Estimados estudiantes de la Universidad Autónoma de Campeche (UACAM):
Es para mí un honor darles la bienvenida a este curso de Macroeconomía II. En nuestra Facultad de Ciencias Sociales, el compromiso institucional es formar analistas críticos capaces de interpretar los fenómenos globales con una óptica local y científica.
Este recurso es un ecosistema de aprendizaje digital diseñado íntegramente en R. He decidido crear este manual utilizando herramientas de programación porque en el mundo profesional actual, el análisis económico requiere el dominio de herramientas computacionales para conectar la teoría con la realidad de México.
Análisis de Datos Reales: Nos permite conectar la teoría con datos de Banxico e INEGI.
Reproducibilidad: Pueden ver el código detrás de cada gráfica, asegurando resultados verificables.
Ventaja Competitiva: Les otorga una ventaja técnica invaluable en el mercado laboral moderno.
Nota sobre el Uso Ético de la IA en este Curso:
Este manual fue desarrollado utilizando herramientas de Inteligencia Artificial para la optimización de código en R. Como estudiantes de la UACAM, se les motiva a utilizar la IA como un ‘copiloto’ de aprendizaje, bajo los siguientes criterios:
Responsabilidad: El uso de IA no exime al estudiante de la autoría. Debes comprender cada línea de código.
Verificación: La IA puede cometer errores conceptuales; contrasta siempre con los libros de texto.
Juicio Crítico: La interpretación de la realidad económica de México es una facultad humana que la IA no puede replicar.
La curva IS muestra las combinaciones de ingreso y tasa de interés que equilibran el mercado de bienes.
\[i = \frac{A}{b} - \frac{Y}{\alpha b}\]
library(plotly)
Y_vals <- seq(500, 1500, length.out=100)
i_is_base <- (800 - Y_vals*0.5) / 1500
plot_ly(x = ~Y_vals) %>%
add_lines(y = ~i_is_base, name = 'IS Base', line = list(color = 'blue')) %>%
layout(title = 'Curva IS: Mercado de Bienes', xaxis = list(title = 'Ingreso (Y)'), yaxis = list(title = 'Tasa (i)'))Representa el equilibrio donde la oferta monetaria real iguala a la demanda de dinero (\(M/P = L\)).
\[i = \frac{k}{h}Y - \frac{1}{h}\frac{M}{P}\]
i_lm_base <- (0.5*Y_vals - 400) / 1000
plot_ly(x = ~Y_vals) %>%
add_lines(y = ~i_lm_base, name = 'LM Base', line = list(color = 'red')) %>%
layout(title = 'Curva LM: Mercado Monetario', xaxis = list(title = 'Ingreso (Y)'), yaxis = list(title = 'Tasa (i)'))Para entender la política de Banxico, debemos distinguir entre la tasa nominal (\(i\)) que observamos en los mercados y el costo real del dinero (\(r\)), que es lo que finalmente afecta las decisiones de inversión y consumo.
\[r \approx i - \pi^e\]
library(plotly)
infla_seq <- seq(0, 0.12, length.out=100)
i_nom <- 0.04 + 1.6 * infla_seq
r_real <- i_nom - infla_seq
plot_ly(x = ~infla_seq * 100) %>%
add_lines(y = ~i_nom * 100, name = 'Tasa Nominal (i)', line = list(color = 'darkred')) %>%
add_lines(y = ~r_real * 100, name = 'Tasa Real (r)', line = list(color = 'blue', dash = 'dash')) %>%
layout(title = 'Relación de Fisher y Reacción de Banxico',
xaxis = list(title = 'Inflación Esperada (%)'), yaxis = list(title = 'Tasa (%)'))El modelo Mundell-Fleming es la extensión del esquema IS-LM para una economía abierta como la mexicana. Introduce la Curva BP (Balanza de Pagos), que representa el equilibrio en el sector externo.
En este simulador, asumimos movilidad perfecta de capitales. Esto implica que la tasa de interés nacional (\(i\)) debe ser igual a la tasa internacional (\(i^*\)) más una prima de riesgo. Si existe una brecha, los flujos de capital entran o salen del país masivamente hasta eliminarla.
plot_ly(x = ~Y_vals) %>%
add_lines(y = ~i_is_base, name = 'Curva IS', line = list(color = 'blue')) %>%
add_lines(y = ~i_lm_base, name = 'Curva LM', line = list(color = 'red')) %>%
add_segments(x = 500, xend = 1500, y = 0.07, yend = 0.07, name = 'BP (Tasa i*)',
line = list(color = 'black', dash = 'dash')) %>%
layout(title = 'Equilibrio de Economía Abierta (Mundell-Fleming)',
xaxis = list(title = 'Nivel de Ingreso (Y)'),
yaxis = list(title = 'Tasa de Interés (i)'))Este modelo integra el corto plazo con el mediano plazo, permitiendo que los precios (\(P\)) sean variables.
Si los precios suben (\(\uparrow P\)), la liquidez real cae (\(\downarrow M/P\)), elevando la tasa de interés y reduciendo el producto (\(Y\)).
Representa la producción total. En el corto plazo, tiene pendiente positiva:) “, r”(\[Y = Y_n + a(P - P^e)\]
P_vals <- seq(1, 5, length.out=100)
Y_da <- 1200 / (0.5 + 0.5*P_vals)
Y_oa <- 400 + 100*P_vals
plot_ly(y = ~P_vals) %>%
add_lines(x = ~Y_da, name = 'Demanda Agregada (DA)', line = list(color = 'darkblue')) %>%
add_lines(x = ~Y_oa, name = 'Oferta Agregada (OA)', line = list(color = 'darkorange')) %>%
layout(title = 'Equilibrio DA-OA', xaxis = list(title = 'Y'), yaxis = list(title = 'P'))Datos: \(C=100+0.6Y_d, I=150-1000i, G=200, T=100, M/P=400/P, L=0.5Y-1000i\).
\[0.4Y = 390 - 1000i \implies \mathbf{Y = 975 - 2500i}\] \[i = 0.0005Y - 0.4 \implies \text{Resultado: } Y \approx 877.78, i \approx 3.89\%\]
\[200 = 0.5Y - 1000i \implies i = 0.0005Y - 0.2\] Sustituyendo en IS: \(Y \approx 655.56\). Al subir el precio de 1 a 2, el ingreso de equilibrio cae, validando la pendiente negativa de la DA.
Para encontrar el equilibrio de mediano plazo, igualamos la función de Demanda Agregada derivada de las ecuaciones IS-LM con la Oferta Agregada proporcionada (\(Y = 800 + 20P\)):
\[800 + 20P = \frac{975 + 1000/P}{2.25}\]
Al resolver la ecuación cuadrática resultante, obtenemos los valores de equilibrio para una economía con precios flexibles: * Precio de Equilibrio (\(P\)): \(P \approx 1.14\) * Producto de Equilibrio (\(Y\)): \(Y \approx 822.82\)
| Característica | IS-LM (Corto Plazo) | DA-OA (Mediano Plazo) |
|---|---|---|
| Precios (\(P\)) | Rígidos (\(P = \overline{P}\)) | Flexibles |
| Ajuste Principal | Tasa de Interés | Nivel de Precios |
| Efecto Política | Máximo impacto en \(Y\) | Impacto moderado por Inflación |
A continuación, aplicamos los modelos estudiados a fenómenos reales que impactan la estructura macroeconómica de nuestra región.
Este fenómeno representa un choque exógeno positivo que desplaza la curva IS hacia la derecha. En México, esto se traduce en mayores transferencias de PEMEX al presupuesto público y un aumento en las exportaciones netas.
i_is_petro <- (1100 - Y_vals*0.5) / 1500
plot_ly(x = ~Y_vals) %>%
add_lines(y = ~i_is_base, name = 'IS Inicial', line = list(color = 'blue', dash = 'dot')) %>%
add_lines(y = ~i_is_petro, name = 'IS (Choque Petrolero)', line = list(color = 'blue')) %>%
add_lines(y = ~i_lm_base, name = 'LM', line = list(color = 'red')) %>%
layout(title = 'Efecto de un Choque Petrolero Positivo', xaxis = list(title = 'Ingreso (Y)'), yaxis = list(title = 'Tasa (i)'))Las remesas aumentan el ingreso disponible de los hogares y el consumo autónomo (\(c_0\)). Al ser un componente de la demanda agregada, desplazan la IS a la derecha, actuando como un estabilizador automático para la economía nacional.
i_is_remesas <- (950 - Y_vals*0.5) / 1500
plot_ly(x = ~Y_vals) %>%
add_lines(y = ~i_is_base, name = 'IS (Sin Remesas)', line = list(color = 'blue', dash = 'dot')) %>%
add_lines(y = ~i_is_remesas, name = 'IS (Con Remesas)', line = list(color = 'green')) %>%
add_lines(y = ~i_lm_base, name = 'LM', line = list(color = 'red')) %>%
layout(title = 'Impacto de las Remesas en el Consumo', xaxis = list(title = 'Y'), yaxis = list(title = 'i'))Venezuela representa un escenario de dependencia casi absoluta (95% de sus exportaciones). Mientras que en México un choque petrolero desplaza la curva moderadamente, en Venezuela la caída en los ingresos contrae el gasto público (\(G\)) y el consumo (\(C\)) de forma masiva.
Y_vals_v <- seq(100, 1000, length.out=100)
# Escenario México (Shock moderado)
i_is_mx_base <- (600 - Y_vals_v*0.4) / 1000
i_is_mx_choque <- (500 - Y_vals_v*0.4) / 1000
# Escenario Venezuela (Shock estructural)
i_is_ven_base <- (600 - Y_vals_v*0.4) / 1000 # Punto de partida similar
i_is_ven_choque <- (200 - Y_vals_v*0.4) / 1000 # Colapso estructural
plot_ly(x = ~Y_vals_v) %>%
# Líneas de México
add_lines(y = ~i_is_mx_base, name = 'México: Base', line = list(color = 'blue', dash = 'dot')) %>%
add_lines(y = ~i_is_mx_choque, name = 'México: Caída Crudo', line = list(color = 'blue')) %>%
# Líneas de Venezuela
add_lines(y = ~i_is_ven_base, name = 'Venezuela: Base', line = list(color = 'red', dash = 'dot')) %>%
add_lines(y = ~i_is_ven_choque, name = 'Venezuela: Colapso Crudo', line = list(color = 'red', width = 4)) %>%
layout(title = 'Contraste de Vulnerabilidad: México vs. Venezuela',
xaxis = list(title = 'Producto (Y)'),
yaxis = list(title = 'Tasa de Interés (i)'))Análisis del Gráfico: Al observar las líneas punteadas (bases) y las sólidas (choques), la diferencia en la distancia entre las curvas de México (azul) y Venezuela (rojo) ilustra el concepto de resiliencia económica. Mientras que México posee una estructura diversificada que amortigua el golpe, el colapso de la IS en Venezuela es tan profundo que el nuevo punto de equilibrio se sitúa en niveles de producto drásticamente inferiores.
Este manual ha permitido analizar la macroeconomía como un sistema dinámico. Hemos aprendido que la estabilidad de precios es necesaria para el crecimiento sostenible.
La integración de R y el modelo DA-OA marca un hito en su formación. Al utilizar este lenguaje, transformamos ecuaciones estáticas en laboratorios dinámicos. El modelo DA-OA es crucial porque nos permite entender que, en el mediano plazo, las políticas expansivas deben considerar la reacción de los precios y la oferta productiva.
Para ustedes, futuros egresados de la UACAM, el dominio de herramientas como R y la comprensión profunda del equilibrio entre Demanda y Oferta Agregada son las competencias clave para analizar la realidad económica nacional con precisión científica.
¡Éxito en su formación!