.
La explicacion de tal leve mejoria en el financiamiento del gasto se refleja en los recursos monetarios anteriores (recursos del balance) que pasaron de 0.049 respecto al gasto corrienre en el 2006 para llegar a 0.228 respecto al gasto corriente en el 2007. Tambien existe una leve mejoria de los recursos monetarios que vienen de afuera de la municipalidad por ejemplo los recursos que el Gobierno Central transfiere por concepto de la Estrategia de Reduccion de la Pobreza, los recursos del FHIS (Fondo Hondureño de Inversion Social), los recursos para la "PAZ Y CONVIVENCIA", los recursos que el Congreso Nacional Traspasa a la municipalidad. Estos recursos que el Gobierno Central traspasa a la municipalidad contribuyen muy poco para financiar el gasto corriente por ejemplo en el 2006 por cada lempira que se gasto en conceptos corrientes el gobierno central aporto 0.008 (casi un centavo de lempira) en el 2007 esta relacion paso a 7 centavos de lempira por aporte del gobierno central.
El ingreso no corriente que contribuyo significativamente con el financiamiento del gasto corriente fueron las recuperaciones o ingresos retrazados que en el 2006 por cada lempira gastado en concepto corriente tales recuperaciones aportaron cinco centavos de lempira y el el 2007 tal aporte paso a 22.8 centavos de lempira, esta ha sido una gran salvada de la municipalidad en el financiamiento del gasto corriente.
URBANIZACIONES/gasto corriente
0.001
0.001
CONTRIBUCION POR PAVIMENTO/gasto coriente
0.074
0.085
EFECTIVO ANTERIOR (RECURSO DEL BALANCE)/gasto corriente
0.049
0.228
TRANSFERENCIAS DEL GOBIERNO CENTRAL/gasto corriente
0.008
0.070
El dinero no tiene etiqueta para su uso final, es decir, los dineros por concepto de ingresos de la alcaldia no tiene la etiqueta que diga es para inversiones de capital, o es para gasto corriente, de ahí la importancia de poner controles mas estrictos de la alcaldia en el manejo de sus recursos monetarios. El siguiente cuadro proporciona informacion sobre el comportamiento de los tres tipos de ingresos respecto al gasto que alcanzo en el 2006 la cantidad de 1,641 millones de lempiras redujendose tal cifra a 1606 millones de lempiras.
2006
2007
(INGRESOS TRIBUTARIOS)/(GASTOS TOTALES)
0.40
0.45
(INGRESOS NO TRIBUTARIOS)/(GASTOS TOTALES)
0.03
0.03
(INGRESOS no corrientes)/(GASTOS TOTALES)
0.07
0.22
(TOTAL INGRESOS)/(GASTOS TOTALES)
0.50
0.70
De la manera anterior por cada lempira que la municipalidad gasto los ingresos totales aportaron 50 centavos de lempira en el 2006 para pasar a 70 centavos de lempira en el 2007 situacion explicada por los desembolsos del Gobierno central.
El siguiente cuadro nos dice que por cada lempira en gasto total la banca comercial aporto en prestamo 45 centavos de lempira relacion que paso en el 2007 a 12 centavos de lempira, si bien es cierto que los prestamos comerciales se redujeron en el 2007 la deuda de la alcaldia con los bancos comerciales ha seguido incrementandose.
2006
2007
(PRESTAMOS DE LA BANCA COMERCIAL)/(GASTOS TOTALES)
0.45
0.12
(PRESTAMOS DE LA BANCA EXTERNA)/(GASTOS TOTALES)
0.06
0.18
A pesar de la disminucion del gasto en el 2007 por parte de las autoridades de finanzas, es importante un mejor control del gasto.
  • II. SUGERENCIAS SOBRE LOS MODELOS FUTUROS DE LOS INGRESOS MUNICIPALES.
Uno de los problemas básicos de las finanzas de la municipalidad de San Pedro Sula son los malos pronósticos sobre los ingresos de la alcaldía que al ser inflados generas malas políticas sobre el gasto generando importantes distorsiones en el cumplimiento de las obligaciones como los relacionados al gasto corriente y gastos de capital. En particular los sueldos y salarios están retrazados. Tal es asi, que todavía el 18 de enero del 2009 la alcaldía estaba retrazada en 8 (ocho) quincenas a sus empleados y para el 26 de enero del presente se esparaba cancelar una quincena. Aunque ya se ha comenzado a reducir el aparato burocratico en una política de desesperación con la meta de despedir 2000 empleados (sin considerar los pagos de las prestaciones), la situación evidencia la gran improvisación en los pronosticos de los ingresos municipales y estos presentan una situcion de autogresion, es decir los ingresos dependen de los ingresos anteriores reflejados en la recuperación de efectivo de la cuenta de balance antes presentados. La población de San Pedro Sula en su mayoría es pobre y la Alcaldia también esta en situcion de pobreza y de ahí la importancia de racionalizar el gasto.
El modelo que presentamos en el 2001 ya evidenciaba una crisis del sistema de finanzas de la alcaldía, sin embargo las sugerencias no fueron tomadas en cuenta y se les olvido la existencia de la presente metodología propuesta.
Por la razón anterior presentamos el modelo propuesto en el 2001 con la intención de lograr una actualización al 2008 y al futuro cercano utilizar tal metodología para la generación de políticas municipales.
  • III.  RESPECTO AL CONTENIDO DEL MODELO PROPUESTO
En el sentido antes descrito el presente documento presenta en la parte B La estructura del modelo de decisión en lo concerniente a los diseños de las bases de datos en valores corrientes y reales, así mismo se presentan las estructuras de las diversas fuentes de ingreso, tasas de crecimiento en valores reales ilustrados en cuadros y gráficos. Seguidamente en la parte C presentan las elasticidades de los impuestos de bienes inmuebles respecto a la vivienda, la elasticidad de los impuestos personales con respecto a la población, la elasticidad de los impuestos por industria comercio y servicios con respecto a la población, la elasticidad de las matrículas con respecto a la población , la elasticidad de los ingresos por servicios del tren de aseo y limpieza respecto a la vivienda, la elasticidad de los ingresos por servicios del cuerpo de bomberos con respecto a la población, la elasticidad de los ingresos eventuales respecto a la población y la elasticidad de los ingresos de capital respecto a la vivienda. Todas estas elasticidades calculadas con métodos econométricos para series de tiempo 1980-2001, se utiliza el paquete estadístico SPSS (Paquete Estadístico para las Ciencias Sociales). Las fuentes que presentaron comportamientos cíclicos se manifiestan como variables exógenas o variables de política municipal.
En la parte CH presentamos información del modelo de simulación del Proyecto Sobre los Desechos sólidos también presentados en archivos excell.
En la parte D presentamos la metodología del modelo de simulación para generar medidas de políticas municipales. Mostramos algoritmos que permiten al modelo los procedimientos de cálculos numéricos. Esta parte está reforzada con un modelo elaborado en el excel para la presentación de los escenarios y consecuencias de tales políticas municipales.. y presenta las tres simulaciones de políticas municipales y sus consecuencias o resultados endógenos.
En la parte E presentamos la metodología del BCH (disponible en Internet) en la elaboración de los índices de precios al consumidor para San Pedro Sula en las bases 1980---1990 y el 2001. Esto refleja la construcción de tres IPCs estos son el IPC1980, IPC1990 y el IPC2001 mediante métodos de traslación de los IPCs elaborados por el IICES y el CIMES en base a los datos del BCH (Banco central de Honduras). Y en la parte F la bibliografía del Documento.
La primera edición del presente documento fue posible gracias al Vicealcalde Ingeniero Osmín Bautista Santos y demás autoridades de la Municipalidad de San Pedro Sula. La presente edición es posible gracias al IICES.

Las variables del modelo de toma de decisiones

El modelo[2]de toma de decisiones sobre ingresos municipales es una herramienta de análisis sobre el comportamiento de las diferentes fuentes de ingreso en valores corrientes y reales de la Municipalidad de San Pedro Sula en el tiempo t. La agrupación de las cuentas de ingreso municipal con características similares permitió estructurar la base de datos para la serie de tiempo 1980-2001, con el objetivo de pronosticar el comportamiento de los ingresos en varios escenarios que simulan aplicaciones de políticas sobre población, vivienda y aplicaciones sobre el cambio de tendencias en función de la modificación de políticas de ingresos que han presentado comportamientos inestables. El modelo de decisiones funciona con tasas de crecimiento y en la simulación 1 presentamos el siguiente escenario
Este escenario contiene la posibilidad de que la población de San Pedro Sula crezca a la tasa de crecimiento promedio del 6.3 por ciento (en los últimos censos) en el 2002 y mediante políticas demográficas reducir levemente su crecimiento al 5 por ciento en los años futuros restantes.
Puede observarse también que el crecimiento del número de viviendas de San Pedro Sula se constituye en otra variable de política municipal, en este caso la simulación 1 presenta que el crecimiento en el 2002 sea su promedio de los últimos censos del 6.23 por ciento y en el futuro cercano se sostenga en un cinco por ciento.
Los ingresos por otros impuestos es una variable cuyo comportamiento en el tiempo va desapareciendo y es bastante inestable por lo que una medida de políticas de ingreso sería buscar la manera de que esa variable no desaparezca y su crecimiento sea controlable. Que su crecimiento sea cero por ciento, significa que mantiene el mismo nivel de ingreso del período anterior. La tasa de crecimiento anual de los ingresos derivados de PROMUCA (procesadora municipal de carnes) su tasa de crecimiento anual también se constituye en una variable de política de ingresos municipales, debido a que presenta un comportamiento bastante inestable y controlar su crecimiento en un cero por ciento en valores reales significa mantener el mismo nivel de ingreso del año 2001 en valores reales. La inflación se constituye en una variable exógena no controlable, dado que depende de las políticas del Banco Central de Honduras, y su tasa de crecimiento en el futuro del 10 por ciento es una política que afecta las finanzas de la Municipalidad de San Pedro Sula. Otros comportamientos inestables se dan en los ingresos por derechos y licencias, renta de propiedades, venta de propiedades, transferencias corrientes y otros ingresos financieros por lo que su crecimiento se puede controlar buscando los mecanismos adecuados para mantener su nivel de captación del 2001 o se sitúen en un mejor nivel.
El escenario 1 genera consecuencias en los ingresos municipales, pero antes de observar tales efectos necesitamos definir el contenido de las variables que estamos utilizando
I LA BASE DE DATOS DE LAS CUENTAS DE INGRESOS MUNICIPALES
El reporte rentístico de ingresos de la MSPS (Municipalidad de San Pedro Sula) presenta la base de datos de las cuentas de ingreso , esto es, el conjunto de todas las variables que almacenan información de todas las entradas de dinero en el corto plazo por concepto de ingresos tributarios y no tributarios. Con el objetivo de analizar el comportamiento de los ingresos municipales consideramos la serie de tiempo 1980-2001. Los Ingresos Tributarios lo denotaremos por IT . Los ingresos tributarios está formado por diez variables que se describen a continuación y tienen la siguiente estructura:
Este grupo de cuentas con su descripción generó la variable IMBINt o ingresos por concepto de impuestos por bienes inmuebles en el tiempo t en el período 1980-2001.
La segunda variable IMPEMUt o ingresos por impuesto personal en el tiempo t es generada por el siguiente grupo de cuentas:
IMPUESTO PERSONAL MUNICIPAL
La tercer variable INCOSERt o ingresos generados por impuestos a establecimientos comerciales agrupados en industria, comercio y servicios. El grupo de cuentas son:
INDUSTRIA COMERCIO Y SERVICIOS
411-04-00
ESTABLECIMIENTOS COMERCIALES
411-04-01
CASAS COMERCIALES
411-04-02
EMPRESAS INDUSTRIALES
411-04-03
EMPRESAS AGROPECUARIAS
411-04-04
EMPRESAS MINERAS
411-04-05
PULPERIAS Y PUESTOS DE VENTA
411-04-06
CANTINAS
411-04-07
AGENCIAS COMERCIALES
411-04-08
RADIO EMISORAS
411-04-09
SIN CLASIFICAR
411-07-00
INDUSTRIAS, COMERCIO Y SERVICIO
411-07-01
INDUSTRIAS, COMERCIO Y SERVICIO
430-01-02
ESTABLECIMIENTOS COMERCIALES
429-01-04
ESTABLECIMIENTOS COMERCIALES
430-10-03
INDUSTRIA COMERCIO Y SERVICIOS
429-04-00
ESTABLECIMIENTOS COMERCIALES
La cuarta variable es OINIMPt o variable de ingresos por concepto de otros impuestos en el tiempo t . Esta variable agrupa a las siguientes cuentas:
OTROS INGRESOS POR IMPUESTOS
411-05-00
CLASIFICACION MUNICIPAL
411-05-01
ESTABLECIMIENTOS DE SERVICIOS
411-05-02
HOSPEDAJE CASAS DE SALUD Y POLICLINICAS
411-05-05
RESTAURANTES Y COMEDORES
411-05-06
TEATROS Y CINES
411-05-07
ESPECTACULOS PUBLICOS Y AMBIENTALES
411-05-08
REVISION DE PLANOS Y ALIN. CONST.
411-05-10
OCUPACION DE ACERAS Y CALLES
411-05-11
AGENCIAS ADUANERAS
411-05-12
CASAS DE TOLERANCIA
411-05-13
CASAS FUNERARIAS
411-05-14
ROCKOLAS
411-05-19
TENERIAS Y CURTIEMBRES
411-05-20
MAYORISTAS O ALMACENES DE AGUARDIENTE
411-05-21
EXPENDEDORES DE AGUARDIENTE
411-05-23
CARNICERIAS
411-05-24
411-06-00
IMPUESTOS FIJOS
411-06-01
CASAS DE PRESTAMOS
411-06-04
CONSUMO PECUARIO
411-06-05
HOTELES Y PENSIONES
411-06-06
CASINOS Y CLUBES SOCIALES
411-06-07
LICENCIAS DE BAILES SERENATAS Y OTROS
411-06-08
BILLARES
411-06-09
LOTERIA DE CARTÓN
411-06-11
CEMENTERIOS INHUMACIONES Y EXHUMACIONES
411-06-12
MATRIMONIOS
411-06-18
CERTIFICACIONES Y VISTOS BUENOS
411-06-19
ROTULOS Y ANUNCIOS COMERCIALES
411-06-20
AUTORIZACIONES Y REPOSICIONES
411-06-22
429-01-05
CLASIFICACION MUNICIPAL
429-01-06
IMPUESTOS FIJOS
430-05-00
CLASIFICACION MUNICIPAL
411-10-00
INSTITUCIONES BANCARIAS Y DE SEGUROS
411-10-01
CASA MATRIZ
411-10-02
SUCURSALES
411-10-03
AGENCIAS
411-10-04
OFICINAS RECEPTORAS
429-01-10
INSTITUCIONES BANCARIAS Y SEGUROS
La quinta variable MATRICt o ingresos por matrículas en el tiempo t. Las cuentas que se agrupan para formar esta variable son:
MATRICULAS
411-06-13
MATRICULA Y PORTACION DE ARMAS DE FUEGO
411-06-14
MATRICULA DE FIERROS Y HERRAMIENTAS
411-06-15
MATR. Y NENOVACION AGRICULTOR Y GANADERO
411-06-16
MATRICULA DE VEHICULOS
411-06-17
MATRICULA DE PERROS
411-06-21
MATRICULA DE TROCOS
427-01-03
MATRICULA PORTACION DE ARMAS
427-01-04
MATRICULA FIERROS DE HERRAMIENTAS
427-01-06
MATRICULA DE VEHICULOS
427-01-15
MATRICULA DE TROCOS
La sexta variable es TREALIt o ingresos derivados de servicios que proporciona la Municipalidad por concepto de tren de aseo y limpieza. En el tiempo t las cuentas que se agrupan para formar esta variable son:
421-03-00
TREN DE ASEO Y LIMPIEZA
421-03-01
DOMICILIARIOS
421-03-02
LIMPIEZA DE CALLES
421-03-03
ESTABLECIMIENTOS COMERCIALES
429-02-01
TREN DE ASEO
La séptima variable es CUBOMt o ingresos generados por en cuerpo de bomberos en el tiempo t. Las cuentas que se agrupan con su respectiva descripción son:
421-14-00
CUERPO DE BOMBEROS
421-14-01
DOMICILIARIOS
421-14-02
ESTABLECIMIENTOS COMERCIALES
429-02-02
CUERPO DE BOMBEROS
La octava variable es OSERt o ingresos derivados por concepto de otros servicios públicos que proporciona la Municipalidad de San Pedro Sula. Las cuentas que se agrupan para formar esta variable son:
OTROS SERVICIOS
421-15-00
OTROS SERVICIOS
421-15-01
DOMICILIARIOS
421-15-02
ESTABLECIMIENTOS COMERCIALES
421-16-00
MANTENIMIENTO Y PROTECCION DEL AMBIENTE
421-16-01
DOMICILIARIOS
421-16-02
ESTABLECIMIENTOS COMERCIALES
421-16-03
SERVICIOS DIVERSOS
436-01-01
AGUAS DE SAN PEDRO (CANON)
436-01-02
AGUAS DE SAN PEDRO (5% DE FACTURACION)
451-01-00
AGUA POTABLE
651-04-00
ALCANTARILLADO
651-08-00
CONEXIONES E INSTALACIONES
651-30-00
OTROS INGRESOS
421-00-00
INGRESOS POR SERVICIOS
421-01-00
SERVICIOS PUBLICOS
421-01-01
SERVICIOS PUBLICOS
421-01-02
SERVICIOS PUBLICOS SIS. INT. INFO. MP
421-02-00
ALUMBRADO ELECTRICO
421-02-01
CASAS DE HABITACION (DOMICILIARIO)
421-02-02
ESTABLECIMIENTOS COMERCIALES
421-02-03
MPAL Y GUBERNAMENTAL
430-10-04
SERVICIOS PUBLICOS DOMICILIARIOS
429-01-07
SERVICIOS PUBLICOS
429-02-00
SERVICIOS PUBLICOS ********VECINAL
429-02-03
OTROS SERVICIOS
429-02-04
MANTENIMIENTO Y PROTECCION DEL AMBIENTE
429-03-00
429-05-00
CLASIFICACION MUNICIPAL
429-06-00
IMPUESTOS FIJOS
429-07-00
SERVICIOS PUBLICOS
430-02-00
IMPUESTOS POR SERVICIOS
430-02-01
ALUMBRADO PUBLICO
430-02-02
SERVICIOS PUBLICOS
La novena variable es PROMUCAt o ingresos generados por procesadora municipal de Carnes en el tiempo t. Esta variable en el tiempo t en el período 1980-2001 se estructuró con las siguientes cuentas de ingresos:
La décima variable es DERELIt o ingresos derivados de los derechos y licencias en el tiempo t durante el período 1980-2001. Esta variable esta formado por el grupo de cuentas siguientes::
Los ingresos no tributarios se estructuraron en cinco variables entre ellas:
REPROt o ingresos generados por la renta de propiedades de la Municipalidad de San Pedro Sula. En el tiempo t y en el período 1980-2001 esta variable agrupó las siguientes cuentas:

Leer más: http://www.monografias.com/trabajos97/modelos-econometria-alcaldia-san-pedro-sula/modelos-econometria-alcaldia-san-pedro-sula.shtml#ixzz3FBSSRLOi




RENTA DE PROPIEDADES
422-00-00
RENTA DE PROPIEDADES
422-01-00
MERCADOS
422-01-01
MERCADO CENTRAL
422-01-02
MERCADO GUAMILITO
422-01-03
MERCADO LA LIMA
422-01-04
MERCADO COFRADÍA
422-01-05
MERCADO MEDINA CONCEPCION
422-01-06
MERCADO BARANDILLAS
422-01-07
MERCADO EL RAPIDO
422-02-00
EDIFICIOS MUNICIPALES
422-02-01
ALQUILER PALACIO MUNICIPAL
422-02-02
ALQUILER DE AUDITORIO CIVICO MUNICIPAL
422-02-03
ALQUILER KIOSKO DEL PARQUE CENTRAL
422-02-04
ALQUILER DE EDIFICIOS ESCOLARES
422-07-00
SOLARES MUNICIPALES
422-07-01
422-08-00
RENTAS DIVERSAS
422-08-00
PARQUIMETROS Y ESTACIONAMIENTOS
422-08-02
PARQUÍMETROS
422-08-03
MAQUINARIA MOBILIARIA UTILES
422-08-04
PARQUIMETROS MONEDA EXTRANJERA
La segunda variable no tributaria es VEPROt o ingresos derivados por la venta de propiedades de la Municipalidad de San Pedro Sula. En el tiempo t, en el período 1980-2001 esta variable agrupó las siguientes cuentas :
VENTA DE PROPIEDADES
423-00-00
VENTA DE PROPIEDADES
423-04-00
LOTES DE CEMENTERIO
423-04-01
CEMENTERIO GENERAL
423-04-02
CEMENTERIO LA PUERTA
423-04-03
CEMENTERIO OTROS CEMENTERIOS
423-05-00
VENTAS DE SOLARES
423-05-01
VENTAS DE SOLARES
423-06-00
VENTAS DE MATERIALES DE CONSTRUCCIÓN
423-06-01
VENTA DE SOLARES
423-10-00
VENTA DE CHATARRA
430-06-00
VENTA DE PROPIEDADES
430-06-06
MATERIALES EXTRACION, ASFALTO
429-08-00
RENTA DE PROPIEDADES
429-09-00
VENTA DE PROPIEDADES
435-26-00
OTROS INGRESOS MUNICIPALES
435-26-01
VENTAS DE TERRENOS
435-26-03
LOMAS DEL CARMEN
435-26-04
PADRE CLARET. ASENTAMIENTO 6 DE MAYO
435-26-05
DOMINIO PLENO
La tercer variable no tributaria es INGEVENt o recursos derivados por ingresos eventuales en el tiempo t (1980-2001). Las cuentas que se agruparon para formar esta variable son:
INGRESOS EVENTUALES
424-00-00
INGRESOS EVENTUALES
424-01-00
MULTAS Y RECARGOS
424-01-01
MULTAS BIENES INMUEBLES
424-01-02
MULTAS ESTABLECIMIENTOS COMERCIALES
424-01-03
MULTAS DE TRANSITO
424-01-04
OTRAS MULTAS
424-01-05
MULTAS PARQUÍMETRO
424-01-06
MULTAS SERVICIOS PÙBLICOS DOMICILIARIOS
424-04-00
BUHONEROS
424-04-01
BUHONEROS VENTA DE POLVORA
424-04-02
BUHONEROS VENTAS DE COMIDAS
424-04-03
BUHONEROS VENTAS DIVERSAS
424-06-00
REPAROS
424-06-01
REPAROS DE LA CONTRALORÍA
424-06-02
BOLETAS EXTRAVIADAS
424-06-03
AJUSTES PLAN DE ARBITRIOS
424-07-00
REINTEGROS Y SOBRANTES
424-08-00
DEDUCCIONES Y DEVOLUCIONES
424-20-00
ALTOPARLANTES
424-24-00
CANCHAS DE GALLOS
424-25-00
SUBASTAS
424-27-00
EXPORTACION DE FRUTAS
424-28-00
ROTURA DE PAVIMENTO
424-29-00
PROPAGANDA
424-30-00
OTROS INGRESOS EVENTUALES
424-30-02
CONTRIBUCIONES
424-30-07
REINTEGROS Y SOBRANTES
424-30-08
DEDUCCIONES Y DEVOLUCIONES
424-30-11
LICENCIAS PARA BAILES Y SERENATAS
424-30-12
ESPECTACULOS PUBLICOS Y AMBIENTALES
424-30-14
VENTA DE MATERIALES DE CONSTRUCCION
424-30-20
ALTOPARLANTES
424-30-24
CANCHA DE GALLOS
424-30-25
SUBASTAS
424-30-27
EXPORTACION DE FRUTAS
424-30-28
ROTURA DE PAVIMENTO
424-30-29
PROPAGANDA
424-30-31
LICITACIONES
424-30-32
424-30-33
RENOVACION DE LICENCIAS DE FONTANERO
424-30-35
PLANOS DE LA CIUDAD
424-30-36
424-30-37
VENTAS LA GRAN FAMILIA
424-30-38
INTERESES SOBRE FONDOS DE PRESTAMOS BID
424-30-99
INGRESOS VARIOS
424-31-00
LICITACIONES
424-32-00
OCUPACION DE ACERAS
424-33-00
RENOVACION LICENCIAS DE FONTANEROS
424-34-00
BARATILLOS
424-35-00
PLANOS DE LA CIUDAD
424-36-00
424-37-00
429-12-00
EVENTUALES
430-03-00
EVENTUALES
430-03-01
MULTAS
La cuarta variable no tributaria es TRACOIFt o ingresos generados por transferencias corrientes, donaciones e ingresos financieros. En el período ya descrito y en el tiempo t, el grupo de cuentas que se agruparon para formar esta variable son:
TRANFERENCIAS CORRIENTES E
INGRESOS FINANCIEROS
435-00-00
TRANFERENCIAS CORRIENTES
435-22-00
PRESTAMOS
435-22-01
BANCO MUNICIPAL AUTONOMO
435-22-05
BANCO CONTINENTAL, S.A.
435-22-06
GOBIERNO CENTRAL
435-22-08
BANCO DE OCCIDENTE
435-22-10
AGENCIA INTERNACIONAL PARA EL D. USAID
435-23-00
DONACIONES Y TRANSFERENCIAS
435-23-21
GOBIERNO CENTRAL
435-23-22
INSTITUCIONES DESCENTRALIZADAS
435-23-23
DONACIONES DE PARTICULARES
435-23-31
SECTOR PRIVADO INTERNO
435-23-32
FONDO HONDUREÑO DE INVERSION SOCIAL
435-23-33
CONTRAPARTE GOB. PRESTAMO BID
435-23-34
PAV. EJEC. CONV. SECOPT--MSPS
435-23-35
DONACION DEL MINISTERIO DE CULTURA Y TURISMO
435-24-00
INSTITUCIONES Y ORGANISMOS INTERNACIONALES
435-24-01
NACIONES UNIDAS
435-24-05
UNICEF
435-24-06
PROGRAMA MUNDIAL DE ALIMENTOS
429-01-15
PAGARES
429-01-16
LETRAS
424-09-00
INTERESES
424-10-00
INTERESES BANCARIOS
424-30-09
INTERESES
424-30-10
INTERESES BANCARIOS
430-15-00
DOCUMENTOS POR COBRAR
430-15-01
PAGARES
430-15-02
LETRAS
435-26-02
DEPOSITOS A PLAZO
429-15-00
PAGARES
429-16-00
LETRAS
429-17-00
INGRESOS DESCUENTO DE DOCUMENTOS
429-17-01
DESCUENTO DE LETRAS
429-10-00
INSTITUCIONES BANCARIAS Y DE SEGUROS
430-03-09
INTERESES Y GASTOS SOBRE DESCUENTOS
430-03-10
PRODUCTOS FINANCIEROS
429-01-15
PAGARES
429-01-16
LETRAS
La quinta variable no tributaria es INCAt o ingresos de capital en el tiempo t.
El grupo de cuentas que se agruparon para formar esta variable en el tiempo t, fueron:
INGRESOS DE CAPITAL
425-00-00
INGRESOS POR PAVIMENTO
425-01-00
PROYECTOS MUNICIPALES
425-01-01
PAVIMENTO MUNICIPAL
425-01-02
PAVIMENTO SAOPIN
425-01-03
PAVIMENTO ESPECIAL
425-01-04
PAVIMENTO FESITRANH
425-01-05
CASETAS DE CONTRIBUCION
425-01-06
CONTRIBUCION POR MEJORAS
425-01-07
BOLETAS DE DESCUENTO
425-01-08
LETRAS CONTRIBUCION POR MEJORAS
425-02-00
PROYECTO SAOPIN
425-03-00
PROYECTOS ESPECIALES
425-04-00
PROYECTO PAVIMENTO FESITRANH
430-02-03
CONTRIBUCION POR MEJORAS
430-02-04
PAVIMENTO
651-02-00
CONTRIBUCION PRO MEJORAS
424-02-00
CONTRIBUCIONES PROMEJORAS
`II LA BASE DE DATOS EN VALORES CORRIENTES
Las quince agrupaciones o variables las presentamos en valores monetarios o corrientes..
IMBIMt = Ingresos por concepto de bienes inmuebles
IMPEMUt = Ingresos por impuestos personales
INCOSERt = Ingresos por impuestos derivados de la industria comercio y servicios.
OINIMPt = Ingresos por otros impuestos municipales
MATRICt = Ingresos por matrículas
TREALIt = Ingresos por servicios de tren de aseo y limpieza
CUBOMt = Ingresos por concepto del cuerpo de bomberos
OSERt = Ingresos por otros servicios
PROMUCAt = Ingresos por la procesadora municipal de carnes
DERELIt = Ingresos por concepto de licencias y derechos
ITt = Los ingresos tributarios
Los ingresos tributarios son la suma de las diez variables anteriores.
Ingresos en valores corrientes
AÑO
IMBIN
IMPEMU
INCOSER
OINIMP
1980
1,421,465.62
85,977.25
2,423,284.47
832,292.15
1981
1,545,575.83
131,232.60
2,437,866.45
765,224.15
1982
1,502,315.34
132,496.97
2,168,559.10
794,978.34
1983
1,407,354.19
130,039.80
2,195,978.55
786,456.21
1984
2,212,367.23
88,796.60
2,230,545.40
897,501.70
1985
2,340,363.64
754,665.38
2,365,620.55
1,054,050.76
1986
3,625,657.61
-
2,525,084.49
1,105,380.29
1987
3,679,479.24
897,301.81
3,048,442.02
1,578,691.44
1988
4,353,460.82
984,913.76
3,470,755.40
2,041,285.08
1989
4,153,539.31
1,030,747.90
4,423,882.87
2,207,349.50
1990
7,142,962.82
1,163,635.19
4,448,703.35
3,871,065.01
1991
8,382,788.10
1,632,145.66
15,395,042.02
2,856,843.62
1992
9,715,549.59
1,727,571.77
17,550,033.97
3,413,573.73
1993
11,750,390.37
1,984,357.81
20,133,697.42
4,752,693.06
1994
13,049,263.12
2,377,176.92
32,664,732.02
466,296.34
1995
19,585,162.29
2,923,834.49
40,470,159.25
377,355.72
1996
29,120,448.10
4,203,093.36
48,764,624.65
52,902.54
1997
31,464,791.12
5,499,743.13
69,756,637.25
27,569.80
1998
30,629,617.64
7,681,602.08
85,623,122.54
13,971.87
1999
38,645,732.61
10,083,493.20
93,177,236.48
9,435.90
2000
44,277,148.94
11,920,033.27
99,021,581.57
11,395.85
2001
60,670,532.90
15,978,051.09
116,587,988.53
2,205.60
III EL COMPORTAMIENTO DE LOS INGRESOS MONETARIOS
Y REALES DE LA MSPS 1980-2001.
La década de los ochentas se caracteriza por los efectos de la crisis de la deuda externa durante 1980 en los cuales los Organismos Financieros Internacionales y países amigos no pudieron seguir financiando déficits externos a tipos de cambio fijos.
Sin embargo en el conflicto centroamericano, Honduras al borde de la guerra fría logró sostener el tipo de cambio de 2 Lps. por dólar en esa década. Esto fue posible debido a las entradas extras de divisas que ingresaron indirectamente al BCH (Banco Central de Honduras) para contrarrestar la propagación de la ideología comunista derivada de la guerra fría. De cualquier manera se logró un tipo de cambio fijo favorable para el consumo de productos importados y en beneficio de una economía cautiva. Dado que los otros países de la región habían devaluado sus monedas, Honduras se convirtió en un importador por excelencia en menoscabo de su producción nacional.. La sobre-valoración del Lempira fue evidente en esa década, la influencia de la inflación externa estuvo controlada, de tal manera la inflación nacional no superó el 9.7 por ciento en San Pedro Sula.
  • 1. 1. ESTRUCTURA DE LOS INGRESOS MUNICIPALES Y SUS
TASAS DE CRECIMIENTO EN VALORES REALES 1981--2001
El modelo general a utilizar proviene de la identidad en valores reales
A esta identidad le aplicamos el cálculo diferencial de acuerdo a lo establecido en los anexos de este documento en lo concerniente a la metodología del modelo.
Nos queda la identidad fundamental o relación fundamental:
Estos parámetros son valores menores o iguales que uno y mayores o iguales que cero. Es decir:
Comenzaremos con t = 1981 hasta t = 2001. i = 1 hasta i = 15
a 1, t-1
a 2, t-1
a 3, t-1
a 4, t-1
a 5, t-1
Año
IMBIN / INTOT
IMPEMU / INTOT
INCOSER / INTOT
OINIMP / INTOT
MATRIC / INTOT
1980
0.09203966
0.00556701
0.15690727
0.05389078
0.02433657
1981
0.10180905
0.00864446
0.16058538
0.05040629
0.02494506
1982
0.08507984
0.00750363
0.12281088
0.04502159
0.01884627
1983
0.07848443
0.00725198
0.12246393
0.04385859
0.01697782
1984
0.09731049
0.00390570
0.09811006
0.03947642
0.01454062
1985
0.11999729
0.03869390
0.12129229
0.05404427
0.01519976
1986
0.14881744
0
0.10364371
0.04537104
0.01536090
1987
0.15583720
0.03800348
0.12911084
0.06686241
0.01559956
1988
0.09704926
0.02195613
0.07737160
0.04550522
0.00787290
1989
0.06500277
0.01613118
0.06923364
0.03454496
0.00502010
1990
0.18886853
0.03076791
0.11762907
0.10235562
0.01419212
1991
0.11896896
0.02316349
0.21848722
0.04054447
0.00925364
1992
0.13520008
0.02404062
0.24422354
0.04750276
0.01583032
1993
0.08252799
0.01393699
0.14140752
0.03338018
0.00993397
1994
0.11734501
0.02137667
0.29337638
0.00419315
0.00645596
1995
0.12713312
0.01897948
0.26270384
0.00244953
0.04455824
1996
0.17002271
0.02454019
0.28471724
0.00030888
0.03350888
1997
0.14225740
0.02486523
0.31538102
0.00012465
0.02790950
1998
0.12353610
0.03098162
0.34533720
0.00005635
0.01313093
1999
0.12714082
0.03317374
0.30654433
0.00003104
0.03589595
2000
0.12489307
0.03362298
0.27931133
0.00003214
0.04076317
2001
0.13213445
0.03479862
0.25391717
0.00000480
0.03004488

a 6, t-1
a 7, t-1
a 8, t-1
a 9, t-1
a 10, t-1
Año
TREALI / INTOT
CUBOM / INTOT
OSER / INTOT
PROMUCA / INTOT
DERELI / INTOT
1980
0.02262707
0.01132301
0.31877393
0.03290423
0.04440914
1981
0.02710206
0.01565267
0.33847939
0.05261975
0.04972546
1982
0.03019382
0.02196398
0.40875244
0.04895160
0.05154542
1983
0.03297890
0.02117774
0.41208544
0.04782943
0.05238459
1984
0.02334559
0.01707483
0.44456763
0.04166720
0.05644723
1985
0.02825775
0.01817827
0.25899244
0.05076809
0.07434971
1986
0.02256810
0.01438299
0.26664501
0.03298112
0.07658854
1987
0.02612654
0.01646121
0.22054833
0.03525242
0.08084898
1988
0.02189133
0.01424679
0.10287544
0.01979747
0.04640270
1989
0.01639160
0.01379166
0.12440154
0.01254948
0.04681393
1990
0.02962191
0.02538071
0.16157204
0.01988884
0.09491055
1991
0.01737732
0.01486034
0.09227477
0.00944335
0.06821551
1992
0.07828610
0.04163029
0.07658935
0.01600464
0.04594928
1993
0.05052002
0.03145901
0.04356348
0.00732616
0.03449871
1994
0.08427191
0.06017347
0.08087796
0.01005237
0.05151907
1995
0.06111488
0.03963144
0.09320767
0.01344503
0.03715723
1996
0.05392518
0.03098065
0.11325949
0.01141500
0.02773088
1997
0.06216719
0.03240988
0.09352540
0.01219944
0.03261212
1998
0.08551707
0.03567723
0.07707967
0.01577959
0.02829089
1999
0.10245987
0.04219874
0.08995609
0.01490465
0.02855068
2000
0.11801898
0.03932363
0.10228199
0.01389920
0.03511496
2001
0.16200182
0.03232471
0.10022372
0.00586714
0.03440593

a 11, t-1
a 12, t-1
a 13, t-1
a 14, t-1
a 15, t-1
Año
REPRO / INTOT
VEPRO / INTOT
INGEVEN / INTOT
TRACOIF / INTOT
INCA / INTOT
1980
0.05198548
0.00629664
0.02809921
0.00260276
0.14823723
1981
0.05473100
0.00402303
0.01348253
0.01085315
0.08694073
1982
0.04247386
0.00201843
0.01524028
0.07782632
0.02177164
1983
0.04934252
0.00242404
0.01271059
0.07077570
0.02925421
1984
0.04067506
0.00185596
0.01361047
0.06484204
0.04257070
1985
0.04546455
0.00260902
0.02177350
0.10849087
0.04188828
1986
0.04328380
0.00359550
0.02647142
0.11889698
0.08139343
1987
0.04617375
0.00476616
0.03652278
0.06284015
0.06504619
1988
0.02514644
0.02894036
0.01807796
0.41453263
0.05833366
1989
0.02197703
0.17517623
0.01556276
0.35113453
0.03226860
1990
0.05092728
0.00487785
0.07136213
0.05218969
0.03545576
1991
0.03210190
0.00882244
0.02429005
0.20878109
0.11342533
1992
0.03219661
0.01292260
0.03955613
0.08886107
0.10121111
1993
0.02241764
0.10015044
0.01624186
0.35433735
0.06532211
1994
0.01954824
0.01988435
0.02605468
0.10161254
0.10298815
1995
0.01517454
0.00926864
0.04491342
0.14262336
0.08763958
1996
0.01518071
0.01686705
0.03979551
0.06407022
0.11367740
1997
0.01059781
0.01669127
0.04406101
0.07908687
0.10611121
1998
0.01368341
0.00389353
0.06137789
0.05014689
0.11551163
1999
0.01468166
0.00653770
0.05154218
0.02187524
0.12450729
2000
0.01454163
0.00870478
0.04670757
0.02328690
0.11949766
2001
0.00896548
0.00760426
0.04639187
0.01551717
0.13579780
Replanteando a nivel de repaso la relación fundamental a continuación seguimos con los cuadros de las tasas de crecimiento de las variables desde 1981 en adelante.
Las tasas de crecimiento en valores reales son:
AÑO
rINBIMt
rIMPEMUt
rINCOSERt
rOINIMP
rMATRICt
1,981
-0.17%
40.14%
-7.64%
-15.59%
-7.50%
1,982
-68.05%
-66.82%
-70.76%
-65.86%
-71.12%
1,983
140.93%
152.41%
160.43%
154.43%
135.28%
1,984
48.89%
-35.33%
-3.80%
8.08%
2.84%
1,985
2.46%
723.12%
2.72%
13.75%
-13.15%
1,986
48.88%
-100.00%
2.58%
0.78%
21.32%
1,987
-1.50%
#DIV/0!
17.18%
38.62%
-4.47%
1,988
12.60%
4.46%
8.35%
23.05%
-8.75%
1,989
-13.00%
-4.57%
16.23%
-1.39%
-17.18%
1,990
39.89%
-8.17%
-18.20%
42.65%
36.11%
1,991
-13.04%
3.93%
156.41%
-45.32%
-9.99%
1,992
6.14%
-3.06%
4.40%
9.43%
59.78%
1,993
8.34%
2.89%
2.76%
24.72%
11.38%
1,994
-10.55%
-3.51%
30.67%
-92.10%
-59.12%
1,995
14.99%
-5.76%
-5.07%
-38.00%
632.56%
1,996
17.83%
13.92%
-4.51%
-88.89%
-33.74%
1,997
-10.96%
7.83%
17.88%
-57.05%
-11.36%
1,998
-14.76%
22.30%
7.48%
-55.63%
-53.82%
1,999
11.98%
16.50%
-3.42%
-40.06%
197.43%
2,000
3.47%
6.76%
-4.02%
9.07%
19.62%
2,001
25.79%
23.06%
8.09%
-82.23%
-12.36%

AÑO
rTREALI
RCUBOM
ROSER
rPROMUCA
rDERELI
1,981
8.10%
24.76%
-4.17%
44.32%
1.05%
1,982
-57.41%
-46.36%
-53.84%
-64.44%
-60.37%
1,983
185.26%
151.82%
163.30%
155.19%
165.42%
1,984
-14.99%
-3.18%
29.55%
4.61%
29.39%
1,985
0.57%
-11.55%
-51.60%
1.23%
9.44%
1,986
-4.12%
-5.01%
23.60%
-22.01%
23.66%
1,987
8.90%
7.66%
-22.19%
0.55%
-0.70%
1,988
51.50%
56.49%
-15.66%
1.54%
3.77%
1,989
-2.74%
25.74%
57.07%
-17.66%
31.04%
1,990
-13.00%
-11.40%
-37.47%
-23.70%
-2.39%
1,991
-19.02%
-19.17%
-21.16%
-34.52%
-0.78%
1,992
320.78%
161.66%
-22.48%
58.46%
-37.09%
1,993
14.53%
34.12%
0.95%
-18.76%
33.25%
1,994
4.94%
20.33%
16.79%
-13.68%
-6.06%
1,995
-23.03%
-30.09%
22.32%
41.96%
-23.45%
1,996
-22.26%
-31.13%
7.06%
-25.20%
-34.25%
1,997
22.69%
11.33%
-12.12%
13.74%
25.15%
1,998
35.02%
8.05%
-19.11%
26.96%
-14.85%
1,999
30.36%
28.69%
26.98%
2.77%
9.80%
2,000
21.33%
-1.84%
19.77%
-1.77%
29.55%
2,001
63.21%
-2.26%
16.51%
-49.81%
16.50%

AÑO
rREPRO
RVEPRO
rINGEVEN
rTRACOIF
rINCA
1,981
-4.99%
-42.34%
-56.70%
276.32%
-47.07%
1,982
-70.33%
-80.82%
-56.79%
174.12%
-90.43%
1,983
203.41%
213.66%
117.82%
137.51%
250.93%
1,984
-1.01%
-8.06%
28.58%
10.01%
74.74%
1,985
-7.13%
16.80%
32.92%
39.01%
-18.25%
1,986
14.29%
65.44%
45.95%
31.56%
133.27%
1,987
0.35%
24.69%
29.78%
-50.28%
-24.83%
1,988
-1.53%
997.88%
-10.50%
1092.72%
62.15%
1,989
13.52%
686.23%
11.82%
10.03%
-28.15%
1,990
11.57%
-98.66%
120.76%
-92.84%
-47.10%
1,991
-12.98%
149.68%
-53.01%
452.25%
341.62%
1,992
-6.32%
36.81%
52.10%
-60.25%
-16.66%
1,993
23.58%
1275.50%
-27.12%
607.72%
14.55%
1,994
-45.14%
-87.51%
0.91%
-81.96%
-0.82%
1,995
-17.61%
-50.53%
82.97%
48.98%
-9.68%
1,996
-11.86%
60.33%
-21.93%
-60.42%
14.28%
1,997
-25.71%
5.31%
17.83%
31.37%
-0.66%
1,998
26.73%
-77.10%
36.73%
-37.76%
6.85%
1,999
16.74%
82.69%
-8.63%
-52.54%
17.27%
2,000
4.33%
40.25%
-4.54%
12.13%
1.10%
2,001
-26.69%
3.87%
18.10%
-20.77%
35.12%
La relación fundamental establece que la tasa de crecimiento de los ingresos totales es una combinación convexa de las tasas de crecimiento de sus fuente generadoras de ingreso. Además la relación fundamental permite analizar mejor las caídas o subidas de las tasas de crecimiento de las diversas fuentes de ingreso, y sus efectos en la tasa de crecimiento de los ingresos totales. La convexidad[3]de los ingresos totales, permite el análisis de la maximización de los ingresos municipales y de esta manera se puedan diseñar políticas de población y de la vivienda en el Municipio de San Pedro Sula de tal manera se puedan maximizar los ingresos municipales planteado en la función objetivo o relación fundamental. Y de esta manera compatibilizar el plan de arbitrios hacia una nueva cultura generación de ingresos municipales. .
  • 5. 2. EL GRAFICO DE LAS ESTRUCTURAS DE INGRESOS EN VALORES
  • 6.  CORRIENTES Y VALORES REALES, Y TASAS DE CRECIMIENTO REAL
  • 7.  1980-2001. AÑO BASE 1990.
  • Las tasas de crecimiento de las variables de ingresos municipales de San Pedro Sula y su estructura porcentual las hemos revisado anteriormente. Seguidamente utilizaremos la identidad fundamental:
    En este gráfico puede observarse que las pérdidas en los ingresos municipales son leves con respecto a los precios de 1980. Estas pérdidas en el poder adquisitivo de la MSPS afectó sus finanzas y alteró levemente sus compromisos con el bienestar de San Pedro Sula.
    Las pérdidas de poder adquisitivo se reflejan en las quince variables en análisis.
    En el caso de la variable IMBINt o ingresos por impuestos en bienes inmuebles tenemos el siguiente comportamiento de oscilamiento de su estructura porcentual cercana al 13 por ciento del total, el gráfico de la par refleja la diferencia entre los valores reales (con la inflación descontada por medio del IPC indice de precios al consumidor para la Ceiba y San Pedro Sula.
    La relación ingresos por bienes inmuebles con respecto a los ingresos totales se denota con la variable a1 = IMBINt / INTOTt
    La siguiente variable en observación es el ingreso por impuesto personal IMPEMUt
    Puede observarse que pasó del 0.5 por ciento con respecto a los ingresos totales en 1980 al 4.5 por ciento en el 2001. Las pérdidas por poder adquisitivo de la MSPS se resume en los valores reales y corrientes de esta variable.
    La tercer variable INCOSERt o ingresos por concepto de impuestos por comercialización industrial comercio y servicios.
    Su estructura porcentual es oscilante pero en 1980 alcanzó 16 por ciento del total de ingresos para llegar al 25 por ciento en el 2001. Las pérdidas del ingreso municipal en este gráfico quedan reflejadas.
    La cuarta variable en estudio es OINIMPt que representa a otros ingresos por impuestos municipales. En valores corrientes y valores reales los gráficos son los siguientes:
    Prácticamente esta variable está desapareciendo, tal vez se ha trasladado a otras cuentas por reglamento interno de la Municipalidad.
    La quinta variable en estudio es MATRICt o ingresos por concepto de matrículas, el comportamiento en valores reales y corrientes de esta variables se refleja con caídas en sus valores.
    Su contribución con respecto al total de ingresos a5 = MATRICt / INTOTt se pueden observar que pasa del 2.5 por ciento del total de ingresos en 1980 hasta ubicarse en 3 por ciento del total de ingresos en el 2001.
    La sexta variable en estudio es la variable TREALIt o ingresos provenientes por concepto de tren de aseo y limpieza. Los valores corrientes y reales de esta variable se presentan a continuación mediante el gráfico anterior, observar que en valores reales alcanza los 75 millones de lempiras, en valores reales alcanza los 11 millones de lempiras aproximados. la contribución de esta variable con respecto al total denotada por
    a6 = TREALIt / INTOTt se presentan en el gráfico anterior y observar que en 1980 tal ingreso era el dos por ciento aproximado hasta ubicarse en un cercano al 16 por ciento de los ingresos totales :
    La séptima variable CUBOMt o ingresos provenientes por el cuerpo de bomberos se presentan en valores corrientes y reales.
    En valores reales se puede observar un repunte para esta variable en los últimos diez años. . En valores corrientes llega al 16 millones de lempiras en el 2001, en valores reales la cifra equivalente llega a los 2 millones de lempiras. Pero es importante observar la relación a7 = CUBOMt / INTOTt en 1980 se ubica en 1 por ciento del total de ingresos hasta llegar al 3 por ciento aproximado en el 2001
    La octava variable OSERt o los ingresos generados por otros servicios municipales se presenta que en valores corrientes alcanza los 46 millones de lempiras equivalente en valores reales a los 7.5 millones de lempiras. El porcentaje con respecto al total a8 = OSERt / INTOTt se presenta que del 32 por ciento del total de ingresos en el año 1980 para ubicarse en el 10 por ciento en el 2001.
    La novena variable es PROMUCAt o ingresos generados por las actividades de procesamiento de carnes. Los ingresos reales y corrientes se presentan a continuación con los gráficos siguientes:
    a9 = PROMUCAt / INTOTt pasa del 3.2 por ciento en 1980 para ubicarse en 0.5 por ciento del total en el 2001. Esta variable ha ido decreciendo en promedio y su contribución a los ingresos totales se va situando en valores cercanos a cero.
    La décima variable es DERELIt o ingresos provenientes de derechos y licencias. Los valores corrientes y reales se presentan a continuación:
    Puede observarse un comportamiento favorable en esta variable, su estructura porcentual ha oscilado cercana al 4 por ciento , en valores corrientes alcanzó en el 2001 la cantidad de 16 millones de lempiras y su equivalente en valores reales de 1990 es 2.2 millones de lempiras. a10 = DERELIt / INTOTt
    Las siguientes cinco variables corresponden a los ingresos no tributarios y comenzamos con la onceava variable REPROt o ingresos provenientes por concepto de renta de propiedades. El comportamiento en valores corrientes y reales se presentan a continuación:
    a11 = REPROt / INTOTt pasa del 6.2 por ciento del total de ingresos en 1980 para ubicarse en 1 por ciento en el 2001. En cantidades reales ha pasado de 2 millones aproximados en 1980 hasta llegar a 4 millones en el 2001.
    La doceava variable es VEPROt o ingresos provenientes de ventas de propiedades.
    Los valores reales y corrientes pueden observarse en el siguiente gráfico:
    Observar que en 1988 y 1989 esta variable presenta importantes contribuciones en el ingreso total, de tal manera que ese comportamiento permitió que los ingresos no tributarios superaran a los ingresos tributarios. a12 = VEPROt / INTOTt se ubica en 2 por ciento aproximado del total de ingresos en el 2001.
    La treceava variable es INGEVENt o ingresos provenientes por aspectos eventuales. Los valores corrientes y reales se presentan a continuación en forma de gráficos:
    Las contribuciones con respecto al total a13 = INGEVENt / INTOTt pasa del 3 por ciento en 1980 al 4.7 por ciento en el 2001. En cantidades en el 2001 alcanzó 21 millones de lempiras y su equivalente en valor real de 4 millones de lempiras
    La catorceava variable es TRACOIFt o ingresos provenientes de transferencias donaciones e ingresos provenientes de productos financieros. Los valores corrientes y reales de esta variable se presentan a continuación en gráficos.
    las contribuciones con respecto al total de ingresos a14 = TRACOIFt / INTOTt mejorará en el período 2001-2006 debido a la ley de municipalidades que exige transferencias del gobierno central hacia las municipalidades
    a15 = INCAt / INTOTt o contribuciones con respecto a los ingresos totales. Pasa de 15 por ciento del total de ingresos en 1980 al 14 por ceitno en el 2001, su cifra es oscilatoria pero creciente, a pesar de su caída hacia el 2 por ciento del total en 1982.
    La quinceava variable es INCAt o ingresos provenientes de pavimentación y similares. (ingresos de capital). Los valores corrientes y reales de esta variable alcanza en el 2001 la cantidad de 62 millones de lempiras en valores corrientes o su equivalente a los 10 millones de lempiras reales :
    Un dato interesante se presenta a continuación con los ingresos tributarios y los no tributarios en el sentido que forma curvas simétricas con respecto al 50 por ciento.
    La eliminación del tipo de cambio fijo generó altos niveles inflacionarios en la década de los noventas que minaron las finanzas municipales en este nuevo milenio. De esta manera todas las fuentes de ingreso municipal se afectaron debido a la pérdida de poder adquisitivo.

    Las elasticidades de los ingresos respecto a la población y vivienda [4]

    I LA ELASTICIDAD DE LOS IMPUESTOS SOBRE BIENES
    INMUEBLES RESPECTO A LA VIVIENDA.
    Utilizando la función de Kobb Douglas :
    En donde

    Partes: 1, 2, 3

    La elasticidad y el parámetro A o constante se calcula mediante series de tiempo en modelos autorregresivos[5]de orden uno o mayor que uno.
    Si le aplicamos logaritmos a ambos lados a la ecuación 1 para el cáculo de la elasticidad obtenemos el siguiente gráfico
    La pendiente de la línea recta es la elasticidad.
    LNINBIM = Logaritmo natural de los impuestos por bienes
    inmuebles
    LNVIVI = Logaritmo natural del número de viviendas de
    San Pedro Sula
    Aplicando la regla de la cadena a la ecuación uno[6]obtenemos la siguiente relación fundamental
    La elesticidad que se calcula mediante el SPSS en las siguientes líneas es :
    Aplicando el SPSS para la serie 1980-2001 obtenemos el siguiente resultado
    Estimate of Autocorrelation Coefficient
    Rho 0
    Prais-Winsten Estimates
    Multiple R .99975531
    R-Squared .99951069
    Adjusted R-Squared .99948738
    Standard Error .35016703
    Durbin-Watson 1.0485848
    Analysis of Variance:
    Resultados de los PARAMETROS :
    Estimate of Autocorrelation Coefficient
    Rho .44214444
    Standard Error of Rho .20056275
    Prais-Winsten Estimates
    Multiple R .99942011
    R-Squared .99884056
    Adjusted R-Squared .99872461
    Standard Error .31920081
    Durbin-Watson 1.9396744
    Analysis of Variance:
    LNVIVI 1.3900545 .01058994 .99942011 131.26174 .0000000
    La elasticidad es 1.3900545 y significa que una variación del 1 por ciento en el número de viviendas genera una variación del 1.39 por ciento en los ingreso por impuestos a los bienes inmuebles.
    Observamos que la tasa de crecicmiento de los ingresos por bienes inmuebles es el producto entre la elasticidad y la tasa de crecicmiento del número de viviendas de San Pedro Sula.
    • 1.  GRAFICO LINEAL
    El eje y representa la tasa de crecimiento anual de los impuestos por bienes inmuebles
    El eje x representa la tasa de crecimiento de la viviendas en San Pedro Sula
    • 2. 2. GRAFICO APLICADO DE KOBB DOUGLAS
    El eje y representa los ingresos de los impuestos sobre bienes inmuebles
    El eje x representa el número de viviendas en San Pedro Sula
    II LA ELASTICIDAD DE LOS INGRESOS POR SERVICIOS DEL
    TREN DE ASEO Y LIMPIEZA RESPECTO A LA VIVIENDA
    Utilizando la función de Kobb Douglas :
    La elasticidad y el parámetro B o constante se calcula mediante series de tiempo en modelos autorregresivos[7]de orden uno o mayor que uno.
    Si le aplicamos logaritmos a ambos lados a la ecuación 4 para el cáculo de la elasticidad obtenemos el siguiente gráfico
    La pendiente de la línea recta es la elasticidad.
    Variable: LNTREALIt = Logaritmo natural del
    tren de aseo y limpieza
    en el tiempo t
    Regresores: LNVIVIt = Logaritmo natural del número
    de viviendas de San Pedro Sula
    en el tiempo t
    Aplicando el SPSS en lo relacionado a series o base de datos de la MSPS obtenemos los siguientes resultados:
    MODEL: MOD_2
    _
    Model Description:
    Variable: LNTREALI
    Regressors: LNVIVI
    95.00 percent confidence intervals will be generated.
    Split group number: 1 Series length: 22
    No missing data.
    Termination criteria:
    Parameter epsilon: .001
    Maximum number of iterations: 10
    Initial values:
    Estimate of Autocorrelation Coefficient
    Rho 0
    Cochrane-Orcutt Estimates
    Multiple R .99940861
    R-Squared .99881757
    Adjusted R-Squared .99875845
    Standard Error .51145905
    Durbin-Watson .85661988
    Analysis of Variance:
    _
    Conclusion of estimation phase.
    Estimation terminated at iteration number 4 because:
    All parameter estimates changed by less than .001
    FINAL PARAMETERS:
    Estimate of Autocorrelation Coefficient
    Rho .49475985
    Standard Error of Rho .19432096
    Cochrane-Orcutt Estimates
    Multiple R .99835833
    R-Squared .99671935
    Adjusted R-Squared .99637402
    Standard Error .44606711
    Durbin-Watson 1.7686994
    Analysis of Variance:
    La elasticidad es etal = 1.3057625
    La elasticidad es 1.3057625= 1.3057625/1 significa que una variación porcentual del 1 por ciento en viviendas genera una variación porcentual de 1.3057625 en los ingresos por servicios en el tren de aseo y limpieza.
    De la ecuación 4 aplicamos la regla de la cadena y reemplazando la elasticidad obtenemos la ecuación 5
    Observamos que la tasa de crecimiento de los ingresos por servicios por tren de aseo y limpieza es el producto entre la elasticidad y la tasa de crecimiento del número de viviendas de San Pedro Sula.
    • 1) GRAFICO LINEAL
    • 3. GRAFICO APLICADO DE KOBB DOUGLAS
    III LA ELASTICIDAD DE LOS INGRESOS DE CAPITAL
    RESPECTO A LA VIVIENDA
    Utilizando las funciones de Kobb Douglas :
    La elasticidad y el parámetro C o constante se calcula mediante series de tiempo en modelos autorregresivos[8]de orden uno o mayor que uno.
    Si le aplicamos logaritmos a ambos lados a la ecuación 7 para el cálculo de la elasticidad obtenemos el siguiente gráfico
    La pendiente de la línea recta es la elasticidad.
    Aplicando el SPSS en lo referente a series de tiempo en modelos de regresión lineal obtenemos lo siguiente :
    Dependent variable LNINCA = logaritmo de los ingresos de capital
    Method.. LINEAR
    Multiple R .99923
    R Square .99846
    Adjusted R Square .99839
    Standard Error .60350
    Analysis of Variance:
    La elasticidad es 1.349299
    La elasticidad es 1.349299 y significa que una variación del 1 por ciento en viviendas genera una variación porcentual de 1.349299 en el ingreso de capital.
    Utilizando nuevamente la ecuación 6 y aplicando la regla de la cadena y sustituyendo el valor de la elasticidad se obtiene la ecuación 7
    Observamos que la tasa de crecimiento de los ingresos de capital es el producto entre la elasticidad y la tasa de crecimiento del número de viviendas de San Pedro Sula.
    1) GRAFICO LINEAL
    • 1 2. GRAFICO APLICADO DE KOBB DOUGLAS
    IV LA ELASTICIDAD DE LOS INGRESOS POR SERVICIOS
    DEL CUERPO DE BOMBEROS RESPECTO A LA VIVIENDA
    Utilizando las funciones de Kobb Douglas :
    La elasticidad y el parámetro D o constante se calcula mediante series de tiempo en modelos autorregresivos[9]de orden uno o mayor que uno.
    Si le aplicamos logaritmos a ambos lados a la ecuación 8 para el cálculo de la elasticidad obtenemos el siguiente gráfico[10]
    Aplicando el SPSS en modelos autorregresivos obtenemos lo siguiente:
    Variable: LNCUBOM
    Regressors: LNVIVI
    Initial values:
    Estimate of Autocorrelation Coefficient
    Rho 0
    Cochrane-Orcutt Estimates
    Multiple R .99966146
    R-Squared .99932303
    Adjusted R-Squared .99928918
    Standard Error .37217881
    Durbin-Watson .99334718
    Analysis of Variance:
    FINAL PARAMETERS:
    Estimate of Autocorrelation Coefficient
    Rho = .48493481
    Standard Error of Rho = .19555539
    Cochrane-Orcutt Estimates
    Multiple R .99904763
    R-Squared .99809617
    Adjusted R-Squared .99789576
    Standard Error .33195506
    Durbin-Watson 1.9072734
    Analysis of Variance:
    La elasticidad en 1.2523664 y significa lo siguiente :
    Una del uno por ciento en el número de viviendas genera una variación porcentual de 1.2523664 en el ingreso por servicios del cuerpo de bomberos.
    Aplicando la regla de la cadena a la ecuación 8 y sustituyendo el valor de la elasticidad se obtiene
    Observamos que la tasa de crecimiento de los ingresos por servicios del cuerpo de bomberos es el producto entre la elasticidad y la tasa de crecimiento del número de viviendas de San Pedro Sula.
    • 1.  EL GRAFICO LINEAL Y EL NO LINEAL
    V LA ELASTICIDAD DE LOS INGRESOS POR IMPUESTOS PERSONALES MUNICIPALES RESPECTO A LA POBLACION Utilizando la función de Kobb Douglas :
    La elasticidad y el parámetro E o constante se calcula mediante series de tiempo en modelos autorregresivos[11]de orden uno o mayor que uno.
    Si le aplicamos logaritmos a ambos lados a la ecuación 8 para el cálculo de la elasticidad obtenemos el siguiente gráfico[12]
    Aplicando el SPSS a las variables logaritmo natural del impuesto personal municipal LNINPEMU y al logaritmo natural de la población de San Pedro Sula LNPOB. El SPSS se aplicaca con el método ARIMA de orden 2. Sin estacionalidad.
    Variable: LNINPEMU
    Regressors: LNPOB
    Initial values:
    AR1 .79303
    AR2 -.21084
    LNPOB 1.09324
    FINAL PARAMETERS:
    Number of residuals 12
    Standard error .0892826
    Log likelihood 12.716113
    AIC -19.432225
    SBC -17.977505
    Analysis of Variance:
    La elasticidad es 1.0952149 Una aumento porcentual de uno en el número de la población s genera una variación porcentual de 1.0952149 en el ingreso personal municipal.
    Aplicando la regla de la cadena a la ecuación 10 y sustituyendo el valor de la elasticidad se obtiene
    Observamos que la tasa de crecimiento de los ingresos por impuestos personales municipales es el producto entre la elasticidad y la tasa de crecimiento del número de la población de San Pedro Sula.
    • 1.  EL GRAFICO LINEAL
    De Kobb Douglas tenemos:
    VI LA ELASTICIDAD DE LOS INGRESOS POR MATRICULAS
    CON RESPECTO A LA POBLACION DE SAN PEDRO SULA Utilizando la función de Kobb Douglas :
    La elasticidad y el parámetro F o constante se calcula mediante series de tiempo en modelos autorregresivos[13]de orden uno o mayor que uno.
    Si le aplicamos logaritmos a ambos lados a la ecuación 8 para el cálculo de la elasticidad obtenemos el siguiente gráfico[14]
    La pendiente de la línea recta es la elasticidad.
    Aplicando el SPSS a la base de datos para las variables matrículas y población tenemos los siguientes resultados:
    Variable: LNMATRIC
    Regressors: LNPOB
    Estimate of Autocorrelation Coefficient
    Rho 0
    Prais-Winsten Estimates
    Multiple R .9993209
    R-Squared .99864226
    Adjusted R-Squared .9985776
    Standard Error .51143997
    Durbin-Watson 1.7337903
    Analysis of Variance:
    FINAL PARAMETERS:
    Estimate of Autocorrelation Coefficient
    Rho .08098563
    Standard Error of Rho .22287231
    Prais-Winsten Estimates
    Multiple R .99920869
    R-Squared .99841801
    Adjusted R-Squared .99825982
    Standard Error .52218677
    Durbin-Watson 1.8909956
    Analysis of Variance:
    La elasticidad a considerar es 1.0648540
    Un aumento porcentual de uno en el número de la población genera una variación porcentual de 1.0648540 en el ingreso por matrículas .
    Aplicando la regla de la cadena a la ecuación 10 y sustituyendo el valor de la elasticidad se obtiene
    Observamos que la tasa de crecimiento de los ingresos por matrículas es el producto entre la elasticidad y la tasa de crecimiento del número de la población de San Pedro Sula.
    Gráficamente tenemos lo siguiente
    • 1.  EL GRAFICO NO LINEAL
    El eje y representa MATRICt ingresos por matrículas
    El eje x representa POBSPSt o población de San Pedro Sula
    VII LA ELASTICIDAD DE LOS INGRESOS EVENTUALES CON RESPECTO A LA POBLACION DE SAN PEDRO SULA Utilizando la función de Kobb Douglas :
    La elasticidad y el parámetro G o constante se calcula mediante series de tiempo en modelos autorregresivos[15]de orden uno o mayor que uno.
    Si le aplicamos logaritmos a ambos lados a la ecuación 8 para el cálculo de la elasticidad obtenemos el siguiente gráfico[16]
    La elasticidad es la pendiente de la línea recta del gráfico anterior.
    Aplicando el SPSS para la serie 1980-2001 del logaritmo de los ingresos eventuales LNINGEVE y del logaritmo de la población LNPOB. Utilizamos modelos autorregresivos para el cálculo de la elasticidad. Los resultados son los siguientes :
    Variable: LNINGEVE
    Regressors: LNPOB
    Model Description:
    Variable: LNINGEVE
    Regressors: LNPOB
    95.00 percent confidence intervals will be generated.
    Split group number: 1 Series length: 22
    No missing data.
    Termination criteria:
    Parameter epsilon: .001
    Maximum number of iterations: 10
    Initial values:
    _
    Estimate of Autocorrelation Coefficient
    Rho 0
    Cochrane-Orcutt Estimates
    Multiple R .99934434
    R-Squared .99868911
    Adjusted R-Squared .99862357
    Standard Error .52270635
    Durbin-Watson .79451768
    Analysis of Variance:
    Conclusion of estimation phase.
    Estimation terminated at iteration number 2 because:
    All parameter estimates changed by less than .001
    FINAL PARAMETERS:
    Estimate of Autocorrelation Coefficient
    Rho .58425102
    Standard Error of Rho .18147324
    Cochrane-Orcutt Estimates
    Multiple R .99758557
    R-Squared .99517696
    Adjusted R-Squared .99466928
    Standard Error .43109873
    Durbin-Watson 1.9539634
    _
    Analysis of Variance:
    La elasticidad es 1.1045524
    Un aumento porcentual de uno en el número de la población genera una variación porcentual de 1.1045524 en los ingresos eventuales .
    Aplicando la regla de la cadena a la ecuación 14 y sustituyendo el valor de la elasticidad se obtiene
    • 1.  EL GRAFICO NO LINEAL
    El eje y representa a INGEVENt o ingresos eventuales
    El eje x representa a POBSPSt o población de SPS
    VIII LA ELASTICIDAD DE LOS INGRESOS TRIBUTARIOS CON RESPECTO A LA POBLACION. Utilizando la función de Kobb Douglas :
    La elasticidad y el parámetro H o constante se calcula mediante series de tiempo en modelos autorregresivos[17]de orden uno o mayor que uno.
    Si le aplicamos logaritmos a ambos lados a la ecuación 8 para el cálculo de la elasticidad obtenemos el siguiente gráfico[18]
    LNIT es el logaritmo Natural de los ingresos tributaries
    LNPOB es el logaritmo natural de la población de San
    Pedro Sula.
    La pendiente de la línea recta del gráfico anterior es la elasticidad que calculamos mediante el SPSS en lo referente a modelos autorregresivos de orden tres.
    Variable: LNIT
    Regressors: LNPOB
    Parameters:
    AR1 ________ < value originating from estimation >
    AR2 ________ < value originating from estimation >
    AR3 ________ < value originating from estimation >
    LNPOB ________ < value originating from estimation >
    Initial values:
    AR1 .24301
    AR2 -.17546
    AR3 .43219
    LNPOB 1.35562
    Marquardt constant = .001
    Adjusted sum of squares = 1.0007279
    _
    Iteration History:
    Conclusion of estimation phase.
    Estimation terminated at iteration number 10 because:
    All parameter estimates changed by less than .001
    FINAL PARAMETERS:
    Number of residuals 22
    Standard error .21046363
    Log likelihood 3.9775034
    AIC .04499321
    SBC 4.409163
    Analysis of Variance:
    La elasticidad es 1.3542518
    Un aumento porcentual de uno en el número de la población genera una variación porcentual de 1.3542518 en los ingresos tributarios .
    Aplicando la regla de la cadena a la ecuación 16 y sustituyendo el valor de la elasticidad se obtiene
    Observamos que la tasa de crecimiento de los ingresos tributarios es el producto entre la elasticidad y la tasa de crecimiento del número de la población de San Pedro Sula.
    1 EL GRAFICO LINEAL
    2 EL GRAFICO NO LINEAL

    IX LA ELASTICIDAD DE LOS INGRESOS TOTALES CON RESPECTO A LA POBLACION. Utilizando la función de Kobb Douglas :
    La elasticidad y el parámetro I o constante se calcula mediante series de tiempo en modelos autorregresivos[19]de orden uno o mayor que uno.
    Si le aplicamos logaritmos a ambos lados a la ecuación 8 para el cálculo de la elasticidad obtenemos el siguiente gráfico[20]
    La pendiente de la línea recta es la elasticidad que buscamos.
    Variable: LNINTOT
    Regressors: LNPOB
    Estimate of Autocorrelation Coefficient
    Rho 0
    Cochrane-Orcutt Estimates
    Multiple R .9998183
    R-Squared .99963664
    Adjusted R-Squared .99961847
    Standard Error .34442949
    Durbin-Watson 1.4115943
    _
    Analysis of Variance:
    Conclusion of estimation phase.
    Estimation terminated at iteration number 3 because:
    All parameter estimates changed by less than .001
    FINAL PARAMETERS:
    Estimate of Autocorrelation Coefficient
    Rho .24605785
    Standard Error of Rho .21673204
    Cochrane-Orcutt Estimates
    Multiple R .99970203
    R-Squared .99940415
    Adjusted R-Squared .99934143
    Standard Error .34145083
    Durbin-Watson 1.9023779
    Analysis of Variance:
    La elasticidad es 1.3813965
    Un aumento porcentual de uno en el número de la población genera una variación porcentual de 1.3813965 en los ingresos totales.
    Aplicando la regla de la cadena a la ecuación 16 y sustituyendo el valor de la elasticidad se obtiene
    Observamos que la tasa de crecimiento de los ingresos municipales totales es el producto entre la elasticidad y la tasa de crecimiento del número de la población de San Pedro Sula.
    • 1.  EL GRAFICO LINEAL
    • 2.  EL GRAFICO NO LINEAL
    X LA ELASTICIDAD DE LOS IMPUESTOS A CASAS COMERCIALES DE LA INDUSTRIA, COMERCIO Y SERVICIOS RESPECTO A LA POBLACION
    MODEL: MOD_8
    Model Description:
    Variable: LNINCOSE
    Regressors: LNPOB
    Non-seasonal differencing: 0
    No seasonal component in model.
    Parameters:
    AR1 ________ < value originating from estimation >
    AR2 ________ < value originating from estimation >
    AR3 ________ < value originating from estimation >
    LNPOB ________ < value originating from estimation >
    95.00 percent confidence intervals will be generated.
    Melard's algorithm will be used for estimation.
    Termination criteria:
    Parameter epsilon: .001
    Maximum Marquardt constant: 1.00E+09
    SSQ Percentage: .001
    Maximum number of iterations: 10
    Initial values:
    AR1 .37195
    AR2 .12468
    AR3 .19403
    LNPOB 1.24834
    Marquardt constant = .001
    Adjusted sum of squares = 2.4802947
    Iteration History:
    Conclusion of estimation phase.
    Estimation terminated at iteration number 7 because:
    Sum of squares decreased by less than .001 percent.
    FINAL PARAMETERS:
    Number of residuals 22
    Standard error .3643069
    Log likelihood -7.2599124
    AIC 22.519825
    SBC 26.883995
    Analysis of Variance:
    La elasticidad es 1.2476984
    Un aumento porcentual de uno en el número de la población genera una variación porcentual de 1.2476984 en los ingresos totales.
    Aplicando la regla de la cadena a la ecuación 16 y sustituyendo el valor de la elasticidad se obtiene
    LA ELASTICIDAD ES 1.2476984
    GRAFICO DE KOBB DOUGLAS

    La presentación del modelo general y sus iteracciones

    • I.  LA RELACION FUNDAMENTAL
    En donde
    Volviendo a la relación general, las tasas de crecimiento o variables las podemos dividir en variables endógenas y variables exógenas y a su vez las variables exógenas se subdividen en variables de controlables o de política municipal y no controlables como las derivadas de la política del Banco Central de Honduras (BCH).
    El escenario de políticas municipales presenta la siguiente elección preferencial:
    todas las variables son controlables ecepto la inflación que es una variable exógena no controllable y depende le las políticas del BCH.
    Las variables endógenas son tasas de crecimiento de los ingresos municipals en valores reales.
    Otras relaciones son las que dependen de la población entre ellas :
    A la relación fundamental:
    Estos valores provienen del segundo bloque del modelo:
    Ademas considerando las otras tasas de crecimiento endógenas
    El tercer bloque del modelo calcula las tasas de crecimiento anuales de todas las Fuentes de ingreso en valores reales.
    El cuarto bloque calcula las Fuentes de ingreso en valores reales convirtiéndolos en valores corrientes o nominales aplicándoles el indice de precios base 2001 (IPC2001)
    Seguidamente el modelo calcula las tasas de crecimiento de las Fuentes de ingreso en valores nominales
    A continuación el modelo calcula las Fuentes de ingreso percápita.
    Después el modelo calcula las estructuras porcentuales de las Fuentes de ingreso
    El modelo calcula después gráficos si se quiere por medio del excel. Recordar que el modelo se está calculando en el Excel.
    A continuación presentamos tres simulaciones del modelo de accuerdo a sus variables de política municipal.
    1.. SIMULACIÓN 1

    INGRESOS MUNICIPALES EN VALORES REALES
    INGRESOS MUNICIPALES EN VALORES CORRIENTES O MONETARIOS
    INDICADORES PERCAPITA RESPECTO A LA POBLACIÓN Y VIVIENDA
    • 1.  SIMULACIÓN 2


    INGRESOS MUNICIPALES EN VALORES REALES
    INGRESOS MUNICIPALES EN VALORES CORRIENTES O MONETARIOS
    INDICADORES PERCAPITA RESPECTO A LA POBLACION Y VIVIENDA
    RESULTADOS ENDOGENOS DE LOS PARAMETROS
    • 2.  SIMULACIÓN 3
    INGRESOS MUNICIPALES EN VALORES CORRIENTES O MONETARIOS
    INDICADORES PERCAPITA RESPECTO A LA POBLACION Y VIVIENDA
    RESULTADOS ENDOGENOS DE LOS PARAMETROS
    D INFORMACIÓN ADICIONAL DEL MODELO EN LO REFERIDO AL
    PROYECTO SOBRE DESECHOS SÓLIDOS.
    El siguiente modelo parte del número de viviendas y empresas a existir en el municipio de San Pedro Sula hasta el año 2012. Ver "modelo de desecho sólido MSPS1.xls"
    Ver Modelo de desechos sólidos MSPS1.xls. Los precios varían en el tiempo y sus incrementos se basan decisiones del Alcalde y sus Regidores. Es decir las variaciones en los ingresos por concepto del ten de aseo y limpieza se deciden en función al número de viviendas y sus tarifas, el número de empresas y sus tarifas; además del incremento de la eficiencia. Todas esta variable son exógenas en el modelo.
    En una reducción tenemos
    .
    En una reducción tenemos
    Una vez simulados los valores para políticas municipales en lo referido a los ingresos por tren de aseo y limpieza, se enumeran los gastos. Por aspectos educativos no interesan las cantidades mas que sus componentes del gasto del proyecto.
    En una reducción tenemos. El listado de componentes del gasto del proyectos continúa .
    Finalmente calcula dos indicadores financieros: La tasa interna de retorno de la inversión y la relación beneficio costo.
    De manera mas desagregada presentamos los componentes de ingreso por concepto de tren de aseo y limpieza. .
    De manera mas desagregada presentamos los componentes de ingreso por concepto de tren de aseo y limpieza.


    De la manera antes comentada, la presentación de estos modelos de toma de decisiones en con fines educativos.

    Metodología del modelo de toma de decisiones

    I ANTECEDENTES DEL MODELO
    El presente modelo de toma de decisiones es compatible con los modelos de toma de decisiones elaborados por el BID (Banco Interamericano para el Desarrollo), Banco Mundial, CEPAL (Centro de Estudios Económicos para América Latina ), ILPES (Instituto Latinoamericano de Planificación Económica y Social) y la OIT (Organización Internacional del Trabajo). En Honduras[21]las aplicaciones de este tipo de modelos se han desarrollado en la SECPLAN (Secretaría de Planificación Económica y Presupuesto) hoy es la Secretaría de Cooperación externa y Planificación Social.
    La compatibilidad es estructural porque funciona en base a tasas de crecimiento instantáneas que pueden ser convertidas en tasas de crecimiento anuales[22]
    Las tasas de crecimiento instantáneas se calculan mediante las regresiones lineales [23]aplicando el paquete estadístico para las ciencias sociales (SPSS)[24]
    Consideremos los ingresos de la Alcaldía de San Pedro Sula y la vamos a la vamos a identificar por la variable Y.
    La variable ingresos totales Y en valores corrientes o monetarios. La variable Y la podemos desagregar en sus diversas fuentes. Vamos a denotar por Y1 la fuente de ingresos primera, Y1t la fuente de ingresos primera en el tiempo t. Y2 la fuente de ingresos segunda y por Y2t La fuente de ingresos segunda en el tiempo t. En general vamos a identificar a Ynt como la fuente de ingresos enésima en el tiempo t.
    La ecuación 1 son flujos monetarios o dinero en valores corrientes.
    Estos flujos monetarios los podemos convertir en flujos reales deflactándolos (descontando el efecto inflacionario ) mediante los índices de precios base 1980 y base 2001[25].
    Es decir, si dividimos la ecuación 1 por el Indice de Precios al Consumidor base 1980 en el tiempo t (IPC80 t) obtenemos la relación :
    Esto es, los ingresos totales en valores reales de la Alcaldía en el tiempo t es la suma de los ingresos reales en el tiempo t por medio de sus fuentes de captación.
    Las variables de la ecuación 2 son continuas y diferenciables en el tiempo t, esto es, bajo el supuesto de que en cualquier tiempo existirán flujos de ingresos, sin embargo estos flujos continuos pueden convertirse en flujos anuales mediante la relación de la segunda cita a pie de página.
    En base a lo anterior la ecuación 2 puede derivarse con respecto al tiempo t
    Además:
    Estas tasas de crecimiento instantáneas se calculan mediante los métodos de regresión lineal de las funciones exponenciales antes descritas [26]
    La ecuación 4
    La ecuación 4 se puede estimar aplicando series de tiempo por medio de los métodos de la econometría y el SPSS. Ver método ARIMA[27]. La relación 4 nos dice que la tasa de crecimiento instantánea de los ingresos totales es una ponderación o combinación convexa de las tasas de crecimiento instantáneas de las diversas fuentes de los ingresos municipales.
    La convexidad nos permite abordar los modelos de optimización ligados a la maximización del ingreso municipal sujeta a restricciones internas y externas. Además permite calcular los precios sombra de las restricciones [28]
    II APLICACIONES DE LAS FUNCIONES
    DE KOBB DOUGLAS.
    Las funciones de Kobb Douglas tienen las siguientes forma:
    Si la suma de las elasticidades son iguales a uno tenemos un caso de rendimientos constantes.
    Si la suma de las elasticidades es mayor que uno, estamos en el caso de rendimientos crecientes a escala
    Si la suma de las elasticidades es menor que uno, tenemos el caso de rendimientos decrecientes a escala. [29]
    Para el cálculo de las elasticidades se utiliza las técnicas de la econometría, considerando series de tiempo[30]
    1) LA ELASTICIDAD INGRESO CON RESPECTO A LA POBLACIÓN
    Es decir, interesa saber ¿En cuánto aporta cada nuevo sampedrano en los ingresos tributarios, en valores reales ?
    Si aplicamos la reglas de la cadena a la ecuación
    La relación anterior nos dice que la tasa de crecimiento instantánea de los ingresos tributarios de la Alcaldía de San Pedro Sula es lineal de la tasa de crecimiento instantánea de la población. La pendiente de esta línea recta es la elasticidad ingresos tributarios de la Alcaldía con respecto a la población. Esta relación se calcula mediante métodos econométricos y el SPSS antes comentados.
    La relación anterior nos permite determinar medidas de política poblacional que permita a la Alcaldía de San Pedro Sula captar mejores tasas de crecimiento en el ingreso municipal.
    2) LA ELASTICIDAD INGRESO CON RESPECTO A LA VIVIENDA
    Es decir, interesa calcular en que medida un incremento unitario de las viviendas incrementa los ingresos tributarios de la Alcaldía. Y ese incremento de los ingresos tributarios de la Alcaldía se denota por e2 y esta es la elasticidad ingresos tributarios con respecto a la vivienda.
    Es decir, interesa saber ¿En cuánto aporta cada nueva vivienda en los ingresos tributarios, en valores reales ?
    Si aplicamos la reglas de la cadena a la ecuación
    La relación anterior nos dice que la tasa de crecimiento instantánea de los ingresos tributarios de la Alcaldía de San Pedro Sula es lineal de la tasa de crecimiento instantánea de las viviendas . La pendiente de esta línea recta es la elasticidad ingresos tributarios de la Alcaldía con respecto a la vivienda . Esta relación se calcula mediante métodos econométricos y el SPSS antes comentados.

    3.. LOS INGRESOS REALES E INGRESOS CORRIENTES
    D INDICES DE PRECIOS AL CONSUMIDOR (IPC)
    SAN PEDRO SULA. AÑOS BASES 1980, 1990 Y
    2001

    La metodología de traslación de los índices de precios para san pedro sula base 1980, 1990 y 2001

    Para la elaboración de los índices de precios del Municipio de San Pedro Sula bases 1980 y 2001 se ha utilizado los datos del IPC del Banco Central de Honduras (BCH) considerando las bases 1978 y 1999.
    Para la formación del año base debe evitarse los períodos[31]:
    • IV. Años de auge o depresión considerable
    • V. Años de anormalidad política o de guerra interna, externa o internacional.
    • VI. Años que se hayan dado condiciones climatológicas anormales, con cosechas excepcionalmente buenas o malas, huracanes, terremotos, etc.
    • VII. Años de anormalidades económicas sociales que pudieran alterar el esquema del fenómeno (huelgas, intranquilidad, inflación o deflación aguda, etc.)
    Sin embargo, los índices elaborados la presente investigación para San Pedro Sula son traslaciones en el tiempo, es decir, los índices ya fueron calculados para 1978 y 1999. Y en esta investigación sólo aplicamos los niveles inflacionarios generados por los índices del BCH, trasladándolos para 1980 y el 2001 con fines de análisis del ingreso durante el período 1980 y el 2001 y sus perspectivas mediante modelos de predicción y de comportamiento.
    Cuadro 1
    Indice de precios base 1978
    Datos tomados del boletín estadístico del BCH # 4 abril de 1998, para la región norte
    Cuadro 2
    INDICE DE PRECIOS BASE 1999
    Datos del BCH para la región norte. Boletín estadístico número 8 agosto del 2000 e
    información vía internet del IPC Datos del BCH julio del 2002
    Con los datos del IPC base 1978 y base 1999 formamos el cuadro 3 que contiene la inflación para la serie 1980-2001.
    Cuadro 3
    Cuadro elaborado con datos del Banco Central. Tomados del Cuadro 1 y Cuadro 2
    Observación: el año 1981 corresponde al 1 hasta llegar al año 2001 que corresponde al 21.
    Cuadro 4
    INDICE DE PRECIOS BASE 2001 PARA SAN PEDRO SULA
    Cuadro calculado con datos del BCH.
    Por medio de la regression exponencial y aplicando el Paquete estadístico SPSS (Paquete Estadístico para las Ciencias Sociales), la tasa de crecimiento instantánea para el comportamiento del índice de precios base 2001 es: 13.42 por ciento. Esto es la inflación promedio para San Pedro Sula ha sido 13.42 puntos porcentuales.
    Independent: Año
    Cuadro 5
    INDICE DE PRECIOS BASE 1980 PARA SAN PEDRO SULA
    Cuadro calculado con datos del BCH.
    Cuadro elaborado con el cuadro 3
    Observar que considerando la base de 1980 en la serie 1980-2001 se obtiene la misma tasa de crecimiento instantánea o inflación instantánea promedio del 13.42 por ciento. Y el gráfico tiene el mismo comportamiento
    INDICE DE PRECIOS BASE 1990
    año
    IPC base 1990
    1980
    46.872804%
    1981
    51.054111%
    1982
    55.340829%
    1983
    60.400562%
    1984
    63.773717%
    1985
    65.846803%
    1986
    68.517217%
    1987
    70.590302%
    1988
    74.174280%
    1989
    81.342235%
    1990
    100.000000%
    1991
    134.961349%
    1992
    147.364722%
    1993
    164.511595%
    1994
    204.251581%
    1995
    266.584680%
    1996
    336.401968%
    1997
    408.211912%
    1998
    466.212251%
    1999
    525.317358%
    2000
    581.660545%
    2001
    633.584658%
    Observar que los tres indices de precios tienen el mismo comportamiento, nos interesa la misma tasa de crecimiento.

    Comentarios sobre la metodología del Banco Central de Honduras (BCH) para la elaboración de los índices de precios al consumidor[32]

    El siguiente documento ha sido bajado de Internet y presenta algunas modificaciones que no cambia la esencia de la información sobre los índices de precios al consumidor en la metodología del Banco Central de Honduras, (BCH)
    "El público no familiarizado con los temas económicos, suele preguntarse cómo se calcula la inflación y qué relación existe entre la inflación y el índice de precios al consumidor (IPC).
    Además, desea saber qué sector poblacional y qué artículos están incluidos dentro del índice. Dónde y con qué periodicidad son investigados los precios de los productos, son otros de los cuestionamientos formulados. A veces, alguna
    persona trasciende en sus inquietudes y se pregunta si la metodología de cálculo utilizada en Honduras o en cualquier país, es comparable con la utilizada en otros.
    Todas estas interrogantes y otras más, son justificables, pues el cambio en los
    precios afecta a toda la población. Como lo destaca la CEPAL, la estructura de
    consumo está determinada, entre otros factores, por el nivel de ingresos y el grado de desarrollo cultural; por eso, dentro de cada país debe estar claramente definido el estrato socioeconómico en que se centra el estudio del índice de precios al consumidor.
    Precisamente por esta razón, el Banco Central de Honduras ha preparado el presente documento, que tiene por objeto ofrecer a los distintos sectores de la sociedad hondureña, la conceptualización y las principales características metodológicas del IPC diciembre 1999=100 y en alguna medida, dar respuesta a esas interrogantes que se hace la población sobre fórmulas utilizadas, cobertura y otras características de un IPC.
    II CONCEPTUALIZACIÓN Y CARACTERÍSTICAS METODOLÓGICAS El índice de precios al consumidor (IPC), es una técnica estadística que permite medir el cambio que han tenido los precios, de un conjunto de bienes y servicios representativo de las compras de una familia, entre dos períodos determinados.
    El IPC es usado en muchos países como el indicador que mide la inflación o deflación. Así, el IPC busca principalmente medir la evolución de los precios al consumidor final.
    El IPC se refiere a la variación de los precios de un conjunto de bienes y servicios, que adquieren las familias para satisfacer sus necesidades; por lo tanto, en su cálculo están incluidos los precios de los bienes y servicios de consumo cotidiano, por ejemplo: arroz, pan, vivienda, vestuario, servicios médicos, transporte,
    diversión, educación.
    III LOS ALCANCES DEL IPC
    El Indice de Precios al Consumidor suele ser objeto de múltiples críticas, especialmente por quienes no están familiarizados con los alcances de este tipo de indicador y desconocen sus interioridades técnicas. Otros ven al indicador con desconfianza y escepticismo, ya que no encuentran reflejada en éste su situación
    particular.
    Para aclarar dichos aspectos, es necesario tener en consideración lo siguiente:
    1. El Indicador debe cumplir ciertas exigencias básicas:
    a) Medir sólo el movimiento de los precios que paga el consumidor final.
    b) Especificar rigurosamente las características de los productos investigados.
    c) Investigar los mismos bienes y servicios a través del tiempo y espacio.
    d) Mantener constantes las fuentes de información y cuando hayan cambios, procurar que tengan similitud con las anteriores.
    e) Obtener los precios de los bienes y servicios en condiciones de venta normal.
    En la práctica, no es fácil lograr ajustarse al estricto cumplimiento de tales exigencias, ya que la realidad es más compleja que algunas abstracciones y no se capta sencillamente. Por ejemplo, para un hogar el gasto en alquiler de vivienda o en transporte, obviamente es mayor que el gasto en tomates o sal.
    Así, un aumento del 10% en el precio del alquiler afecta más el presupuesto de un hogar que un incremento de la misma magnitud en los tomates, por lo que deben tener un efecto distinto, al medir el incremento en el nivel general de precios.
    2. Entre los factores que dificultan satisfacer las exigencias básicas antes mencionadas se puede mencionar que el IPC asume la existencia de un consumidor estable que no reacciona ante los cambios de precios. Esto significa que aunque el consumidor modifique sus gastos, la estructura de la canasta de consumo del IPC permanece constante. Lo mismo se puede decir de algunos productos y fuentes de información que desaparecen temporal o permanentemente del mercado, lo que obliga a la utilización de técnicas alternativas que permiten efectuar las sustituciones del caso en forma adecuada.
    IV LA ELABORACIÓN DEL IPC Para confeccionar un índice de precios al consumidor se requiere responder estas interrogantes:
    1) ¿Qué bienes consumen los hogares?.
    2) ¿Cuál es el nivel de gasto de los hogares y su ubicación geográfica?.
    3) ¿Dónde compran esos bienes los hogares?.
    4) ¿Cuánto pagan los hogares por los artículos que adquieren?.
    5) ¿Cuál período servirá de base o punto de partida?.
    La respuesta a la mayoría de estas interrogantes, se obtiene mediante la formulación y levantamiento por un año de una encuesta de ingresos y gastos de los hogares. Esta encuesta sirve, entre otras cosas, para identificar los patrones de consumo de los hogares, a partir de una muestra representativa de la población.
    Los resultados de esta investigación se usan de base en la confección de la canasta de consumo para el cálculo del IPC.
    De los resultados de la encuesta, se toma el nivel de ingresos de los hogares a incorporarse en el cálculo del IPC. Simultáneamente se define la ubicación geográfica más representativa de los hogares consumidores. El conjunto de hogares seleccionados de acuerdo con los criterios anteriores constituye la población de referencia.
    Luego, es indispensable detallar la cantidad de los bienes y servicios que consume ese conjunto de hogares o población de referencia y el valor de cada uno de éstos.
    Por lo tanto, un paso importante en la confección del índice es la selección de los bienes y servicios que más consumen los hogares. Ese conjunto de bienes y servicios seleccionados se denomina canasta de consumo, la que se mantiene fija a lo largo del tiempo.
    El gasto en cada uno de los bienes y servicios tiene magnitudes diferentes. El monto gastado en cada bien o servicio se expresa como porcentaje del gasto total.
    De esta forma, todo bien o servicio dentro de la canasta de consumo tiene una ponderación.
    Dado que los consumidores adquieren los productos en diversos puestos de compra (por ejemplo: supermercados, mercados, tiendas, farmacias), se escoge una muestra de ellos con el fin de investigar periódicamente los precios de los bienes y servicios que forman la canasta de consumo. A cada puesto seleccionado se le denomina establecimiento informante.
    Finalmente, se define un período que sirve como punto de partida o de referencia para comparar en el tiempo las variaciones de los precios. Este recibe el nombre de período o año base y se le asigna el valor de 100%.
    V. EL CAMBIO DE BASE DEL IPC?
    La estructura de consumo de los hogares puede variar de acuerdo con los hábitos de los mismos o cambios en la estructura de la oferta de bienes y servicios en el mercado. Por tanto, una nueva base del IPC permite la actualización de los hábitos de consumo de las familias, los cambios en la oferta de productos y de los
    niveles de ingresos familiares.
    VI LAS APLICACIONES DEL IPC
    El Indice de Precios al Consumidor, a falta de otros indicadores, es generalmente utilizado como:
    1. Indicador estadístico principal de medición del proceso inflacionario.
    2. Indicador para ajustar algunas variables macroeconómicas de la contabilidad nacional, incluyendo el Producto Interno Bruto.
    3. Factor de actualización de algunos activos monetarios.
    4. Factor de ajuste para el tipo de cambio.
    5. Factor de ajuste de remuneraciones laborales.
    6. Indicador en materia de negociaciones colectivas entre trabajadores y patronos.
    7. Indicador para negociación de contrato de ejecución de obras.
    VII LA EXPERIENCIA DE HONDURAS CON EL CÁLCULO DEL IPC
    En el país, el Banco Central de Honduras inició la elaboración de este tipo de indicadores en 1950, pero cuenta con series mensuales de precios desde 1937 hasta la fecha. A lo largo de este tiempo, se han cambiado los años base en cinco oportunidades: 1937, 1948, 1966, 1978 y 1999.
    • 2. RECOMENDACIONES DE LOS ORGANISMOS INTERNACIONALES CON RESPECTO AL IPC
    Recomendaciones metodológicas de CEPAL:
    ??Utilización de la clasificación del consumo individual por finalidad (CCIF).
    ??Utilización de la fórmula de LASPEYRES y al interior de medias geométicas.
    ??La cobertura del IPC debe ser nacional.
    ??Se debe abarcar los gastos de consumo.
    ??El año base debe ser lo más reciente posible.
    ??La oportunidad y regularidad de su presentación debe estar definida previamente.
    Algunos países que utilizan la fórmula de LASPEYRES en el cálculo del IPC:
    AMÉRICA EUROPA OCEANÍA
    - Argentina - Colombia - España - Australia
    - Bolivia - México - Inglaterra - Nueva Zelandia
    - Brasil - Nicaragua - Italia
    - Chile - Guatemala - Países de Europa ASIA
    - Costa Rica - Paraguay Oriental - Japón
    - Canadá - Ecuador - Tailandia
    - El Salvador - Perú AFRICA - Corea
    - Estados Unidos - Uruguay - Argelia
    - Venezuela - República Dom. - Nigeria
    - Jamaica - Haití - Uganda
    IX CONCEPTUALIZACION
    PRINCIPALES CARACTERÍSTICAS METODOLÓGICAS DEL ÍNDICE DE PRECIOS AL CONSUMIDOR DICIEMBRE 1999=100.
    1. ¿Cuál es la fuente de información para la construcción del IPC?
    La canasta de consumo del Indice de Precios al Consumidor diciembre 1999=100 se basa en los datos sobre ingresos y gastos que reportaron los hogares en la Encuesta Nacional de Ingresos y Gastos de los Hogares (ENIGH), realizada durante 1998 y 1999 por la Dirección General de Estadística y Censos (DGEC), cubriendo 12 meses de información.
    La encuesta se realizó durante un año para captar el consumo estacional de los hogares.
    2. ¿Cuáles son los hogares de referencia?
    La Encuesta Nacional recolectó información sobre 3,746 hogares, de los cuales 3,082 (82%) corresponden al área urbana y 664 (18%) al área rural. El IPC está elaborado por razones de representatividad y seguimiento, sólo para el 100% de la población urbana.
    En los hogares de referencia están incluidas las diferentes categorías ocupacionales, tales como: patronos, trabajadores por cuenta propia, empleados, trabajadores familiares no remunerados, amas de casa, estudiantes.
    3. ¿Cuántos son los artículos seleccionados?
    De los bienes y servicios identificados por la ENIGH, se seleccionó una muestra siguiendo el criterio de incluir todos aquellos productos que presentan un consumo promedio de 0.02% o más. Con base en este criterio, 282 conforman la canasta de consumo.
    10
    4. ¿Cuál es la estructura de la canasta de consumo del IPC?
    La ponderación de los bienes y servicios dentro de la canasta de consumo, corresponde a la importancia relativa del gasto de éstos dentro del presupuesto de los hogares.
    Los bienes y servicios fueron agrupados en 12 grupos de acuerdo con la Clasificación del Consumo Individual por Finalidades (CCIF), usada por las Naciones
    Unidas excepto en el grupo de cuidado personal, pues el nombre que tiene en CCIF
    "Bienes y Servicios Diversos", no da idea de lo que lo constituye.
    ???Alimentos y bebidas no alcohólicas.
    ???Bebidas alcohólicas, tabaco y estupefacientes.
    ???Prendas de vestir y calzado.
    ???Alojamiento, agua, electricidad, gas y otros combustibles.
    ???Muebles, artículos para la conservación del hogar.
    ???Salud.
    ???Transporte.
    ???Comunicaciones.
    ???Recreación y cultura.
    ???Educación.
    ???Restaurantes y Hoteles.
    ???Cuidado personal.
    5. ¿Cuál es la cobertura geográfica?
    La determinación de la cobertura geográfica del IPC se basa en criterios cuantitativos y cualitativos.
    Los criterios cuantitativos considerados en la selección de los lugares a investigar fueron los siguientes:
    ???Nivel de gasto de la ciudad a investigar, de acuerdo a los resultados de la ENIGH.
    ???Número de habitantes y de viviendas urbanas dentro del municipio, según datos del Censo de Población y Vivienda de 1988 realizado por la DGEC.
    Los criterios cualitativos considerados fueron los siguientes:
    ???Calidad de las vías de comunicación de la localidad.
    ???Categoría de la localidad como centro de interés económico dentro de la región a la que pertenece.
    ???Movimiento e infraestructura comercial existente.
    ???Funciones de acopio y/o distribución de mercancías.
    ???Facilidades para recabar la información sobre precios.
    ???Similitud en el comportamiento de precios en ciudades económicamente comparables.
    Basándose en los criterios anteriores, la selección de las ciudades representativas por regiones, es la siguiente:
    ???Región Central Metropolitana : Distrito Central (Tegucigalpa y Comayaguela)
    ???Resto Región Central : Comayagua
    ???Región Norte Metropolitana: San Pedro Sula
    ???Resto Región Norte : La Ceiba
    ???Región Sur : Choluteca
    ???Región Oriental : Danlí y Juticalpa
    ???Región Occidental : Santa Rosa de Copán
    6. ¿Dónde y con qué frecuencia se obtienen los precios?
    Dependiendo del bien o servicio de que se trate, los precios se obtienen mediante visitas que los encuestadores de precios efectúan en forma semanal, mensual, semestral y anual a los 1,295 establecimientos informantes ubicados en las ciudades ya referidas.
    ESTABLECIMIENTOS INFORMANTES POR REGION Y TIPO DE FRECUENCIA
    M E N S U A L
    Ubicación / Frecuencia Bienes Servicios Alquileres Total Semanal 1/ Semestral 2/ Anual 3/ TOTAL
    1. Región Central Metropolitana-Distrito Central
    2. Resto Región Central - Comayagua
    3. Región Norte Metropolitana - S.P.S.
    4. Resto Región Norte - La Ceiba
    5. Región Sur - Choluteca
    6. Región Oriental
    Danlí
    Juticalpa
    7. Región Occidental - Santa Rosa de Copán
    Establecimientos informantes
    Productos encuestados
    MERCADOS SUMINISTRADORES DE DATOS PARA EL I.P.C.
    UBICACIÓN MERCADOS
    1. Región Central Metropolitana
    1. Zonal Belén
    2. San Isidro
    3. Las Américas
    4. San Miguel
    2. Resto Región Central - Comayagua 1. San Francisco
    3. Región Norte Metropolitana
    1. Medina Concepción
    2. El Rápido
    3. El Guamilito
    4. Dandi
    4. Resto Región Norte - La Ceiba 1. San Isidro
    2. San Jorge
    5. Región Sur - Choluteca 1. Concepción
    2. San Antonio
    6 Región Oriental -
    Danlí
    Juticalpa
    1. Municipal
    1. Municipal
    7. Región Occidental - Santa Rosa de Copán 1. Santa Teresa
    Los precios en Tegucigalpa, San Pedro Sula y La Ceiba son recolectados directamente por el personal del Banco Central de Honduras, a excepción de la información semanal que se obtiene de encuestadores contratados (corresponsales de precios).
    En las regiones resto centro, sur, oriental y occidental, se obtiene la información mediante corresponsales a quienes se les supervisa regularmente para orientar su labor, corregir fallas y comprobar la veracidad de los datos."

    Bibliografía

    1. Introducción a la Econometría, por Camilo y Estela de Dagum, Editorial siglo XXI, capítulos I, II, III.
    2. Restricción Externa, nivel de actividad y política salarial. Guatemala 1979 - 1984, PREALC - OIT. Por Andrés Solimano
    3. Aspectos conceptuales sobre política cambiaria relevantes para América Latina, reproducido por INCAE 1989. Elaborado por Andrés Solimano.
    4. Esquema para el análisis macroeconómico y del mercado de trabajo para JAMAICA. 1986. Material de capacitación, proyecto SECPALN/OIT/FNUAP-HON/87/P02. Trabajo elaborado por Andras Uthoff.
    5. Introducción a los modelos de equilibrio general; reproducido por INCAE Octubre de 1989. Trabajo elaborado por Noel Sacasa.
    6. Tratamiento econométrico de la inversión, páginas 7-36 editorial ediciones Aguilar 1974. Por Antonio Pulido
    7. Funciones de Producción; colección de Economía MACMILLAN-VICENS-VIVES. Autor David F. Heathfield.
    8. Econometría; Editorial Aguilar; autores R.J. WONNACOTT, Y T.H. WONNACOTT.
    9. Econometría; Editorial Mc Graw Hill; autor G.S. Maddala.
    10. Investigación de Operaciones, por Henry A. Taha, Editorial Representaciones y Servicios de Ingeniería S. A. México D. F. México.
    11. Teoría de las Decisiones por, Jean Paul Rheault, Editorial LIMUSA, Edción de 1982. México D. F., México.
    12. Informe rentístico de la MSPS
    13. Honduras: Restricción Externa, Mercados Financieros y Empleo. Editado por IICEF. Autor MaE José Salomón Perdomo Mejía. San Pedro Sula Honduras C. A.
    14. Estadísticas de la DIEM MSPS
    15. Sistema de indicadores socioeconómicos y Demográficos (SISDE) de la MSPS.



    Autor:
    Jose Salomón Perdomo Mejía

    [1] SISDE es el Sistema de Indicadores Socioecon?cos y Demogr?cos de la Municipalidad de San Pedro Sula (MSPS)
    [2] Un modelo econ?co es un conjunto de relaciones matem?cas que pueden comprobarse emp?camente. El presente modelo contiene ecuaciones de identidad y de comportamiento. Otros modelos mas amplios adicionan ecuaciones tecnol?cas, de equilibrio y socioecon?cas. Las variables ex?nas controlables se constituyen en variables de pol?ca municipal.. Las variables end?nas las origina el modelo de toma de decisiones, las variables ex?nas se originan de afuera del modelo y se pueden controlar y permiten la generaci?de pol?cas municipales ?imas. Las variables eng?nas dependen de la poblaci?y de la vivienda.
    [3] Un conjunto es convexo si dados dos de sus puntos cualesquiera, la l?a recta generada por dos puntos est?entro del conjunto. Por ejemplo una l?a recta es un conjunto convexo.
    [4] Consultar eL anexo sobre al metodolog?del modelo de toma de deciseiones.
    [5] as elasticidades se calculan por m?dos econom?icos para las series de tiempo 1980?01 Consultar HONDURAS: RESTRICCI? EXTERNA, MERCADOS FINANCIEROS Y EMPLEO Por Jos?alom?Perdomo Mej?y editado por el IICEF. San Pedro Sula Honduras C. A.
    [6] Consultar textos de c?ulo diferencial o consulte el anexo sobre la metodolog?del modelo [propuesto en el anexo de este libro sobre el c?ulo de las elasticidades
    [7] OP Cit Consultar la metodolog?del modelo matem?co desarrollado en el anexo en lo concerniente a elasticidades.
    [8] OP Cit Consultar la metodolog?del modelo matem?co desarrollado en el anexo en lo concerniente a elasticidades.
    [9] OP Cit Consultar la metodolog?del modelo matem?co desarrollado en el anexo en lo concerniente a elasticidades.
    [10] La elasticidad tambi?es la derivada del logaritmo natural de los ingresos por servicios del cuerpo de bomberos on respecto a la derivada del logaritmo natural del n?ro de viviendas. O pendiente de la l?a recta del gr?co.
    [11] OP Cit Consultar la metodolog?del modelo matem?co desarrollado en el anexo en lo concerniente a elasticidades.
    [12] La elasticidad tambi?es la derivada del logaritmo natural de los ingresos por servicios del cuerpo de bomberos on respecto a la derivada del logaritmo natural del n?ro de viviendas. O pendiente de la l?a recta del gr?co.
    [13] OP Cit Consultar la metodolog?del modelo matem?co desarrollado en el anexo en lo concerniente a elasticidades.
    [14] La elasticidad tambi?es la derivada del logaritmo natural de los ingresos por servicios del cuerpo de bomberos on respecto a la derivada del logaritmo natural del n?ro de viviendas. O pendiente de la l?a recta del gr?co.
    [15] OP Cit Consultar la metodolog?del modelo matem?co desarrollado en el anexo en lo concerniente a elasticidades.
    [16] La elasticidad tambi?es la derivada del logaritmo natural de los ingresos por servicios del cuerpo de bomberos on respecto a la derivada del logaritmo natural del n?ro de viviendas. O pendiente de la l?a recta del gr?co.
    [17] OP Cit Consultar la metodolog?del modelo matem?co desarrollado en el anexo en lo concerniente a elasticidades.
    [18] La elasticidad tambi?es la derivada del logaritmo natural de los ingresos por servicios del cuerpo de bomberos on respecto a la derivada del logaritmo natural del n?ro de viviendas. O pendiente de la l?a recta del gr?co.
    [19] OP Cit Consultar la metodolog?del modelo matem?co desarrollado en el anexo en lo concerniente a elasticidades.
    [20] La elasticidad tambi?es la derivada del logaritmo natural de los ingresos por servicios del cuerpo de bomberos on respecto a la derivada del logaritmo natural del n?ro de viviendas. O pendiente de la l?a recta del gr?co.
    [21] La aplicaci?de estos modelos de toma de decisiones en Honduras se encuentra en el texto ?ONDURAS: RESTRICCI? EXTERNA, MERCADOS FINANCIEROS Y EMPLEO ?escrito por Jos?alom?Perdomo Mej? y editado por el IICEF.
    [22] i = er - 1 en donde i es la tasa de crecimiento anual, e es el n?ro 2.71828, y r es la tasa de crecimiento instant?a. Es decir, podemos convertir tasas de crecimiento anuales en tasas de crecimiento instant?as y tasas de crecimiento anuales en tasas de crecimiento instat?as mediante la relaci? r = ln (1+ i ) en donde ln es el logaritmo natural de base e Si Y = A * er *t . de donde r = ( (y/(t ) / y Consultar textos de c?ulo diferencial. A y r son par?tros que se calculan considerando series de tiempo y t?icas econom?icas.
    [23] Los textos de econometr? presentan interesantes modelos entre ellos los multiecuacionales, tal es el caso de la presente investigaci?en la construcci?del modelo de toma de decisiones. Para mejor informaci?consultar INTRODUCCI? A LA ECONOMETRIA ? Escrito por Camilo y Stela de Dagum,. Editorial siglo XXI M?co.
    [24] Consultar v? Internet http:/www.SPSS.com y los textos ?STADISTICA, COMPUTACI? E INVESTIGACI? ? por medio del SPSS versiones 6.0 y 9.05. Tambi?consultar ?NVESTIGACI? DE MERCADOS Y PREDICCION ?por medio del SPSS. Ambos textos escritos por JOSE SALOM? PERDOMO MEJIA y Editados por el IICEF (Instituto de Investigaci?y Capacitaci?en Estad?ica y Finanzas ) Tegucigalpa M. D. C. En San Pedro Sula el permiso de operaci?para el IICEF est?en tr?te en la Alcald? .
    [25] Ver Cap?lo C parte I y anexo de la presente investigaci?
    [26] Existen varios textos de ECONOMETRIA que permiten inclusive corregir problemas de autocorrelaci? heterocedasticidad, y problemas autorregresivos de orden mayor que 1. Es mas r?do aplicar el SPSS antes comentado.
    [27] Modelos autorregresimos y de promedio m?les (ARIMA).
    [28] Los conjuntos convexos y funciones convexas permiten la existencia de ?imos globales. Para una mejor informaci?consultar los textos ?A PREPARACI? Y EVALUACI? DE PROYECTOS?ditado por el IICEF y escrito por Jos?alom?Pe4rdomo Mej? Tambi?consultar ?ONDURAS: RESTRICCI? EXTERNA : MERCADOS FINANCIEROS Y EMPLEO ?ntes comentado
    [29] as elasticidades tienen grandes aplicaciones en la econom?aplicada, a nivel microecon?co en an?sis de la demanda y de la oferta o an?sis de mercado. A nivel macroecon?co en an?sis de la producci?nacional, educaci? empleo, ingresos, etc.
    [30] Ver bibliograf? y notas al pie de p?na anteriores.
    [31] Tomado de ?SES CONCEPTUALES Y METODOLOG?S DE LOS SISTEMAS DE CUENTAS NACIONALES. CASO HONDURAS?Documento elaborado por VICTOR RHEINBOLDT y MARIO ANDINO. Texto Utilizado para la asignatura de Cuentas Nacionales de Honduras. Facultad de Ciencias econ?cas. UNAH. Ver Cap?lo VII.
    [32] TOMADO DE LA PAGINA WEB DEL BANCO CENTRAL DE HONDURAS http:/www.bch.hn

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