CHILE EN EL SIGLO XX: ASOCIACIÓN DE SUS CRISIS EN LAS REDES GUBERNAMENTALES, DE NEGOCIOS Y CÍVICAS CON SU CRECIMIENTO ECONÓMICO.

Abstract

La investigación presenta una metodología que permite explicar la economía chilena a partir de la identificación de acontecimientos clasificados en tres tipos de redes: cívicas, económicas y gubernamentales. La recopilación de hechos tiene un carácter cuantitativo, correspondiente a información ''dura'' obtenida de fuentes oficiales, y otro de tipo cualitativo, basado en la identificación de los hechos a partir de la literatura histórica. La información cuantitativa fue procesada a través del filtro de Hodrick y Prescott y el criterio de indicador de ciclo para cada variable, que especifica si el valor de la observación en la muestra se encuentra sobre o bajo las expectativas de la tendencia. La información cualitativa fue medida contabilizando eventos en la literatura de referencia: Collier y Slater (1998) y Concha y Maltés (1999). La segunda parte del estudio construye un modelo de componentes principales, que depura e identifica las variables más significativas. Se concluye que un modelo de cinco componentes principales, en función de siete variables originales pertenecientes a las tres redes mencionadas, genera un modelo de regresión capaz de explicar en un 95,2% la variabilidad total del PIB per cápita, sin embargo, regresión a partir de las C.P. seleccionadas, se observa una incapacidad de explicar el crecimiento a partir del ao 2001 en Chile, y las posibles causas son: existencia de un cambio en la influencia de las variables propias de las redes en el país y/o pérdida de capacidad explicativa del modelo debido a una modificación de método en la recopilación de datos.. El A.C.P. y su análisis de sensibilidad respecto al rango de correlación entre las variables, concluye que existe una fuerte independencia entre las redes, debido al predominio del contraste entre variables que pertenecen a una misma C.P. Destaca el aumento de la variabilidad total explicada en 1,4% utilizando cinco componentes principales y un criterio de selección de correlaciones fuera del rango [-0,55; 0,55], lo que permite concluir que se tiene un modelo más depurado que el caso principal.