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sábado, 6 de diciembre de 2014
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
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
- Introducción
- Las variables del modelo de toma de decisiones
- Las elasticidades de los ingresos respecto a la población y vivienda
- La presentación del modelo general y sus iteracciones
- Metodología del modelo de toma de decisiones
- La metodología de traslación de los índices de precios para san pedro sula base 1980, 1990 y 2001
- Comentarios sobre la metodología del Banco Central de Honduras (BCH) para la elaboración de los índices de precios al consumidor
- 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.
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"
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.
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:
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.
- I. COMENTARIOS DEL 2006 Y 2007.
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
|
|||
|
༯font>
|
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
|
|||
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
|
|||||||||
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
|
||||
|
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
|
|||
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
|
|||
- II. SUGERENCIAS SOBRE LOS MODELOS FUTUROS DE LOS INGRESOS MUNICIPALES.
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 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
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:
La segunda variable IMPEMUt o ingresos por impuesto personal en el tiempo t es generada por el siguiente grupo de cuentas:
IMPUESTO PERSONAL MUNICIPAL
|
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 |
|||
|
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 |
|||
|
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 |
|||
|
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 |
|||
|
421-14-00 |
CUERPO DE BOMBEROS |
|||
|
421-14-01 |
DOMICILIARIOS |
|||
|
421-14-02 |
ESTABLECIMIENTOS COMERCIALES |
|||
|
429-02-02 |
CUERPO DE BOMBEROS |
|||
|
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 |
|||
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 |
|||
|
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 |
|||
|
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 |
|||
|
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 |
|||
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 |
|||
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 |
||||||||
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
El modelo general a utilizar proviene de la identidad en valores reales
Nos queda la identidad fundamental o relación fundamental:
|
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 |
|||||
|
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% |
|||||
 |
Las pérdidas de poder adquisitivo se reflejan en las quince variables en análisis.
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
La tercer variable INCOSERt o ingresos por concepto de impuestos por comercialización industrial comercio y servicios.
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.
 |
 |
 |
 |
 |
 |
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.
 |
 |
 |
 |
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:
 |
 |
La décima variable es DERELIt o ingresos provenientes de derechos y licencias. Los valores corrientes y reales se presentan a continuación:
 |
 |
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:
 |
 |
La doceava variable es VEPROt o ingresos provenientes de ventas de propiedades.
Los valores reales y corrientes pueden observarse en el siguiente gráfico:
 |
 |
La treceava variable es INGEVENt o ingresos provenientes por aspectos eventuales. Los valores corrientes y reales se presentan a continuación en forma de gráficos:
 |
 |
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.
 |
 |
 |
 |
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.
 |
 |
Las elasticidades de los ingresos respecto a la población y vivienda [4]
I LA ELASTICIDAD DE LOS IMPUESTOS SOBRE BIENESINMUEBLES RESPECTO A LA VIVIENDA.
Utilizando la función de Kobb Douglas :
Si le aplicamos logaritmos a ambos lados a la ecuación 1 para el cáculo de la elasticidad obtenemos el siguiente gráfico
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
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:
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:
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.
- 1. GRAFICO LINEAL
El eje x representa la tasa de crecimiento de la viviendas en San Pedro Sula
- 2. 2. GRAFICO APLICADO DE KOBB DOUGLAS
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 :
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 deltren 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 
- 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 :
Si le aplicamos logaritmos a ambos lados a la ecuación 7 para el cálculo de la elasticidad obtenemos el siguiente gráfico
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 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 
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 :
Si le aplicamos logaritmos a ambos lados a la ecuación 8 para el cálculo de la elasticidad obtenemos el siguiente gráfico[10]
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:
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:
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
- 1. EL GRAFICO LINEAL Y EL NO LINEAL
Si le aplicamos logaritmos a ambos lados a la ecuación 8 para el cálculo de la elasticidad obtenemos el siguiente gráfico[12]
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:
Aplicando la regla de la cadena a la ecuación 10 y sustituyendo el valor de la elasticidad se obtiene
- 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 :
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: LNMATRICRegressors: 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:
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:
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
Gráficamente tenemos lo siguiente
- 1. EL GRAFICO NO LINEAL
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 :
Si le aplicamos logaritmos a ambos lados a la ecuación 8 para el cálculo de la elasticidad obtenemos el siguiente gráfico[16]
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:
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 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 :
Si le aplicamos logaritmos a ambos lados a la ecuación 8 para el cálculo de la elasticidad obtenemos el siguiente gráfico[18]
 |
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:
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:
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
1 EL GRAFICO LINEAL
Si le aplicamos logaritmos a ambos lados a la ecuación 8 para el cálculo de la elasticidad obtenemos el siguiente gráfico[20]
 |
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:
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:
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
- 1. EL GRAFICO LINEAL
- 2. EL GRAFICO NO LINEAL
 |
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:
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:
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
GRAFICO DE KOBB DOUGLAS
La presentación del modelo general y sus iteracciones
- I. LA RELACION FUNDAMENTAL
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).
Las variables endógenas son tasas de crecimiento de los ingresos municipals 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
 |
 |
 |
- 2. SIMULACIÓN 3
 |
 |
 |
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 MODELOEl 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.
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 :
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
La ecuación 4
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 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
Si aplicamos la reglas de la cadena a la ecuación
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 saber ¿En cuánto aporta cada nueva vivienda en los ingresos tributarios, en valores reales ?
Si aplicamos la reglas de la cadena a la ecuación
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.)
Cuadro 1
Indice de precios base 1978
Cuadro 2
INDICE DE PRECIOS BASE 1999
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 4
INDICE DE PRECIOS BASE 2001 PARA SAN PEDRO SULA
Cuadro calculado con datos del BCH.
Independent: Año
INDICE DE PRECIOS BASE 1980 PARA SAN PEDRO SULA
Cuadro calculado con datos del BCH.
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
|
año |
IPC base 1990 |
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1980 |
46.872804% |
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1981 |
51.054111% |
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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% |
|
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1998 |
466.212251% |
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1999 |
525.317358% |
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2000 |
581.660545% |
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2001 |
633.584658% |
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 |
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
??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
[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
Leer más: http://www.monografias.com/trabajos97/modelos-econometria-alcaldia-san-pedro-sula/modelos-econometria-alcaldia-san-pedro-sula3.shtml#ixzz3FBTeykIX
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