12/4/2022

Introducción

¿Que es el ciclo de vida?

La hipótesis del ciclo de vida concluye que las personas planean su consumo y comportamiento de ahorro teniendo en cuenta la etapa en la que se encuentran. No obstante, ¿se cumple la hipótesis del ciclo de vida en Colombia?

Ciclo de vida

Hipótesis

Teniendo en cuenta las condiciones de los colombianos en materia de desempleo e informalidad que Mesa (2021) plantea, donde solo el solo el 25% de la población en edad de trabajar realizan aportes al sistema de pensiones, se imposibilita que los individuos logren ahorrar la cantidad suficiente para que se cumpla la hipótesis del ciclo de vida. Adicionalmente, existen otras variables como sexo, ciudad y demás que influyen significativamente tanto en su nivel de ingresos, como en el porcentaje que ahorran de este.

Es menester resaltar que el país tiene un problema estructural en materia de formalidad laboral, para el segundo trimestre de mayo-julio del 2022, la tasa de ocupación informal se situaba en 58.1% (DANE, 2022).

Revisión de Literatura

  • Nancy Aireth Daza (2013) en su investigación concluyo qué a nivel de los hogares colombianos no se cumple la hipótesis del ciclo de vida teniendo en cuenta la tasa de ahorro y la edad del jefe del hogar.

  • Por otra parte el análisis realizado por Hernández y Pavía (2020) concluyeron que para su muestra de estudio, el ahorro de las personas no se ve afectado por la edad.

  • Mientras que Meza (2017) obtuvo como resultado qué las mujeres presentan un menor ahorro al llegar a una edad más alta, puesto que, al llegar a edades avanzadas, las mujeres tienden a disminuir sus ingresos laborales, y gastan alrededor del 71% de su salario (2017).

Metodología

Empleando la encuesta de carga Financiera y Educación Financiera de los Hogares 2018 (IEFIC-2018) vinculada a la Gran Encuesta Integrada de Hogares 2018 (GEIH-2018) realizada por el DANE (Departamento administrativo nacional de estadística). Se estiman los modelos:

\(prob(Ahorro) = \beta_0 + \beta_1Edad + \beta_2Edad^2 + Controles + \varepsilon\)

\(\text{Monto Ahorrado} = \beta_0 + \beta_1Edad + \beta_2Edad^2 + Controles + \varepsilon\)

Las variables control abarcan el sexo, la ciudad y el ingreso laboral

Estadistica descriptiva

Imputación de datos

Para un mejor tratamiendo de los datos se realiza la imputación de los mismos en la muestra

tic()
imp <- mice(data=datos,method=imp.method, 
  predictorMatrix=matrizdeprediccion, maxit= iteraciones,
  cluster.seed = 1305, n.imp.core = 4, m= imputaciones, 
  n.core = 4)
toc()
#log.lst <- unlist(tic.log(format = FALSE))

modelo1 <- with(data = imp, exp= glm(datosprueba$ahorros ~ 0 +
  datosprueba$edad + ... ,data = datosprueba, 
  family =binomial(link = probit)))

summary(modelo1)

Estadistica descriptiva

Imputación de datos

Estadistica descriptiva

Proporción de ahorro

Modelo Probit

\(p(Ahorro) = \beta_0 +\beta_1Edad + \beta_2Edad^2 + Controles + \varepsilon\) 
datosprueba <- imp
probit <- with(data = datosprueba,exp = glm(ahorros ~ 0 + edad 
              + edadcua + mujer + bogota + cali + medellin + 
              inglabo) )

Modelo MCO

\(\text{Monto Ahorrado} = \beta_0 + \beta_1Edad + \beta_2Edad^2 + Controles + \varepsilon\) 
datosprueba <- imp
probit <- with(data = datosprueba,exp = lm(ahorros ~ 1 + edad 
              + edadcua + mujer + bogota + cali 
              + medellin + inglabo) )
summary(probit)

Conclusiones

No se cumple el ciclo de vida para las ciudades bogotá, medellín y cali en 2018, pues la edad de los agentes no explica el monto ahorrado ni su probabilidad de ahorro. Ergo, el ahorro en la muestra depende de otros factores como el ingreso y el ser o no de la Bogotá

Referencias

Referencias