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“AÑO DE LA PROMOCIÓN DE LA INDUSTRIA RESPONSABLE Y DEL COMPROMISO CLIMÁTICO”
“PROPUESTA DE UN ÍNDICE DE SEGUIMIENTO Y
EVALUACIÓN DE LA ACTIVIDAD ECONÓMICA DEL
DEPARTAMENTO DE PIURA 2001-2013”
INFORME FINAL DE INVESTIGACIÓN
Autores1:
Msc. Econ. Humberto Correa Cánova. Dr. Econ. Juan Francisco Silva Juárez
Econ. Juan Daniel Morocho Ruiz
FACULTAD DE ECONOMÍA
UNIVERSIDAD NACIONAL DE PIURA
LIMA, 11 DE ABRIL DEL 2014
1 El presente documento constituye el informe final del Proyecto presentado en el marco del
Concurso de trabajos de investigación bajo convenios de cooperación entre el Banco Central de
Reserva del Perú (BCRP) y las universidades del país. Los autores desean agradecer el apoyo
brindado por Mario Alvarado Tabacchi, Jefe del Departamento de Estudios Económicos - BCRP
Sucursal de Piura, y el Econ. Martín Herrera Boyer, en su labor de facilitar el acceso a la
información estadística disponible para el desarrollo de la presente investigación. Finalmente los
suscritos agradecen el apoyo del Bachiller en Economía Rogger Pierre Castro Espinoza en su
labor voluntaria de asistente de investigación.
1
CONTENIDO
1. INTRODUCCIÓN 2
2. ELEMENTOS TEORICOS PARA EL ANÁLISIS 5
3. CARACTERIZACIÓN ECONÓMICA DE LA REGIÓN PIURA 8
4. METODOLOGÍA 12
5. ANÁLISIS DE RESULTADOS 23
6. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 31
7. BIBLIOGRAFÍA 35
8. ANEXOS 38
2
1. INTRODUCCIÓN
En un contexto internacional cada vez más abierto e interrelacionado, los grados de
libertad por imperfecciones de la información disponible se reducen en la toma de
decisiones, por lo que se exige tener referencias cada vez más sólidas sobre el
comportamiento de los agentes económicos, y su resultado que es la actividad
económica. Todo ello genera una corriente de información para la toma de decisiones de
agentes económicos, tanto públicos como privados respecto a su evolución.
Por lo que la demanda de información se orienta a establecer cuál información es
relevante, en casos de abundancia de ella, y de que información se puede disponer cuando
ella es incompleta, limitada o no confiable, o es inexistente, para explicar o predecir
aspectos claves de la economía como el empleo, el crédito, la evolución de la economía,
los precios tanto de insumos como de productos, etc., etc.
Lo que revela la literatura es que existe una preocupación importante por obtener
información pertinente y a tiempo, ello por parte de los agentes económicos (públicos y
privados) para la toma de sus decisiones. Lo que resulta particularmente crítico en los
espacios subnacionales, ya que no se tiene o no genera una información de forma
oportuna y completa a esta escala, por lo que queda a los hacedores de política y
tomadores de decisión guiarse por la información nacional, o información general a nivel
de los espacios y economías subnacionales, información además limitada por su calidad
y su oportunidad.
Existen esfuerzos de la Organización de las Naciones Unidas por sistematizar, por
ejemplo las cuentas nacionales y las estadísticas a este nivel; se tienen logros importantes
aquí, ellas están cada vez más actualizadas, disponibles y homogenizadas, lo que permite
cierta comparabilidad entre países. Pero esa misma dinámica no se ha seguido al interior
de muchos de los países, con ciertas excepciones (p.e., caso el Brasil).
En el caso nacional a pesar de cumplir una década de un proceso de descentralización,
que requiere información subnacional en detalle y oportunidad, al menos en la misma
calidad del nivel nacional, no hay avances para establecer las cuentas nacionales a nivel
de regiones, por lo que los agentes económicos se ven limitados en la toma de decisiones.
A este requerimiento hay que sumarle la dinámica propia del desarrollo económico (6 %
de crecimiento promedio en los últimos quince años), que se vive tanto a nivel de país
como también a nivel de muchas regiones, así como un acelerado proceso de integración
del país al mundo (19 tratados de libre comercio firmados), lo que hace que se demande
información “clave” para los diferentes niveles de toma de decisiones tanto públicos
como privados, cada vez más oportuna y de calidad.
Uno de estos indicadores clave, que se reconoce para evaluar el performance de una
economía, es el de la medición de la actividad económica, la que se reduce al seguimiento
del valor de la producción interna a través del PBI; indicador que por razones de
construcción tiene retrasos y a pesar de las limitaciones que presenta, sigue siendo el más
utilizado.
3
De otra parte, el ejercicio de la política económica, que si bien tiene su sustento principal
en la teoría económica, requiere de información ad hoc con más oportunidad y calidad
para orientar la política territorial en los niveles meso y micro de los espacios regionales.
Por ello en conjunto se requiere de indicadores sintéticos, con el propósito de que la toma
de decisiones por parte de los hacedores de política y los agentes privados tomen
decisiones en base a la eficiencia predictiva o explicativa de los mismos.
En el caso específico de la dinámica de la actividad económica, se toma al seguimiento
y predicción del ciclo económico como aspecto clave; donde la interrogante mayor está
en la escala o duración del mismo, y si es que es posible a nivel regional o local
igualmente poder contar con aproximaciones confiables para explicar y predecir el ciclo
de la actividad económica regional, donde se pueden enfrentar serias limitaciones de
información, para producir aquellos indicadores líderes deseados, ya sean indicadores
coincidentes, rezagados o adelantados.
Los aspectos propios de la naturaleza de la dinámica económica en una determinada área,
que resulta afectada por factores controlables y no controlables, internos y externos,
hacen que las predicciones sobre el comportamiento del futuro sean eminentemente
riesgosas, dificultando su utilidad. De una parte están los comportamientos y decisiones
de los agentes económicos, a nivel de inversión y planeamiento público y privado, la
disponibilidad de los recursos naturales, así como económicos financieros, y las
condiciones ambientales en general, etc., etc.
Todo ello genera que la información que se dispone se encuentre en unos casos con
abundancia, y en otros con escasez; en el primer caso es que ella pierde importancia por
la calidad y el tiempo en que se colecta y se informa; y la otra es la falta de información
actualizada que ayude a mejorar la predicción en un contexto tan cambiante e
interrelacionado.
Finalmente, está la parte de las condiciones coyunturales de la economía nacional o
regional, y las percepciones que tienen los agentes económicos. Lo que lleva a que exista
la preocupación constante por mejorar los sistemas de medición, estimación, evaluación
y predicción de los modelos que se elaboran para cada realidad y tiempos específicos, y
consecuentemente como ello puede ayudar a tomar la mejor decisión en base al mejor
pronóstico.
El Banco Central de Reserva – Sucursal Piura (BCRP-Piura), al igual que otras
sucursales en el país vienen desde hace más de una década produciendo una síntesis
económica departamental, en la cual se sistematizan las principales variables de la
actividad productiva y económica de cada departamento, aunque de manera restringida
a las condiciones de la información disponible, y a las capacidades técnicas y
presupuestales para profundizar en la disponibilidad oportuna de información.
4
El BCRP Sucursal Piura, en base a la información disponible a nivel sectorial productivo,
y de las cuentas financieras y fiscales a nivel regional, y otras, construye un Indicador de
Actividad Económica Regional (IAER) de entrega trimestral, que resume los
comportamientos sectoriales de sectores productivos como: agricultura, pesca, petróleo
y gas, manufactura, construcción, electricidad y agua, servicios gubernamentales y
servicios financieros, los que tienen una participación del 58.5% de la estructura del
Valor Agregado Bruto que publica el INEI.
A la fecha se presenta como interrogante, si es que este indicador es suficientemente
poderoso para explicar el comportamiento de la economía, a pesar de sus retrasos, o es
que existe un indicador compuesto o simple que permita predecirlo con un margen de
error estadísticamente aceptable, lo que permitiría no sólo al BCR-Piura a afinar las
condiciones de predictibilidad, sino también a los niveles de gestión pública y privada a
mejorar su toma de decisiones, con más oportunidad.
Por lo que el propósito de la presente investigación es la de poder estimar un modelo
predictivo que permita a su vez contar con un indicador líder predecir el desempeño y
devenir de la Actividad Económica Regional, y poder seguir cumpliendo con los
esfuerzos de informar y orientar a los agentes económicos en la mejora de toma de
decisiones.
Por lo que se planteó como propósito central el “Elaborar un indicador de seguimiento y
evaluación de la actividad económica regional en el departamento de Piura, en base a la
información disponible en las estadísticas regionales y la metodología de la OCDE
durante el período 2001-2013”. Que delimita la hipótesis de trabajo que sostiene que “El
Indicie de seguimiento y evaluación de la actividad económica regional de Piura es
eficiente para explicar y predecir los cambios en el ciclo de la economía del departamento
de Piura”.
La conclusión principal a la que se arriba es que la actividad económica regional puede
ser aproximada a través de un indicador coincidente compuesto por la producción
agrícola, producción de congelado, producción manufacturera, exportaciones no
tradicionales gasto corriente y finalmente actividad económica de un mes anterior con
un error aproximado de ± 2 %.
El presente trabajo se divide en seis secciones: En la primera, se realiza una breve
introducción del tema del estudio y la problemática, en la segunda, se presentan los
elementos teóricos básicos para el análisis, en la tercera sección, se hace una breve
caracterización de la actividad económica de la región Piura. En la cuarta sección se
presenta la metodología desarrollada para la estimación de los indicadores ad hoc que
permitan el pronóstico del IAER, sobre la que posteriormente en la sección seis se
presentan el análisis de resultados. Finalmente se esbozan algunas conclusiones y
recomendaciones, así como la correspondiente bibliografía consultada y los anexos
correspondientes.
5
2. ELEMENTOS TEORICOS PARA EL ANÁLISIS
El seguimiento al comportamiento de la actividad económica ha marcado el interés de
los investigadores, dada la presencia de periodos de expansión y de recesión que ella
presenta a través del tiempo por diversas razones, coyunturales, estacionarias, o
estructurales, además con diferente periodo de duración.
Por lo que los agentes económicos, públicos y privados, demandan información e
instrumentos que les permita prever dichas variaciones en el tiempo para orientarse en
su toma de decisiones en función de la información y calidad predictiva que tengan
dichos instrumentos, especialmente previendo si se tiene al frente un periodo de auge o
de depresión. La idea circula en torno a elaborar un indicador, que puede ser simple o
compuesto, o un sistema de indicadores que permitan avizorar ese futuro inmediato con
la suficiente oportunidad y nivel de confianza que mejore la decisión.
Los indicadores líderes, se señala en la literatura económica que surgen en 1930, con el
estudio comparativo del ciclo de las economías de Alemania, Estados Unidos, Francia e
Inglaterra, que encarga el National Bureau of Economic Research (NBER). Le sigue el
trabajo de Burns & Mitchell (1946) que construyen una primera propuesta de indicadores
coincidentes, rezagados y líderes para explicar el ciclo de la actividad económica de los
estados Unidos. Estos autores identifican el auge y la depresión como un ciclo.
En la literatura económica se ha dado en denominar a este tipo de indicadores como
indicadores líderes o adelantados, cuyo propósito es brindar información suficiente para
el seguimiento y anticipación de la evolución de la actividad económica de un país o
región. A cuya variabilidad o fluctuación se le denomina comúnmente el ciclo de la
actividad económica. El mismo que fue abordado desde el trabajo originario de Mitchell
y Burns (1946, 1):
“Los ciclos económicos son un tipo de fluctuación en que se encuentra la actividad
económica en el conjunto de Naciones que organizan su trabajo principalmente en las empresas: un ciclo consta de expansiones que ocurren en el mismo tiempo en
muchas actividades económicas, seguida recesiones del mismo modo generales, contracciones y avivamientos que fusionan en la fase de expansión del ciclo siguiente; esta secuencia de cambios es recurrente pero no periódica; la duración de
los ciclos económicos varían de más de un año a diez o doce años; no son divisibles en ciclos cortos de carácter similar con amplitudes aproximar sus propios”2.
Los aspectos que se destacan de esta definición según Sorensen y Jorgen (2009), son: i)
una economía agregada (visión macroeconómica), ii) la organización de las empresas en
función del mercado, iii) la expansión y las contracciones se suceden de forma periódica,
2 En el texto original se lee: “Business cycles are a type of fluctuation found in the aggregate economic activity of nations that organize their work mainly in business enterprises: a cycle consists of expansions occurring at about the same time in many economic activities, followed by similarly general recessions, contractions, and revivals which merge into the expansion phase of the next cycle; this sequence of changes is recurrent but not periodic; in duration business cycles vary from more than one year to ten or twelve years; they are not divisible into shorter cycles of similar character with amplitudes approximating their own”. Mitchell y Burns (1946, p.1).
6
iv) la persistencia y duración mayor a un año, y finalmente, v) que son recurrentes pero
no periódicas.
Antes, siguiendo su trabajo de 1913, Mitchell (1923) destacaba “que los ciclos
económicos afectan a las distintas industrias de manera diferente. Por ejemplo, el ciclo
afecta de una manera temprana y severa a algunas industrias, mientras que a otras sólo
las toca muy ligeramente”.
Dentro de las principales fases que componen un ciclo económico están, como se observa
en el gráfico 2.1, los de crisis o contracción y auge o prosperidad, que implican, en el
primer caso, una reducción o caída en la producción agregada y es la fase comprendida
entre una cima del ciclo y un fondo del ciclo, y entre ellos se ubica la recesión; y el auge
corresponde a la parte del ciclo entre el fondo y la cima del ciclo económico e igualmente
se distingue una fase intermedia de recuperación, ver Jiménez, Kapsoli y Aguilar (2002).
El ciclo se mide de fondo a fondo (Sorensen y Jorgen 2009).
Finalmente, se puede distinguir entre las fases de cima (auge) o fondo (contracción), los
puntos de giro, ya sea a la fase de auge que explica la recesión, o desde el punto de fondo
(contracción) el inicio de la fase de recuperación, y finalmente la nueva cima que marca
el inicio de un nuevo ciclo, y que el giro se establece como el cambio en la tendencia por
más de un mes a la fase anterior.
GRÁFICO Nº 2.1
ETAPAS DEL CICLO ECONÓMICO
Fuente: Adaptado en base a Jiménez y Pérez, en: http://www.zonaeconomica.com/ciclos -economicos
Punto de
Giro
7
Volviendo al tema específico de la búsqueda de indicadores que permitan predecir el
devenir de la actividad económica3, se tiene como indican Kapsoli y Bencich (2002) en
las variables económicas que explican o pueden explicarla, se tiene que puede
presentarse, a partir de la concordancia temporal (timing) de los puntos de giro con
respecto al ciclo del PBI, que hay tres tipos de variables:
(i) Retardadas (lagging), que son aquellas cuyos puntos de giro ocurren después
de los del nivel de actividad
(ii) Coincidentes, cuando los puntos de giro ocurren conjuntamente con los del
PBI, y
(iii) Adelantadas (leading), cuando el ciclo de la variable gira antes que el de la
producción.
Finalmente, se indica que la metodología de indicadores líderes no es, estrictamente, una
técnica para predecir con exactitud los valores del PBI, lo que esencialmente se busca es
anticipar los puntos de giro del nivel de actividad. Es decir, se busca conocer con
antelación el inicio de una recesión (o recuperación) lo cual permitiría a los hacedores de
política y tomadores de decisiones en general adoptar las medidas contra-cíclicas o
estrategias de negocios e inversión adecuadas.
Como se mide el ciclo es a través de series temporales económicas que fluctúan alrededor
de una tendencia temporal creciente Sorensen y Jorgen (2009), buscándose explicar las
fluctuaciones en el corto plazo respecto a esa tendencia.
Dado que el ciclo económico, o ciclo de referencia como también se le conoce en la
literatura, refleja los comovimientos de diferentes actividades económicas agregadas, la
mejor forma de medirlo es a partir de los movimientos comunes de las diferentes series
de tiempo agregadas, ya que las series individuales miden conceptos específicos, como el
valor de la producción en un período de tiempo, que tienen en cuenta solamente algunos
aspectos de la actividad económica y no el estado general de la economía.
Así mismo, el comportamiento de las series individuales puede variar dependiendo de los
factores que las afecten y de la forma como actúan sobre cada una de ellas, haciendo que
algunos indicadores sean más operativos y útiles bajo unas condiciones y otros lo sean
bajo otras. Esto, unido al riesgo de tener errores en la medición de las diferentes series y
al riesgo de que las señales sean dadas por cambios particulares y no generadas por
fluctuaciones cíclicas, hace que las variables individuales por sí solas no sean buenos
indicadores.
3 Kapsoli y Bencich (2002) concluyen en que las variables adelantadas o líderes permiten obtener información relevante respecto a la evolución futura de la economía. La idea central que subyace este razonamiento es que existe un único proceso (no observable) que podríamos
llamar Nivel de Actividad, que se manifiesta a través de diferentes variables y en diferentes períodos de tiempo.
8
De esta forma, para incrementar las probabilidades de tener señales verdaderas acerca del
ciclo y reducir las falsas, se recomienda combinar las series indicadoras en un índice
compuesto, el cual puede ser más suave que cualquiera de sus componentes, permitiendo
así monitorear de una manera más adecuada y con menos distorsiones los cambios
cíclicos de la actividad económica agregada.
La aproximación de indicadores busca, de esa forma, encontrar las secuencias repetitivas
comunes para usarlas en la identificación y pronóstico de los estados emergentes del ciclo
económico, mediante la construcción de índices compuestos coincidentes y líderes. Dado
que el estado de la economía no es observable directamente se debe estimar primero, de
tal forma que se tenga alguna medida de lo que se quiere anticipar.
3. CARACTERIZACIÓN ECONÓMICA DEL DEPARTAMENTO DE PIURA
Piura, es una región caracterizada por el enorme potencial de sus recursos naturales y
humanos, que la convierten en un país en sí mismo, con sus 3600 Km2 de territorio y sus
casi 1.8 millones de habitantes al 2013 (INEI, 2008). Con una diversidad productiva única
en el país (agricultura, pesca, minería, hidrocarburos, paisaje, etc.), incipiente desarrollo
agroindustrial y manufacturero, hacen de ella una región con importantes condiciones
para su desarrollo, con una clara orientación primario exportadora. Sin embargo las
condiciones de vida que ha logrado su población en general que logra en la última década
ubicarse apenas en el puesto 14 en promedio de las 25 regiones del país.
El gráfico 3.1, muestra una evolución aún errática a nivel global de la economía regional,
que su evolución indica una dinámica mayor en el promedio que el nacional (siempre
dominado por Lima), pero más variable que este. De otra parte, que estas variaciones son
más amplias en el caso del indicador del IAE que construye el BCRP-Sucursal Piura, pero
coincidente en su movimiento en el tiempo.
Grafico 3.1
Variación del VAB de Piura y el Perú, y el Índice de Actividad Económica Regional
Fuente: Web Site INEI (www.inei.gob.pe), Síntesis Económica de Piura, 2003-2013.
Elaboración: Propia.
-2.00%
0.00%
2.00%
4.00%
6.00%
8.00%
10.00%
12.00%
2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
VAB(%)-Piura VAB(%)-Nacional IAE-BCRP
9
En el gráfico 3.2 y Anexo 1, se sintetizan los principales indicadores de la economía
regional, que se encuentran en los informes elaborados por el BCRP-Piura, mostrando
en el sector productivo básico una evolución menos coincidente con el IAE,
especialmente en Pesca y Agricultura, por factores que afectan a estos sectores como
son las condiciones climáticas (Fenómeno el Niño, cambio climático), factores
tecnológicos y de productividad, entre otros4.
Grafico 3.2
Principales indicadores de la Actividad Económica Regional 2003-2012
Fuente: Síntesis Económica de Piura, 2003-2013.
Elaboración: Propia.
Es notoria la variabilidad de la evolución de sectores como construcción, especialmente
entre 2003 y 2008, y en 2008-2009 su rol en la atenuación de la crisis internacional, en el
análisis más adelante se tiene que este es indicadores rezagados en la economía regional.
De otra parte, se observa que las exportaciones, importaciones y transferencias del
gobierno central son muy variables en el periodo 2003-2012. Un comportamiento
importante en la economía regional es el del sector financiero, que muestra un crecimiento
y variación positiva en lo que corresponde a las colocaciones, sobre una sólida base en
los depósitos, los cuales a pesar dela crisis financiera internacional han mantenido tasas
positivas y crecientes.
4 Hay que hacer notar que mucha de la variabilidad que se explica en estos indicadores, está limitada por la oportunidad y calidad de la información, la que depende del trabajo en el sector específico, del procedimiento que emplea el INEI, porque existe un descuido lamentable en todos los sectores para la generación de estadística básica y prontitud en su puesta a disposición, a nivel nacional existe estadística provisional o “pre-eliminar” hasta de tres años, e igual sucede con la estadística regional disponible a nivel sectorial.
-35
-25
-15
-5
5
15
25
35
45
55
65
2003 2004 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
PRODUCCION AGROPECUARIA PESQUERIA HIDROCARBUROS
MANUFACTURA CONSTRUCCION EXPORTACIONES IMPORTACIONES
DEPOSITOS COLOCACIONES INGRESOS FISCALES
10
Como está estructurada la economía regional de Piura se puede observar en los siguientes
gráficos 3.3 y 3.4, la participación de la actividad productiva primaria y terciaria muestran
reducciones en el periodo 2001-2012, representan más del 80 % en 2012 del total del
valor de la producción regional. El sector primario (agricultura, forestal, pesca, minería)
se contrajo de 19.2 % de participación en 2001 a 18.34 % en 2012, al mismo tiempo el
sector terciario paso 52.07 % al 51.09 % en el mismo periodo, destacándose su mayor
peso relativo en la economía regional. En lo que respecta al sector de mayor valor
agregado, como es el sector manufacturero se observa una ligera mejora en la
participación regional, que en 2001 era del 28.73 % y en 2012 tenía poco más de un punto
porcentual de mayor participación (29.97 %), no es aún suficiente para sostener un
proceso de desarrollo más dinámico de Piura. Lo que se refleja a s u vez en la posibilidad
de tener indicadores adelantados que faciliten la toma de decisiones.
En general, la estructura productiva regional muestra un evolución poco dinámica, hacia
actividades más integradas y con mayor valor agregado, a pesar de que su crecimiento
fue importante (6 % en promedio en el periodo), ver gráfico 3.5, donde se evidencian
ligeros crecimientos participativos en los casos de construcción, pesca. En general los
servicios si bien tiene una participación mayor en la actividad económica, sin embargo su
dinámica es muy estática.
Grafico 3.3
Estructura productiva de Piura en 2001
Fuente: INEI (SIRTOD) en www.inei.gob.pe
Elaboración: Propia.
Agricultura, Caza y Silvicultura, 9.15%
Mineria, 6.27%
Manufactura, 21.30%
Electricidad y Agua, 1.45%
Contruccion, 5.98%
Comercio, 17.66%
Pesca, 3.77%
Transporte y Comunicaciones,
7.46%
Restaurantes y Hoteles, 3.79%
Servicios Gubernamentales,
5.87%
Otros Servicios, 17.29%
Año 2001
11
Grafico 3.4
Estructura productiva de Piura en 2012
Fuente: INEI (SIRTOD) en www.inei.gob.pe
Elaboración: Propia.
Grafico 3.5
Estructura productiva de Piura en 2001 - 2012
Fuente: INEI (SIRTOD) en www.inei.gob.pe
Elaboración: Propia.
Agricul tura, Caza y
Si lvicultura, 8.09%
Mineria, 5.32%
Manufactura, 18.80%
Electricidad y Agua, 1.55%
Contruccion, 9.62%
Comercio, 17.15%Pesca, 4.93%
Transporte y Comunicaciones,
8.13%
Restaurantes y Hoteles, 3.77%
Servicios Gubernamentales,
6.04%
Otros Servicios, 16.61%
Año 2012
0.00%
5.00%
10.00%
15.00%
20.00%
25.00%
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Agricultura, Caza y Silvicultura Mineria
Manufactura Electricidad y Agua
Contruccion Comercio
12
4. METODOLOGÍA
El objetivo principal que ha orientado el presente trabajo es el de encontrar un indicador
líder que permita anticipar la actividad económica del departamento de Piura, la misma
que viene estimando la sucursal del Banco Central de Reserva del Perú-Sede Piura, con
una nueva metodología establecida en el año 2006, a través de un indicador sintético al
que se le denomina Índice de Actividad Económica Regional (IAER), cuyo cálculo y
evolución se entrega a la comunidad en general de forma trimestral, en la Síntesis
Económica Regional que elabora su Oficina de Estudios Económicos.
Este indicador se estima en base a los ponderados de la estructura productiva regional que
elabora el INEI, y representa el 58.5 % de la actividad económica regional, por la
disponibilidad de información que se tiene disponible en la región en forma mensual. Las
ponderaciones sectoriales más destacadas en su elaboración son las de manufactura
(21.58 %), Agricultura (9.1 %), construcción (8.2 %), como se observa en el cuadro
siguiente:
CUADRO 4.1
Fuente: Síntesis Económica de Piura, 2006-2013.
“El Indicador de Actividad Económica Regional es un indicador parcial de corto plazo,
que busca medir el desenvolvimiento de la economía departamental, a partir de la
evolución de la actividad de los principales sectores” (BCRP-Piura, 1999-2013). Su
metodología5 establece que “se obtiene mediante la agregación ponderada de los índices
sectoriales, utilizando como factor de ponderación la estructura porcentual anual del VAB
del año 2007, calculado por el INEI.
5 Un mayor detalle de las delimitaciones y limitaciones para el cálculo del IAER, realizado por el
BCRP-Sede Piura se presenta en el Anexo Nº02.
13
De modo específico el cálculo de dicho indicador se realiza de la siguiente manera:
IAER= Σni=1 I sector i(t) *w
Ii = Índice del sector i en el período (mes) t
n = Número de sectores que componen el índice
wi = Peso relativo ponderado del sector i en base a su contribución al PBI departamental
para el año 2007.
Si bien es cierto este indicador resulta útil para la aproximación de la actividad económica
de la región, un detalle en su cálculo es el retraso con que se genera la información, siendo
este aproximadamente de 2 a 3 meses. En razón de ello dentro de esta investigación se
construyó un indicador líder adelantado que permita anticipar la actividad económica de
la región con información adelantada de 2-9 meses, siendo así entonces superado el
período de atraso en el cálculo del IAER por parte del BCRP-Piura. Un punto adicional a
este indicador resulta la construcción de un indicador líder coincidente a partir del que
mediante sustituciones hacia atrás también puede lograrse superar el período de retraso
descrito por el BCRP-Sede Piura.
A continuación se realiza una breve descripción de las serie de referencia y series
componentes candidatas para el cálculo de dichos indicadores a partir de los que
posteriormente se realizó su evaluación sobre el ajuste de predicción en relación al IAER.
4.1 Serie de Referencia, Series Componentes Candidatas y Procedimiento de
Análisis
La metodología desarrollada, partió de la selección de un conjunto de variables
relacionadas con la actividad económica regional pertenecientes a los sectores priorizados
por ella, ver cuadro 4.1, destacándose: Agricultura, Electricidad y Agua, Minería,
Manufactura, Pesca, Servicios, y variables del: Sector Público: Ingresos y Gastos, de
Comercio Internacional: Tipo de Cambio Nominal Promedio, Exportaciones e
Importaciones. Y por finalmente, Empleo e Inflación.
Se dispuso en el global de 196 variables de estudio, cuyas estadísticas se encuentran
disponibles de forma mensual, en el BCRP (Sede-Piura), con un periodo de 2 a 3 meses
en promedio de rezago6. Entre estas variables está considerada tanto la serie de referencia
(el Índice de Actividad Económica del BCRP-Sede Piura) y las 195 variables restantes,
que son variables componentes candidatas, a ellas se procedió a evaluar a través de un
procedimiento, que comprendió cinco pasos, que se describen a continuación:
6 En los Anexos Nº09.A-Nº09.AH se presentan la serie de referencia y 195 variables
componentes que fueron analizadas en el desarrollo de la investigación.
14
1. Ajuste Estacional: Para lo cual se utilizó el método Arima X12, asumiéndose
el modelo multiplicativo.
2. Outliers: Se detectó utilizando la estandarización estadística convencional:
X
xxOut
Dónde: xt, representa cada una de las 196 variables en estudio, considerando como
outliers aquellos valores estandarizados que excedan del intervalo [-4,4], sobre
los que se corrigió dicho problema mediante el método de variables dummies.
Mediante este método, para la variable x con presencia de outliers, se construye
una variable dummy de la siguiente manera: Si los outliers son positivos se asigna
un valor de 1 y si son negativos un valor de -1. Luego se regresiona el modelo: xt
= a + b*dummy + ut y por último se transforma la serie xt en una sin outliers (xsot)
del modo siguiente: xsot = x - b*dummy + ut.
3. Identificación del Ciclo: Mediante el Filtro Hodrick – Prescott.
El filtro de Hodrick – Prescott (1997), es una técnica de suavización que
descompone las series de tiempo (yt) en dos componentes: la tendencia (gt) y el
ciclo (ct).
Dónde:
yt = gt + ct Para t = 1,.....,T
Para la serie no hay componente estacional, ya que se asume que éste ha sido
removido anteriormente con el método de ajuste estacional X-12. Las series
suavizadas son obtenidas minimizando la varianza del segundo ajuste de la serie
original en torno a su componente tendencia.
El problema de optimización es:
T
ttg
Min
1
T
t
T
t
ttttt ggggc1
2
1
211
2 )()(
Donde el multiplicador de Lagrange controla la variabilidad (medido como la
segunda diferencia de las series) del componente tendencial. Los valores
propuestos de son 100, 1600 y 14400 para datos anuales, trimestrales y
mensuales, respectivamente.
15
4. Estandarización de los Ciclos: Para hacer los ciclos comparables, de manera
que los movimientos cíclicos tengan igual amplitud, estos fueron
estandarizados de la siguiente manera: A cada observación de una serie se le
resta su media, luego estas diferencias se dividen por el promedio de los
valores absolutos de las diferencias. Finalmente las series estandarizadas (Zi)
se convirtieron en un índice sumándoles 100, de tal forma que:
c
xxz i
i
)( tal que,
n
xxc
i
5. Cálculo de Coeficientes de Correlación Cruzada: Siguiendo Kapsoli y
Bencich (2002), Se calcularon los coeficientes de correlación cruzada con el
índice de Actividad Económica Regional (yt) estableciéndose para las 198
variables componentes candidatas (xj), los siguientes criterios:
Xj candidata es adelantada si Máx. 0],[ iyxCorr t
j
it
Xj candidata es coincidente si Máx. 0],[ iyxCorr t
j
it
Xj candidata es retrasada si Máx. 0],[ iyxCorr t
j
it
Para efectos de análisis se seleccionaron las correlaciones de carácter adelantado
y coincidente a fin de analizar si la actividad económica puede predecirse en base
a información de meses anteriores (variables adelantadas) o en todo caso con
información disponible en el momento (variables coincidentes). Las correlaciones
de carácter retrasado no se consideran en el análisis puesto que el objetivo es
anticipar la actividad económica regional y no el de las series componentes (sean
adelantadas o coincidentes, interesa más tener una pronóstico de la actividad
económica más no de sus variables que la componen).
Los resultados de las correlaciones cruzada (dinámicas) para efectos ilustrativos
se presentan en los Anexos Nº 03.A-Nº03.D dentro de los que se destaca en su
gran mayoría la presencia de variables coincidentes. Sin embargo también se
dispone de un determinado números de variables adelantadas que en junto a las
coincidentes fueron evaluadas para su selección final mediante los criterios que se
establecen a continuación.
4.2 Selección de Series Candidatas
Tomando como base el estudio de Firinguetti y Rubio (2003), se procedió a seleccionar
aquellas series de variables o indicadores potenciales, que para efectos del presente
análisis cumplieran con los siguientes criterios específicos:
1. Relevancia económica: Se consideró aquellas series candidatas relacionadas
mediante un argumento económico con la variable objetivo (el Índice de
Actividad Económica Regional).
16
2. Información original: que la información de la serie candidata no este
contenida en otras.
3. Calidad estadística: se selecciona la variable candidata como aquella cuya
información es recolectada y procesada con una metodología estadística
rigurosa, que permita seguir el comportamiento de la variable de forma
confiable.
4. Disponibilidad: Se tomó el criterio de seleccionar aquellas series candidatas,
más largas, completas, y de pronta disponibilidad para los analistas del BCRP-
Sucursal Piura y sobre una base regular. Es muy importante además que estas
no sufran demasiadas revisiones o adecuaciones en su cálculo.
5. Coherencia. El comportamiento cíclico de las series seleccionadas debe ser
consistente con la serie de referencia, es decir acorde a lo establecido mediante
argumento económico. Un procedimiento útil para seleccionar las series es la
correlación cruzada, con su aplicación se seleccionaron aquellas series que
presentaron una correlación cruzada con el índice de Actividad Económica de
al menos 0.27 (en valor absoluto) y que lo adelantaban en al menos entre 2 a
9 meses8, descartándose cuando el periodo es mayor a este.
Los resultados de la selección final de las variables de estudio, mediante los cinco criterios
establecidos aquí, se muestran en mayor detalle en los Anexos Nº04.A-Nº04.C
4.3 Construcción del Indicador Líder para el departamento de Piura mediante el
Método de Auerbach
Antes de explicar en detalle la metodología de Auerbach para el cálculo del IAER del departamento de Piura, es necesario tener en cuenta las siguientes consideraciones
adoptadas para su construcción que se describen a continuación.
4.3.1 Consideraciones Previas del Indicador Líder a construir
Dadas las limitantes de otras metodologías, como se indicó al inicio de esta sección, en
este trabajo se construye un indicador líder adelantado y uno coincidente, utilizando la metodología, Auerbach (1981). Utilizando datos de carácter mensual, el período de
análisis y construcción de los indicadores descritos comprende los años 2006-2013 debido a que en los años 1999-2005, el BCRP-Sede Piura, aproximaba la actividad económica del departamento de Piura mediante el Valor Agregado Bruto de los sectores:
agropecuario, pesquero, minero, manufactura y construcción. A partir del año 2006 se incorporan adicionalmente los sectores de electricidad y agua, servicios gubernamentales
7 En el sentido estricto se considera una correlación cruzada mayor a 0.3, sin embargo el método de The Conference Board establece como valor crítico de las correlaciones cruzadas 0.2, siendo
para el presente caso en análisis dicho criterio útil puesto que la mayoría de correlaciones de las principales variables candidatas son superiores a partir de dicho valor, y dado que en su gran mayoría las variables candidatas seleccionadas resultan ser coincidentes, dicho criterio resulta
ser “flexible” para una mayor consideración de series candidatas adelantadas. 8 Se considera entre 2 a 8 ó 9 meses, dado que dicho criterio se establece de manera general en los diversos estudios consultados y citados en la bibliografía de la presente investigación.
17
y servicios financieros e inicia el cálculo de un nuevo indicador de actividad económica: IAER, indicador de interés en esta investigación y sobre el que se busca a partir de variables adelantadas y coincidentes anticipar su comportamiento.
4.3.2 Método de Auerbach para el Indicador Líder de la Actividad Económica del
Departamento de Piura
La literatura económica muestra una diversidad de metodologías para la elaboración de
indicadores líderes, entre las que destacan principalmente: Los métodos de Índices de
Difusión, Análisis de Componentes Principales y aquellos planteados por organismos
internacionales tales como la NBER, The Conference Board y OCDE, para el caso
específico del Perú y América Latina en general, ver al respecto: Firinguetti & Rubio
(2003), Ochoa & Lladó (2002), Barrera (2009), Fuentes & Salazar R. (2009) y Carrasco
(2009).
Para los propósitos de la presente investigación, y las limitaciones y calidad de la
información antes anotada, las tres primeras metodologías presentan deficiencias
referidas a un número excesivo de señales falsas, problemas de cobertura y necesidad de
un alto número de observaciones (Carrasco, 2009, p.11), cuestiones que no están ausentes
en el presente trabajo, como a continuación se señala.
Aunque los métodos The Conference Board y la OCDE resultan generalmente aceptados,
estos se encuentran orientados a la predicción de los “turning points”, siendo en la
práctica, como lo precisan Ochoa y Lladó (2002), difícil encontrar un índice que
mantenga el mismo nivel de adelanto (lead) o uniformidad en ciclos diferentes. Por otro
lado, ellos también indican que dentro de la literatura no es infrecuente la presentación de
falsas alarmas de puntos de quiebre o la no identificación de un punto de quiebre. Ver al
respecto Marcel & Meller (1983) y Bravo & Franjen (2002).
En razón a estas limitantes, es que se utilizó el método de Auerbach (1981), caracterizado
por su orientación hacia la predicción de la trayectoria de la actividad económica y su
predicción por variables económicas relacionadas, ya que este método se basa en un
enfoque de regresión lineal, el mismo que solo es posible si un conjunto de variables
(endógena y exógenas) se encuentran asociadas en un sentido económico.
Por otro lado, dos motivos adicionales justifican también la utilización del método de
Auerbach (1981):
Primero, que este método el único que requiere que todas las series tengan la
misma cantidad de observaciones, siendo así el caso para las variables de nuestro
estudio caracterizadas total por su total disposición de información durante todo
el período de análisis: 2006:01-2013:12.
Segundo, tal como lo indican Franco y Medina (2006) y teniendo en consideración
lo visto en el inicio de 4.3.2, existen diversas metodologías para la construcción
de un indicador líder sin embargo tal como lo sugieren los autores descritos, el
investigador puede utilizar la que considere tenga una mayor facilidad para el
18
manejo de las series analizadas y resultados esperados, siendo así para nuestro
caso de análisis el método seleccionado: Auerbach (1981).
Hoy en día la econometría se constituye como una importante herramienta para el
pronóstico de variables, no siendo la excepción está metodología puesto que a partir de
indicadores adelantados y/o coincidentes, en un modelo de regresión lineal dinámico9 es
posible anticipar el comportamiento y/o futura evolución de la actividad económica,
siendo en este caso de interés, el índice de actividad económica regional del departamento
de Piura, y sus principales predictores en las condiciones de información estandarizada a
partir apenas de 2006 y disponible a diciembre de 2013.
Mediante el método de Auerbach, para el caso en análisis, se emplea la técnica de
mínimos cuadrados ordinarios (MCO) para evaluar el ajuste entre el ciclo IAER y un
conjunto de series adelantadas y coincidentes seleccionadas (variables componentes
candidatas seleccionadas) bajos los criterios establecidos en 4.2. De este modo entonces,
el modelo de Auerbach para el ciclo del IAER del departamento de Piura se presenta a
través de las siguientes ecuaciones10:
titLt XIAER 10 ………….. (1)
titLt XIAER 10 ………….. (2)
Donde:
En (1): itLX , es el vector de variables candidatas seleccionadas del indicador líder que
adelantan al ciclo de la variable IAER.
En (2): itCX , es el vector de variables candidatas seleccionadas del indicador líder que
son coincidentes con el ciclo de la variable IAER.
Siendo: t en ambos casos el término de error de cada ecuación.
4.3.3 Evaluación de los indicadores líderes
El método de Auerbach tiene como base la construcción de indicadores líderes orientados
a la predicción de la trayectoria de la actividad económica (Ochoa & Lladó, 2002, p.10),
en ese sentido, se utiliza la U de Theil para evaluar la bondad de predicción del indicador
líder (adelantado y coincidente) con respecto a la serie de referencia del ciclo del
9 En general el modelo se caracteriza como dinámico ya que se incorpora variables adelantas, caracterizadas por sus rezagos hacia atrás (Xt-i) y en razón de lo que se les conoce como variables adelantadas. 10 Si bien es cierto en el pie de página anterior, se señala que el modelo de Auerbach es dinámico, en la ecuación (2) se incorporan variables de carácter estático (coincidentes), el modelo resulta ser dinámico ya que como se verá más adelante en la sección de análisis de resultados, dicho
modelo en su estimación incorpora la variable endógena rezagada (en específico un rezago).
19
crecimiento económico (en este caso el IAER). De este modo que una vez que se estiman
los modelos presentados en 5.3.2, se calcula la U de Theil:
hs
st
t
hs
st
t
hs
st
tt
yh
yh
yyh
TheilU22
2
1
1ˆ
1
1
)ˆ(1
1
Habría que señalar que el cálculo del U de Theil está acompañado de información sobre
la proporción del error cuadrático medio predicho debido a la media11, varianza12 y
covarianza13. Cuanto más cercano a 0 sea el U de Theil y cuanto menor sea la proporción
del error debido a la media y varianza, el resultado será mejor en términos de predicción
(Ochoa & Lladó, 2002, p.10).
Así entonces, cuanto mejor sea el pronóstico sobre el indicador líder (adelantado y
coincidente para nuestro caso) el modelo se constituirá como útil para efectos de
pronostico futuro de la actividad económica regional, pudiendo lograrse reducir entonces
el atraso de la disponibilidad de información del IAER y así también anticipar los eventos
futuros en la económica regional a partir de los regresores seleccionados.
4.4 Modelo Markov-Switching para la Caracterización de los Ciclos de la Actividad
Económica del Departamento de Piura
Si bien es cierto el método de Auerbach, utiliza un modelo de regresión lineal, debe
tenerse en cuenta que el ciclo de las variables de estudio, no necesariamente presentan un
comportamiento lineal, sino más bien presentan un comportamiento de carácter no lineal.
Sin embargo, dicho método descrito se utiliza con la finalidad de evaluar el impacto de
las variables adelantas y coincidentes para el IAER; y a partir de ello realizar predicciones
con la finalidad de aproximarse al comportamiento de la actividad económica con
información anticipada.
Es preciso acotar, que si bien es cierto en el planteamiento de esta investigación se
estableció como período de análisis los años 2001-2013, la elaboración de los indicadores
descritos se realiza en los años 2006-2013, por las razones expuestas en 4.3.1.
Reconociendo el carácter no lineal de los ciclos se busca caracterizar los mismos a través
de un modelo de regresión no lineal: Markov Switching, cuya característica fundamental
es la de capturar el comportamiento diferenciado de los regresores14 en distintos estados
o regímenes de la variable dependiente, para el periodo 2006-2013.
11 Informa sobre cuánto difiere el promedio de la predicción de la media de la serie real. 12 Informa sobre cuánto difiere la varianza de la predicción de la variación de la serie real. 13 Mide el resto de errores no sistemáticos de predicción. 14 Se considera los regresores resultantes del indicador coincidente debido que este ajusta mejor
el IAER. Un mayor detalle de lo descrito en este pie de página se presenta en la sección de análisis de los resultados.
20
Se consideran en el estudio dos regímenes, expansión y contracción15, sobre los que se
determina el impacto de cada uno de los regresores, sobre la variable dependiente en cada
estado. Teniendo como base a Morales (2011), se presenta a continuación, una
explicación detallada del modelo no lineal (Markov Switching) estimado:
Este enfoque de modelos no lineales se debe a la idea subyacente de que las variables
analizadas presentan distintos procesos generadores de datos que dependen del estado en
que se encuentre la economía. Estos entornos cambiantes son representados por una
variable aleatoria no observable.
En concreto, se considera una variable endógena 𝑦𝑡 con un comportamiento
autorregresivo y un conjunto de variables exógenas 𝑋𝑦 cuyas relaciones dependen de la
variable discreta 𝑠𝑡 ∈ {1, … , 𝑀} :
𝑦𝑡 = 𝑣(𝑠𝑡) + ∑ 𝛼𝑡
𝑝
𝑖=1
(𝑠𝑡)𝑦𝑡−𝑖 + ∑ 𝛽𝑡
𝑛
𝑖=0
(𝑠𝑡)𝑋𝑡−𝑖 + 𝑢𝑡
Se asume que la variable 𝑢𝑡, que representa los errores de la regresión, se distribuye como
una función de distribución normal condicionada a la variable no observable:
𝑢𝑡 ∣ 𝑠𝑡~ 𝑁𝐼𝐷(0,𝜎 2(𝑠𝑡)) .
Utilizando la nomenclatura de Krolzig (1997), el modelo descrito líneas arriba
corresponde a un MSIAH (M)-ARX (p). Es decir, es un modelo autorregresivo, cuyo
intercepto (I), coeficientes autorregresivos (A), varianza de los errores (H, por
heterocedástico) y coeficientes de las variables exógenas (X) que dependen de una
variable estocástica 𝑠𝑡 que sigue un proceso de cadenas de Markov de primer orden con
probabilidad de transición constante:
𝑃𝑟(𝑠𝑡 = 𝑙 ∣ 𝑠𝑡−1 = ℎ, 𝑠𝑡−2, … ) = 𝑃𝑟(𝑠𝑡 = 𝑙 ∣ 𝑠𝑡−1 = ℎ) =
𝑝ℎ𝑙 ,∑ 𝑝ℎ𝑙𝑀𝑙=1 = 1∀(ℎ, 𝑙) ∈ {1, … , 𝑀} (3)
La ecuación (3) indica que la probabilidad de transición (léase, la probabilidad de estar
en el régimen l, dado que en el periodo anterior se estuvo en el régimen h) sigue un
proceso markoviano ergódico e irreducible de primer orden. Esto significa que la
probabilidad de encontrarse en el régimen l en el periodo t, depende únicamente del
régimen en que se encontraba la economía en el periodo t – 1. Además, se tiene que las
probabilidades de pasar de un estado hacia cualquier otro estado posible deben sumar 1,
y se asume que ninguna de estas probabilidades es igual a la unidad Significando que
pueden existir estados persistentes (con probabilidad de transición cercana a 1) más no
15 Dentro del análisis de resultados, para la data analizada del IAER se encuentra dos regímenes, que en base a su clasificación temporal y teniendo en cuenta la coherencia de la
evolución histórica del IAER, a este se le caracterizó en dos estados o regímenes: Expansión y Contracción.
21
absorbentes (iguales a 1). Por lo que siempre cabe la posibilidad de hacer la transición
hacia cualquier estado.
Estas probabilidades de transición pueden representarse en la matriz de transición para
un proceso de cadenas de Markov de M estados
𝑃 = [
𝑝11 𝑝12 ⋯ 𝑝1𝑀
𝑝21 𝑝22 𝑝2𝑀
⋮ ⋱ ⋮𝑝𝑀1 𝑝𝑀2 ⋯ 𝑝𝑀𝑀
] ,
Donde 𝑝𝑖𝑀 = 1 − 𝑝𝑖1−. . . −𝑝𝑖𝑀−1 , para 𝑖 = 1, … 𝑀.
Adicionalmente a las probabilidades de transición y de los parámetros α, β, 𝜎 2, es posible
estimar también las probabilidades de estar en cada régimen en cada momento del tiempo
(condicional a toda la información en la muestra). Para tales fines, se utiliza el algoritmo
de maximización de expectativas (EM) propuesto por Hamilton (1990) y descrito en
Krolzig (1997).
De este modo, el modelo no lineal a estimar es un AR con cambios de régimen: MSIAH
(M)-ARX (P), que en su forma general se explicita de la siguiente manera:
tjt
p
j
jjt
p
j
jtt uxsyssvy
1
1
1
1
En este modelo, se considera que la variable endógena (IAER) depende de sus rezagos
así como de sus fundamentos (Variables exógenas); además se supone que el proceso
generador del régimen está gobernado por una cadena de Markov, cuyas probabilidades
de transición son:
Mji
ppisjsM
j
ijijtt
,..,2,1,
1)/Pr(0
1
observableesnoMst ,..,3,2,1
Las probabilidades de transición de cada estado j condicional al estado anterior i se
resumen en la siguiente matriz de transición, por ejemplo para el caso de tres regímenes (M=2):
2221
1211
pp
ppP
22
En este caso el cambio de régimen afecta a todos los parámetros (intercepto, autorregresivos, coeficientes de los fundamentos y varianza). Para tener una inferencia óptima de las probabilidades de transición se toma en cuenta la estimación de los
parámetros. Esto se logra a partir de la maximización de la función verosimilitud (logaritmo), definida como la función de densidad incondicional de Yt. Pero dado que los
estimadores de máxima verosimilitud son no lineales se utiliza el algoritmo de maximización de expectativas (EM), propuesto por Hamilton (1990) y descrito con detalle en Krozilg (1997, cap.6).
23
5. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS
De 195 variables candidatas se seleccionaron 133 considerando los criterios 1-4,
establecidos en 4.2. Luego, utilizando el criterio de coherencia se seleccionaron 65
variables (adelantadas y coincidentes). Sobre estas variables se realizaron regresiones
Auerbach, seleccionándose finalmente 11 variables16 (ver cuadro 5.1).
CUADRO 5.1
VARIABLES SELECCIONADAS - MÉTODO AUERBACH
Indicador Variables Clasificación Correlación Adelantos
Indicador
Líder
Adelantado
(ILA)
Producción de Gas Licuado de Petróleo Adelantado 0.2175 4
Ventas de Despacho de Cemento Adelantado 0.2332 8
Importaciones de Bienes de Consumo No
Duradero Adelantado 0.3236 3
Importaciones de Bienes de Equipo de Transporte Adelantado 0.2300 3
Exportaciones de Petróleo y Derivados Adelantado 0.2290 2
Créditos en Moneda Extranjera Adelantado 0.2245 5
Indicado
Líder
Coincidente
(ILC)
Producción Agrícola Coincidente 0,2031 0
Producción de Congelado Coincidente 0.8200 0
Producción de Manufactura Coincidente 0.7420 0
Exportaciones de Productos No Tradicionales Coincidente 0.4619 0
Gastos Corrientes Coincidente 0.2689 0
Elaboración: Propia. Ver Anexos N°.05.A y Nº05.B.
A continuación se muestra los resultados de los modelos regresionados mediante el enfoque de Auerbach para cada uno de los indicadores líderes: adelantado y coincidente.
5.1 INDICADOR LÍDER ADELANTADO E INDICADOR COINCIDENTE
(2006:01-2013:12)
Para el indicador líder adelantado estimado se tiene un ajuste del 53.52%, siendo explicado el IAER (IAE_EST en el modelo) principalmente por las variables: producción de gas licuado de petróleo (PGLP_EST), ventas de cemento (VDC_EST), importaciones
de bienes de consumo no duradero (IBCND_EST), importaciones de bienes de equipos de transporte (IBET_EST), exportaciones de petróleo y derivados (XSPD_EST) y crédito
en moneda extranjera (CME_EST). Los rezagos uno y dos de la variable endógena (IAE_EST)) se incluyen para corregir la autocorrelación en el modelo. El cuadro 4.1 muestra en mayor detalle los resultados descritos.
16 Se seleccionaron las mejores variables en términos de significancia individual y sentido
económico sobre el ciclo del IAER una vez estimado el modelo. Debido que la selección inicial
de las variables mediante los criterios 4.2 resulta en 65 variables, naturalmente sobre 96
observaciones que comprende el período de análisis y debido a los grados de libertad no es
posible seleccionar todas sino las más relevantes en base a los criterios establecidos al inicio de
este pie de página. Así también es importante resaltar que aquellas variables tanto adelantadas
como coincidentes con alta colinealidad no se tomaron en cuenta en el proceso de selección
para los modelos Auerbach.
24
CUADRO 5.1 INDICADOR LIDER ADELANTADO
2006:01-2013:12
Elaboración: Propia, utilizando Eviews 7.1.
Mediante este indicador adelantado puede anticiparse la actividad económica con información de hasta de 8 meses atrás, lo que resulta ventajoso para efectos de pronóstico
ya que la disponibilidad de información de las variables descritas como se señaló presentan un retraso de 3-8 meses, siendo el caso de las variables explicativas del modelo
estimado aquí.
Los resultados que se muestran en el cuadro 5.1 son acordes al contexto económico del departamento de Piura, por ejemplo el caso de la producción de gas licuado de petróleo
y exportaciones de petróleo y derivados son dos importantes variables del sector de hidrocarburos, representando este una participación del 5.7% promedio del PBI
departamental. En segundo lugar, el actual contexto de comercio internacional muestra que las importaciones de bienes de consumo no duradero así como bienes de equipo de transporte inciden de manera positiva sobre el ciclo del IAER, esto naturalmente se
encuentra justificado debido que los sectores de productivos y de servicios que requiere de estos insumos para su desarrollo y por ende a su vez se traduce un impacto positivo
sobre la actividad económica dado que tienen una participación promedio del 34.32% del PBI de Piura.
El crédito en moneda extranjera, muestra lo importante que es el sector financiero para el
ciclo de la actividad económica, en Piura durante los últimos años el sector financiero ha venido expandiéndose como consecuencia de un mayor número de entidades financieras, lo que ha venido acompañado a su vez por una mayor demanda de créditos tanto la gran,
mediana y microempresa, en este último caso es muy dinámico.
Dependent Variable: IAE_EST
Method: Least Squares
Date: 04/10/14 Time: 14:54
Sample (adjusted): 2006M09 2013M12
Included observations: 88 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -65.67356 23.33062 -2.814909 0.0062
PGLP_EST(-4) 0.355346 0.128238 2.770995 0.0070
VDC_EST(-8) 0.203178 0.095796 2.120946 0.0371
IBCND_EST(-3) 0.228354 0.082983 2.751810 0.0073
IBET_EST(-3) 0.183939 0.082713 2.223808 0.0290
XSPD_EST(-2) 0.221360 0.090832 2.437032 0.0171
CME_EST(-5) 0.301003 0.085094 3.537277 0.0007
IAE_EST(-1) 0.436808 0.098795 4.421364 0.0000
IAE_EST(-2) -0.273823 0.093513 -2.928169 0.0045 R-squared 0.535248 Mean dependent var 100.0022
Adjusted R-squared 0.488185 S.D. dependent var 1.358083
S.E. of regression 0.971589 Akaike info criterion 2.876889
Sum squared resid 74.57488 Schwarz criterion 3.130253
Log likelihood -117.5831 Hannan-Quinn criter. 2.978963
F-statistic 11.37290 Durbin-Watson stat 1.985635
Prob(F-statistic) 0.000000
25
Los rezagos de la variable endógena muestran una mayor persistencia por parte del primer rezago ya que al incorporar el siguiente, este pierde preponderancia sin embargo se incluye para corregir la autocorrelación existente en el modelo cuando este solo toma en
consideración las variables adelantadas.
A nivel estadístico todas las variables del modelo son estadísticamente significativas a
nivel individual, ello puede sustentarse a través de los valores t-student y probabilidades estadísticas de cada parámetro estimado. A escala global la prueba F rechaza la hipótesis de no significancia conjunta del modelo siendo este estadísticamente significativo como
un todo. Aunque una pequeña limitante del modelo es su ajuste puesto que el coeficiente de determinación representa el 53.52% sin embargo las variables que permiten explicar
la actividad económica regional son consistentes con el contexto económico piurano.
Otra característica del modelo estimado, es la ausencia de los problemas de multicolinealidad, heterocedasticidad y autocorrelación. Los test de Farrar-Glauber y
regla de Klein muestran para todos los regresores de la estimación una multicolinealidad de bajo grado, descartándose de este modo entonces la colinealidad de los mismos y lo
que a su vez justifica el cumplimiento de la independencia lineal entre los regresores del mismo. En relación a los test de heterocedasticidad: Breusch y Pagan, Harvey, Glesjer, Arch, White, en todos ellos se acepta la hipótesis nula de no heterocedasticidad en el
modelo, siendo entonces los parámetros estimados eficientes, es decir de varianza mínima. Respecto a la autocorrelación con un estadístico DW cercano a 2, se descarta la
presencia de autocorrelación de orden 1, así también en los test de Breusch y Godfrey y Box Pierce se descarta la existencia de autocorrelación de orden uno y dos, siendo estoy importante para garantizar también la propiedad de eficiencia en el modelo estimado.
Teniendo como base el modelo estimado, se realizó un pronóstico para la evaluación de su capacidad predictiva sobre el IAER, obteniéndose que el indicador líder considerado en esta primera parte muestra un excelente pronostico, para el caso piurano, con un
coeficiente de desigualdad de Theil muy cercano a cero y cuyos componentes evidencian un sesgo nulo, así como una varianza entre el valor real y pronosticado del 21.64% y
finalmente la proporción de covarianza entre la variable real y pronosticada alcanza un valor del 78.35%, lo que muestra un fuerte grado de asociación entre el indicador líder pronosticado y el IAER (Ver Gráfico 5.1).
De este modo, entonces, mediante el modelo estimado, se ha construido el indicador líder adelantado, pudiendo ser este útil para efectos de pronóstico de la actividad económica
pero teniendo en cuenta su ajuste de 53.52% que de cierto modo es relativamente bajo pero resulta ser representativo por estar encima del 50%.
Un siguiente indicador líder a construir es el indicador coincidente cuya información se
deriva a partir de los resultados obtenidos en el cuadro 5.2. Lo importante de este indicador es el ajuste que presenta con la serie real siendo este de 84.64%, teniendo como
principales variables explicativas de la actividad económica regional: producción agrícola (PAGR_EST), producción de congelado (PC_EST), producción manufacturera (PM_EST), exportaciones de productos no tradicionales y gasto corriente (GC_EST). La
variable endógena rezagada se incorpora dentro del modelo igualmente para corregir la autocorrelación existente en un inicio, es decir cuando en el modelo solo se incluyen las
variables coincidentes.
26
GRÁFICO 5.1 PRONÓSTICO INDICADOR LIDER ADELANTADO
2006:01-2013:12
Elaboración: Propia, utilizando Eviews 7.1.
Una de las principales ventajas de este indicador líder, que se deriva a partir del modelo estimado, es que contiene tres componentes de los índices de actividad agrícola, pesquera
y manufacturera que utiliza el BCRP – Sede Piura para el cálculo de su IAER. Es decir que a partir de la producción agrícola y manufacturera sin utilizar los índices de estos sectores es posible capturar el comportamiento de la actividad económica regional,
adicionándose a ello solo el principal rubro del sector pesquero, siendo en este caso la producción de congelado. De manera complementaria a las variables sectoriales, resulta
importante la contribución del sector externo mediante la exportación de productos no tradicionales y finalmente el papel de la política fiscal en la región mediante el gasto corriente que dentro de los resultados del cuadro 5.2 evidencia una relación procíclica
con la actividad económica dado su signo positivo.
El modelo estimado para el indicador coincidente muestra todas sus variables estadísticamente igualmente significativas a nivel tanto individual y global. En relación al aspecto econométrico la multicolinealidad de los regresores del modelo es de bajo
grado, ello se confirma a través de los test de Farrar-Glauber y la regla de Klein. En relación a la heterocedasticidad tres de los test: Breusch y Pagan, Glesjer y Arch, se acepta
la hipótesis nula de no heterocedasticidad del modelo, es decir se garantiza la propiedad de varianza mínima de los estimadores, aunque los test de Harvey y White evidencian lo contrario, resulta importante precisar que tres de los tres descritos confirman la no
existencia de heterocedasticidad pudiéndose aceptar entonces dentro del mismo la propiedad de eficiencia. Finalmente la autocorrelación, mediante un estadístico DW
cercano a 2 se descarta la presencia de autocorrelación de orden 1 así como también mediante los test de Box-Pierce y Breusch y Godfrey se confirma la no existencia de autocorrelación de orden 1 y 2 en el modelo. De este modo entonces se acepta la
propiedad de eficiencia en los parámetros del modelo estimado dada la ausencia de heterocedasticidad y autocorrelación, en el mismo.
94
96
98
100
102
104
106
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
IAE_ESTF2 ± 2 S.E.
Forecast: IAE_ESTF2Actual: IAE_ESTForecast sample: 2006M01 2013M12Adjusted sample: 2006M09 2013M12Included observations: 88
Root Mean Squared Error 0.998432Mean Absolute Error 0.771111Mean Abs. Percent Error 0.772365Theil Inequality Coefficient 0.004992 Bias Proportion 0.000000 Variance Proportion 0.216480 Covariance Proportion 0.783520
27
El indicador líder coincidente una vez pronosticado, puede notarse en el gráfico 5.2 presenta un mayor ajuste con el IAER, el coeficiente de Theil es mucho menor al del indicador líder adelantado. Por otro lado el sesgo también igual al caso anterior es nulo.
Siendo la varianza entre el valor real y pronosticado de 3.88% así como el porcentaje de asociación entre el pronóstico y variable real es del 96.11% lo que indica que el modelo
predice bien y que el error de predicción es pequeño, ello naturalmente puede apreciarse en el gráfico 5.3 dentro del que se aprecia que el margen de error del pronóstico del indicador líder coincidente oscila entre -2% y +2%.
CUADRO 5.2
INDICADOR LIDER COINCIDENTE 2006:01-2013:12
Elaboración: Propia, utilizando Eviews 7.1.
GRÁFICO 5.2 PRONÓSTICO INDICADOR LIDER COINCIDENTE
2006:01-2013:12
Elaboración: Propia, utilizando Eviews 7.1.
Dependent Variable: IAE_EST
Method: Least Squares
Date: 04/10/14 Time: 09:08
Sample (adjusted): 2006M02 2013M12
Included observations: 95 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -40.77882 8.251598 -4.941931 0.0000
PAGR_EST 0.240167 0.044153 5.439392 0.0000
PC_EST 0.434712 0.054410 7.989628 0.0000
PM_EST 0.332759 0.054840 6.067862 0.0000
XSPNT_EST 0.138631 0.051853 2.673526 0.0089
GC_EST 0.136716 0.046343 2.950119 0.0041
IAE_EST(-1) 0.125104 0.049145 2.545606 0.0127 R-squared 0.846465 Mean dependent var 100.0084
Adjusted R-squared 0.835996 S.D. dependent var 1.322690
S.E. of regression 0.535655 Akaike info criterion 1.660174
Sum squared resid 25.24949 Schwarz criterion 1.848355
Log likelihood -71.85829 Hannan-Quinn criter. 1.736213
F-statistic 80.85961 Durbin-Watson stat 1.879921
Prob(F-statistic) 0.000000
94
96
98
100
102
104
106
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
IAE_ESTF2 ± 2 S.E.
Forecast: IAE_ESTF2Actual: IAE_ESTForecast sample: 2006M01 2013M12Adjusted sample: 2006M02 2013M12Included observations: 95
Root Mean Squared Error 0.523624Mean Absolute Error 0.396403Mean Abs. Percent Error 0.396634Theil Inequality Coefficient 0.002618 Bias Proportion 0.000000 Variance Proportion 0.038818 Covariance Proportion 0.961182
28
GRÁFICO 5.3 MARGEN DE ERROR EN EL PRONÓSTICO DEL
INDICADOR LÍDER COINCIDENTE
2006:01-2013:12
Elaboración: Propia, utilizando Eviews 7.1.
A modo de resumen, en el gráfico 5.4 se presenta el Índice de Actividad Económica Regional (IAE_EST), Indicador Líder Adelantado (IAE_ESTF) e Indicador Líder Coincidente (IAE_ESTF1), donde es totalmente notorio que es este último indicador
coincidente el que mejor ajusta al Índice de Actividad Económica Regional y que puede ser utilizado para efectos de pronóstico con un margen de error de -2% y +2%, como se
nombró anteriormente, y sujeto a la particularidad de la información disponible.
GRÁFICO 5.4
INDICADOR LÍDER ADELANTADO, INDICADOR COINCIDENTE E INDICE DE ACTIVIDAD ECONOMICA REGIONAL 2006:01-2013:12
Elaboración: Propia, utilizando Eviews 7.1.
-1.5
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
RESID04
94
96
98
100
102
104
106
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
IAE_EST IAE_ESTF IAE_ESTF1
29
El análisis realizado en esta sección permite establecer que la actividad económica de Piura puede aproximarse a partir de dos indicadores: uno adelantado y otro coincidente, sin embargo para efectos de pronóstico resulta adecuado dados los resultados obtenidos
un indicador coincidente, sobre el que se caracterizará los ciclos de la actividad económica regional en el siguiente ítem.
5.2 MODELO MARKOV SWITCHING PARA EL CICLO DEL IAER DE PIURA
(2006:01-2013:12)
Teniendo en cuenta que el indicador coincidente ajusta mejor al IAER, entonces a continuación se realiza una caracterización de sus ciclos en base a los regresores de dicho
modelo. Así, utilizando el programa Ox-Metrics 6.0 los resultados del modelo no lineal estimado se presentan en el cuadro 5.3., mediante esta estimación se identifican dos regímenes, a los que en base a la evolución histórica del IAER e identificación del
programa Ox-Metrics se caracteriza como: S1: contracción y S2: expansión. En lo relacionado al componente sigma (𝜎 2) se observa que la mayor varianza se presenta en
el régimen de expansión siendo de menor volatilidad el régimen de contracción.
Respecto a las variables del modelo, considerando las del indicador líder coincidente por ser el que mejor ajusta el IAER, se tiene: La producción agrícola tiene una mayor contribución en el período de contracción ya que el signo del parámetro en ambos
regímenes es positivo pero la magnitud del parámetro muy distinta siendo el mayor aporte de esta variable en el régimen 1, entonces cada vez que la actividad agrícola atraviese por
una caída ello se traducirá en una contracción de la actividad económica regional.
CUADRO 5.3
ESTIMACIÓN DEL MODELO MARKOV SWITCHING PARA EL IAER DE PIURA
2006:01-2013:12
Elaboración: Propia, utilizando Ox-Metrics 6.0.
30
Por su parte la producción de congelado presenta su mayor aporte en el régimen de
expansión siendo entonces importante esta variable para estimular a la actividad
económica regional mediante el sector pesca. La producción manufacturera si bien es
cierto a través de los parámetros se refleja una asociación positiva con el IAER, siendo la
relación de ambas variables: procíclica, esta variable resulta muy importante en el
régimen de contracción, entonces cada vez que la actividad manufacturera atraviese por
un período de desaceleración ello se traducirá en una contracción de la actividad
económica regional más que una expansión puesto que la actividad económica regional
muestra su mayor sensibilidad a la producción manufacturera en el régimen 1.
Las exportaciones no tradicionales inciden de manera positiva sobre el ciclo de la
actividad económica regional a un nivel de significancia del 10%, esto demuestra que la
expansión alcanzada por la actividad económica regional se debe en parte al contexto
internacional que mediante el comercio ha permitido un mayor dinamismo de la actividad
económica de Piura. Aunque también es importante precisar que en el régimen de
contracción la relación entre exportaciones no tradicionales y actividad económica es
negativa pero no estadísticamente significativa, dicha relación negativa implica una
relación contracíclica entre los ciclos de las variables lo que indica que ante una
desaceleración de la actividad económica regional las exportaciones aumentan pero su
impacto es pequeño y no significativo, en razón de que es mucho más importante para el
dinamismo de la actividad económica es decir en periodos de expansión.
El gasto corriente que de manera general resulta contracíclico con la actividad económica
sin embargo dentro del modelo estimado presenta una relación procíclica siendo su mayor
aporte en el régimen de expansión, lo cual muestra que la expansión de la economía es
posible vía gasto corriente. En relación a la persistencia de la actividad económica con un
mes de rezago esta muestra ser más importante en el régimen de contracción siendo no
significativo su aporte en el régimen de expansión. El signo de la variable endógena
rezagada resulta ser positivo y esto implica una relación procíclica entre los ciclos de las
variables actividad económica de un periodo anterior y actividad económica presente,
quedando claro entonces que si el mes anterior la actividad económica de un mes anterior
se contrae así lo será también para el periodo siguiente, mostrándose de este modo a través
de dicha variable la importancia de la persistencia de la actividad económica de un mes
anterior.
De este modo entonces, las variables producción agrícola y producción manufacturera
tienen mayor preponderancia para explicar la contracción de la actividad económica
mientras que la producción de congelado, gasto corriente, exportaciones no tradicionales
y actividad económica de un mes anterior son relevantes para explicar una expansión de
la actividad económica regional.
31
Finalmente para cerrar la caracterización de los ciclos de la actividad económica un punto
importante a resaltar son las probabilidades de transición de un régimen a otro que se
muestran a continuación:
0.724890.27511
0.621930.37807
2221
1211
pp
ppP
Los resultados muestran un panorama favorable para la actividad económica regional
puesto que la probabilidad de permanecer en un régimen de contracción 37.87%, relativamente menor a la probabilidad de pasar de un régimen de contracción a expansión,
cuyo valor es del 62.19%, esto muestra que la actividad económica regional ante una contracción tiene una alta probabilidad de pasar a un periodo de expansión, en razón de que principalmente los factores de producción de congelado, gasto corriente,
exportaciones no tradicionales y actividad económica de un periodo anterior son los principales motores en un periodo expansión. Siendo entonces la probabilidad de pasar
de un estado de expansión a contracción de 27.51% debido que el impacto de las variables de producción agrícola y manufacturera se ven amortiguados por las variables anteriormente descritas. Por último el resultado más sobresaliente para la actividad
económica se plasma en la probabilidad de mantenerse en un régimen de expansión cuyo valor alcanza un 72.48%.
6. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
6.1 Conclusiones
En esta investigación se realizó la estimación de dos indicadores líderes: uno adelantado
y otro coincidente, con la finalidad de poder aproximarse a la actividad futura regional en
base a un conjunto de variables adelantadas y coincidentes. Dentro de las principales
conclusiones que se derivan el estudio, principalmente tenemos:
Las fuertes limitaciones impuestas por la restricción temporal y acceso a la
información, y homogenización de protocolas y metodologías, limitan a nivel
regional la obtención de indicadores líderes mucho más confiables, que los que
se determinan en el presente trabajo, a pesar de superar las condiciones técnicas
mínimas para este tipo de análisis
Piura, en materia de información estadística presenta serias limitaciones dado el
atraso con que se obtiene y la calidad de los datos, esta última en razón que en
algunos sectores específicos de la economía piurana solo se encuentran
disponibles de algunas variables y partir del año 2006.
La ausencia de estadísticas más continuas que recojan la percepción del sector
productivo y empresarial regional, limitan así mismo, una mejora en la
estimación e identificación de series líderes para prever la evolución del sistema
económico regional, en cuanto a su dinámica económica.
32
El IAER, si bien es cierto es un importante esfuerzo del BCRP-Sede Piura, para
aproximar la actividad económica de la región debe tenerse en consideración no
muestra el mismo comportamiento que el PBI departamental y del país, salvo en
el año 2009, donde se produjo una caída tanto en la actividad económica nacional
como regional, consecuencia de la crisis internacional, vigente desde el año 2007
principalmente en los Estados Unidos y Unión Europea.
En vista de lo anterior se sugiere crear un sistema de información regional con
todos los involucrados en la obtención de información estadística, para
posteriormente captar la información de sectores adicionales como: Comercio y
Servicios en lo relacionado a Transportes y Comunicaciones, Restaurantes y
Hoteles, Otros Servicios, ya que ambos representan el 41.5% de la actividad
económica restante, sobre la que no se puede ser indiferente en razón de que tanto
para la economía regional como nacional la actual tendencia de la estructura
económica revela una inclinación hacia la tercerización de la misma (es decir
predominancia de los sectores de comercio y servicios).
El IAER solo considera dentro del sector servicios los de carácter gubernamental
y financiero, que tan solo representan solo el 7.9% del PBI del departamento de
Piura y con lo que 33.6% de la actividad económica regional no se plasma en
dicho indicador. Siendo importante entonces captar todo este sector (servicios)
dada la tendencia actual hacia una economía terciarizada, por lo que dejarlo de
lado implica una alta distorsión del indicador actual (IAER) debido que los
sectores de agricultura, minería, pesca y manufactura son muy vulnerables a
factores de carácter climático, geográfico e internacionales: siendo los sectores
de minería y manufactura, afectados principalmente por los precios
internacionales.
Se logra estimar en base a la metodología “ad hoc”, dos indicadores líderes: De una parte, en base a las series de variables de comportamiento adelantado,
concluyéndose que dicho indicador es útil para efectos de predicción pero limitado por su nivel de ajuste que alcanza solo el 53.52%, explicado por el
reducido tamaño de la muestra y las “sospechas” de la calidad de la data por ajustes posteriores al periodo de su publicación (valores estimados). Las variables que resultaron en este contexto relevantes para explicar la actividad económica
son: gas licuado de petróleo, exportaciones de petróleo y derivados, importaciones de bienes de consumo no duradero así como de bienes de equipo
de transporte y crédito en moneda extranjera, a las que se añade para efectos de controlar la autocorrelación en el modelo el IAER rezagado en dos períodos.
33
De la otra parte, considerando variables coincidentes se determina que el
indicador líder coincidente, tiene mayor ajuste con el IAER (84.64%) y por ende
mayor capacidad de predicción (con un U-Theil=0.002618, sesgo cero, baja
proporción de varianza y alta proporción de covarianza entre los valores reales y
pronosticados). De este modo entonces queda pendiente la validación de dicho
instrumento para los fines que pueda creer conveniente el BCRP-Sede Piura,
siendo la ventaja de este indicador, la sustitución regresiva que permitiría sin
ningún problema aproximar el IAER de períodos anteriores dado el retraso que
se tiene de 2-3 meses en su elaboración. Por supuesto claro está que el indicador
diseñado debe seguir un procedimiento de revisión continua para su posterior
establecimiento en el futuro.
Actualmente se tiene conocimiento que el BCRP-Sede Piura en su seguimiento
de la actividad económica viene elaborando un indicador del sector primario sin
embargo es importante resaltar que los sectores de agricultura, hidrocarburos y
pesca que lo componen representan solo el 19.17% del PBI departamental, siendo
además muy volátiles dado que durante el período 2001-2012, las tasas de
crecimiento de los sectores descritos han registrado coeficientes de variación de
166.99%, 133.24% y 119.13%, lo que de cierta forma dificulta tener un
pronóstico más preciso de la actividad económica dada la heterogeneidad y alta
volatilidad de estos sectores debido a los factores descritos en este trabajo.
Mediante un análisis de regresión no lineal, a través de un modelo Markov
Switching se encontró para la actividad económica regional dos regímenes:
Expansión y Contracción. Siendo un punto favorable la alta probabilidad de que
la economía piurana se mantenga en un estado de expansión, en específico esta
probabilidad alcanza un valor de 72.48%, mientras que la probabilidad de
permanecer en un estado de contracción es del 37.80%. Por lo tanto las series
coincidentes son confiables para predecir la evolución de la actividad económica
regional quedando sujetas a la temporalidad y oportunidad con que se generan
para el análisis en la toma de decisiones en el IAER. También se destaca una alta
probabilidad (62.19%) de pasar de un estado de contracción a expansión lo que
evidencia que la economía piurana ante una crisis o caída de la actividad
económica tiene una alta capacidad de reacción para en el período siguiente
trasladarse de un estado de contracción a expansión. Finalmente en lo relacionado
a un evento negativo (de expansión a contracción) sobre la economía se resalta el
hecho de que la probabilidad de pasar de un estado de expansión a contracción es
de solo 27.51%.
34
6.2 Recomendaciones
Se recomienda continuar el trabajo de identificación de las variables y de
ampliación de la base informativa de las mismas, en base a un trabajo más
coordinado entre la Facultad de Economía de la Universidad Nacional de Piura y
los profesionales de la sucursal del BCRP en Piura, que permita, en primer lugar
conformar una serie estadística suficiente, evaluar otras metodologías de
estimación de indicadores líderes, y finalmente incorporar en la estimación de
indicadores imples y compuestos las series de información de percepción, como
se hace actualmente en muchos países desarrollados.
Se hace necesario e impostergable trabajar un sistema de información regional, el
que básicamente debe estar integrado por el INEI-Piura, BCRP-Sucursal Piura,
Universidad nacional de Piura - Facultad de Economía y GORE Piura, como
entidad aglutinante de las actividades sectoriales productivas y sociales de la
región.
Dado que el IAER tiene una cobertura del 58.5% de la actividad económica
regional, se recomienda hacer en lo posible unos primeros esfuerzos en captar el
41.5% de la actividad económica restante con la finalidad de lograr un mejor
pronóstico de su evolución.
35
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63-85.
38
8. ANEXOS
Anexo Nº 01 Principales Indicadores de la Actividad Económica Regional
(Variaciones en Porcentajes)
INDICADORES 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
PRODUCCION 4.2 11.3 -1.2 4.2 4.7 9.1 -1.6 2.9 3.5 5.7
AGROPECUARIA 3.9 1.2 14.3 12.9 5.0 -2.7 -6.8 22.7 -11.1 2.3
PESQUERIA -19.4 24.4 -19.9 -6.1 16.8 28.3 -13.5 - 9.5 27.8 8.5
HIDROCARBUROS 0.11 -0.7 4.8 0.3 0.6 8.7 -7.0 3.7 -0.7 -0.9
MANUFACTURA 11.6 7.3 -7.9 -4.3 1.7 12.9 -6.7 1.0 9.2 14.5
CONSTRUCCION -16.8 53.7 -3.4 23 22.3 4.6 14.1 2.5 7.3 10.6
EXPORTACIONES 34.1 -3.2 22.8 46.6 20.5 20.3 -29.8 44.3 35.9 -15.4
IMPORTACIONES 28.3 32.1 16.07 31.1 18.3 23.1 -31.4 46.9 36.9 -7
DEPOSITOS 16.8 8.1 20 13 3.1 10.7 16.1 8.8 13.0 14.5
COLOCACIONES -1 10.4 14.2 18.6 25.1 23.1 4.9 18.9 16.7 10.5
INGRESOS FISCALES 16.3 6.5 33.1 13.5 63.6 10.1 -20.4 27.4 9.3 11.5
EMPLEO s.i 7.8 6.7 10 11 11.3 11.0 19.0 s.i s.i
Fuente: Síntesis Económica de Piura, 2003-2013.
Elaboración: Propia.
39
Anexo Nº 02 Metodología y Limitaciones para el Cálculo del Indicador de Actividad Económica Regional de
la Sucursal de Piura del Banco Central de Reserva del Perú
A continuación una breve descripción de las características que presentan las serie de las variables
estudio, por sector y su relativa potencialidad como indicador adelantado y coincidente de la
actividad económica regional, sintetizada en el IAER.
La Sucursal Piura, para el cálculo del Indicador de Actividad Económica Regional (IAER), toma
en la estructura del INEI 2007, como se puede apreciar en la nota metodológica de la Síntesis
Económica Regional, en ella se precisa que el indicador abarca el 58.5 % del total de actividades
económicas formales que se registran en la región. En ellas se destacan sectores como:
Agropecuario, Pesca, Hidrocarburos, Manufactura, Construcción, Electricidad y Agua, Servicios
Gubernamentales y Servicios Financieros como se observa en el Cuadro 4.1 del texto.
Para el cálculo sectorial se tiene en cuenta el valor de la producción es total, para el caso de
Agricultura, Pesca, Hidrocarburos, Electricidad y agua. En el caso del Sector de Manufactura, el
Valor Bruto de la Producción es un valor parcial y aproximado de una muestra representativa,
que comprende la manufactura primaria y secundaria (BCRP-Piura 1997-2013). La manufactura
tiene un peso importante en la estructura productiva regional y se muestra como un indicador
coincidente que tiene un participación del 21.5 % del total de la actividad regional. En este sector
el valor de la producción, no es total, este es un valor aproximado de una muestra representativa
que considera subsectores como Manufactura Primaria y No primaria, el cual a través de los
volúmenes de producción de productos como: Harina de Pescado, Pescado Congelado, Gas
Licuado de Petróleo, Gasolina, Diésel, Aceites de Pescado, Hilados de Algodón entre otros
productos, representan el comportamiento de dicho sector, los mismos que resultan interesantes
como indicadores coincidentes.
Se destaca en todas las series una inestabilidad de las mismas, explicada por diversos factores,
que van desde los climáticos, estacionales, en el caso agrícola principalmente, las vedas y
estacionalidad de las especies en la agricultura donde se destaca, por ejemplo el caso de la
anchoveta. De otra parte están los factores de calidad y de recursos económicos para contar
regionalmente con un sistema de información que brinde información en condiciones de calidad
y oportunidad aceptables.
El Índice del Sector Agropecuario, que es ponderado por su peso en la estructura productiva
regional (9.1 %), estimada al 2007 por el INEI; incluye sub-sectores como la Producción Agrícola
y Pecuaria. En relación a su comportamiento es importante destacar que en los últimos años se
observa que su producción se sigue diversificando, particularmente en el caso de uva, banano
orgánico, café orgánico, mango, caña de azúcar, etc., que además con la tendencia de la demanda
mundial ha crecido; al igual que los pecuarios impulsados por la demanda interna, como se puede
apreciar en los últimos meses del año 2013. A pesar de avances tecnológicos importantes, como
en el mango, el sector no deja de ser muy estacional.
40
En relación al Sector Pesca, que representa el 5.0% de la estructura productiva regional,
igualmente se muestra muy inestable, consecuencia de las temporadas de veda que se registra en
varias especies amenazadas, por la escasa diversificación delas capturas que no pasan de una
decena de especies. Se destaca por su comportamiento los volúmenes de producción industria l,
como en el caso del congelado, enlatado, harina de pescado, así como en la captura de fresco para
el consumo directo. Son las series de congelado y enlatado las más apropiadas para el propósito
de la presente investigación.
Asimismo, otro sector extractivo y de transformación primaria clave es el sector de Hidrocarburos
(5.2% de la estructura total), se toma en cuenta la producción de petróleo crudo y gas natural;
cabe señalar que dicho sector durante los últimos meses del año 2013 se ha visto contraído por la
baja producción de petróleo, debido a la caída en exploración y explotación del mismo. De otra
parte está el subsector de energía, representado la producción de Electricidad y Agua, 1.6% de la
estructura productiva regional, este sub-sector es estimado parcialmente, según informan los
funcionarios del INEI Piura entrevistados, ya que no se considera toda la producción regional,
sino la que ocurre en las grandes ciudades, Piura, Sullana y Talara.
En relación al sector de Construcción (8.2% del total de producción regional), la información está
limitada, ya que se considera como indicador de la dinámica sectorial a las Ventas de Despacho
de Cemento, sin embargo no existe información relevante que se utiliza en la infraestructura vial
como lo volúmenes de asfalto (BCRP-Piura ,1997-2013). En cuanto a su evolución si bien es
cierto durante el último año el sector inmobiliario ha registrado una expansión importante tanto
por demanda doméstica como industrial y de construcción de infraestructura económica.
En base a los Sectores de Servicios Gubernamentales y Servicios Financieros, con participaciones
del 6.1% y 1.8% respectivamente, dichos sectores incluyen en el primer caso los gastos de
personal y obligaciones así como la compra de bienes y servicios para el caso de los Servicios
Gubernamentales; y para el Sector Financiero se determina a partir de las colocaciones de
depósitos y créditos, especialmente a la PYMEs y el comercio. El sector Financiero representa un
importante papel en la actividad regional, dada el incremento en colocaciones de depósitos tanto
en moneda nacional como extranjera que se observa en el periodo producto del mayor dinamismo
en las grandes ciudades de la actividad económica regional. El BCRP- Sucursal Piura, para el
cálculo de dichos sectores se toma en cuenta los precios del año base 2009 utilizando el Índice de
Precios al Consumidor (IPC).
Una de las limitaciones que se tiene para el cálculo del Indicador de Actividad Económica
Regional es la disponibilidad y calidad y oportunidad de información mensual relevante. Si bien
es cierto el BCRP-Sede Piura, viene elaborando la Síntesis Económica Regional hace muchos
años atrás, la información que se tiene resulta limitada, lo que incide en que el cálculo del IAER
resulte limitado también. No se cuenta con información no homogénea hasta el año 2005. Recién
a partir del 2006, se tiene una nueva metodología para el cálculo de dicho indicador, aunque el
mismo sigue teniendo dificultades para su estimación, debido a la calidad y disponibilidad de
información que existe de los sectores específicos y de las variables que lo conforman, dado que
se toma en cuenta datos nacionales y no se dispone de una estructura productiva actualizada a la
región.
41
Por otro lado la periodicidad de tiempo en que se puede obtener la información de una
determinada variable, considerado como factor clave. Si bien es cierto en sectores como
Agropecuario, Pesca, Hidrocarburos, Manufactura, Servicios Gubernamentales y Financieros el
rezago existente de información de la variables objetivo, está estimado entre un mes y medio para
su elaboración en promedio; para el sector de Electricidad y Agua la disponibilidad es de un mes
tres semanas, como extremos.
La suma de todos estos aspectos, entre otros no acotados aquí, representa fuerte limitación para
la estimación de un indicador de la actividad económica, así como de sus predictores (los
indicadores líderes o adelantados). Finalmente, se conoce que el cálculo del Indicador de
Actividad Económica Regional se verá aún más limitado, pues su cálculo a partir del periodo
2014, se basará en un estimando del Sector Primario, fundamentalmente en sectores como:
Agropecuario, Pesca, Hidrocarburos, respectivamente, cuyas limitantes se ha anotado
anteriormente.
Elaboración: Propia, en base a las Síntesis Económicas del BCRP-Piura y aportes del Bach.
Rogger Pierre Castro Espinoza, en su experiencia como practicante en el BCRP- Sede Piura
durante el período Julio-Diciembre 2013.
Indicador (t-12) (t-11) (t-10) (t-9) (t-8) (t-7) (t-6) (t-5) (t-4) (t-3) (t-2) (t-1) (t)
Indicador de Actividad Económica -0,1502 -0,0276 0,0045 0,0060 -0,1315 -0,1605 -0,2585 -0,3127 -0,2529 -0,0843 0,1296 0,5291 1,0000
Indice del Sector Agropecuario -0,1472 -0,0640 0,0227 0,1324 0,0662 -0,0091 -0,0542 -0,1098 -0,1044 -0,1455 -0,0931 0,1913 0,4185
Indice del Sector Pesca -0,0828 0,0511 0,1070 0,0350 -0,0178 -0,0890 -0,2708 -0,3705 -0,2616 -0,0985 0,1500 0,5569 0,7736
Indice del Sector de Mineria/Hidrocarburos -0,2610 -0,1466 -0,0552 -0,0934 -0,1155 -0,0361 -0,0136 0,0341 0,1422 0,1294 0,2624 0,2855 0,2797
Indice del Sector de Manufactura -0,0824 -0,0065 -0,0517 -0,0619 -0,1915 -0,2169 -0,2515 -0,2895 -0,2459 -0,0518 0,2039 0,5389 0,9147
Indice del Sector de Electricidad-Agua -0,0990 -0,0630 0,0658 -0,0277 -0,2409 -0,3562 -0,3306 -0,0849 0,1195 0,2952 0,2457 0,1818 0,3273
Indice del Sector de Construcción -0,3128 -0,1605 0,0206 0,1921 0,2179 0,1747 0,1660 0,1220 0,0035 0,0466 -0,0661 -0,1159 0,0733
Indice del Sector de Servicios Gubernamentales 0,0440 0,1347 0,0515 -0,0003 -0,0219 0,0790 0,0669 0,0757 0,0298 0,0245 -0,0317 -0,2187 -0,1563
Indice del Sector de Servicios Financieros 0,1165 0,0200 0,0237 -0,0086 0,0223 0,0576 0,1532 0,1326 -0,0165 -0,0977 -0,1750 -0,2049 -0,2798
Producción de Limón -0,0840 -0,1769 -0,1566 0,0495 0,1872 0,1399 0,0681 -0,0504 0,0574 0,1503 0,1125 0,0437 -0,0695
Produccion de Papaya 0,0007 -0,0767 -0,1473 -0,0412 -0,0542 0,0000 0,0232 -0,0225 -0,1319 0,0175 0,0160 0,0349 0,0139
Producción de Platano 0,0901 0,148 0,2062 0,2275 0,2098 0,1038 0,0079 -0,0467 -0,0476 -0,0825 -0,1492 -0,1491 -0,1211
Produccion de Maiz Amarillo Duro 0,0239 0,0085 0,1172 -0,0388 -0,0157 0,1284 -0,0036 0,0017 0,0512 0,1792 0,194 0,1657 0,0262
Produccion de Papa 0,1848 -0,0793 0,0582 0,017 -0,0338 -0,1517 -0,1019 -0,0019 -0,1193 -0,077 -0,0738 0,1027 -0,0136
Produccion Agricola -0,1509 -0,0976 -0,0488 -0,0225 -0,0834 -0,0852 -0,0297 -0,0208 -0,0039 -0,1339 -0,2190 0,0663 0,2031
Produccion de Carne de Ave 0,0315 -0,0066 0,0742 0,0139 -0,0342 -0,15 -0,0421 -0,1108 -0,0886 0,0596 -0,001 -0,0543 -0,0755
Produccion de Carne de Caprino -0,0475 0,0733 -0,0417 -0,0987 -0,0169 -0,0876 -0,0955 0,0177 0,0868 0,1436 0,0564 0,0185 -0,0531
Produccion de Carne de Vacuno -0,2321 -0,1006 -0,1574 -0,0789 0,0228 0,0162 0,0372 0,1887 0,264 0,2937 0,2952 0,1216 0,0018
Produccion de Carne de Porcino -0,2235 -0,1682 -0,1905 -0,0655 0,1467 0,2967 0,3586 0,3108 0,1423 0,0437 -0,0735 -0,179 -0,1059
Produccion de Carne de Ovino -0,0995 -0,1862 -0,265 -0,2955 -0,1904 0,0266 0,1958 0,2835 0,307 0,2394 0,1879 0,1107 -0,0137
Produccion de Leche 0.1047 0.1612 0.1537 0.1344 -0.0263 -0.0045 -0.0562 -0.0831 -0.0462 0.0792 0.1625 0.1988 0.2748
Produccion de Huevos -0.1319 -0.0259 0.0935 0.1783 0.1239 0.0430 -0.0248 0.0539 -0.0069 -0.1154 -0.1786 -0.2909 -0.1902
Produccion Pecuaria -0.0586 0.0958 0.2084 0.1158 0.0411 -0.0313 -0.0438 -0.0544 -0.0183 0.1043 0.0844 0.1055 0.2116
Producion Agropecuaria -0.1564 -0.1057 -0.0564 -0.0289 -0.0843 -0.0815 -0.0226 -0.0181 0.0029 -0.1220 -0.2174 0.0719 0.2003
Produccion de Congelado -0.1312 0.0713 0.1173 0.0747 -0.0101 -0.1926 -0.3337 -0.3358 -0.3358 -0.1600 0.1026 0.5459 0.8200
Produccion de Enlatado -0.1950 -0.0858 -0.0338 -0.0023 0.0718 0.0410 0.0567 0.0789 0.0422 0.0369 0.1587 0.2200 0.2708
Consumo Humano Directo -0.0675 0.1408 0.1515 0.0970 -0.0291 -0.1660 -0.3212 -0.4056 -0.3984 -0.1983 0.1250 0.5142 0.8213
Produccion Pesquera -0.1585 0.0622 0.3297 0.1961 0.0383 -0.0023 -0.1285 -0.2935 -0.1891 -0.0747 -0.0070 0.1410 0.4336
Produccion de Petroleo Crudo -0.0909 -0.1313 -0.1707 -0.1629 -0.0311 0.0681 0.1241 0.0932 0.0916 0.0557 0.1178 0.1088 0.0019
Produccion de Gas Natural -0.1516 -0.0872 0.0449 -0.0706 -0.2034 -0.2424 -0.2230 -0.0210 0.1508 0.2985 0.2582 0.2665 0.3597
Produccion de Conservas de Pescado -0.0560 0.0124 0.0784 0.0443 0.0776 0.0652 0.0304 -0.0260 -0.0424 -0.0492 -0.0476 0.0092 0.0949
Produccion de Pescado Congelado -0.0262 0.0487 0.0320 0.0748 -0.0138 -0.1329 -0.1992 -0.2992 -0.2335 -0.0516 0.0916 0.2778 0.5236
Produccion de Gas Licuado de Petroleo -0.0646 -0.0203 -0.0716 -0.1570 -0.0559 -0.0570 0.0357 0.1798 0.2175 0.1242 -0.0093 -0.0274 -0.0272
Produccion de Gasolina 0.0268 0.0258 -0.0054 0.0253 0.0259 -0.0105 -0.1903 -0.1878 -0.0148 -0.0455 -0.0174 0.0798 0.0875
Produccion de Kerosene y Turbo 0.0148 -0.0517 0.0372 -0.0258 -0.1553 0.0049 -0.0156 -0.1820 -0.0301 -0.0888 -0.0072 0.0363 0.0751
Produccion de Diesel 0.0427 0.1453 0.1962 0.1427 -0.0109 -0.0516 -0.2078 -0.2057 -0.1343 -0.0273 0.1420 0.1977 0.2495
Produccion de Manufactura Primaria -0.1972 -0.0971 -0.1752 -0.1478 -0.1454 -0.1687 -0.2220 -0.2212 -0.1827 -0.0803 0.1830 0.5085 0.7290
Produccion de Harina deTrigo 0.1373 -0.0853 -0.2181 -0.1580 -0.1291 0.0374 0.0928 0.0063 0.0784 0.0666 0.0797 -0.1023 -0.1456
Produccion de Hilados de Algodón 0.2401 0.0889 -0.0859 -0.1300 -0.1764 -0.1871 -0.1590 -0.1448 -0.1212 -0.1264 -0.1546 -0.0777 -0.0829
Produccion de Manufactura No Primaria 0.0649 -0.0662 -0.1890 -0.2984 -0.1516 -0.0435 0.1479 0.1051 0.1914 0.1019 0.1155 0.1398 0.0823
Produccion de Manufactura -0.1698 -0.1138 -0.2177 -0.1850 -0.1808 -0.1684 -0.1644 -0.1859 -0.1486 -0.0267 0.2089 0.5037 0.7420
Ventas de Despacho Cemento -0.3178 -0.1502 0.0116 0.1893 0.2332 0.1777 0.1605 0.1073 -0.0042 0.0716 -0.0668 -0.1282 0.0664
Produccion de Energía Electrica -0.2205 -0.1859 -0.0517 -0.0555 -0.1380 -0.1678 -0.1175 0.1047 0.1910 0.2426 0.0556 0.0146 0.2172
Indice de Empleo en Piura 0.1224 0.1473 0.0888 -0.0645 0.0253 0.0604 -0.1099 -0.1882 -0.1979 -0.0180 0.0337 -0.0359 -0.0008
Indice de Empleo en Sullana 0.1469 0.1215 0.0497 -0.0317 -0.0904 -0.1218 -0.0277 0.0377 0.0198 0.0158 0.0852 0.1178 0.1610
Tipo de Cambio Promedio 0.1084 0.0968 0.0936 0.1003 0.0998 0.0154 -0.0387 -0.0545 -0.0474 -0.1421 -0.1665 -0.1735 -0.1321
Importaciones de Bienes de Consumo No Duradero 0.0094 -0.1015 -0.2553 -0.2694 -0.1687 -0.2439 -0.1356 0.0788 0.2085 0.3236 0.3093 0.2906 0.0846
Importaciones de Bienes de Consumo Duradero 0.0391 0.0531 -0.0153 -0.1323 -0.1470 -0.1448 -0.1987 0.0133 -0.0362 -0.0788 -0.0449 0.0462 0.2197
Importaciones de Bienes de Consumo 0.0266 -0.0768 -0.2336 -0.2820 -0.1979 -0.2829 -0.1837 0.0598 0.1881 0.2837 0.2982 0.3162 0.1556
Importaciones de Combustibles Lubricantes 0.1231 0.0804 0.1738 0.0141 -0.0373 -0.0385 -0.0792 0.0404 0.0530 0.1750 0.0511 0.0099 0.0058
Importaciones de Materia Prima para la Agricultura -0.0552 -0.0380 0.0462 0.0717 -0.0128 0.1432 0.1446 -0.0069 0.0212 0.1217 0.0548 -0.0224 0.1980
Importaciones de Materia Prima para la Industria 0.0458 0.0592 0.0589 0.1956 -0.0455 -0.0103 -0.0849 0.0001 -0.0327 0.0395 0.1053 0.0850 0.2442
Importaciones de Materia Prima y Productos Intermedios -0.0527 0.0276 0.0801 0.1275 -0.0455 0.0637 -0.0534 -0.0519 -0.0223 0.0515 0.1251 0.1294 0.2636
Importaciones de Bienes para la Construccion -0.0211 -0.0340 -0.1106 0.0579 -0.0391 -0.2065 -0.1354 -0.1533 -0.0423 -0.1743 -0.1487 -0.0032 -0.1221
Importaciones de Bienes para la Industria -0.0959 0.1055 0.0558 -0.0119 -0.1546 -0.3268 -0.1948 -0.1048 0.0888 0.0516 0.1637 0.0676 0.1653
Importaciones de Bienes de Equipo de Transporte 0.0671 0.0187 -0.2123 -0.2091 -0.3019 -0.3996 -0.3104 -0.1807 0.0066 0.2300 0.1665 0.1380 0.0814
Importaciones de Bienes de Capital -0.0392 0.0686 -0.0572 -0.0028 -0.2108 -0.4016 -0.2639 -0.2318 -0.0140 0.0070 0.0875 0.0236 0.1035
Anexo Nº 03.A
Correlaciones Dinámicas entre el Ciclo del Indicador de Actividad Económica y Principales Componentes 2006:01-2013:12
Fuente: Banco Centra l de Reserva del Perú- Sucursa l - Piura . Elaboración: Propia en base a estadísticas del Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura.
Indicador (t-12) (t-11) (t-10) (t-9) (t-8) (t-7) (t-6) (t-5) (t-4) (t-3) (t-2) (t-1) (t)
Importaciones 0.0824 0.0675 0.1264 0.0016 -0.1167 -0.1400 -0.1621 -0.0046 0.0843 0.1896 0.1134 0.1065 0.1069
Exportaciones de Productos Agricolas -0.0425 0.0848 0.2209 0.1770 0.0446 0.1773 0.1781 -0.0055 -0.1044 -0.0122 -0.0633 -0.0730 0.0054
Exportaciones de Productos Pesqueros-Tradicioanales -0.0142 -0.0436 -0.1145 0.0048 0.0988 0.0762 0.2017 -0.0591 -0.0652 0.0494 0.1353 0.0682 0.0183
Exportaciones de Petroleo y Derivados -0.0339 -0.1516 -0.0872 -0.1172 -0.1482 -0.0735 -0.0636 0.0209 0.0525 0.1633 0.2290 0.2074 0.0453
Exportaciones de Prouctos Tradicionales 0.0432 -0.1062 -0.0918 -0.1371 -0.1588 -0.1089 -0.0594 -0.0154 -0.0180 0.1946 0.2673 0.2508 0.1238
Exportaciones Agropecuarias -0.0572 -0.0778 -0.1724 -0.1617 -0.0976 -0.0373 0.1120 0.1274 0.1238 0.2350 0.2163 0.0926 0.2558
Exprotaciones P.Mineros No Metalico 0.0047 0.0716 -0.0411 0.0559 0.0024 0.0361 0.0472 0.1026 0.1432 0.1860 0.2855 0.0775 0.1697
Exportaciones de Productos Pesqueros- No Tradicionales -0.1001 -0.0443 -0.0422 -0.0665 -0.0743 -0.0857 -0.1890 -0.1574 -0.1265 0.0033 0.0893 0.0762 0.3579
Exportaciones de Productos Quimicos -0.0191 0.0875 -0.0433 -0.1165 -0.0873 -0.2337 -0.1198 -0.1005 -0.1420 -0.1946 0.0286 0.0749 0.1999
Expportaciones de Productos Textiles -0.0830 -0.0702 -0.1350 -0.0861 -0.0897 -0.1447 -0.1411 -0.0578 -0.0720 0.0688 0.0569 0.0839 0.2551
Exportaciones de Productos No Tradicionales 0.0557 0.1872 -0.0222 -0.1174 -0.1277 -0.2033 -0.2040 -0.1078 -0.0982 0.0634 0.2414 0.2647 0.4619
Exportaciones 0.0341 -0.0749 -0.0933 -0.1099 -0.1527 -0.1437 -0.1251 -0.1149 -0.0793 0.1978 0.2907 0.2930 0.2953
Recaudaciones de Tributos de Personas Naturales 0.0046 0.0608 0.1817 0.1158 0.0525 0.0478 0.0145 0.0733 -0.1785 -0.1586 -0.0638 -0.0530 0.0349
Recaudaciones de Tributos de Personas Juridicas 0.0848 0.0416 -0.0552 -0.0855 -0.0691 -0.0940 -0.1669 -0.1919 -0.1246 -0.0151 0.1378 0.2529 0.3575
Recaudaciones de Tributos -Regularizacion -0.0632 -0.0034 0.0626 -0.0055 -0.0158 0.0003 -0.0741 -0.0347 0.0206 0.0251 0.0783 0.1556 0.2300
Impuesto a los Ingresos -0.0122 -0.0341 0.0170 -0.0274 -0.0226 -0.0237 -0.1163 -0.1336 -0.2131 0.0945 0.2398 0.2486 0.3679
Impuesto General a las Ventas -0.1139 -0.1332 -0.1181 -0.0577 -0.0958 -0.0869 -0.0356 -0.0073 -0.0136 0.0992 0.1994 0.2105 0.2354
Impuesto Selectivo al Consumo 0.1670 0.1382 0.1338 0.2147 0.0273 0.0464 -0.1215 -0.2070 -0.0529 -0.0633 0.0572 0.0081 -0.0810
Otros Ingresos Tributarios -0.0014 0.0110 -0.0577 0.0140 -0.0469 0.0142 0.0178 -0.0418 -0.2334 -0.2238 -0.0776 -0.0349 0.0476
Gastos Corrientes -0.0691 -0.0716 0.0340 -0.0953 -0.0894 0.0230 -0.0231 -0.0185 -0.0495 -0.0687 0.1380 0.2432 0.2689
Gastos de Capital -0.0428 -0.0070 -0.1442 -0.1600 -0.0568 0.0523 -0.0528 0.0673 -0.0022 -0.0183 -0.0597 0.0113 0.0380
Depositos Bancarios 0.2394 0.0969 0.0650 -0.0177 0.0022 -0.0007 0.0573 0.0652 -0.0950 -0.2039 -0.2802 -0.2186 -0.2288
Depositos en Moneda Nacional 0.1399 -0.0242 -0.0130 -0.0105 0.0045 0.0228 0.0819 0.1439 -0.0015 -0.1308 -0.2364 -0.1959 -0.2246
Depositos de Cajas Municipales -0.2000 -0.1223 -0.0677 0.0406 0.0434 0.0489 0.0152 -0.0146 -0.0469 -0.0368 -0.0561 -0.1032 -0.1005
Depositos en Moneda Extranjera 0.1399 -0.0242 -0.0130 -0.0105 0.0045 0.0228 0.0819 0.1439 -0.0015 -0.1308 -0.2364 -0.1959 -0.2246
Total de Depositos 0.1093 0.0096 0.0183 0.0128 0.0387 0.0418 0.0685 0.0607 -0.0956 -0.1971 -0.3133 -0.2698 -0.2781
Creditos Bancarios 0.0390 -0.0567 -0.0646 -0.0725 -0.0532 0.0463 0.0999 0.0725 0.0227 0.0166 0.0578 0.0465 -0.0159
Creditos de Cajas Muncipales 0.0088 0.0074 -0.0014 0.0161 0.0231 -0.0366 -0.0515 -0.0257 -0.0389 -0.0076 0.0037 -0.0433 -0.0170
Creditos en Moneda Nacional 0.1100 0.0220 -0.0277 -0.1071 -0.1338 -0.1046 -0.0563 -0.0585 -0.0891 -0.0895 -0.0566 -0.0376 -0.0256
Creditos en Moneda Extranjera -0.0434 -0.0758 -0.0095 0.0504 0.1105 0.2034 0.2087 0.2245 0.1320 0.1068 0.0726 0.0385 0.0382
Total de Creditos 0.0582 0.0054 0.0048 -0.0397 -0.0019 0.0473 0.0458 -0.0313 -0.0707 -0.0647 0.0236 0.0064 -0.0385
Numero de Afiliaciones AAFP -0.0045 0.0204 0.0352 0.0172 -0.0225 -0.0689 -0.1119 -0.1097 -0.1187 -0.0725 -0.0166 0.0491 0.0977
Precion-Harina dePescado -0.0518 -0.0917 -0.1862 -0.2547 -0.2480 -0.2037 -0.1882 -0.2184 -0.2624 -0.1800 -0.0159 0.1124 0.1427
Precio-Azucar 0.0629 0.0885 0.0162 -0.0979 -0.1781 -0.1442 -0.0532 0.0277 0.0861 0.1105 0.1165 0.0722 0.0011
Precio-Café 0.1220 0.0723 0.0430 0.0203 0.0121 0.0157 0.0421 0.0440 0.0177 0.0044 -0.0344 -0.0577 -0.0434
Precio-Cobre -0.1220 -0.1888 -0.1857 -0.1440 -0.0693 -0.0020 0.0126 0.0404 0.1112 0.1753 0.1891 0.1939 0.1346
Precio-Estaño -0.0782 -0.0611 -0.0353 -0.0774 -0.0751 -0.0546 -0.0078 0.0490 0.1083 0.1015 0.0405 0.0694 0.0331
Precio-Oro 0.0506 0.0676 0.0869 0.0658 0.0465 0.0129 -0.0497 -0.0667 -0.0151 0.0134 0.0014 0.0429 0.1177
Precio-Plata -0.0107 -0.0212 -0.0112 -0.0313 -0.0183 -0.0373 -0.0624 -0.0108 0.0726 0.0489 0.0095 0.0839 0.1334
Precio-Plomo 0.0337 -0.0016 -0.0368 -0.0613 -0.0147 0.0636 0.1221 0.1512 0.1617 0.1536 0.1194 0.1015 0.0229
Precio-Zinc 0.0538 -0.0569 -0.1215 -0.1334 -0.0858 -0.0340 -0.0152 0.0237 0.0452 0.0572 0.0236 0.0334 0.0071
Precio-Niquel -0.0376 -0.0296 0.0199 0.0766 0.1087 0.0691 -0.0288 -0.0973 -0.1127 -0.0647 -0.0098 0.0668 0.0827
Precio-Trigo 0.0196 -0.0044 -0.0372 -0.0527 -0.0485 -0.0102 0.0326 0.0582 0.1320 0.2275 0.2496 0.1905 0.1361
Precio-Maiz 0.0487 -0.0029 -0.0682 -0.1430 -0.2170 -0.1932 -0.0871 0.0153 0.1136 0.1753 0.1990 0.1765 0.1360
Precio-Arroz 0.0570 0.0292 -0.0757 -0.1591 -0.1580 -0.1316 -0.1110 -0.0805 -0.0320 0.0612 0.1506 0.1728 0.1235
Precio-ACS Soya -0.0793 -0.1197 -0.0906 -0.0753 -0.0654 -0.0333 0.0503 0.1318 0.2068 0.2577 0.2429 0.2146 0.1371
Precio-FRS Soya -0.1204 -0.1705 -0.1379 -0.1172 -0.1387 -0.1204 -0.0281 0.0806 0.2017 0.3162 0.3741 0.3379 0.2303
Precio-Harina de Soya -0.2201 -0.2638 -0.2446 -0.1667 -0.1691 -0.1468 -0.0524 0.0602 0.1539 0.2664 0.3806 0.3786 0.2968
Exportaciones_Canada 0.0339 0.0669 0.0059 -0.0080 0.0800 0.0349 0.0269 -0.1883 -0.1621 -0.0980 -0.0301 0.1383 0.1493
Exportaciones_USA -0.0614 -0.1225 -0.0307 -0.0962 0.0475 -0.0256 -0.0749 -0.0257 0.0636 0.1368 0.0635 -0.0310 0.0959
Exportaciones_Mexico 0.0736 0.0537 0.0571 -0.0248 0.0761 -0.0109 0.0507 -0.1422 -0.0010 -0.0502 -0.0498 -0.0401 0.0183
Exportaciones_Colombia 0.0551 0.0412 -0.1173 -0.2475 -0.0490 0.0192 0.0310 0.0753 0.1261 0.1060 -0.0600 -0.0031 0.0159
Exportaciones_Ecuador -0.0321 -0.0347 -0.0731 0.0065 0.0119 -0.0534 0.0097 0.0308 -0.0094 -0.0848 -0.0663 -0.0876 -0.0190
Exportaciones_Venezuela -0.0477 -0.0248 -0.1615 -0.0828 -0.1104 -0.1463 -0.0051 0.0289 0.0175 0.1021 0.0687 -0.0619 0.1109
Exportaciones_Brasil 0.0325 -0.0142 0.0777 0.0048 -0.0790 0.0553 -0.0077 0.0864 -0.0334 0.1495 -0.0065 -0.0843 -0.0427
Exportaciones_Chile 0.0044 -0.0050 -0.0986 -0.0079 -0.0706 0.0420 0.1125 0.1965 0.0770 0.1053 0.1041 0.0999 -0.0696
Anexo Nº 03.B
Correlaciones Dinámicas entre el Ciclo del Indicador de Actividad Económica y Principales Componentes 2006:01-2013:12
Fuente: Banco Centra l de Reserva del Perú- Sucursa l - Piura . Elaboración: Propia en base a estadís ticas del Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura.
Indicador (t+1) (t+2) (t+3) (t+4) (t+5) (t+6) (t+7) (t+8) (t+9) (t+10) (t+11) (t+12)
Indicador de Actividad Económica 0,5291 0,1296 -0,0843 -0,2529 -0,3127 -0,2585 -0,1605 -0,1315 0,0060 0,0045 -0,0276 -0,1502
Indice del Sector Agropecuario 0,1833 -0,1209 -0,1387 -0,1283 -0,0696 -0,0241 -0,0916 0,0631 0,0077 -0,0255 -0,2000 -0,2003
Indice del Sector Pesca 0,4285 0,1335 -0,1052 -0,2119 -0,2175 -0,2259 -0,1138 -0,0169 0,1219 0,1444 0,0231 -0,1758
Indice del Sector de Mineria/Hidrocarburos 0,1750 -0,0061 -0,1008 -0,1169 -0,1237 -0,0758 0,0152 -0,0992 -0,0056 -0,0546 0,0109 -0,0811
Indice del Sector de Manufactura 0,5151 0,1307 -0,0592 -0,2114 -0,2944 -0,2461 -0,1410 -0,1393 0,0116 -0,0202 -0,0229 -0,0978
Indice del Sector de Electricidad-Agua 0,2651 0,1586 0,0766 0,0112 -0,0798 0,0312 -0,0094 -0,2283 -0,2600 -0,2252 -0,1111 -0,1194
Indice del Sector de Construcción 0,0304 -0,1134 -0,1011 -0,2335 -0,2465 -0,1532 -0,0001 -0,0703 0,0526 0,1545 0,2222 0.2154
Indice del Sector de Servicios Gubernamentales -0,2120 -0,1228 0,0573 0,2086 0,1255 0,1829 0,1628 0,1468 0,3234 0,0280 -0,0876 -0,0917
Indice del Sector de Servicios Financieros -0,0648 0,0358 0,0642 0,2787 0,2009 0,1620 -0,0134 -0,0241 -0,0801 0,0225 0,0674 0,2154
Producción de Limón -0,1195 -0,0584 -0,0356 -0,1593 -0,1115 0,0027 0,0635 0,0367 -0,0415 -0,0657 -0,0823 0,0653
Produccion de Papaya -0,1566 -0,1995 -0,2691 -0,2152 -0,1165 0,0063 0,0817 0,2051 0,2220 0,1420 0,0227 -0,0235
Producción de Platano -0,0682 -0,113 -0,036 0,087 0,1706 0,3436 0,3243 0,2526 0,1704 0,0086 -0,2563 -0,0092
Produccion de Maiz Amarillo Duro -0,1721 -0,1337 -0,114 -0,077 -0,0921 -0,0725 -0,0053 0,047 -0,0457 -0,0501 -0,0863 -0,0355
Produccion de Papa 0,0826 0,1742 0,0127 -0,0021 -0,0776 -0,0934 -0,049 0,0679 -0,0378 -0,0107 -0,1038 -0,3628
Produccion Agricola -0,0402 -0,1313 -0,1066 -0,0367 0,1027 0,1011 -0,0583 -0,0200 -0,1732 -0,1444 -0,1287 -0,0619
Produccion de Carne de Ave -0,1001 -0,2013 0,007 0,2395 0,2025 0,2389 0,3484 0,2626 0,0824 0,0814 -0,0361 -0,0506
Produccion de Carne de Caprino 0,0564 0,1325 0,1243 -0,0617 -0,147 -0,0704 -0,0199 0,0822 0,1944 0,1337 0,0726 -0,1141
Produccion de Carne de Vacuno -0,1039 -0,157 -0,113 -0,0438 0,0243 0,0597 -0,1433 -0,2045 -0,1107 -0,0696 0,0339 0,1584
Produccion de Carne de Porcino -0,0325 0,0146 0,1147 0,1353 0,0344 -0,0171 0,0112 -0,0101 0,0377 0,0408 0,1122 -0,1526
Produccion de Carne de Ovino -0,0793 -0,1507 -0,1645 -0,145 -0,1315 -0,0355 -0,0151 0,0292 0,0669 0,0375 0,0014 0,185
Produccion de Leche 0.2199 0.1731 -0.0239 -0.1616 -0.2182 -0.1718 -0.1083 -0.0362 -0.0455 -0.0366 -0.0549 -0.1630
Produccion de Huevos -0.1723 -0.0422 0.0200 0.1043 0.1521 0.0326 0.0728 0.1537 0.1791 0.0158 0.0207 0.0512
Produccion Pecuaria 0.2438 0.1343 -0.0015 -0.0464 -0.1049 -0.1029 -0.0586 -0.0861 -0.0377 0.0384 0.0187 -0.0588
Producion Agropecuaria -0.0478 -0.1339 -0.1162 -0.0425 0.0954 0.0996 -0.0544 -0.0062 -0.1595 -0.1446 -0.1309 -0.0243
Produccion de Congelado 0.4373 0.1336 -0.0542 -0.1932 -0.2518 -0.1868 -0.0585 -0.0548 0.0198 0.0136 0.0019 -0.0607
Produccion de Enlatado 0.1135 -0.0703 -0.2143 -0.3383 -0.4140 -0.3717 -0.2422 -0.0948 0.0643 0.1550 0.1687 -0.0806
Consumo Humano Directo 0.4831 0.1490 -0.0679 -0.2120 -0.2154 -0.1567 -0.0343 -0.0281 0.0712 0.0619 -0.0295 0.1779
Produccion Pesquera 0.2471 0.1642 0.0977 -0.0401 -0.1535 -0.3143 -0.1960 -0.1276 0.0514 0.1525 0.1930 -0.1415
Produccion de Petroleo Crudo -0.0619 -0.1486 -0.1672 -0.0782 0.0476 -0.0416 0.0103 -0.0580 -0.0030 -0.0378 0.0723 0.0916
Produccion de Gas Natural 0.2610 0.1191 -0.0155 -0.1186 -0.2573 -0.1788 -0.1099 -0.2101 -0.2559 -0.1471 0.0120 0.0401
Produccion de Conservas de Pescado -0.0057 -0.0330 -0.0882 -0.1336 -0.2020 -0.1535 -0.0812 -0.0958 -0.0569 -0.0390 -0.0287 -0.0297
Produccion de Pescado Congelado 0.3450 0.2106 0.0405 -0.0831 -0.0917 -0.1195 0.0152 0.0234 -0.0798 -0.1713 -0.1566 -0.2129
Produccion de Gas Licuado de Petroleo -0.0879 -0.1515 -0.0171 0.0755 0.1642 0.0766 0.0942 -0.0699 0.0123 -0.0130 -0.0228 0.0274
Produccion de Gasolina 0.0878 0.0041 -0.0774 -0.0556 0.0785 0.0591 0.0979 -0.0370 -0.1611 -0.0276 -0.1165 0.0017
Produccion de Kerosene y Turbo -0.0035 0.0065 0.0394 0.0266 -0.0053 -0.1101 -0.1792 -0.1548 -0.1312 -0.0689 -0.0344 0.1294
Produccion de Diesel 0.1388 -0.0215 -0.0698 -0.0809 -0.0861 -0.1350 -0.1107 -0.0481 -0.0002 -0.0327 -0.0821 -0.0799
Produccion de Manufactura Primaria 0.4371 0.1920 0.0204 -0.2983 -0.3318 -0.1496 -0.0084 -0.0131 0.1121 -0.0173 -0.0635 -0.0793
Produccion de Harina deTrigo -0.0848 0.0391 0.0091 -0.0384 -0.0836 -0.1335 -0.0240 0.1029 0.0511 0.1571 0.1719 -0.0944
Produccion de Hilados de Algodón -0.0101 0.0696 0.1359 0.1167 0.0760 -0.0372 -0.0964 -0.0252 -0.0487 -0.0348 -0.1549 -0.1372
Produccion de Manufactura No Primaria 0.0224 -0.1237 -0.2219 -0.1584 -0.1070 -0.1220 -0.1126 0.1362 0.1021 0.1473 0.0507 -0.1113
Produccion de Manufactura 0.4274 0.1449 -0.0341 -0.3587 -0.3564 -0.1629 -0.0257 0.0099 0.1574 0.0287 -0.0369 0.1259
Ventas de Despacho Cemento 0.0059 -0.1229 -0.1097 -0.2290 -0.2321 -0.1150 0.0167 -0.0857 0.0084 0.1491 0.2136 -0.1104
Produccion de Energía Electrica 0.2419 0.2123 0.1406 -0.0142 -0.1374 -0.0797 -0.0960 -0.2640 -0.2751 -0.1589 0.0233 0.1970
Indice de Empleo en Piura 0.0932 0.1827 0.0727 0.0468 -0.1123 -0.0232 0.0888 0.0903 0.1442 0.0129 -0.0265 -0.1793
Indice de Empleo en Sullana 0.2122 0.1651 0.0692 -0.0644 -0.1219 -0.1335 -0.1252 -0.0778 -0.0432 -0.0998 -0.1118 0.0648
Tipo de Cambio Promedio -0.1238 -0.1817 -0.2122 -0.1422 -0.0716 -0.0326 0.0093 0.1027 0.1747 0.2584 0.2462 -0.0929
Importaciones de Bienes de Consumo No Duradero -0.1174 -0.1982 -0.0552 -0.1784 -0.2684 0.0482 -0.0412 -0.0730 0.1256 0.0570 -0.1312 0.2470
Importaciones de Bienes de Consumo Duradero 0.2851 0.1525 0.0797 0.1522 0.0697 0.0368 0.0694 -0.1258 -0.2093 -0.1299 -0.1956 -0.1641
Importaciones de Bienes de Consumo -0.0482 -0.1298 -0.0307 -0.1625 -0.2211 0.0423 -0.0531 -0.1291 0.0020 0.0035 -0.1667 -0.1114
Importaciones de Combustibles Lubricantes -0.0072 0.0079 0.0919 0.2052 0.0953 -0.0101 -0.0716 -0.1704 -0.3058 -0.1927 -0.0262 -0.1215
Importaciones de Materia Prima para la Agricultura 0.1204 -0.0110 -0.0171 0.0968 -0.0990 -0.1724 -0.1030 -0.1502 -0.2079 -0.0270 0.1675 -0.0460
Importaciones de Materia Prima para la Industria 0.0047 0.0267 0.0245 0.0243 0.1051 -0.0084 -0.1133 -0.0254 -0.0366 -0.2536 -0.1939 -0.0500
Importaciones de Materia Prima y Productos Intermedios 0.1255 0.0384 -0.0785 0.0128 -0.0112 -0.1466 -0.0823 -0.0210 -0.1458 -0.2391 -0.1673 -0.1790
Importaciones de Bienes para la Construccion -0.0808 0.0984 0.1407 0.1770 0.2198 0.2915 0.0402 0.0010 -0.0304 -0.1266 -0.2171 -0.0426
Importaciones de Bienes para la Industria 0.1483 0.0344 0.0916 0.0349 -0.0699 -0.1378 0.0272 0.0086 -0.0601 -0.0540 -0.0182 0.0865
Importaciones de Bienes de Equipo de Transporte 0.0557 0.1824 0.1182 0.1106 0.1010 -0.0914 -0.1845 -0.1067 -0.1966 -0.2427 -0.1457 -0.1109
Importaciones de Bienes de Capital 0.1240 0.1151 0.1849 0.1732 0.1306 0.0098 0.0287 -0.0168 -0.1508 -0.1837 -0.1814 -0.0237
Fuente: Banco Centra l de Reserva del Perú- Sucursa l - Piura . Elaboración: Propia en base a estadísticas del Banco Central de Reserva del Perú- Sucursa l -Piura .
Anexo Nº 03.C
Correlaciones Dinámicas entre el Ciclo del Indicador de Actividad Económica y Principales Componentes 2006:01-2013:12
Indicador (t+1) (t+2) (t+3) (t+4) (t+5) (t+6) (t+7) (t+8) (t+9) (t+10) (t+11) (t+12)
Importaciones 0.0369 0.0268 0.0731 0.1893 0.0658 -0.0327 -0.0900 -0.1486 -0.3074 -0.2348 -0.0741 -0.0476
Exportaciones de Productos Agricolas -0.0888 -0.0324 -0.0929 0.0989 0.1095 0.0880 0.1516 0.0240 -0.1474 -0.0813 0.0333 0.0302
Exportaciones de Productos Pesqueros-Tradicioanales 0.0339 0.1099 0.2337 0.1293 0.0785 -0.0440 -0.1934 -0.1617 -0.0961 -0.0752 -0.0247 -0.0093
Exportaciones de Petroleo y Derivados -0.0255 -0.0363 -0.0121 0.1885 0.0656 -0.0393 -0.0338 -0.1101 -0.2239 -0.2449 -0.2066 -0.0476
Exportaciones de Prouctos Tradicionales 0.0109 0.0063 0.0323 0.2460 0.0966 -0.0802 -0.1178 -0.1870 -0.2250 -0.2825 -0.2173 -0.1706
Exportaciones Agropecuarias 0.1834 -0.0024 -0.1409 -0.1409 -0.1523 -0.2078 -0.2756 -0.1780 0.0079 0.0686 -0.0306 -0.0766
Exprotaciones P.Mineros No Metalico 0.1017 -0.0353 -0.1038 -0.0725 0.0115 0.0161 0.0097 -0.1101 -0.0224 0.0181 -0.1354 -0.1706
Exportaciones de Productos Pesqueros- No Tradicionales 0.2373 0.0167 -0.1768 -0.0739 -0.1003 -0.1011 0.0673 -0.0035 -0.0128 -0.0623 -0.0498 -0.1756
Exportaciones de Productos Quimicos 0.3009 0.2277 0.2234 0.2185 0.1173 0.0441 -0.1183 -0.0693 -0.1181 -0.0730 -0.0894 -0.0641
Expportaciones de Productos Textiles 0.3725 0.1023 -0.1490 -0.1290 -0.1672 -0.1681 -0.1832 -0.1903 -0.0785 -0.0750 -0.1692 0.0341
Exportaciones de Productos No Tradicionales 0.1523 0.0577 0.0156 0.2140 0.0738 -0.1141 -0.1628 -0.2641 -0.2763 -0.3139 -0.2585 -0.2132
Exportaciones 0.1523 0.0577 0.0156 0.2140 0.0738 -0.1141 -0.1628 -0.2641 -0.2763 -0.3139 -0.2585 -0.2426
Recaudaciones de Tributos de Personas Naturales 0.1183 -0.0574 0.0421 0.0515 -0.0070 0.0074 0.1380 0.0497 0.0222 -0.0170 -0.0114 0.0073
Recaudaciones de Tributos de Personas Juridicas 0.4207 0.3868 0.2644 0.1229 0.0833 -0.1204 -0.2963 -0.3078 -0.2091 -0.2020 -0.1889 -0.1306
Recaudaciones de Tributos -Regularizacion 0.1579 0.1199 -0.0798 -0.1024 -0.1217 -0.1791 -0.0894 -0.3180 -0.3137 -0.1052 0.0735 -0.0246
Impuesto a los Ingresos 0.3304 0.2725 0.1295 0.0230 -0.1237 -0.2299 -0.1183 -0.1389 -0.1295 -0.1931 -0.0440 -0.0846
Impuesto General a las Ventas 0.1402 0.0023 -0.0118 0.0034 0.0215 -0.1241 -0.3257 -0.2915 -0.2411 -0.1354 -0.1156 0.0451
Impuesto Selectivo al Consumo -0.1137 -0.1105 -0.1156 -0.1208 0.2319 0.1125 0.0489 -0.0518 -0.1321 -0.0865 -0.1562 -0.0878
Otros Ingresos Tributarios 0.2353 0.3889 0.2996 0.1585 0.2705 0.0256 -0.1275 0.0267 -0.0606 -0.1419 -0.0733 0.1223
Gastos Corrientes 0.1194 0.0346 0.1481 0.2046 0.0178 -0.0220 -0.1777 -0.2276 -0.1970 -0.0527 -0.0680 0.0752
Gastos de Capital 0.0042 0.0267 -0.1645 -0.2262 0.0331 0.1573 0.1123 0.0774 0.0172 0.0747 0.0504 0.1516
Depositos Bancarios -0.0795 0.1364 0.2470 0.3235 0.2245 0.1260 -0.1963 -0.2684 -0.1487 -0.0427 0.0400 0.1158
Depositos en Moneda Nacional -0.1416 0.0387 0.1352 0.1656 0.0982 0.0417 -0.1558 -0.1929 -0.0423 -0.0273 0.0244 0.1665
Depositos de Cajas Municipales -0.0868 -0.1621 -0.2225 -0.1730 -0.1468 -0.0946 0.0455 0.1512 0.2631 0.3083 0.2415 0.1910
Depositos en Moneda Extranjera -0.1416 0.0387 0.1352 0.1656 0.0982 0.0417 -0.1558 -0.1929 -0.0423 -0.0273 0.0244 0.1665
Total de Depositos -0.1119 0.0683 0.1351 0.2365 0.1308 0.0588 -0.1709 -0.1716 -0.0207 0.0678 0.1288 0.2122
Creditos Bancarios 0.0682 0.0694 0.1153 0.2602 0.1234 0.0633 0.0499 0.0667 -0.0538 0.0103 0.0526 0.0121
Creditos de Cajas Muncipales 0.0201 -0.0068 -0.0414 -0.0411 -0.0554 -0.0299 0.0155 0.0345 0.0262 0.0203 0.0192 0.0591
Creditos en Moneda Nacional 0.0511 0.1082 0.1499 0.1505 0.1231 0.0716 0.0602 0.0530 0.0430 0.0311 0.0042 0.0157
Creditos en Moneda Extranjera -0.0314 -0.1271 -0.1503 -0.0398 -0.0268 0.0293 0.0874 0.0702 0.0669 0.0830 0.0612 0.0308
Total de Creditos 0.0572 0.0643 0.0895 0.2069 0.0991 0.0527 0.0397 0.0365 -0.0768 -0.0262 0.0096 -0.0018
Numero de Afiliaciones AAFP 0.1667 0.2162 0.2644 0.2626 0.2261 0.2657 0.2493 0.2243 0.1536 0.0083 -0.0421 -0.0929
Precion-Harina dePescado 0.1769 0.2015 0.1945 0.1258 0.0597 0.0694 0.0414 0.0130 -0.0187 -0.0856 -0.1602 -0.2226
Precio-Azucar -0.0866 -0.1308 -0.1293 -0.1164 -0.1336 -0.1358 -0.1406 -0.1764 -0.2161 -0.2196 -0.1788 -0.1287
Precio-Café -0.0188 -0.0566 -0.0651 -0.0973 -0.1514 -0.1881 -0.1991 -0.1768 -0.1349 -0.1073 -0.0561 -0.0229
Precio-Cobre 0.0467 -0.0094 -0.0357 -0.0650 -0.1081 -0.1281 -0.1337 -0.1513 -0.2162 -0.2591 -0.2357 -0.1589
Precio-Estaño -0.0196 -0.0238 0.0031 -0.0146 -0.0410 -0.0491 -0.1155 -0.1720 -0.2204 -0.1892 -0.0996 -0.0209
Precio-Oro 0.1989 0.1942 0.2151 0.1688 0.0593 0.0736 0.0074 -0.0985 -0.2273 -0.3917 -0.4143 -0.3337
Precio-Plata 0.1619 0.1265 0.1103 0.0466 -0.0611 -0.0869 -0.1538 -0.2362 -0.3311 -0.3734 -0.3096 -0.1718
Precio-Plomo -0.0345 -0.0494 -0.0579 -0.0767 -0.1157 -0.1440 -0.1576 -0.1635 -0.1618 -0.1400 -0.1158 -0.0662
Precio-Zinc -0.0452 -0.0478 -0.0321 -0.0232 -0.0659 -0.1085 -0.1309 -0.1340 -0.1575 -0.1657 -0.1465 -0.0926
Precio-Niquel 0.0460 -0.0012 -0.0253 -0.0556 -0.0822 -0.1125 -0.1246 -0.1048 -0.0856 -0.0797 -0.0932 -0.0787
Precio-Trigo 0.1189 0.0649 0.0089 -0.0650 -0.1346 -0.1396 -0.1159 -0.0887 -0.0938 -0.0953 -0.0558 0.0052
Precio-Maiz 0.1389 0.0674 0.0182 0.0082 0.0576 0.1129 0.0890 0.0169 -0.1076 -0.2152 -0.2153 -0.1555
Precio-Arroz 0.0751 0.0812 0.1168 0.1209 0.0460 0.0492 0.1359 0.1736 0.1539 -0.0072 -0.2122 -0.3148
Precio-ACS Soya 0.0844 0.0211 -0.0311 -0.0657 -0.0695 -0.0237 0.0010 -0.0282 -0.1282 -0.2178 -0.2007 -0.1443
Precio-FRS Soya 0.1485 0.0428 -0.0689 -0.1338 -0.0995 -0.0487 0.0208 0.0266 -0.0711 -0.1767 -0.1452 -0.0586
Precio-Harina de Soya 0.1923 0.1256 -0.0548 -0.2089 -0.1226 -0.1174 -0.0281 0.0066 -0.0057 -0.0769 -0.0168 0.1015
Exportaciones_Canada 0.1539 0.0515 0.1491 0.0506 0.0735 -0.0864 -0.2883 -0.2587 -0.2142 -0.0063 -0.1030 -0.0484
Exportaciones_USA 0.0619 -0.0164 0.0261 0.0682 0.0758 0.1174 0.0560 -0.1390 -0.2148 -0.1308 -0.1282 -0.1838
Exportaciones_Mexico 0.0490 0.0410 0.1841 0.1468 0.0046 0.0365 0.0321 -0.1071 -0.1920 -0.0827 -0.0086 -0.1883
Exportaciones_Colombia -0.0609 -0.1007 0.0693 0.0367 -0.0057 -0.1306 -0.1081 -0.0490 0.0358 0.1052 -0.0133 0.0163
Exportaciones_Ecuador 0.1211 0.1647 0.0896 0.1129 0.0951 0.1393 0.1032 -0.0108 -0.0539 -0.0313 -0.0309 0.0266
Exportaciones_Venezuela 0.2412 0.2192 0.0876 0.0436 -0.0379 -0.2525 -0.1560 -0.0403 0.0230 -0.0112 0.1015 0.1548
Exportaciones_Brasil -0.0984 -0.1232 0.0680 0.1706 0.1606 0.1124 0.1741 0.0285 0.0200 -0.0729 -0.0807 -0.0174
Exportaciones_Chile -0.1126 -0.0819 -0.1840 -0.0311 -0.0834 -0.1719 -0.0687 0.0379 0.1417 -0.0155 0.0647 0.0616
Fuente: Banco Centra l de Reserva del Perú- Sucursa l - Piura . Elaboración: Propia en base a estadísticas del Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
Anexo Nº 03.D
Correlaciones Dinámicas entre el Ciclo del Indicador de Actividad Económica y Principales Componentes 2006:01-2013:12
Anexo Nº 04.A
Criterios de Selección de Variables
Coincidentes Numero de Adelantos IAE
1 Indice del Sector Agropecuario 2006:01-2013:12 SI SI NO
2 Indice del Sector Pesca 2006:01-2013:12 SI SI NO
3 Indice del Sector de Minería y /o Hidrocarburos 2006:01-2013:12 SI SI SI
4 Indice del Sector de Manufactura 2006:01-2013:12 SI SI NO
5 Indice del Sector Electricidad y Agua 2006:01-2013:12 SI SI NO
6 Indice del Sector Construcción 2006:01-2013:12 SI SI SI
7 Indice del Sector Servicios Gubernamentales 2006:01-2013:12 SI NO NO
8 Indice del Sector Servicios Financieros 2006:01-2013:12 SI SI NO
9 Produccion de Café 1999:05-2013:12 NO NO NO
10 Produccion de Limón 1999:01-2013:12 SI NO NO
11 Produccion de Mango 1999:01-2013:12 NO NO NO
12 Produccion de Papaya 1999:02-2013:12 SI NO NO
13 Produccio de Plátano 1999:01-2013:12 SI SI SI
14 Produccion de Esparrago 1999:01-2013.05 NO NO NO
15 Produccion de Algodón 1999:01-2013:11 NO NO NO
16 Produccion de Arroz 1999:01-2013:12 NO NO NO
17 Produccion de Caña de azúcar 2003:01-2013:10 NO NO NO
18 Produccion de Camote 2005:01-2013:12 NO NO NO
19 Produccion de Cebada 1999:07-2013:09 NO NO NO
20 Produccion de Cebolla 2008:01-2013:10 NO NO NO
21 Produccion de Arveja G/S 2005:01- 2013:12 NO NO NO
22 Produccion de Frijol Castilla 2005:01- 2013:12 NO NO NO
23 Produccion de Frijol de Palo 2005:01- 2012:09 NO NO NO
24 Produccion de Frijol G/S 1999:05- 2013:11 NO NO NO
25 Produccion de Maíz amarillo duro 1999:01-2013:12 SI NO NO
26 Produccion de Maíz amiláceo 1999:04-2013:10 NO NO NO
27 Produccion de Paprica 2005:09-2013:12 NO NO NO
28 Produccion de Piquillo 2005:03-2013:10 NO NO NO
29 Produccion de Papa 1999:01-2013:12 SI NO NO
30 Produccion de Trigo 1999:01-2013:12 NO NO NO
31 Produccion de Vid 2009:08-2013:12 NO NO NO
32 Produccion de Yuca 1999:01-2013:12 NO NO NO
33 Produccion Agricola 1999:01-2013:12 SI SI NO SI SI
34 Produccion de Carne de Ave 1999:01-2013:12 SI NO NO
35 Produccion de Carne de Caprino 2006:01-2013:12 SI NO NO
36 Produccion de Carne de Vacuno 1999:01-2013:12 SI SI SI
37 Produccion de Carne de Porcino 1999:01-2013:12 SI SI SI
38 Produccion de Carne de Ovino 1999:01-2013:12 SI SI SI
39 Produccion de Leche 1999:01-2013:12 SI SI NO
40 Produccion de Huevos 1999:01-2013:12 SI NO NO
41 Produccion Pecuaria 1999:01-2013:12 SI SI NO
42 Produccion Agropecuaaria 1999:01-2013:12 SI SI NO
43 Produccion de Congelado 1999:01-2013:12 SI SI NO SI SI
44 Produccion de Enlatado 1999:01-2013:12 SI SI NO
45 Produccion de Fresco 1999:01-2013:12 NO NO NO
46 Produccion de Curado 2000:01-2013:12 NO NO NO
47 Consumo Humano Directo 1999:01-2013:12 SI SI NO
48 Produccion de Harina 1999:01-2013:12 NO NO NO
49 Consumo Industrial 1999:01-2013:12 NO NO NO
50 Produccion Pesquera 1999:01-2013:12 SI SI NO
51 Produccion de Petroleo Crudo 2000:01-2013:12 SI NO NO
52 Produccion de Gas natural 2000:01-2013:12 SI SI SI
53 Produccion de Harina de pescado 2005:04-2013:12 NO NO NO
54 Produccion de Conservas de pescado 2005:01-2013:12 SI SI NO
55 Produccion de Aceite de pescado 2005:01-2013:12 NO NO NO
56 Produccion de Pescado congelado 2005:01-2013:12 SI SI NO
57 Produccion de Oleína 2006:01-2013:12 NO NO NO
58 Produccion de Gas Licuado de Petróleo 2005:01-2013:12 SI SI SI Cuatro Meses SI
59 Produccion de Gasolina 2005:01-2013:12 SI NO NO
60 Produccion de Kerosene y turbo 2005:01-2013:12 SI NO NO
61 Produccion de Diesel y fuel oil 2005:01-2013:12 SI SI NO
62 Produccion de Manufactura Primaria 2005:01-2013:12 SI SI NO
63 Produccion de Aceites Comestibles 2005:01-2012:10 NO NO NO
64 Produccion de Arroz Pilado 2008:01-2013:12 NO NO NO
65 Produccion de Jugos de Frutas 2005:01-2013:12 NO NO NO
N°
Criterios de Selección
Indicador Serie Completa
2006:01-2013:13
Correlacion
>=20%
Serie Disponible Adelantos
>=20%
Variables Seleccionadas
Fuente: Banco Centra l de Reserva del Perú- Sucursa l - Piura . Elaboración: Propia, en base a estadísticas del Banco Central de Reserva del Perú- Sucursa l -Piura .
Coincidentes Numero de Adelantos IAE
66 Produccion de Harina de Trigo 2005:01-2013:12 SI NO NO
67 Produccion de Hilados de Algodón 2005:01-2013:12 SI NO NO
68 Produccion de Aceite Esencial de Limón 2005:01-2013:12 NO NO NO
69 Produccion de Cáscara Deshidratada de Limón 2005:01-2013:12 NO NO NO
70 Produccion de Manufactura No Primaria 2005:01-2013:12 SI NO NO
71 Produccion de Manufactura 2005:01-2013:12 SI SI NO SI SI
72 Ventas de Despacho de Cemento 1999:01-2013:12 SI SI SI Ocho Meses SI
73 Produccion de Energía Electrica 2005:01-2013:12 SI SI SI
74 Indice de Empleo en Piura 2000:01-2013:12 SI NO NO
75 Indice de Empleo en Sullana 2003:01-2013:12 SI NO NO
76 Indice de Empleo en Paita 2001:01-2013:09 NO NO NO
77 Indice de Empleo en Talara 2003:01-2013:09 NO NO NO
78 Tipo de Cambio-Compra 1999:01-2013:12 NO NO NO
79 Tipo de Cambio-Venta 1999:01-2013:12 NO NO NO
80 Tipo de Cambio Promedio 1999:01-2013:12 SI NO NO
81 Importaciones de Bienes de Consumo no Duradero 2006:01-2013:12 SI SI SI Tres Meses SI
82 Importaciones de Bienes de Consumo Duradero 2006:01-2013:12 SI SI NO
83 Importaciones de Bienes de Consumo 2006:01-2013:12 SI SI SI
84 Importaciones de Combustibles Lubricantes 2006:01-2013:12 SI SI NO
85 Importaciones de Materia prima para la Agricultura 2006:01-2013:12 SI NO NO
86 Importaciones de Materia prima para la Industria 2006:01-2013:12 SI SI NO
87 Importaciones de Materias Primas y Productos Intermedios 2006:01-2013:12 SI SI NO
88 Importaciones de Bienes para la Agricultura 2006:01-2013:12 NO NO NO
89 Importaciones de Bienes para la Construccion 2006:01-2013:12 SI NO NO
90 Importaciones de Bienes para la Industria 2006:01-2013:12 SI NO NO
91 Importaciones de Bienes para la Equipo de Transporte 2006:01-2013:12 SI SI SI Tres Meses SI
92 Importaciones de Bienes de Capital 2006:01-2013:12 SI SI SI
93 Otros Bienes de Importacion 2006:01-2013:12 NO NO NO
94 Importaciones Totales 2006:01-2013:12 SI SI NO
95 Exportaciones de Productos Agrícolas 2000:01-2013:12 SI SI NO
96 Exportaciones de Productos Pesqueros-Tradicionales 2000:01-2013:12 SI SI SI
97 Exportaciones de Petróleo y Derivados 2000:01-2013:12 SI SI SI Dos Meses SI
98 Exportaciones de Productos Mineros 2012:11-2013:12 NO NO NO
99 Exportaciones de Productos Tradicionales 2000:01-2013:12 SI SI SI
100 Exportaciones de Productos Agropecuarios 2000:01-2013:12 SI SI NO
101 Exportaciones de Productos Maderas y Papeles 2004:01-2013:12 NO NO NO
102 Exportaciones de Productos Metal-mecánico 2001:05-2013:12 NO NO NO
103 Exportaciones de Productos Minería No Metálica 2003:05-2013:12 SI NO NO
104 Exportaciones de Productos Pesqueros- No tradicionales 2000:01-2013:12 SI SI NO
105 Exportaciones de Productos Químicos 2001:06-2013:12 SI NO NO
106 Exportaciones de Productos Sidero-metalúrgico 2001:09-2013:11 NO NO NO
107 Exportaciones de Productos Textiles 2000:01-2013:12 SI SI NO
108 Resto Productos No Tradicionales 2000:01-2013:12 NO NO NO
109 Exportaciones de Productos No Tradicionales 2000:01-2013:12 SI SI NO SI SI
110 Otros Productos de Exportacion 2012:09-2013:04 NO NO NO
111 Exportaciones Totales 2000:01-2013:12 SI SI NO
112 Exportaciones -Canada 2006:01:2013:12 SI NO NO
113 Exportaciones -Estados Unidos 2006:01:2013:12 SI NO NO
114 Exportaciones -Mexico 2006:01:2013:12 SI NO NO
115 Exportaciones Totales- TLCAN 2006:01:2013:12 SI NO NO
116 Exportaciones -Bolivia 2008:09-2013:12 NO NO NO
117 Exportaciones -Colombia 2006:01-2013:12 SI NO NO
118 Exportaciones-Ecuador 2006:01-2013:12 SI NO NO
119 Exportaciones-Venezuela 2006:01-2013:12 SI NO NO
120 Exportaciones Totales-CAN 2006:01-2013:12 SI NO NO
121 Exportaciones-Argentina 2006:03-2013:12 NO NO NO
122 Exportaciones-Brasil 2006:01-2013:12 SI NO NO
123 Exportaciones-Paraguay 2006:01-2011:06 NO NO NO
124 Exportaciones-Uruguay 2006:01-2013:12 NO NO NO
125 Exportaciones Totales-Mercosur 2006:01-2013:12 SI NO NO
126 Exportaciones-Chile 2006:01-2013:12 SI NO NO
127 Exportaciones-Mercado Comun de Centroamerica 2006:01-2013:12 SI NO NO
128 Exportaciones-Perú 2007:05-2013:12 NO NO NO
129 Exportaciones de Resto America 2012:02-2013:12 NO NO NO
130 Exportaciones Totales-America 2006:01-2013:12 SI NO NO
N° Indicador Serie Disponible
Criterios de Selección
Serie Completa
2006:01-2013:13
Correlacion
>=20%
Adelantos
>=20%
Variables Seleccionadas
Anexo Nº 04.B
Criterios de Selección de Variables
Fuente: Banco Centra l de Reserva del Perú- Sucursa l - Piura . Elaboración: Propia, en base a estadísticas del Banco Central de Reserva del Perú- Sucursa l -Piura
Coincidentes Numero de Adelantos IAE
131 Exportaciones-Alemania 2006:01-2013:12 SI NO NO
132 Exportaciones Belgica-Luxemburgo 2006:01-2013:12 SI NO NO
133 Exportaciones-España 2006:01-2013:12 SI NO NO
134 Exportaciones-Francia 2006:01-2013:12 NO NO NO
135 Exportaciones-Italia 2006:01-2013:12 SI NO NO
136 Exportaciones-Paises Bajos 2006:01-2013:12 NO NO NO
137 Exportaciones-Resto de Union Europea 2006:01-2013:12 SI NO NO
138 Exportaciones -Union Europea 2006:01-2013:12 SI NO NO
139 Exportaciones-Suiza 2006:03-2013:12 NO NO NO
140 Exportaciones-Resto de Europa 2006:01-2013:12 SI NO NO
141 Exportaciones Totales- Europa 2006:01-2013:12 SI NO NO
142 Exportaciones-China 2006:01-2013:12 SI NO NO
143 Exportaciones-Corea del Sur 2006:01-2013:12 SI NO NO
144 Exportaciones-Japon 2006:01-2013:12 SI NO NO
145 Exportaciones-Viet-Nam 2006:01-2013:12 NO NO NO
146 Exportaciones-Resto de Asia 2006:01-2013:12 SI NO NO
147 Exportaciones Totales -Asia 2006:01-2013:12 SI NO NO
148 Exportaciones Totales -Africa 2006:01-2013:12 SI NO NO
149 Exportaciones-Australia 2006:01-2013:12 NO NO NO
150 Exportaciones-Nueva Zelanda 2006:01-2013:12 NO NO NO
151 Exportaciones-Nueva Caledonia 2006:10-2013:12 NO NO NO
152 Exportaciones-Restio de Oceania 2006:04-2012:03 NO NO NO
153 Exportaciones Totales - Oceania 2006:01-2013:12 SI NO NO
154 Exportaciones Totales- Paises 2006:01-2013:12 SI NO NO
155 Recaudacion de Tributos-Personas naturales 2004:01-2013:12 SI NO NO
156 Recaudacion de Tributos- Personas jurídicas 2004:01-2013:12 SI SI NO
157 Recaudacion de Tributos-Regularización 2004:01-2013:12 SI SI NO
158 Impuestos a los Ingresos 2004:01-2013:12 SI SI NO
159 Impuesto General a las Ventas 2001:01-2013:12 SI SI NO
160 Impuesto Selectivo al Consumo 2001:01-2013:12 SI NO NO
161 Otros Ingresos Tributarios 2001:01-2013:12 SI NO NO
162 Gastos Corrientes 1999:01-2013:12 SI SI NO SI SI
163 Gastos de Capital 1999:01-2013:12 SI NO NO
164 Depositos de Empresas Bancarias 1999:01-2013:12 SI SI SI
165 Depositos de Cajas Municipales 1999:01-2013:12 SI NO NO
166 Depositos de Cajas Rurales 1999:01-2013:04 NO NO NO
167 Depositos de Empresas Financieras 2009:01-2013:12 NO NO NO
168 Depositos en Moneda Nacional 1999:01-2013:12 SI SI SI
169 Depositos de Moneda Extranjera 1999:01-2013:12 SI SI SI
170 Total de Depositos 1999:01-2013:12 SI SI SI
171 Creditos de Empresas Bancarias 1999:01-2013:12 SI SI NO
172 Creditos de Cajas Municipales 1999:01-2013:12 SI NO NO
173 Creditos de Cajas Rurales 1999:01-2013:04 NO NO NO
174 Creditos de Edypmes 2005:01-2013:12 NO NO NO
175 Empresas Financieras 2007:01-2013:12 NO NO NO
176 Creditos en Moneda Nacional 1999:01-2013:12 SI NO NO
177 Creditos en Moneda Extranjera 1999:01-2013:12 SI SI SI Cinco Meses SI
178 Total de Creditos 1999:01-2013:12 SI SI NO
179 Numero de Afiliaciones a AFP 2001:01-2013:12 SI SI NO
180 Precio de la Hariana Pescado 1999:01-2013:12 SI SI SI
181 Precio del Azucar 1999:01-2013:12 SI NO NO
182 Precio del Café 1999:01-2013:12 SI NO NO
183 Precio del Cobre 1999:01-2013:12 SI NO NO
184 Precio del Estaño. 1999:01-2013:12 SI NO NO
185 Precio de ORO 1999:01-2013:12 SI NO NO
186 Precio de la Plata 1999:01-2013:12 SI NO NO
187 Precio del Plomo 1999:01-2013:12 SI NO NO
188 Precio del Zinc 1999:01-2013:12 SI NO NO
189 Precio del Niquel 1999:01-2013:12 SI NO NO
190 Precio del Trigo 1999:01-2013:12 SI SI SI
191 Precio del Maiz 1999:01-2013:12 SI SI NO
192 Precio del Arroz 1999:01-2013:12 SI NO NO
193 Precio de AC.Soya 1999:01-2013:12 SI SI SI
194 Precio de FR.Soya 1999:01-2013:12 SI SI SI
195 Precio de la Harina de Soya 1999:01-2013:12 SI SI SI
195 133 65 27 5 6 11Nº de Variables
N° Indicador Serie Disponible
Criterios de Selección
Serie Completa
2006:01-2013:13
Correlacion
>=20%
Adelantos
>=20%
Variables Seleccionadas
Anexo Nº 04.C
Criterios de Selección de Variables
Fuente: Banco Centra l de Reserva del Perú- Sucursa l - Piura . Elaboración: Propia, en base a estadísticas del Banco Central de Reserva del Perú- Sucursa l -Piura .
Anexos Nº 05.A Variables Seleccionadas Modelo Auerbach según los Criterios de Selección
Anexo Nº 05.B Estadísticas Descriptivas de las variables seleccionadas en Anexo Nº04.D
Fuente y Elaboración: Propia, utilizando el paquete econométrico Eviews 7.1.
Coincidentes Numero de Adelantos IAE
1 Produccion Agricola 1999:01-2013:12 SI SI SI SI
2 Produccion de Congelado 1999:01-2013:12 SI SI SI SI
3 Produccion de Manufactura 2005:01-2013:12 SI SI SI SI
4 Exportacions de Productos No Tradicionales 2000:01-2013:12 SI SI SI SI
5 Gastos Corrientes 1999:01-2013:12 SI SI SI SI
6 Produccion de Gas Licuado de Petroleo 2005:01-2013:12 SI SI SI Cuatro Meses SI
7 Ventas de Depacho de Cemento 1999:01-2013:12 SI SI SI Ocho Meses SI
8 Importaciones de Bienes de Consumo No Dudadero 2006:01-2013:12 SI SI SI Tres Meses SI
9 Importacions de Bienes de Equipo de Transporte 2006:01-2013:12 SI SI SI Tres Meses SI
10 Exportaciones de Petroleo y Derivados 2000:01-2013:12 SI SI SI Dos Meses SI
11 Creditos en Moneda Extranjera 1999:01-2013:12 SI SI SI Cinco Meses SI
Correlacion
>=20%
Adelantos
>=20%
Criterios de Selección
N° Indicador Serie Completa
2006:01-2013:13
Variables SeleccionadasSerie Disponible
Estadisticos/Variable PAGR PC PM XSPNT GC PGLP_EST VDC_EST IBCND_EST IBET_EST XSPD_EST CME_EST
Promedio 100.0000 100.0000 100.0000 99.89583 99.93750 100.3136 100.0000 99.96875 99.91655 100.0000 100.0000
Mediana 99.74651 99.95639 99.95890 99.89792 99.85969 100.3563 99.79802 99.96904 99.73312 100.0040 99.87228
Maximo 104.1602 104.8956 103.0274 103.7952 103.4421 103.3007 103.8971 104.0722 104.4840 102.7597 103.5051
Minimo 97.47820 96.72450 95.32326 96.61154 96.53271 97.40866 97.04013 95.95509 97.88942 96.85874 97.44386
Desviacion Estandar 1.258748 1.427500 1.343334 1.231150 1.230907 0.921274 1.262281 1.383972 1.278806 1.230905 1.315558
Coeficiente de Variacion 0,01259 0,01428 0,01343 0,01232 0,01232 0,00920 0,01260 0,01380 0,01280 0,01230 0,01320
Asimetria 0.613788 0.498366 -0.337850 -0.043435 0.457754 -0.390868 0.511920 0.287229 1.237007 0.087709 0.459501
Kurtosis 3.395561 4.664764 4.032627 4.050713 3.656089 5.292120 3.230807 4.164441 4.721786 2.682273 3.000114
Jarque-Bera 6.653645 15.05966 6.091553 4.446177 5.074424 23.45970 4.406079 6.743706 36.34115 0.526890 3.378256
Probabilidad 0.035907 0.000537 0.047559 0.108274 0.079087 0.000008 0.110467 0.034326 0.000000 0.768400 0.184681
Numero de Observaciones 96 96 96 96 96 96 96 96 96 96 96
Fuente: Banco Centra l de Reserva del Perú- Sucursa l - Piura . Elaboración: Propia, en base a estadísticas del Banco Centra l de Reserva del Perú- Sucursa l -Piura .
Anexo Nº 06 Gráficos Clasificación de Regímenes - Modelo Markov Switching
Fuente y Elaboración: Propia utilizando el paquete econométrico Ox-Metrics 6.0.
Anexo Nº 07 Variables Adelantadas – Indicador de Actividad Económica (IAE17)
2006:01-2013:12
Indicador de Actividad Económica (IAE)-Producción de Gas Licuado de Petróleo (GLP)
94
96
98
100
102
104
106
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
IAE_EST PGLP_EST Fuente y Elaboración: Propia utilizando el paquete econométrico Eviews 7.1.
Indicador de Actividad Económica (IAE)-Ventas de Despacho de Cemento (VDC)
94
96
98
100
102
104
106
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
IAE_EST VDC_EST Fuente y Elaboración: Propia utilizando el paquete econométrico Eviews 7.1.
17 Se refiere al IAER calculado por el BCRP-Sede Piura.
Indicador de Actividad Económica (IAE)-Importaciones de Bienes de
Consumo No Duradero (VDC)
94
96
98
100
102
104
106
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
IAE_EST IBCND_EST Fuente y Elaboración: Propia utilizando el paquete econométrico Eviews 7.1.
Indicador de Actividad Económica (IAE)-Importaciones de Bienes de Equipo
de Transporte (IBET)
94
96
98
100
102
104
106
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
IAE_EST IBET_EST Fuente y Elaboración: Propia utilizando el paquete econométrico Eviews 7.1.
Indicador de Actividad Económica (IAE)-Exportaciones de Petróleo
y Derivados(XSPD)
94
96
98
100
102
104
106
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
IAE_EST XSPD_EST Fuente y Elaboración: Propia utilizando el paquete econométrico Eviews 7.1.
Indicador de Actividad Económica (IAE)-Créditos en Moneda
Extranjera (CME)
94
96
98
100
102
104
106
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
IAE_EST CME_EST Fuente y Elaboración: Propia utilizando el paquete econométrico Eviews 7.1.
Anexo Nº 08 Variables Coincidentes - Indicador de Actividad Económica (IAE)
Indicador de Actividad Económica (IAE)-Producción Agrícola (PAGR)
94
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100
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2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
IAE_EST PAGR_EST Fuente y Elaboración: Propia utilizando el paquete econométrico Eviews 7.1.
Indicador de Actividad Económica (IAE)-Producción de Congelado (PC)
94
96
98
100
102
104
106
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
IAE_EST PC_EST Fuente y Elaboración: Propia utilizando el paquete econométrico Eviews 7.1.
Indicador de Actividad Económica (IAE)-Producción de Manufactura (PM)
94
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100
102
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2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
IAE_EST PM_EST Fuente y Elaboración: Propia utilizando el paquete econométrico Eviews 7.1.
Indicador de Actividad Económica (IAE)-Exportaciones de Productos
No Tradicionales (XSPNT)
94
96
98
100
102
104
106
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
IAE_EST XSPNT_EST Fuente y Elaboración: Propia utilizando el paquete econométrico Eviews 7.1.
Indicador de Actividad Económica (IAE)-Gastos Corrientes (GC)
94
96
98
100
102
104
106
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
IAE_EST GC_EST Fuente y Elaboración: Propia utilizando el paquete econométrico Eviews 7.1.
Mes/Año IAE Agropecuario PescaMinería y /o
HidrocarburosManufactura
Electricidad y
AguaConstrucción
Servicios
Gubernamentales
Servicios
Financieros
Ene06 50,92 130,97 73,70 96,08 79,26 47,71 73,76 83,96 75,01
Feb06 50,05 101,16 92,89 82,61 85,57 34,61 65,28 102,16 75,92
Mar06 53,88 74,03 112,18 88,27 114,39 37,42 64,21 83,48 77,24
Abr06 48,53 52,51 94,97 94,08 99,38 61,14 59,49 89,67 78,81
May06 54,24 70,85 105,56 100,85 104,84 101,59 75,50 90,07 78,85
Jun06 60,96 105,00 134,24 103,59 112,53 96,55 75,54 97,32 79,86
Jul06 64,05 154,04 119,28 107,99 105,33 98,22 77,57 105,56 79,78
Ago06 61,90 141,56 107,06 109,40 99,27 104,53 98,31 88,94 82,05
Sep06 50,46 73,75 71,96 100,22 84,48 109,25 92,35 97,05 85,17
O ct06 46,49 60,80 71,20 101,77 73,54 96,61 90,80 94,20 86,48
Nov06 50,43 71,93 72,28 96,21 86,44 71,18 102,04 91,58 88,26
Dic06 59,03 123,90 64,92 96,35 90,31 53,26 106,01 146,22 89,97
Ene07 60,64 130,99 103,58 97,63 100,71 75,82 102,84 89,71 93,74
Feb07 55,24 63,58 112,58 92,35 101,67 81,89 84,21 119,26 93,31
Mar07 56,06 63,30 125,71 87,17 109,03 92,62 89,72 89,85 95,39
Abr07 56,51 56,88 122,41 96,09 113,69 70,08 90,15 91,19 94,56
May07 61,89 98,35 127,95 102,67 115,75 51,84 98,33 92,97 97,46
Jun07 72,03 209,02 122,32 99,67 109,94 112,87 105,92 95,06 98,89
Jul07 60,99 132,19 85,21 101,40 94,65 123,17 103,19 112,48 99,31
Ago07 55,45 65,43 78,67 98,30 97,33 134,81 114,63 100,39 102,22
Sep07 44,97 62,63 44,78 104,09 68,67 131,49 88,56 92,44 103,07
O ct07 50,83 63,58 69,63 102,69 85,53 118,38 96,84 100,18 104,90
Nov07 58,91 96,30 99,83 104,08 95,28 97,22 111,73 108,15 107,91
Dic07 68,48 157,75 107,34 113,85 107,77 109,80 113,87 108,32 109,23
Ene08 70,74 175,84 112,93 108,42 111,72 93,52 116,76 104,54 110,20
Feb08 62,21 84,75 103,63 96,74 120,34 86,58 97,44 114,70 113,08
Mar08 58,61 61,81 113,43 106,48 121,75 95,72 79,50 90,20 113,69
Abr08 59,19 57,25 121,62 100,77 121,93 84,50 84,17 100,05 115,64
May08 66,47 78,48 131,67 108,87 130,78 133,98 87,10 123,35 119,81
Jun08 78,97 180,26 165,60 107,31 138,25 128,42 99,93 106,70 123,34
Jul08 69,27 130,12 129,45 115,35 121,03 149,59 87,74 116,75 123,90
Ago08 69,71 80,83 154,75 115,56 129,23 141,33 117,69 108,09 128,67
Sep08 62,88 57,29 147,35 111,78 113,06 146,36 114,44 99,61 131,83
O ct08 65,90 53,21 141,41 113,84 126,53 115,78 123,68 106,48 131,89
Nov08 58,49 64,26 111,87 116,89 93,07 107,99 123,55 107,11 142,45
Dic08 61,62 141,90 78,42 109,57 81,93 96,14 123,51 117,56 146,51
Ene09 58,13 92,63 76,67 105,86 103,17 73,58 105,19 94,05 146,71
Feb09 57,21 67,20 103,10 89,34 102,76 64,69 89,27 132,85 152,36
Mar09 59,19 56,27 112,86 96,60 122,14 71,39 85,84 101,72 153,29
Abr09 57,54 58,25 111,40 94,30 111,86 85,02 89,08 103,16 152,95
May09 64,21 83,16 134,52 114,44 119,37 88,90 93,60 105,66 153,23
Jun09 77,62 166,13 156,08 102,04 135,02 123,34 108,82 108,61 157,87
Jul09 73,87 147,32 121,22 108,87 114,77 126,21 131,32 137,53 160,64
Ago09 64,89 83,59 114,91 113,13 104,01 134,46 144,11 105,90 159,00
Sep09 66,00 63,10 106,79 120,96 118,44 130,13 144,18 104,50 160,17
O ct09 63,68 57,73 70,05 114,09 115,49 124,01 155,08 107,50 161,15
Nov09 58,02 88,58 66,13 115,52 81,41 125,88 138,16 111,55 166,35
Dic09 62,35 121,11 53,82 113,82 81,31 104,07 148,41 137,52 167,14
Anexo Nº 09.A
Indicador de Actividad Económica Regional (IAE)
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
Ene10 62,96 142,77 43,32 119,76 93,17 124,20 114,43 117,70 166,24
Feb10 68,60 104,21 117,94 109,00 124,28 112,71 113,82 109,00 169,51
Mar10 74,89 80,00 158,81 108,95 152,58 122,05 116,49 107,40 174,65
Abr10 69,88 56,16 135,16 114,06 149,01 122,85 98,87 112,77 171,93
May10 75,71 103,26 156,97 106,49 150,75 110,50 103,44 116,72 174,91
Jun10 86,80 181,29 168,72 105,01 157,76 124,13 115,34 127,49 181,27
Jul10 63,60 147,14 56,92 106,57 83,90 125,90 122,16 137,03 188,44
Ago10 58,50 73,03 67,32 112,62 87,12 133,90 131,33 123,64 191,42
Sep10 51,34 55,51 36,39 116,32 67,56 129,56 135,07 119,51 192,23
O ct10 55,87 61,44 33,33 116,14 86,10 129,40 138,81 117,26 191,76
Nov10 61,90 107,00 60,16 107,91 85,59 132,60 147,02 122,93 192,46
Dic10 69,60 186,73 69,64 113,99 85,49 116,80 131,67 141,27 196,22
Ene11 72,18 171,92 111,77 113,06 105,75 104,89 116,46 123,72 197,45
Feb11 72,60 116,52 138,70 103,06 133,44 114,92 110,17 107,37 199,59
Mar11 70,47 55,65 125,40 114,05 145,02 136,74 117,60 106,68 204,79
Abr11 65,82 63,04 117,09 106,68 125,28 128,92 110,45 113,24 206,62
May11 69,75 67,77 131,11 109,38 126,17 142,68 127,17 125,41 214,05
Jun11 79,03 104,70 183,08 106,02 141,90 136,03 130,00 125,13 214,10
Jul11 80,42 172,10 114,65 110,01 129,76 144,97 128,39 143,54 211,28
Ago11 81,37 115,80 150,28 114,04 144,71 150,98 148,21 128,67 214,57
Sep11 65,80 73,33 105,04 111,59 106,87 140,64 137,85 124,29 219,89
O ct11 67,26 61,50 92,01 114,08 116,89 135,32 148,23 126,02 221,47
Nov11 62,99 87,16 80,07 112,09 80,99 128,25 145,70 160,11 224,55
Dic11 69,37 101,52 104,36 112,87 88,95 110,03 155,55 182,50 237,10
Ene12 70,09 150,67 94,05 111,56 93,56 120,43 141,55 132,59 229,96
Feb12 70,67 88,96 132,95 103,26 117,70 108,31 144,10 121,92 236,73
Mar12 73,54 59,12 137,07 109,24 137,62 117,96 149,06 127,09 232,22
Abr12 61,49 69,67 74,91 108,59 95,39 112,82 129,05 139,50 241,87
May12 76,67 101,83 135,23 109,98 132,69 107,69 134,97 149,27 249,82
Jun12 105,94 192,73 360,86 111,44 182,25 134,80 124,04 141,87 244,48
Jul12 90,45 143,95 113,44 115,82 172,32 164,81 139,99 164,09 248,98
Ago12 76,17 68,32 138,50 112,82 130,90 195,16 156,48 140,28 250,16
Sep12 80,22 64,60 179,52 111,59 143,63 225,59 160,59 123,54 242,76
O ct12 88,79 89,92 145,65 111,23 179,20 169,96 159,95 143,28 246,28
Nov12 70,68 98,50 111,62 101,66 103,99 119,92 158,96 146,66 254,86
Dic12 84,43 159,69 111,35 103,50 109,59 100,24 143,42 282,69 265,55
Ene13 80,66 208,97 90,76 103,53 108,25 125,73 155,14 147,05 263,77
Feb13 71,47 129,08 120,45 94,59 101,58 125,43 136,46 148,87 258,98
Mar13 61,90 82,70 93,62 97,55 85,46 97,55 139,82 140,94 256,84
Abr13 66,53 64,79 101,36 97,52 108,36 110,90 135,11 158,06 261,47
May13 75,88 88,59 131,31 103,49 124,60 97,02 160,48 156,59 267,81
Jun13 103,10 209,49 285,08 100,74 167,12 88,16 143,76 172,38 272,11
Jul13 96,46 144,24 137,71 104,23 169,74 130,20 200,47 185,91 259,69
Ago13 73,71 93,33 95,98 98,50 98,44 117,10 220,16 152,48 272,67
Sep13 70,99 58,46 126,38 97,98 103,70 86,40 205,40 147,14 264,36
O ct13 79,39 110,96 116,96 98,22 128,31 91,10 180,10 158,90 268,44
Nov13 78,18 144,00 118,99 96,48 102,12 105,53 189,64 162,94 276,27
Dic13 89,70 196,10 108,23 93,98 100,71 74,28 170,81 319,73 289,45
Servicios
Gubernamentales
Servicios
FinancierosMes/Año IAE Agropecuario Pesca
Minería y /o
HidrocarburosManufactura
Electricidad y
AguaConstrucción
Anexo Nº 01
Indicador de Actividad Económica Regional (IAE)
Anexo Nº 09.B
Indicador de Actividad Económica Regional (IAE)
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
Mes/Año Café Limón Mango Papaya Plátano Algodón Arroz
Caña de
azúcarCamote Cebada Cebolla ARVEJA G/S
FRIJO L
CASTILLA
FRIJO L DE
PALOFrijol G/S
Maíz
amarillo
duro
Maíz
amiláceoPaprica Piquillo Papa Trigo Yuca
Produccion
Agricola
Ene06 0 15001 43866 99 16610 0 95878 5614 39 0 0 0 1417 0 0 11184 11184 89 0 650 0 410 202041
Feb06 0 14165 65944 70 15642 0 8280 5333 8145 0 0 84 72 0 0 706 706 0 0 857 0 284 120288
Mar06 0 13540 33422 84 19809 0 0 3549 2644 0 0 12 0 0 0 619 619 0 0 1480 0 604 76382
Abr06 35 15316 0 74 20247 0 0 5068 50 0 0 0 662 0 55 294 294 0 0 598 0 301 42994
May06 338 16509 0 70 20753 0 7040 4892 53 0 0 0 2981 513 186 9315 9315 0 0 1168 0 1047 74180
Jun06 694 14609 0 55 21158 711 57182 4850 3486 71 0 14 2172 552 470 13527 13527 0 0 922 156 171 134327
Jul06 817 9384 0 124 20375 12139 82557 7006 10206 345 0 253 692 1324 845 14582 14582 0 0 1017 1709 482 178439
Ago06 657 6870 0 83 20482 14382 74332 8195 974 46 0 1870 461 365 389 4129 4129 386 0 1146 5914 841 145651
Sep06 80 7055 1480 164 19388 6436 623 10264 202 24 0 919 467 674 457 4272 4272 1106 380 1072 606 510 60451
O ct06 0 11429 7985 542 19130 1494 160 0 58 0 0 174 1525 975 93 856 856 1089 0 1789 15 325 48495
Nov06 0 14534 16185 506 18900 0 9418 0 4814 0 0 47 2656 31 86 4602 4602 1813 945 2808 48 531 82526
Dic06 0 18219 79316 131 20973 0 23914 0 1488 0 0 54 263 0 26 12238 12238 2036 1136 2656 0 1202 175890
Ene07 0 18658 58568 131 19719 0 70129 0 53 0 0 7 180 0 0 5770 0 0 56 1359 0 350 174980
Feb07 0 19327 3800 168 21065 0 80 0 1701 0 0 0 87 0 0 2224 0 0 0 1080 0 814 50346
Mar07 0 20679 790 145 22206 0 0 0 584 0 0 0 103 0 0 1370 0 0 0 1558 0 210 47645
Abr07 22 14889 0 101 21622 0 0 0 3 0 0 0 8 0 8 1286 0 0 0 892 0 304 39135
May07 85 14969 0 92 23958 0 56557 0 49 0 0 0 647 0 62 7570 232 0 480 738 0 158 105597
Jun07 504 13993 0 121 21492 0 178756 0 1369 46 0 47 711 400 718 9262 2080 0 1449 684 328 161 232121
Jul07 527 11876 0 107 20871 0 31113 0 3613 218 0 446 969 900 928 8165 10093 0 0 1070 1223 459 92578
Ago07 682 9304 0 137 20279 0 2221 0 238 143 0 1088 3 322 301 3860 2458 0 0 1829 4172 135 47172
Sep07 196 10382 600 53 19546 0 0 0 8772 11 0 961 165 699 986 2727 847 352 1787 1559 2437 87 52167
O ct07 161 10957 8872 85 21688 0 0 0 91 0 0 226 581 1129 218 4377 0 2125 4314 1979 0 1159 57962
Nov07 0 11774 52668 83 19947 0 5269 0 47 0 0 129 2174 2976 0 9624 0 2285 2656 959 0 850 111441
Dic07 0 13852 108475 103 20238 0 58003 0 6310 0 0 73 1348 2010 11 8915 0 376 816 1418 14 1198 223160
Ene08 0 17733 118894 102 21361 0 104865 4948 134 0 270 5 1012 174 5 6743 0 803 790 1370 0 1035 280244
Feb08 0 20583 45019 141 19640 0 55 1897 3 0 360 0 36 168 0 3885 0 0 0 1725 0 1038 94550
Mar08 0 15689 470 71 19630 0 1594 2455 37 0 0 0 0 0 0 1739 0 0 0 1063 0 0 42748
Abr08 4 15563 9 102 19636 0 4554 3008 0 0 198 0 2729 21 0 1363 56 0 0 1105 0 107 48455
May08 60 16413 0 136 18738 0 21033 2568 2284 0 0 0 3961 32 93 4353 288 0 0 836 0 334 71129
Jun08 295 16176 0 162 20575 0 175207 0 5447 21 851 0 2014 60 817 8053 1335 390 218 1012 36 665 233334
Jul08 906 8202 0 135 19028 0 69612 0 2862 156 460 300 690 305 455 12650 5224 301 1820 1278 2182 71 126637
Ago08 1357 5985 0 160 17861 0 7286 0 392 265 701 1716 90 212 290 10084 7326 720 1727 733 5195 1097 63197
Sep08 307 3932 96 81 19458 0 0 0 3441 56 1260 247 448 203 445 3512 0 608 1727 1638 1333 1139 39931
O ct08 0 3583 2343 99 18871 0 0 0 1109 0 317 116 313 0 95 1049 0 706 1035 906 50 636 31228
Nov08 0 6088 20173 0 19826 0 5893 0 1632 0 555 148 552 0 0 2285 0 451 1815 490 62 258 60228
Dic08 0 10662 30422 74 19247 0 129366 0 260 0 718 180 1351 0 5 8894 0 0 2000 1478 304 781 205742
Ene09 0 17957 23475 104 19099 0 54790 3954 4231 0 656 58 494 212 44 4475 0 50 127 898 0 415 131039
Feb09 0 11249 2996 226 21820 0 24840 4061 6643 0 256 12 449 8 0 6787 0 814 3216 1215 0 1093 85685
Mar09 0 9767 2890 201 20207 0 0 2236 2432 0 255 0 174 7 0 728 0 301 0 1803 0 1439 42440
Abr09 15 11871 854 204 21246 0 0 3539 170 0 514 0 2010 11 227 2036 408 50 936 1382 0 949 46422
May09 255 9904 0 115 21252 0 49722 5754 804 0 662 0 5316 0 174 4049 500 80 0 1073 0 836 100496
Jun09 438 8359 0 126 20826 0 169200 7413 60 5 1075 17 311 0 793 10698 2444 73 0 1366 30 244 223478
Jul09 2256 6392 0 105 20919 0 109562 8878 1601 200 1104 610 178 0 1210 13926 9178 110 161 1602 2367 1162 181521
Ago09 995 7072 0 121 20338 0 16608 10458 5830 297 1930 1808 128 0 974 6030 3904 0 0 1588 5415 362 83858
Sep09 819 8641 528 108 19717 0 160 43252 745 41 360 1569 0 0 52 1305 1171 212 4007 1926 2904 277 87794
O ct09 0 5108 3112 85 20333 0 1431 41065 123 0 1280 182 0 110 423 3604 0 654 1780 2475 30 430 82225
Nov09 0 6785 21837 78 20496 0 45669 59632 117 0 690 180 711 80 35 2998 0 730 1029 2133 24 889 164113
Dic09 0 7201 53740 112 20033 0 49480 67804 4103 0 650 275 436 0 23 6405 0 503 0 1588 0 684 213037
Anexo Nº 09.C
Producción Agrícola (Miles de Toneladas)
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
Ene10 0 12049 101421 153 20928 0 51172 80671 2657 0 1260 15 676 0 0 8259 0 1101 0 1244 0 1564 283170
Feb10 0 15584 73651 276 23100 0 6552 29783 637 0 1815 31 0 0 0 6666 0 17 126 1065 0 318 159621
Mar10 0 15379 40000 214 21328 0 0 29084 2657 0 1555 6 44 0 0 93 0 232 0 1294 0 350 112236
Abr10 0 14636 0 143 21663 0 0 35598 428 0 370 8 742 0 10 1140 15 0 0 1617 0 298 76668
May10 372 14774 0 337 21990 0 62679 79733 96 0 722 6 11230 0 183 3627 475 0 0 2449 0 358 199031
Jun10 516 13782 0 183 22601 1885 184891 53505 189 16 1210 9 2130 0 788 10016 2282 0 0 1788 635 1251 297677
Jul10 1314 11486 0 273 20920 2487 90791 72047 5008 284 920 1056 320 0 2644 12306 9015 0 0 1625 4944 1075 238515
Ago10 124 6540 0 330 21521 912 80 78712 60 310 1302 1760 266 8 86 12662 2722 75 60 1241 4156 1045 133972
Sep10 59 5809 1572 274 21188 239 0 58041 22 0 34 886 218 10 218 2203 0 316 0 148 1366 357 92960
O ct10 0 5791 5508 390 22133 0 0 71187 41 0 264 239 246 0 168 4339 0 477 0 1828 0 758 113369
Nov10 0 8685 23042 445 21888 0 7055 67634 4933 0 2340 39 3288 0 12 4588 0 481 3202 1901 0 1449 150982
Dic10 0 13013 114315 430 22005 0 97261 0 8066 0 3118 51 476 0 0 11939 0 1203 2130 906 0 767 275680
Ene11 0 13165 129080 507 21349 0 48574 0 2792 0 722 0 107 0 8 10303 0 1249 5160 1630 0 884 235530
Feb11 0 15349 88342 522 20965 0 15806 0 22 0 2473 0 141 0 0 5262 0 218 2890 1120 0 584 153694
Mar11 0 9481 7006 235 21154 0 0 27970 3507 0 206 16 65 0 0 935 0 0 0 1012 0 231 71818
Abr11 0 9676 0 168 21946 0 0 53218 1211 0 0 0 35 0 11 803 24 0 0 1530 0 336 88958
May11 515 11120 0 197 21623 0 8879 69399 649 0 0 83 439 0 111 4348 156 0 0 1296 0 1007 119822
Jun11 477 11093 0 105 22788 403 52021 70199 907 39 1980 60 2116 0 471 7620 1515 552 0 1744 243 1881 176214
Jul11 822 9108 0 136 23134 3896 149656 60287 1367 207 2715 417 3377 0 131 16039 4158 112 280 1582 2349 1050 280823
Ago11 386 6977 0 236 23402 4355 61984 0 1172 101 2225 1712 830 0 805 8384 4455 140 108 1149 4853 408 123682
Sep11 71 6463 288 114 24428 3257 1507 0 7391 18 903 1513 77 0 370 2843 4523 1014 7122 2636 1692 1299 67529
O ct11 0 6739 300 139 24103 44 0 0 1306 0 2934 181 304 0 226 2044 0 640 2805 2426 0 632 44823
Nov11 0 7695 8624 100 24711 0 2445 6251 43 0 608 134 2506 0 118 12100 0 614 2358 772 277 277 69633
Dic11 0 7729 7748 171 24755 0 20714 1964 0 840 74 2027 4 13 12832 0 770 0 3415 0 738 83794
Ene12 0 10478 44405 99 24731 0 117667 0 6014 0 623 16 455 0 0 7278 0 0 0 1067 0 983 213816
Feb12 0 13944 10605 110 23942 0 27567 0 2600 0 138 26 82 0 0 5423 0 20 0 774 0 670 85901
Mar12 0 15765 4548 103 24715 0 0 0 675 0 112 38 0 10 0 1377 0 32 0 321 0 286 47982
Abr12 0 16887 45 122 24710 0 0 0 71 0 81 0 1131 0 0 1477 0 8 0 1154 0 101 45787
May12 225 14768 0 325 24629 117 45722 0 51 0 144 35 14471 108 0 3413 160 0 0 1070 0 891 106129
Jun12 737 11338 0 129 24548 3289 207822 0 112 0 814 0 1192 234 275 10434 945 0 0 1047 18 238 263172
Jul12 819 7332 0 178 24023 1748 92719 0 203 39 1161 189 394 271 1026 7936 3802 0 0 956 1649 485 144930
Ago12 0 5723 60 110 23036 97 2303 0 2027 129 1091 1726 320 20 260 4583 5247 243 0 2467 4481 473 54396
Sep12 162 6090 0 108 22482 193 0 0 1385 94 478 2582 114 36 618 4658 835 126 7410 3042 3823 1497 55733
O ct12 0 7241 4042 92 22919 0 0 0 543 0 0 15 292 0 12 1721 0 1439 2200 282 0 924 41722
Nov12 0 7676 9895 227 24142 0 6453 0 57 0 0 62 1460 0 262 2601 0 0 1950 2384 0 967 58136
Dic12 0 8564 26296 162 24035 0 118123 0 208 0 105 48 2189 0 0 14897 0 874 1045 1616 0 208 198370
Ene13 0 9154 185851 145 24711 0 70970 0 45 0 0 71 949 0 0 3444 0 29 1045 1744 54 666 298878
Feb13 0 8254 76750 87 24573 0 7590 199 3293 0 727 10 207 0 0 5921 0 0 0 1900 0 467 129978
Mar13 0 13666 27057 92 24846 655 0 0 2389 0 384 0 22 0 0 397 0 48 0 1890 0 251 71697
Abr13 47 16085 48 125 24759 0 910 0 445 0 320 0 13 0 38 401 71 12 0 2143 0 319 45736
May13 561 12730 0 136 23220 0 36753 7187 336 0 170 0 1284 0 340 1674 654 0 0 1832 0 248 87125
Jun13 423 10429 0 159 22974 0 258933 0 2598 7 0 153 522 0 527 5067 1889 8 0 1720 129 827 306365
Jul13 548 9867 0 131 22897 1774 77651 0 1656 133 1652 267 454 0 794 12469 3618 0 0 2041 2592 1740 140284
Ago13 556 6456 0 145 22490 2958 3314 0 1691 128 358 2019 209 0 748 5966 7193 137 6783 2322 3786 1014 68273
Sep13 168 6237 0 157 16291 315 0 0 50 29 0 1975 6 0 711 2033 2545 1714 3570 1131 3043 651 40626
O ct13 0 5693 5714 138 17755 84 0 346 210 0 18 256 97 0 259 3150 294 0 475 1781 49 1556 37875
Nov13 9 6910 18540 94 18535 12 8458 0 87 0 0 44 1414 0 17 1330 0 0 0 2171 0 1523 59144
Dic13 1 10511 40539 134 16694 0 82 180 0 3 406 0 0 51 854 2 0 27978 0 247 0 2050 4 2697 187348
YucaProduccion
Agricola
Maíz
amarillo
duro
Maíz
amiláceoPaprica Piquillo Papa TrigoCebada Cebolla ARVEJA G/S
FRIJO L
CASTILLA
FRIJO L DE
PALOFrijol G/SPlátano Algodón Arroz
Caña de
azúcarCamoteCafé Limón Mango PapayaMes/Año
Anexo Nº 09.D
Producción Agrícola (Miles de Toneladas)
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
Mes/Año Carne de Ave
Carne de
Caprino
Carne de
Vacuno
Carne de
Porcino
Carne de
O vinoLeche Huevos
Produccion
Pecuaria
Produccion
Agropecuaria
Ene06 898 168 801 616 49 2721 326 5579 207620
Feb06 810 165 819 654 51 3222 346 6067 126355
Mar06 902 169 833 559 50 3615 335 6463 82845
Abr06 795 178 913 562 49 3672 357 6526 49520
May06 957 155 922 573 45 3812 342 6806 80986
Jun06 805 182 906 617 48 3950 329 6837 141164
Jul06 904 179 920 620 44 3410 332 6409 184847
Ago06 837 240 915 672 48 3330 328 6370 152021
Sep06 791 234 953 676 60 2342 310 5366 65817
O ct06 859 197 880 535 60 2038 330 4899 53394
Nov06 872 170 930 565 68 1095 294 3994 86520
Dic06 969 203 986 582 78 1809 332 4959 180849
Ene07 886 151 788 528 54 2835 320 5562 180542
Feb07 818 188 831 602 53 3235 318 6045 56391
Mar07 943 206 828 624 54 3828 342 6825 54470
Abr07 806 182 854 569 54 3920 341 6726 45861
May07 827 181 855 517 53 3763 332 6528 112125
Jun07 849 177 763 521 52 3789 354 6505 238626
Jul07 936 186 785 546 55 3702 352 6562 99140
Ago07 812 168 796 643 52 3703 353 6527 53699
Sep07 839 170 841 586 50 2125 367 4977 57144
O ct07 948 161 844 583 53 2140 352 5081 63043
Nov07 792 166 878 597 54 2250 334 5071 116512
Dic07 1026 178 922 541 57 2251 335 5310 228470
Ene08 803 145 748 540 45 2986 361 5628 285872
Feb08 826 232 785 606 46 3379 373 6247 100797
Mar08 859 206 817 595 48 3630 381 6536 49284
Abr08 937 195 845 514 50 3453 390 6384 54839
May08 875 181 855 545 56 3218 387 6117 77246
Jun08 1056 179 825 514 56 3687 383 6700 240034
Jul08 969 186 787 494 55 3346 297 6134 132771
Ago08 995 180 759 515 55 3220 373 6097 69294
Sep08 1055 190 729 526 66 2400 355 5320 45251
O ct08 1050 172 758 532 68 2295 353 5228 36456
Nov08 972 185 745 518 62 2455 337 5274 65502
Dic08 1010 187 827 489 62 2333 352 5260 211002
Ene09 1146 127 645 526 51 2099 217 4811 135850
Feb09 1112 121 616 691 50 2545 265 5399 91084
Mar09 1086 145 741 504 55 3181 289 6002 48442
Abr09 1044 157 800 554 56 3818 337 6765 53187
May09 1104 170 710 527 57 3738 433 6739 107235
Jun09 1054 184 792 553 58 3499 530 6670 230148
Jul09 1140 174 832 550 59 3181 578 6514 188035
Ago09 1068 156 790 489 60 2546 436 5544 89402
Sep09 1167 137 724 549 65 1910 481 5034 92828
O ct09 1034 99 704 529 70 1746 424 4606 86831
Nov09 1170 136 758 508 68 1617 337 4595 168708
Dic09 1037 213 743 519 66 2069 313 4958 217995
Anexo Nº 09.E
Producción Pecuaria (Miles de Toneladas)
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
Ene10 1147 165 658 406 64 2598 228 5266 288436
Feb10 1135 140 626 392 52 2970 280 5595 165216
Mar10 1284 160 762 403 55 3409 305 6377 118613
Abr10 1043 170 766 443 58 3703 407 6590 83258
May10 1238 181 731 458 61 3988 458 7116 206147
Jun10 1173 196 812 523 62 3533 661 6961 304638
Jul10 1235 186 804 531 60 3212 610 6638 245153
Ago10 1137 166 834 451 58 2570 559 5775 139747
Sep10 1228 147 859 460 69 1927 508 5198 98158
O ct10 1383 106 794 336 62 1758 447 4886 118255
Nov10 1408 112 870 347 65 1606 353 4762 155744
Dic10 1356 386 709 385 72 2079 351 5337 281017
Ene11 1392 139 612 417 123 3183 207 6073 241603
Feb11 1344 140 625 366 127 3500 253 6355 160049
Mar11 1297 160 764 407 142 3937 276 6983 78801
Abr11 1271 171 762 448 150 5031 367 8200 97158
May11 1353 182 808 463 159 5468 413 8847 128669
Jun11 1401 197 852 529 173 4812 505 8470 184684
Jul11 1410 186 786 537 165 4375 551 8010 288833
Ago11 1452 167 740 456 150 3500 597 7060 130742
Sep11 1528 147 696 374 128 2625 459 5958 73487
O ct11 1532 167 661 340 102 2406 404 5612 50435
Nov11 1608 160 755 351 108 2187 262 5431 75064
Dic11 1658 158 606 450 119 2844 299 6133 89927
Ene12 1583 147 658 492 139 3417 221 6656 220472
Feb12 1565 148 744 428 144 3760 270 7059 92960
Mar12 1548 168 816 475 160 4230 294 7691 55673
Abr12 1748 179 810 523 169 5405 392 9226 55013
May12 1813 190 859 545 179 5875 441 9902 116031
Jun12 1925 206 905 618 195 5170 540 9558 272730
Jul12 1869 195 836 627 186 4700 589 9001 153931
Ago12 1865 175 787 532 170 3760 638 7927 62323
Sep12 1971 154 742 437 144 2820 491 6757 62490
O ct12 1979 112 707 406 115 2585 432 6336 48058
Nov12 2093 118 808 416 121 2350 280 6187 64323
Dic12 1822 131 649 471 134 3055 319 6580 204950
Ene13 2365 143 530 545 136 3427 492 7639 306517
Feb13 2276 145 596 446 148 3798 537 7945 137923
Mar13 2221 164 655 495 154 4273 564 8527 80224
Abr13 2367 175 654 545 160 5460 635 9996 55732
May13 2471 179 704 594 166 5935 627 10674 97799
Jun13 2064 196 732 644 183 5222 684 9725 316090
Jul13 2165 185 674 654 177 4748 711 9315 149599
Ago13 2184 166 634 555 171 3798 757 8266 76539
Sep13 2254 182 614 456 130 2849 717 7202 47828
O ct13 2215 133 631 377 126 2611 685 6778 44653
Nov13 2529 119 663 406 112 2374 656 6859 66003
Dic13 1780 127 127 441 94 3086 237 5892 193240
Carne de
Porcino
Carne de
O vinoLeche Huevos
Produccion
Pecuaria
Produccion
AgropecuariaCarne de Ave
Carne de
Caprino
Carne de
VacunoMes/Año
Anexo Nº 09.F
Producción Pecuaria (Miles de Toneladas)
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
Mes/Año Congelado Enlatado Fresco Curado
Consumo
Humano Directo Harina
Consumo
IndustrialTO TAL PESCA
Ene06 24575 6512 7151 61 38299 0 0 38299
Feb06 33219 7168 7513 22 47922 0 0 47922
Mar06 40927 9789 7645 0 58361 12774 12774 71135
Abr06 35582 4507 6341 40 46470 10568 10568 57038
May06 33932 4144 7400 0 45476 90140 90140 135616
Jun06 43732 7337 5555 11 56635 174671 174671 231306
Jul06 42001 7036 10491 0 59528 0 0 59528
Ago06 37768 7686 9154 0 54608 0 0 54608
Sep06 23750 4639 7463 6 35858 0 0 35858
O ct06 22467 2508 8476 17 33468 0 0 33468
Nov06 23693 4759 6288 40 34780 25088 25088 59868
Dic06 20745 6376 4336 46 31503 49474 49474 80977
Ene07 39042 8015 6829 90 53976 0 0 53976
Feb07 42351 5046 8077 53 55527 0 0 55527
Mar07 49342 4874 7624 7 61847 0 0 61847
Abr07 41350 3943 8539 0 53832 78694 78694 132526
May07 44466 2888 7823 0 55177 89154 89154 144331
Jun07 39018 2507 7148 0 48673 143420 143420 192093
Jul07 33418 1381 5487 0 40286 0 0 40286
Ago07 30158 2958 5328 1 38445 0 0 38445
Sep07 14938 823 4844 0 20605 0 0 20605
O ct07 23046 2090 7544 0 32680 0 0 32680
Nov07 27211 3811 6907 0 37929 158627 158627 196556
Dic07 31266 5528 7477 49 44320 135414 135414 179734
Ene08 39240 6766 10268 76 56350 0 0 56350
Feb08 38494 7575 7332 85 53486 0 0 53486
Mar08 42112 5991 8443 16 56562 0 0 56562
Abr08 43367 4797 7214 0 55378 66833 66833 122211
May08 46137 1720 10712 182 58751 36261 36261 95012
Jun08 48298 3094 11822 186 63400 217479 217479 280879
Jul08 42347 3800 14332 138 60617 0 0 60617
Ago08 43606 2548 22714 186 69054 0 0 69054
Sep08 38721 1116 23933 185 63955 0 0 63955
O ct08 41904 809 19433 187 62333 0 0 62333
Nov08 27774 993 14031 354 43152 101240 101240 144392
Dic08 19281 408 10123 281 30093 68630 68630 98723
Ene09 26480 3645 7019 431 37575 0 0 37575
Feb09 30491 2800 13832 204 47327 0 0 47327
Mar09 42050 2485 8811 34 53380 0 0 53380
Abr09 40851 2459 9027 252 52589 702 702 53291
May09 42736 2566 9895 429 55626 116493 116493 172119
Jun09 56310 3251 9808 571 69940 67779 67779 137719
Jul09 38349 2849 11322 997 53517 52190 52190 105707
Ago09 32462 1285 16799 306 50852 0 0 50852
Sep09 41432 1515 6904 594 50445 0 0 50445
O ct09 23813 238 7296 186 31533 0 0 31533
Nov09 12722 695 13221 160 26798 18433 18433 45231
Dic09 9604 54 9300 140 19098 55728 55728 74826
Anexo Nº 09.G
Producción Pesquera (Miles de Toneladas)
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
Ene10 12193 758 5818 129 18898 9653 9653 28551
Feb10 36583 516 14978 197 52274 0 0 52274
Mar10 53708 2157 16597 255 72717 0 0 72717
Abr10 47044 1376 13137 316 61873 0 0 61873
May10 53882 2926 14263 100 71171 29272 29272 100443
Jun10 50836 718 14600 632 66786 150497 150497 217283
Jul10 15228 622 8854 255 24959 989 989 25948
Ago10 15300 608 12610 275 28793 0 0 28793
Sep10 6832 939 18815 275 26861 0 0 26861
O ct10 7395 1088 15052 260 23795 0 0 23795
Nov10 17065 1806 8500 275 27646 0 0 27646
Dic10 19911 3440 9500 260 33111 943 943 34054
Ene11 26460 5015 17663 304 49442 37739 37739 87181
Feb11 38330 4882 20466 264 63942 27 27 63969
Mar11 46074 6230 9765 0 62069 0 0 62069
Abr11 40269 4102 7512 260 52143 73576 73576 125719
May11 41434 3042 10031 260 54767 109422 109422 164189
Jun11 44000 2676 16300 260 63236 28070 28070 91306
Jul11 42826 1106 8956 260 53148 0 0 53148
Ago11 51998 1050 14964 260 68272 0 0 68272
Sep11 21944 771 21403 0 44118 0 0 44118
O ct11 23989 1232 14795 478 40494 0 0 40494
Nov11 15578 1071 15000 288 31937 37627 37627 69564
Dic11 19439 721 15460 300 35920 143892 143892 179812
Ene12 20674 2033 17000 300 40007 19611 19611 59618
Feb12 37215 2083 20000 300 59598 0 0 59598
Mar12 46500 2500 16000 300 65300 0 0 65300
Abr12 20634 1097 13000 300 35031 0 0 35031
May12 41995 462 14000 300 56757 22372 22372 79129
Jun12 60435 1504 15000 300 77239 120069 120069 197308
Jul12 33861 1135 15000 300 50296 4669 4669 54965
Ago12 48721 1439 15000 300 65460 0 0 65460
Sep12 51495 387 16000 300 68182 0 0 68182
O ct12 41714 279 18000 300 60293 0 0 60293
Nov12 28033 333 18000 300 46666 0 0 46666
Dic12 28074 791 18000 300 47165 17141 17141 64306
Ene13 33311 657 16000 300 50268 5169 5169 55437
Feb13 48824 1065 16000 300 66189 0 0 66189
Mar13 29702 1228 16000 300 47230 0 0 47230
Abr13 38253 1015 12000 300 51568 0 0 51568
May13 57723 1052 13000 300 72075 0 0 72075
Jun13 55370 461 13000 300 69131 2976 2976 72107
Jul13 53177 1197 13000 300 67674 0 0 67674
Ago13 30876 944 13000 300 45120 93 93 45213
Sep13 33667 1276 13000 300 48243 0 0 48243
O ct13 35072 1817 13000 300 50189 0 0 50189
Nov13 30216 2598 18000 300 51114 10990 10990 62104
Dic13 32962 1309 18000 300 52571 5878 5878 58449
Fresco CuradoConsumo
Humano Directo Harina
Consumo
IndustrialTO TAL PESCA Congelado EnlatadoMes/Año
Anexo Nº 09.H
Producción Pesquera (Miles de Toneladas)
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
Anexo Nº 09.I
Producción de Hidrocarburos
Mes/AñoPetroleo Crudo
(Barriles)
Gas natural
(Miles de p3)
Ene06 941250 1013686
Feb06 858393 686078
Mar06 939863 545554
Abr06 953022 984380
May06 977832 1416811
Jun06 997652 1511789
Jul06 1052927 1468866
Ago06 1072950 1436014
Sep06 969980 1423090
O ct06 993269 1376071
Nov06 946667 1237627
Dic06 975951 1008766
Ene07 895749 1054623
Feb07 841182 1057837
Mar07 769840 1157159
Abr07 925435 859979
May07 593783 625165
Jun07 928169 1126731
Jul07 911333 1419295
Ago07 858115 1450785
Sep07 922432 1382809
O ct07 901091 1392071
Nov07 942319 1273412
Dic07 1037160 1412008
Ene08 985932 1234043
Feb08 892793 1004264
Mar08 992361 1108715
Abr08 941008 1002854
May08 996229 1369525
Jun08 951966 1473646
Jul08 1026086 1466018
Ago08 1023896 1467885
Sep08 974109 1519798
O ct08 1003849 1211283
Nov08 1064182 945018
Dic08 961227 890372
Ene09 1286687 656290
Feb09 1092977 502765
Mar09 1187408 538241
Abr09 1129908 665741
May09 1209345 782642
Jun09 1128608 932565
Jul09 1117828 1014887
Ago09 1150602 1144965
Sep09 1250794 1054569
O ct09 1178799 1002735
Nov09 1189536 1048821
Dic09 1184520 929852
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
Anexo Nº 09.J
Producción de Hidrocarburos
Ene10 1245289 986650
Feb10 1145225 800211
Mar10 1141247 828843
Abr10 1199082 831987
May10 1122144 754515
Jun10 1074209 1011450
Jul10 1095376 983598
Ago10 1163513 989815
Sep10 1206656 981840
O ct10 1202536 999232
Nov10 1100405 1068163
Dic10 1176763 1009591
Ene11 1181987 879203
Feb11 1069622 865391
Mar11 1173528 1042666
Abr11 1091983 1022420
May11 1119650 1047985
Jun11 1109668 813589
Jul11 1123101 1078444
Ago11 1160241 1150851
Sep11 1142699 1065373
O ct11 1180384 988670
Nov11 1162932 944727
Dic11 1187035 819216
Ene12 1179590 757500
Feb12 1089449 721050
Mar12 1152110 765785
Abr12 1152618 700834
May12 1168487 701332
Jun12 1150378 987765
Jul12 1183580 1125533
Ago12 1170389 1252387
Sep12 1142208 1319967
O ct12 1154890 1109903
Nov12 1145571 825462
Dic12 1121409 724895
Ene13 1093377 772740
Feb13 992026 772725
Mar13 1067922 442531
Abr13 1043154 636366
May13 1095416 761591
Jun13 1067438 725663
Jul13 1077669 966384
Ago13 1039831 940752
Sep13 763040 782055
O ct13 1037601 830170
Nov13 1076208 879054
Dic13 1157850 882861
Petroleo Crudo
(Barriles)
Gas natural
(Miles de p3)Mes/Año
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
Mes/Año
Harina de
pescado
Conservas de
pescado
Aceite de
pescado
Pescado
congelado O leína GLP Gasolinas
Kerosene y
turbo
Diesel y Fuel
oilTO TAL MP
Ene06 0 187,01 0 387,12 124,48 120,12 91,35 35,25 131,62 135,70
Feb06 0 228,42 0 491,26 198,13 187,00 47,97 34,66 131,07 164,50
Mar06 13,82 238,21 21,73 685,91 173,14 218,80 73,95 49,70 144,75 190,40
Abr06 1,36 102,47 8,86 597,22 105,39 205,51 95,80 42,29 137,80 180,30
May06 80,15 111,12 141,88 595,97 112,67 158,39 63,34 60,61 144,89 154,70
Jun06 212,25 136,27 463,99 620,11 126,44 167,55 80,24 69,51 112,18 220,83
Jul06 0 186,79 0 645,76 119,90 182,07 60,21 33,45 152,86 203,47
Ago06 0 184,38 0 560,18 127,04 205,34 100,44 29,39 157,07 195,21
Sep06 0 97,42 0 407,14 27,87 191,40 88,90 45,88 138,52 154,07
O ct06 0,03 57,75 0,07 397,60 88,43 13,15 78,02 39,48 107,56 133,98
Nov06 27,90 72,65 26,96 492,08 191,22 55,75 55,11 40,28 122,75 157,35
Dic06 56,52 126,18 67,44 447,76 168,46 225,13 74,21 49,60 135,44 168,06
Ene07 0 109,77 0 550,40 150,24 173,95 64,23 38,76 160,79 154,78
Feb07 0 67,53 0 669,68 69,36 165,30 56,86 33,85 149,82 200,44
Mar07 0 87,56 0 802,73 213,00 155,36 70,60 8,81 35,39 204,29
Abr07 61,41 100,66 84,04 648,34 224,39 190,67 85,46 58,88 138,86 213,34
May07 76,24 77,85 148,25 689,80 0,00 191,52 89,39 19,72 197,62 222,12
Jun07 174,55 48,56 294,11 562,87 60,07 176,80 92,82 42,32 171,29 210,37
Jul07 0 23,56 0 499,86 135,40 182,17 55,46 43,59 169,40 168,18
Ago07 0 66,33 0 485,53 337,56 183,78 72,47 34,74 158,93 167,57
Sep07 0 22,21 0 255,27 91,86 172,31 73,53 39,05 144,86 112,80
O ct07 0 46,00 0 404,38 121,81 181,00 70,69 44,75 157,62 148,23
Nov07 194,22 41,41 118,06 423,13 131,55 182,16 76,87 39,33 147,97 156,92
Dic07 160,49 91,47 213,66 477,88 388,53 164,34 101,19 49,06 163,24 188,17
Ene08 0 134,99 325,95 636,01 193,32 187,83 69,70 33,40 158,40 241,80
Feb08 0 234,90 412,74 649,41 296,49 177,00 85,02 33,31 141,43 270,47
Mar08 0 101,79 344,85 726,54 235,62 208,11 67,76 39,10 162,59 269,98
Abr08 76,95 102,77 448,51 755,57 152,69 194,13 34,26 51,30 134,31 255,34
May08 40,84 89,97 372,29 792,41 119,17 202,51 94,21 39,21 171,92 271,40
Jun08 241,54 81,08 295,90 829,22 0,00 170,70 90,54 38,85 150,24 180,65
Jul08 1,55 99,76 197,38 693,44 208,00 178,54 80,90 26,30 182,35 261,32
Ago08 0 68,74 202,32 746,21 196,96 188,14 103,34 32,76 194,40 277,36
Sep08 0 42,01 236,17 594,50 353,73 185,37 97,84 28,81 174,35 269,84
O ct08 0 15,66 213,96 588,05 316,20 171,31 59,66 284,92 196,25 297,05
Nov08 117,50 29,44 199,27 420,76 226,48 187,25 88,29 32,63 160,74 214,37
Dic08 81,82 18,67 230,82 288,79 231,22 174,12 86,95 26,67 188,22 187,32
Ene09 0 90,12 0 532,11 111,33 186,56 91,66 41,49 181,13 211,61
Feb09 0 82,59 0 582,36 132,20 142,69 100,76 13,41 172,80 220,31
Mar09 0 66,78 0 738,11 229,92 175,31 112,85 39,92 161,17 278,20
Abr09 0,62 80,11 0,59 661,67 300,50 159,61 113,00 23,32 165,38 274,91
May09 136,52 121,51 201,74 647,35 486,45 84,18 91,91 30,48 142,62 316,11
Jun09 80,26 58,12 126,52 890,85 511,28 168,02 118,09 9,63 90,27 357,64
Jul09 60,65 65,80 107,14 614,78 216,36 192,66 116,83 45,10 185,83 263,48
Ago09 0 31,77 0 484,19 520,41 178,50 112,82 53,10 155,51 283,28
Sep09 0 46,53 0 751,33 153,08 173,42 101,50 59,45 152,92 263,08
O ct09 0 9,34 0 434,12 700,93 165,54 112,33 220,34 151,77 334,65
Nov09 20,18 32,37 16,47 304,60 242,65 178,14 123,42 76,00 147,13 194,84
Dic09 69,33 4,97 32,54 204,63 662,90 184,08 110,17 42,68 160,28 257,94
Anexo Nº 09.K
Producción Manufactura Primaria (Índice de Volumen Físico 1994=100
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
Ene10 11,40 42,69 4,38 238,92 178,86 174,26 133,01 38,55 212,26 176,94
Feb10 0 27,56 0 682,52 307,63 171,31 128,52 39,55 199,84 291,72
Mar10 0 88,39 0 1001,63 245,62 180,23 126,81 43,62 195,69 349,42
Abr10 0 86,20 0 860,12 438,14 178,38 145,90 64,73 220,60 371,70
May10 33,68 132,66 76,98 960,62 281,93 156,79 123,73 70,62 147,12 347,11
Jun10 178,22 31,02 354,46 997,39 325,55 158,67 91,89 33,23 187,19 369,89
Jul10 0 26,88 0 296,85 325,55 186,58 122,23 55,56 163,98 207,98
Ago10 0 39,07 0 307,35 170,25 193,55 131,12 67,49 154,41 181,18
Sep10 0 53,15 0 136,51 230,05 197,11 88,00 69,16 162,77 150,55
O ct10 0 65,65 0 155,79 269,02 187,07 104,06 264,36 182,09 202,60
Nov10 0 101,26 0 294,37 264,01 183,06 130,57 74,58 165,53 203,90
Dic10 3,88 149,82 3,10 328,31 192,39 193,91 92,31 61,52 168,91 189,75
Ene11 44,11 197,40 63,95 375,70 260,14 113,77 107,64 84,34 198,19 231,10
Feb11 23,21 185,06 33,66 492,43 250,92 150,54 109,85 68,86 195,77 268,28
Mar11 16,88 217,23 24,30 627,85 188,98 158,31 110,51 66,17 187,44 295,19
Abr11 34,09 209,02 38,49 626,60 206,18 160,20 107,90 66,56 194,27 235,70
May11 52,24 204,69 70,34 629,01 182,38 165,33 113,29 66,10 195,24 265,05
Jun11 49,01 191,61 70,50 662,25 188,71 161,47 111,99 67,28 194,52 311,11
Jul11 42,01 173,42 60,43 671,81 197,67 159,30 113,72 58,98 195,37 285,29
Ago11 36,76 157,90 52,87 701,71 194,71 160,30 115,60 53,23 195,71 308,99
Sep11 32,68 145,20 47,00 673,52 199,26 160,41 113,84 50,18 193,33 213,85
O ct11 29,41 137,71 42,30 646,88 199,22 160,42 117,46 73,99 193,85 258,32
Nov11 30,52 130,05 45,62 611,14 202,45 158,74 116,45 70,62 195,24 187,61
Dic11 41,83 121,32 70,58 589,64 197,29 156,47 113,74 66,19 195,35 96,02
Ene12 23,36 60,08 61,43 410,37 147,25 97,47 107,85 26,13 192,47 193,71
Feb12 0,00 82,74 1,18 652,96 202,95 179,11 138,44 29,34 175,84 262,42
Mar12 0,37 98,55 2,52 862,75 195,91 177,01 128,00 38,68 193,63 316,40
Abr12 0 39,22 0 458,56 331,38 152,17 72,10 20,29 187,00 240,59
May12 0 26,12 0 771,79 294,76 177,86 132,28 27,44 181,11 336,16
Jun12 0 52,32 0 1096,82 207,22 177,09 125,71 37,54 172,68 381,02
Jul12 5,31 48,48 6,14 937,90 337,16 174,63 109,03 54,63 152,16 337,99
Ago12 0 56,31 0 1044,28 202,91 158,75 128,99 58,22 165,65 343,88
Sep12 0 26,43 0 949,12 301,83 142,16 117,45 70,81 180,58 344,53
O ct12 0 7,15 0 1185,18 180,52 152,91 124,54 249,68 171,98 398,12
Nov12 0 0 0 631,12 111,68 141,82 108,31 49,45 163,22 227,69
Dic12 20,21 53,00 26,34 573,77 380,98 157,85 133,84 52,61 145,76 278,80
Ene13 6,43 65,65 1,96 551,12 166,69 146,94 133,27 45,95 143,04 227,05
Feb13 0 95,46 0 776,15 0,00 130,70 117,57 44,52 135,36 235,50
Mar13 0 74,01 0 622,57 40,01 170,38 130,99 75,34 140,46 220,55
Abr13 0 115,57 0 787,72 242,92 138,60 107,44 49,71 122,45 284,95
May13 0 28,91 0 1048,44 89,06 172,70 119,61 46,19 158,10 314,82
Jun13 3,40 30,27 5,36 1169,99 120,57 155,52 125,70 74,22 131,07 347,16
Jul13 0 68,89 0 923,62 245,27 162,56 99,54 44,70 160,92 318,04
Ago13 0 44,95 0,10 634,60 204,16 110,11 127,16 46,16 164,36 252,56
Sep13 0 86,40 0 612,00 133,70 149,50 144,10 28,70 166,40 238,20
O ct13 0 88,24 0 596,75 222,96 85,75 113,41 255,56 176,03 280,67
Nov13 12,14 134,31 12,61 498,05 230,40 22,00 94,66 63,61 147,60 224,09
Dic13 6,80 88,30 6,90 558,30 280,80 170,40 178,70 42,40 168,50 206,51
O leína GLP Gasolinas Kerosene y
turbo
Diesel y Fuel
oilTO TAL MP
Harina de
pescado
Conservas de
pescado
Aceite de
pescado
Pescado
congeladoMes/Año
Anexo Nº 09.L
Producción Manufactura Primaria (Índice de Volumen Físico 1994=100
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
Mes/Año
Aceites
comestibles Arroz pilado Jugos de frutas Harina de trigo
Hilados de
algodón
Aceite esencial
de limón
Cáscara
deshidratada de
limón
TO TAL MNPTO TAL
MANUFACTURA
Ene06 315,61 0 13,14 54,42 115,02 530,87 343,28 221,40 149,10
Feb06 269,26 0 17,06 34,26 126,82 499,95 489,01 194,60 169,20
Mar06 366,46 0 59,01 105,68 133,78 529,05 466,89 264,40 201,90
Abr06 234,24 0 51,61 107,90 111,27 939,67 428,06 184,50 180,90
May06 335,58 0 213,37 116,04 129,68 558,42 343,31 251,10 169,70
Jun06 300,43 0 195,36 83,59 130,77 646,66 500,30 112,48 197,79
Jul06 324,04 0 198,13 111,87 126,83 0,00 140,37 117,20 185,12
Ago06 250,87 0 143,18 33,89 154,07 469,84 61,89 97,75 174,48
Sep06 367,82 0 234,06 104,83 135,69 29,32 0 127,84 148,49
O ct06 266,51 0 139,05 144,06 138,16 58,78 61,55 111,81 129,26
Nov06 352,93 0 69,95 157,86 142,87 323,08 204,14 131,86 151,93
Dic06 324,61 0 85,17 147,07 138,29 353,05 307,58 124,18 158,73
Ene07 351,34 0 87,90 106,59 131,42 1176,97 733,66 126,15 148,69
Feb07 210,62 0 17,20 52,41 123,06 588,90 1045,86 83,97 175,67
Mar07 259,30 0 17,20 97,94 126,90 764,31 364,34 101,10 182,34
Abr07 283,67 0 36,33 101,45 117,34 471,13 537,12 103,76 190,04
May07 271,76 0 101,68 95,48 136,60 528,80 366,56 106,73 197,58
Jun07 337,89 0 136,49 101,40 127,47 0,00 508,88 117,54 190,63
Jul07 368,74 0 118,51 132,72 133,75 705,52 143,07 131,90 160,47
Ago07 290,63 0 157,39 102,83 142,67 705,36 101,49 114,84 156,35
Sep07 365,89 0 86,45 124,85 133,67 0,00 59,79 126,08 115,62
O ct07 354,63 0 138,77 112,68 139,14 235,12 102,20 125,76 143,45
Nov07 358,03 0 67,08 94,67 140,40 133,18 60,32 121,63 149,42
Dic07 244,78 0 86,59 68,48 133,02 235,12 121,94 94,34 168,21
Ene08 325,95 149,55 0,00 66,25 133,42 324,62 527,72 135,25 219,14
Feb08 412,74 152,44 0,00 95,46 131,41 355,55 738,30 157,52 246,45
Mar08 344,85 110,24 0,00 105,68 129,15 462,63 268,74 137,26 241,75
Abr08 448,51 49,58 74,52 82,61 134,36 366,08 471,83 147,03 232,30
May08 372,29 92,21 111,55 98,20 132,14 435,41 324,88 142,08 243,90
Jun08 295,90 185,67 191,15 109,58 130,64 197,62 552,06 67,70 156,63
Jul08 197,38 297,99 192,95 118,18 139,91 69,49 78,97 148,06 237,23
Ago08 202,32 298,34 189,35 123,18 143,04 12,31 104,87 150,30 250,34
Sep08 236,17 164,48 94,15 120,97 146,13 3,89 0 131,38 240,39
O ct08 213,96 153,31 9,16 125,67 136,43 8,26 0 121,17 259,64
Nov08 199,27 77,82 0,00 121,13 119,95 198,43 0 101,03 190,27
Dic08 230,82 109,14 0,00 108,65 123,32 93,14 278,50 111,74 171,25
Ene09 247,50 164,66 52,25 122,62 128,32 235,76 800,74 130,92 194,45
Feb09 173,42 127,63 31,62 108,12 126,58 352,97 708,04 106,85 196,18
Mar09 213,69 87,85 86,77 128,09 108,65 235,12 268,33 106,92 241,77
Abr09 67,81 104,11 53,32 111,07 93,55 235,12 62,05 73,21 232,02
May09 88,26 156,15 43,90 114,49 84,17 529,02 102,59 85,78 267,12
Jun09 88,41 141,65 124,41 119,71 42,43 176,34 329,40 75,12 297,56
Jul09 73,34 207,44 125,66 126,30 64,61 940,50 206,68 93,01 227,22
Ago09 107,63 153,78 28,44 149,67 99,52 843,50 103,07 99,15 244,12
Sep09 72,85 171,98 35,55 125,09 105,78 0,00 123,61 89,71 226,21
O ct09 85,22 238,25 35,55 135,25 95,91 235,12 61,85 103,87 285,57
Nov09 78,07 103,99 17,77 131,96 126,06 411,46 61,94 85,94 171,68
Dic09 72,41 101,92 20,90 114,52 138,44 293,90 41,40 84,29 221,01
Anexo Nº 09.M
Producción Manufactura No Primaria (Índice de Volumen Físico 1994=100
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
Ene10 101,49 813,63 25,68 123,39 133,19 0,00 438,90 214,07 184,84
Feb10 97,60 273,32 58,41 102,22 128,66 470,24 462,41 117,55 254,68
Mar10 81,25 195,23 30,41 83,25 154,35 470,24 687,95 103,51 297,12
Abr10 88,16 123,55 54,11 129,76 137,98 975,76 583,85 98,14 313,52
May10 133,30 175,45 103,88 150,84 142,06 0 354,16 117,08 298,19
Jun10 137,44 167,42 74,70 122,06 136,94 1058,06 372,18 114,80 315,64
Jul10 75,92 173,31 92,13 126,30 145,85 470,24 103,99 103,74 185,82
Ago10 185,43 229,87 126,75 167,16 153,28 293,90 124,78 143,63 173,19
Sep10 148,44 266,91 29,15 113,17 140,11 244,58 0 128,45 145,85
O ct10 104,06 184,51 51,90 140,09 144,69 164,58 0 110,57 183,03
Nov10 132,68 128,16 17,77 114,12 135,26 0 21,60 98,73 181,54
Dic10 126,60 189,08 19,19 114,20 144,67 52,90 21,04 110,67 172,93
Ene11 139,42 452,65 1,61 124,90 150,39 163,12 185,39 162,54 216,52
Feb11 113,16 721,70 8,82 114,38 149,61 223,46 205,58 248,74 264,13
Mar11 121,26 593,67 22,62 109,19 151,92 221,27 332,67 155,10 265,40
Abr11 101,23 520,00 26,49 109,11 150,79 227,67 334,93 126,52 212,48
May11 99,61 446,60 39,39 116,36 152,72 244,56 352,61 109,78 232,03
Jun11 93,00 449,89 44,68 108,88 151,78 249,27 377,32 143,03 275,37
Jul11 90,43 460,32 56,07 112,84 144,71 237,40 346,11 155,49 257,69
Ago11 92,04 455,25 58,09 115,23 143,38 221,15 332,62 148,45 274,85
Sep11 95,42 499,44 57,58 117,70 139,67 202,73 300,01 222,08 215,60
O ct11 93,02 485,83 55,38 116,60 136,13 187,48 275,98 119,87 228,88
Nov11 94,62 459,21 52,64 118,67 133,86 189,41 252,77 101,64 169,33
Dic11 95,57 439,80 52,36 118,25 132,20 178,53 248,54 104,70 97,87
Ene12 146,95 342,83 0 128,35 103,02 58,80 201,95 134,63 181,15
Feb12 82,87 348,88 0 104,09 69,42 470,24 637,11 113,26 230,69
Mar12 64,93 246,34 0 125,30 84,33 999,52 887,96 101,66 270,73
Abr12 102,94 179,73 0 109,69 72,05 0 433,65 119,02 214,74
May12 57,02 1043,90 0 107,80 108,96 570,36 248,18 138,50 294,12
Jun12 71,17 2130,07 0 127,79 101,71 0 568,56 314,14 366,80
Jul12 109,16 372,93 0 156,46 77,86 931,70 95,62 348,64 340,25
Ago12 81,65 476,97 162,26 146,54 86,75 29,40 124,31 146,94 302,00
Sep12 62,83 355,37 71,09 97,03 79,71 329,28 0 111,50 294,97
O ct12 61,22 315,38 53,32 111,89 88,04 235,12 41,62 107,59 336,33
Nov12 0 211,96 9,06 110,03 104,77 14,70 94,42 78,94 196,05
Dic12 0 220,17 35,55 118,12 114,03 0 166,06 84,54 237,48
Ene13 0 287,04 0 87,10 121,22 0 420,87 92,74 198,49
Feb13 0 312,21 17,77 105,55 113,47 352,76 476,82 100,17 206,72
Mar13 0 168,35 19,34 108,63 125,05 587,88 777,39 79,81 190,62
Abr13 0 191,47 35,55 116,27 94,07 676,07 751,99 78,42 241,03
May13 0 473,71 37,68 122,72 107,69 1346,28 545,29 134,56 276,49
Jun13 0 142,80 90,85 122,72 104,94 852,52 435,29 299,73 337,07
Jul13 0 209,38 104,50 117,15 115,03 529,12 258,24 416,28 338,94
Ago13 0 476,00 87,44 152,98 127,06 470,32 41,54 140,79 228,79
Sep13 0 476,00 35,50 130,90 115,80 440,90 81,50 133,40 215,90
O ct13 0 276,20 17,78 138,70 125,82 35,27 0 99,64 242,17
Nov13 0 192,01 0,00 84,90 118,33 0,00 36,79 74,48 192,28
Dic13 0 236,50 35,60 125,30 115,70 117,60 721,70 188,79 206,35
Cáscara
deshidratada de
limón
TO TAL MNPTO TAL
MANUFACTURA
Aceites
comestibles Arroz pilado Jugos de frutas Harina de trigo
Hilados de
algodón
Aceite esencial
de limónMes/Año
Anexo Nº 09.N
Producción Manufactura No Primaria (Índice de Volumen Físico 1994=100
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
Construccion Electricidad
Ventas _Despacho
de Cemento( tm)
Electricidad
(Mwh)Piura Sullana Paita Talara CO MPRA VENTA Promedio
Ene06 13925 45414 54,00 114,34 80,09 75,17 3,29 3,32 3,31
Feb06 12324 32919 53,44 111,87 82,85 76,82 3,26 3,29 3,28
Mar06 12122 35577 53,89 115,31 86,03 78,27 3,35 3,38 3,37
Abr06 11232 58145 57,55 105,73 89,37 79,82 3,28 3,32 3,30
May06 14254 96640 58,56 99,21 85,56 81,10 3,25 3,28 3,27
Jun06 14261 91816 59,40 103,35 85,29 82,47 3,26 3,28 3,27
Jul06 14644 93391 58,97 106,54 85,07 83,25 3,23 3,25 3,24
Ago06 18560 99375 59,72 105,74 88,76 83,58 3,25 3,25 3,25
Sep06 17435 103849 61,67 104,82 87,44 85,43 3,23 3,26 3,25
O ct06 17142 91791 62,33 107,25 88,70 87,04 3,23 3,23 3,23
Nov06 19265 67552 63,70 111,99 85,98 95,60 3,20 3,23 3,22
Dic06 20014 50465 64,88 129,48 83,58 91,28 3,19 3,21 3,20
Ene07 19416 51424 58,95 130,12 83,27 89,71 3,18 3,21 3,20
Feb07 15898 58931 58,49 122,39 74,66 91,53 3,17 3,20 3,19
Mar07 16939 66708 60,29 122,25 79,49 91,26 3,17 3,20 3,19
Abr07 17020 48160 62,70 120,34 86,64 91,97 3,15 3,18 3,17
May07 18565 30787 66,02 117,57 88,85 93,40 3,15 3,18 3,17
Jun07 19997 84813 66,23 123,69 95,06 93,16 3,15 3,17 3,16
Jul07 19481 93965 66,50 124,01 92,34 92,89 3,15 3,17 3,16
Ago07 21642 104066 66,96 121,68 96,94 91,04 3,15 3,17 3,16
Sep07 16720 101912 66,38 119,29 97,05 90,88 3,08 3,11 3,10
O ct07 18283 89597 71,02 121,09 86,99 91,12 2,98 3,01 3,00
Nov07 21094 70393 71,36 127,72 86,85 91,52 2,98 3,01 3,00
Dic07 21499 80448 71,92 138,57 98,52 91,88 2,99 2,99 2,99
Ene08 22044 65720 64,72 137,71 95,00 89,75 2,91 2,94 2,93
Feb08 18397 61928 63,33 122,46 104,84 89,09 2,88 2,90 2,89
Mar08 15010 69050 66,36 111,72 99,04 90,04 2,72 2,75 2,74
Abr08 15891 59788 68,56 110,50 98,73 90,93 2,80 2,86 2,83
May08 16444 101602 70,95 105,19 113,48 91,63 2,82 2.,85 2,82
Jun08 18866 98271 71,42 105,11 112,48 91,25 2,93 2,97 2,95
Jul08 16564 117034 73,18 106,52 112,04 92,15 2,80 2,84 2,82
Ago08 22219 109584 77,85 102,86 112,42 92,36 2,93 2,98 2,96
Sep08 21606 114833 78,00 95,73 110,37 93,23 2,97 3,00 2,99
O ct08 23351 85741 80,62 95,49 109,33 93,51 3,08 3,12 3,10
Nov08 23325 79433 80,11 96,86 108,54 91,10 3,07 3,10 3,09
Dic08 23319 68317 80,07 99,12 100,46 92,81 3,09 3,13 3,11
Ene09 19859 49010 74,88 92,38 95,71 89,24 3,14 3,17 3,16
Feb09 16854 43183 68,19 88,19 98,81 87,65 3,24 3,27 3,26
Mar09 16207 46960 69,86 84,96 99,27 88,22 3,12 3,17 3,15
Abr09 16817 59858 72,05 84,91 107,71 88,92 2,98 3,02 3,00
May09 17672 62711 74,04 85,46 102,91 90,17 2,98 3,01 3,00
Jun09 20545 92945 74,14 87,45 101,59 89,86 2,98 3,02 3,00
Jul09 24793 95301 79,01 85,44 109,34 90,97 2,97 3,01 2,99
Ago09 27208 103344 81,46 83,82 113,23 90,01 2,93 2,97 2,95
Sep09 27221 100924 82,13 81,20 104,37 90,94 2,88 2,91 2,90
O ct09 29279 95514 84,01 88,74 99,09 91,84 2,88 2,91 2,90
Nov09 26083 99485 89,14 94,87 109,08 92,37 2,86 2,90 2,88
Dic09 28020 80440 86,91 105,85 109,98 93,07 2,85 2,86 2,86
Indice de Empleo en Cuidades Tipo de Cambio Informal
Mes/Año
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
Anexo Nº 09.O
Construcción, Electricidad, Índice de Empleo y Tipo de Cambio Informal
Construccion Electricidad
Ene10 21604 49010 79,78 105,63 101,96 89,37 2,84 2,86 2,85
Feb10 21489 43183 71,66 99,13 103,07 90,28 2,83 2,86 2,85
Mar10 21993 46960 72,68 98,76 113,57 93,65 2,82 2,85 2,84
Abr10 18667 59858 73,39 94,12 113,92 94,18 2,82 2,84 2,83
May10 19529 62711 78,55 93,14 118,51 97,16 2,82 2,85 2,84
Jun10 21775 92945 80,32 94,26 130,97 96,38 2,82 2,85 2,84
Jul10 23064 95301 82,65 97,28 123,20 98,56 2,80 2,83 2,82
Ago10 24795 103344 89,48 99,04 117,08 99,45 2,79 2,81 2,80
Sep10 25501 100924 94,27 103,15 116,17 99,90 2,78 2,80 2,79
O ct10 26206 95514 100,00 100,00 100,00 100,00 2,78 2,80 2,79
Nov10 27757 99485 98,16 101,36 90,28 99,81 2,79 2,81 2,80
Dic10 24858 80440 107,35 105,32 105,99 100,76 2,80 2,82 2,81
Ene11 21987 70267 94,59 112,92 97,36 99,82 2,77 2,79 2,78
Feb11 20799 79658 88,35 119,55 106,10 99,88 2,75 2,77 2,76
Mar11 22202 96419 84,74 125,09 113,37 102,28 2,76 2,78 2,77
Abr11 20852 90010 88,19 108,92 119,22 104,99 2,80 2,82 2,81
May11 24010 101229 89,19 107,18 112,47 106,10 2,76 2,78 2,77
Jun11 24543 95986 90,24 107,35 121,39 107,75 2,74 2,77 2,76
Jul11 24240 102548 93,20 107,91 121,11 110,97 2,73 2,75 2,74
Ago11 27982 108584 103,28 115,71 118,14 110,08 2,73 2,75 2,74
Sep11 26025 99984 117,92 117,67 120,37 109,35 2,73 2,75 2,74
O ct11 27986 94432 114,70 120,26 113,64 111,86 2,72 2,74 2,73
Nov11 27508 89199 115,58 120,52 102,93 107,71 2,69 2,71 2,70
Dic11 29367 72693 115,66 120,05 108,59 106,80 2,67 2,69 2,68
Ene12 26724 75988 91,69 113,09 102,61 103,08 2,67 2,69 2,68
Feb12 27205 67886 91,07 109,87 100,23 101,72 2,67 2,69 2,68
Mar12 28141 74793 88,49 115,32 96,33 103,60 2,66 2,68 2,67
Abr12 24363 69244 87,46 116,12 98,34 102,02 2,66 2,67 2,67
May12 25481 69299 88,30 111,92 99,63 102,42 2,64 2,66 2,65
Jun12 23418 93794 91,78 112,86 105,54 103,30 2,65 2,68 2,67
Jul12 26430 120596 96,77 114,39 100,90 102,87 2,62 2,64 2,63
Ago12 29542 146673 106,12 131,04 102,16 102,19 2,61 2,63 2,62
Sep12 30314 174137 110,55 127,32 103,01 102,01 2,60 2,62 2,61
O ct12 30205 124949 118,41 139,33 103,14 102,36 2,58 2,60 2,59
Nov12 30002 81197 125,69 145,25 101,32 101,67 2,59 2,61 2,60
Dic12 27065 64087 121,37 146,10 104,56 102,64 2,55 2,57 2,56
Ene13 29279 79082 96,48 135,74 94,54 99,41 2,53 2,55 2,54
Feb13 25753 81992 96,98 126,48 98,14 98,54 2,56 2,58 2,57
Mar13 26398 57128 91,97 128,17 100,90 98,42 2,56 2,60 2,58
Abr13 28270 68226 95,37 117,68 100,83 97,30 2,58 2,60 2,59
May13 30296 59788 93,60 118,07 96,58 97,15 2,63 2,65 2,64
Jun13 27144 51721 93,21 123,83 96,57 94,28 2,73 2,76 2,75
Jul13 37855 88990 98,60 127,94 94,18 93,79 2,76 2,78 2,77
Ago13 41571 77752 107,53 135,06 97,48 94,32 2,80 2,81 2,81
Sep13 38784 51855 114,21 136,73 98,07 94,45 2,77 2,79 2,78
O ct13 34000 54194 110,87 135,90 99,30 94,23 2,77 2,79 2,78
Nov13 35798 67364 112,54 136,32 98,24 95,34 2,79 2,80 2,79
Dic13 36500 68367 111,10 135,34 97,23 95,23 2,76 2,78 2,77
Indice de Empleo en Cuidades Tipo de Cambio Informal
Mes/AñoSullana Paita Talara CO MPRA VENTA Promedio
Ventas _Despacho
de Cemento( tm)
Produccion de
Energía (Mwh)Piura
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
Anexo Nº 09.P
Construcción, Electricidad, Índice de Empleo y Tipo de Cambio Informal
Mes/Año
Bienes de
consumo no
duradero
Bienes de
consumo
duradero
Bienes de
Consumo
Combustibles
lubricantes
Materia prima
para la
agricultura
Materia prima
para la industria
Materias Primas
y Productos
Intermedios
Bienes para la
Agricultura
Bienes para la
Construccion
Bienes para la
Industria
Bienes para la
Equipo de
Transporte
Bienes de
CapitalO tros Bienes TO TAL MS
Ene06 318489 122361 440850 47956 563713 3651809 4263478 0 26245 1246872 12,000 1273129 0 5977457
Feb06 49880 214323 264203 33115 2109576 3700040 5842731 212460 7752 2014041 179,315 2234432 0 8341367
Mar06 933502 260935 1194437 34457 3955562 1570570 5560589 238607 159887 619752 44,097 1018290 0 7773316
Abr06 272603 222934 495537 53530 391854 4960640 5406024 3325 463812 550766 40,162 1017943 0 6919504
May06 102433 279831 382264 39480 961468 2131491 3132439 13000 5364 1194530 111,413 1213005 0 4727708
Jun06 105487 227931 333418 64477 792900 3222836 4080213 1008 3203441 2079013 301,619 5283764 0 9697395
Jul06 152860 294838 447698 48874 1621622 5096304 6766800 0 248973 332779 152,442 581904 0 7796402
Ago06 168430 159052 327482 37428 1173000 4906495 6116923 0 2304994 901186 17,440 3206197 0 9650602
Sep06 89075 115931 205006 27292 157777 882917 1067986 0 2140723 2300683 173,156 4441579 0 5714571
O ct06 204102 165479 369581 36385 1642743 439737 2118865 0 11741 1084491 231,367 1096463 3 3584910
Nov06 373533 153783 527316 11670 71060 1477712 1560442 0 16751 544303 301,049 561355 0 2649113
Dic06 235784 179351 415135 76435 2067413 4200556 6344404 70187 17187 293498 32,307 380904 0 7140444
Ene07 223597 276187 499784 34456532 607063 1363965 36427560 42556 101606 1642919 160577 1947657 0 38875002
Feb07 484561 156162 640723 26670292 3537852 6916370 37124514 24746 68540 539528 3374935 4007748 0 41772984
Mar07 974714 145400 1120114 58161208 3473226 5306387 66940820 44100 515917 178323 26971 765311 0 68826245
Abr07 285411 213365 498776 45401253 1171032 5416680 51988965 25144 447562 874315 401923 1748944 0 54236684
May07 174435 296351 470786 24226338 631831 2605495 27463665 18240 5248 82195 85950 191633 0 28126084
Jun07 177759 116265 294024 50859755 1689827 1448298 53997880 511929 23698 1629232 242677 2407535 0 56699439
Jul07 228644 247644 476288 54492949 4649194 5612581 64754725 257480 133668 2704947 236855 3332949 0 68563962
Ago07 95412 376444 471855 66704997 3076519 4207400 73988916 137142 506457 12819539 114938 13578077 0 88038849
Sep07 88963 303042 392005 43039748 970785 4747121 48757655 64645 2713 1180342 82216 1329916 0 50479576
O ct07 518552 457910 976462 96764293 3256618 12013630 112034541 81200 245602 336379 187752 850934 0 113861936
Nov07 47639 438697 486335 22602747 1457167 3235559 27295473 183840 130775 1079416 145089 1539120 0 29320928
Dic07 443885 568739 1012624 59755801 3080023 2545862 65381685 0 11400 875750 218762 1105913 0 67500222
Ene08 998572 283419 1281991 55423612 3364768 10643687 69432068 28136 116044 2046137 429862 2620180 0 73334239
Feb08 1295396 418447 1713843 53789589 1380095 8645658 63815343 0 1581406 6822509 158448 8562363 6305 74091548
Mar08 515758 362198 877956 76267647 5990188 2366007 84623842 26985 1645977 9032188 173521 10878672 0 96380470
Abr08 584435 442992 1027427 54000981 6530050 8487541 69018572 18638 1264238 2414193 531231 4228300 0 74274298
May08 556398 512345 1068744 101532923 4148397 12182700 117864020 177694 28338 433625 157820 797478 0 119730242
Jun08 165821 608631 774453 101681442 4963680 4033678 110678800 632734 7277 682123 167050 1489183 0 112942436
Jul08 805357 620835 1426191 29502484 1935756 12659558 44097799 521358 206113 532097 231349 1490917 0 47014907
Ago08 556344 656064 1212408 43394869 4685862 7340855 55421586 501440 3851231 4860637 752946 9966253 210 66600247
Sep08 1247159 822603 2069762 39205233 107604 11621844 50934680 585194 1476649 14523831 325648 16911322 0 69915763
O ct08 867743 378019 1245762 61836732 3798808 11693792 77329331 89898 3326803 7506254 944028 11866983 0 90442076
Nov08 533135 651145 1184280 25466130 2033644 2394686 29894460 438224 207412 1139210 933529 2718375 6010 33797115
Dic08 261726 874043 1135769 764575 407710 4115508 5287792 233121 720611 461659 3389124 4804515 0 11228076
Ene09 364948 639706 1004654 12526810 2221930 3382797 18131537 185474 1995581 2235788 544841 4961684 0 24097874
Feb09 457086 494991 952078 35436101 2174181 8385524 45995805 82783 127245 239479 363251 812758 0 47760641
Mar09 1335816 404017 1739833 29561776 1009828 4340745 34912349 5800 716310 12363688 224463 13310261 0 49962443
Abr09 1819016 818067 2637083 30830821 2460568 3907478 37198867 45665 2585604 1161699 414715 4207683 40 44043633
May09 1156591 423711 1580302 18742063 847749 8546666 28136479 50457 1388865 1859628 216691 3515641 0 33232422
Jun09 943202 472462 1415664 14290576 3182065 2902247 20374888 979030 43620 9186305 2452611 12661566 0 34452117
Jul09 1057856 621562 1679418 31789623 2938018 11031953 45759593 71417 674506 15086233 410195 16242351 0 63681362
Ago09 199668 455131 654799 20203095 1964229 5654366 27821690 34344 1888708 771928 665872 3360852 0 31837341
Sep09 1145021 381097 1526117 24357142 2639365 2985343 29981850 116833 6218179 1804156 113365 8252532 0 39760499
O ct09 624661 701691 1326352 88090168 3279933 5389241 96759343 126885 11454 4701636 475968 5315943 0 103401638
Nov09 547837 538299 1086136 18762412 2848672 6188624 27799707 5140 3204547 22618652 8566038 34394376 0 63280219
Dic09 2363486 619503 2982990 36156177 4822458 4043924 45022559 0 2799453 4692236 5443830 12935518 0 60941067
Anexo Nº 09.Q
Importaciones por Uso o Destino Económico (Miles de US$)
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
Ene10 1028230 697837 1726066 27835359 5063136 7009479 39907974 0 4246349 5178478 5544155 14968981 0 56603021
Feb10 2662942 500717 3163659 54727936 802885 2937807 58468627 700 2644755 7221101 9247387 19113944 0 80746230
Mar10 1953402 466821 2420224 69374052 1079751 7071176 77524978 22280 1011948 10238443 2042959 13315630 0 93260832
Abr10 1529373 814006 2343379 50678231 4444632 9930738 65053601 1900 7168363 11420816 295577 18886656 0 86283636
May10 2692233 685188 3377420 16929200 1827422 7981836 26738457 50519 4371571 5845349 1916904 12184343 0 42300221
Jun10 1209651 615824 1825475 13123158 3296667 9400038 25819863 0 1725116 2583548 3514902 7823566 0 35468905
Jul10 819792 539783 1359574 23698600 1577746 10846340 36122686 571818 9693138 4756891 2431810 17453657 0 54935917
Ago10 1631677 398180 2029856 60006834 1840227 4939121 66786181 11185 6038541 4767879 4057123 14874729 0 83690766
Sep10 3413753 886123 4299876 54721315 2240157 6795956 63757428 0 848634 11905682 368355 13122671 0 81179975
O ct10 2987423 776114 3763536 33790823 628059 12559868 46978750 143786 5973196 8816877 409411 15343270 0 66085557
Nov10 5669764 835010 6504774 58839751 4088382 12598176 75526309 162790 5582198 5123807 4231496 15100291 0 97131374
Dic10 5097150 1600785 6697935 56232688 3803948 6042082 66078718 8760 4875034 10702160 10946574 26532528 750 99309181
Ene11 1900762 935757 2836519 66430375 7169240 30564597 104164212 119807 360954 1227066 3926530 5634357 0 112635088
Feb11 4385666 582181 4967847 23190070 5665361 11152369 40007799 121468 2734060 5541213 397426 8794167 177 53769814
Mar11 5191817 1327631 6519447 62651874 4272067 11907221 78831162 69605 4073163 10039622 105905 14288295 0 99638904
Abr11 1967174 1097193 3064367 50115415 3396955 17884889 71397260 320756 7870243 15869626 4316275 28376900 0 102838527
May11 5362144 874929 6237073 69954618 4589063 20726608 95270289 2974 4878959 7222643 3465186 15569762 0 117077124
Jun11 4962733 909786 5872519 66564354 2597349 12027185 81188888 116945 6594995 6632139 1495948 14840028 0 101901434
Jul11 4621856 1017582 5639438 53316324 6978064 22449817 82744204 662176 7221693 4283117 5711783 17878769 0 106262411
Ago11 3083669 847130 3930798 50512936 2787310 21564330 74864577 99680 5411342 4835770 3426817 13773609 0 92568984
Sep11 3097505 1276092 4373597 23202797 3427695 10662799 37293290 121788 3304877 2293688 402013 6122366 0 47789253
O ct11 2269232 1144670 3413902 85957183 5948316 17152834 109058333 406978 296749 1196721 491133 2391581 0 114863816
Nov11 2505316 430623 2935939 71747233 4565275 13414642 89727150 367604 1468426 4443259 783806 7063096 0 99726185
Dic11 1585676 1284274 2869950 117096887 10939468 16995872 145032227 432286 390815 1589880 567125 2980105 0 150882281
Ene12 2229713 1043360 3273074 40574948 12399944 25045609 78020501 362406 6281438 5708658 671440 13023942 0 94317516
Feb12 3280254 958199 4238452 42097568 6097249 13671858 61866675 302144 2382239 2807259 485637 5977279 0 72082406
Mar12 1430165 1004318 2434483 41049802 7882075 20175967 69107844 337856 2648015 10649367 385104 14020342 0 85562669
Abr12 4474807 549209 5024017 60833029 3988591 12326686 77148306 341258 668125 1343887 294238 2647507 0 84819830
May12 7678359 1073646 8752004 23039882 365801 23283969 46689652 418118 2109344 4255682 2557704809 2564487953 0 2619929609
Jun12 10081496 1201514 11283010 45525420 5951117 8514831 59991368 1036561 527918 2759761 743842 5068082 0 76342460
Jul12 6678465 1308137 7986602 66038383 7705827 16999749 90743960 1020631 1125380 3168210 2212010 7526230 19697 106256792
Ago12 4453578 1687990 6141568 44148992 742503 17189929 62081424 438420 8798467 37726255 5357301 52320444 0 120543435
Sep12 5736037 1105900 6841937 85672754 3670371 13685110 103028234 201133 28181123 14779971 254448 43416676 0 153286847
O ct12 4536428 1345600 5882028 38446865 10280908 20158628 68886401 0 5319765 20697093 1233046 27249904 0 102018333
Nov12 3211430 1228477 4439907 45834057 4697928 18057543 68589527 142391 5210649 3836734 8268645 17458419 0 90487853
Dic12 4488534 2130933 6619467 32165214 6276739 14419194 52861148 412222 3268586 1796285 819764 6296857 0 65777473
Ene13 4689034 2274972 6964006 86076241 4459051 13113925 103649217 537220 6779453 9218403 1026624 17561701 0 128174923
Feb13 2032991 1437088 3470079 85832131 5573558 18460187 109865876 136424 5452185 13916851 1917179 21422638 0 134758592
Mar13 5362805 774742 6137547 59840077 2923737 9699099 72462914 395264 11089394 1859090 227168 13570917 0 92171378
Abr13 6186663 993318 7179981 63602093 4616832 12807656 81026581 866271 10951554 1408460 631209 13857493 0 102064055
May13 3314962 763886 4078848 54978386 6976604 13834140 75789130 579652 1217998 14550540 638317 16986508 0 96854487
Jun13 2866943 837239 3704182 31886894 5847449 14501820 52236163 658169 7312344 26758319 718875 35447707 0 91388052
Jul13 3669169 1070067 4739236 19612895 2358847 14398900 36370641 531908 2681220 2642585 694439 6550152 0 47660029
Ago13 6102813 860761 6963574 50468529 6072681 11091059 67632270 296579 4093044 15662413 1051388 21103425 0 95699269
Sep13 3506102 1145871 4651973 66132833 2645537 9730392 78508762 76718 456449 1632253 902943 3068363 35 86229098
O ct13 6041073 1104416 7145489 68510398 4807087 17921083 91238568 96272 3695527 2944897 973374 7710070 0 106094127
Nov13 6367854 823642 7191495 63555978 8128394 9590232 81274604 71050 2230475 1029012 558059 3888596 0 92354695
Dic13 1327254 4047199 5374452 82041205 5760943 15664004 103466152 2704183 74255 485993 1090378 4354809 0 113195413
Mes/Año
Bienes de
consumo no
duradero
Bienes de
consumo
duradero
Bienes de
Consumo
Combustibles,lu
bricantes y prod.
conexos
Materia prima
para la
agricultura
Bienes de
CapitalO tros Bienes TO TAL MS
Materia prima
para la industria
Materias Primas
y Productos
Intermedios
Bienes para la
Agricultura
Bienes para la
Construccion
Bienes para la
Industria
Bienes para la
Equipo de
Transporte
Anexo Nº 09.R
Importaciones por Uso o Destino Económico (Miles de US$)
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
Mes/Año Agrícolas Pesqueros Petróleo y derivados Mineria TO TAL XPT
Ene06 309571 19238874 25488393 0 45036838
Feb06 414604 7755628 29556787 0 37727018
Mar06 97164 6697080 88847694 0 95641938
Abr06 104885 4243153 80679236 0 85027274
May06 120944 4977144 42296689 0 47394777
Jun06 137003 12359655 98055481 0 110552139
Jul06 1093587 16183047 92488498 0 109765132
Ago06 60380 13485598 55390904 0 68936882
Sep06 626028 12414899 62812345 0 75853271
O ct06 189940 12926848 48338130 0 61454919
Nov06 248178 7342033 24754790 0 32345002
Dic06 346567 14150833 89903488 0 104400887
Ene07 312582 7826557 77558238 0 85697377
Feb07 146813 5177734 79773424 0 85097972
Mar07 60595 9506621 51360936 0 60928152
Abr07 23280 4279043 59151850 0 63454173
May07 12438 4952231 66079292 0 71043962
Jun07 77160 4587668 83198155 0 87862983
Jul07 77244 17110710 88864330 0 106052284
Ago07 183254 11877258 84302278 0 96362790
Sep07 168436 11187774 112521972 0 123878182
O ct07 578106 5165339 108100006 0 113843451
Nov07 591596 7272225 69746659 0 77610479
Dic07 434748 12266749 76304416 0 89005913
Ene08 429527 22602840 84280959 0 107313327
Feb08 539870 13482524 87782217 0 101804611
Mar08 97440 20773244 117849679 0 138720363
Abr08 38633 22381221 106406535 0 128826389
May08 15442 8430408 81452372 0 89898221
Jun08 193079 10714715 137579720 0 148487515
Jul08 411554 27353112 107841718 0 135606385
Ago08 512056 20305011 136003314 530 156820911
Sep08 916833 30598397 49392537 0 80907767
O ct08 1795365 19494128 64938842 0 86228335
Nov08 1008344 6191634 33153205 78290 40431472
Dic08 703273 14821587 21777713 37302573
Ene09 504695 7527733 23886154 0 31918583
Feb09 249377 6415784 15305577 82037 22052776
Mar09 433159 19692224 36534440 0 56659823
Abr09 177391 2753859 41542861 0 44474111
May09 62508 5211371 18300553 0 23574431
Jun09 163656 12528341 20191141 0 32883139
Jul09 481541 21749641 60158412 1422886 83812480
Ago09 816684 13153103 70321693 0 84291480
Sep09 1246536 6968823 59652702 0 67868061
O ct09 1407490 3041805 56218657 1257714 61925667
Nov09 1361564 2514250 72034259 0 75910073
Dic09 649097 7892403 86267739 0 94809240
Anexo Nº 09.S
Exportaciones de Productos Tradicionales (Miles de US$)
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
Ene10 236144 6483086 74109493 0 80828723
Feb10 438049 8482436 107331246 0 116251731
Mar10 173291 10214575 54376929 0 64764796
Abr10 46980 2351311 87157997 0 89556289
May10 145917 3143870 62377862 0 65667649
Jun10 416169 6789346 73139466 849150 81194131
Jul10 471572 25931351 43683205 296168 70382297
Ago10 943676 23345846 96785602 0 121075123
Sep10 1527489 14688034 52295319 0 68510843
O ct10 2513482 5666922 91167137 1905555 101253096
Nov10 1163564 1332992 62262423 0 64758980
Dic10 1645037 2573471 118027756 984640 123230904
Ene11 818183 8543007 59351606 1816731 70529527
Feb11 699594 14535645 63150894 0 78386132
Mar11 418557 10098092 131494602 0 142011250
Abr11 312634 11480346 75487415 0 87280396
May11 1667831 14886151 96881918 0 113435899
Jun11 5583545 17060393 105845503 0 128489441
Jul11 2359593 24428116 147859425 0 174647134
Ago11 3047683 22552614 104221014 0 129821311
Sep11 4160985 11661920 49930349 0 65753254
O ct11 1502857 13460113 51982325 0 66945295
Nov11 2824537 10591151 10028539 0 23444227
Dic11 6074985 9716336 146877575 1120456 163789351
Ene12 1494995 29418467 69883250 0 100796712
Feb12 919880 18498689 48142403 0 67560972
Mar12 975337 23119242 124014397 0 148108975
Abr12 179615 21205547 102375655 0 123760817
May12 144935 7682089 71396273 0 79223296
Jun12 80384 15771908 75384004 0 91236296
Jul12 1340426 14426214 76659136 0 92425776
Ago12 1845935 42459169 53372146 0 97677251
Sep12 2996043 8281606 113516513 0 124794162
O ct12 2634139 19778090 106848519 0 129260749
Nov12 2962457 14935494 134758753 837345 153494049
Dic12 2916441 10524146 84744589 2005959 100191134
Ene13 449944 12346098 84292573 4196860 101285475
Feb13 725182 5017933 85566618 4013517 95323249
Mar13 285397 6175882 110532904 3648948 120643130
Abr13 299674 17545788 117070953 5397211 140313627
May13 277135 8365618 96477922 1333688 106454363
Jun13 764344 6406119 93853978 4165398 105189839
Jul13 1603730 6196636 52177949 4406424 64384740
Ago13 1796953 5682071 110744851 4035590 122259465
Sep13 1914967 8334058 80159560 1910308 92318893
O ct13 1761789 15895290 117930142 142358 135729579
Nov13 1289377 14370541 103409059 85488 119154465
Dic13 2,731,073 3,993,003 59,548,809 1,263,018 67,535,904
Agrícolas Pesqueros Petróleo y derivados Mineria TO TAL PTMes/Año
Anexo Nº 09.T
Exportaciones de Productos Tradicionales (Miles de US$)
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
“Propuesta de un índice de seguimiento y evaluación de la actividad económica del departamento de Piura 2001 -2013”
75
Mes/Año Agropecuarios
Maderas y
PapelesMetal-mecánico
Minería No
MetálicaPesqueros Q uímicos
Sidero-
metalúrgicoTextil
Resto Productos
No
Tradicionales
TO TAL PNT O tros TO TAL XS
Ene06 25046233 176 53450 127463 12280582 793583 2226 894747 1379 39199841 11 84236689
Feb06 21753304 46 4190 71269 13241042 523276 353 940183 3776 36537439 0 74264457
Mar06 11468542 12 205302 128611 16856597 503259 0 1236463 0 30398785 0 126040722
Abr06 3959283 5622 25980 117359 18002708 453204 5787 1245149 176 23815269 0 108842543
May06 4830039 4434 19845 19558 19144349 566691 11207 1343876 649 25940647 0 73335424
Jun06 3652337 42 8280 139278 16878277 641637 13779 755921 3215 22092766 0 132644904
Jul06 3645355 11253 5393 107791 16122160 8737 4539 1322344 30377 21257948 0 131023080
Ago06 4705452 42 18379 187807 18184977 593125 4524 1203685 24784 24922777 11 93859670
Sep06 4938590 1082 77335 252450 19932621 239659 1080 954805 285 26397907 4 102251183
O ct06 6278372 2767 35200 143786 16122397 183875 3801 1324532 455 24095185 43 85550147
Nov06 6355479 783 68700 773044 12481256 708515 35002 1169683 2779 21595241 4 53940247
Dic06 14613289 752 425074 249683 17494519 704536 4630 919178 1412 34413074 11 138813972
Ene07 28612066 48 60000 297134 18000502 1999269 0 953692 0 49922711 0 135620089
Feb07 15591479 142 19995 65764 22977283 975767 0 700410 0 40330840 0 125428812
Mar07 8228322 82 4364 110747 24305359 1318753 980 1052932 1055 35022594 0 95950746
Abr07 4823081 36 73932 198722 25176584 771040 0 1397012 0 32440407 0 95894580
May07 4606324 56 2229 170429 23170212 912195 93041 1370429 69 30324984 0 101368945
Jun07 3556194 109 0 66977 20082469 106890 800 448780 695 24262914 0 112125897
Jul07 4043668 16 10200 195709 20322675 1191389 4463 1905160 0 27673282 0 133725565
Ago07 4987885 102 996624 93815 20634880 809534 42824 1701579 2399 29269641 0 125632432
Sep07 5408774 41 6645 429444 11695084 83455 8308 1122703 0 18754454 0 142632636
O ct07 6020838 4413 37693 75178 16465604 366164 6933 1390020 0 24366843 0 138210294
Nov07 10517475 40 11881 309825 14791327 244484 27260 835503 1385 26739180 0 104349659
Dic07 25882107 10882 30150 232782 21760776 402063 14296 935167 80 49268303 0 138274216
Ene08 32871813 139 11510 266800 23047531 443720 11322 1447673 22305 58122813 0 165436140
Feb08 27531151 20058 8750 158444 28165957 494892 10014 1008756 11 57398032 0 159202643
Mar08 12784521 57 260 331347 29416987 735603 8451 1083624 0 44360848 0 183081212
Abr08 7977795 656 40264 236181 21804573 697606 157328 1265924 3550 32183876 0 161010265
May08 6529667 157 800 355690 24990683 492208 232918 1172299 26563 33800986 0 123699207
Jun08 7737976 145 24343 512403 34118687 357253 277876 1441912 67 44470662 0 192958176
Jul08 6292413 81 12698 345374 25071735 102290 144688 1094787 2624 33066690 0 168673075
Ago08 7857859 65 166085 451664 30561713 768145 78544 1714657 700 41599432 0 198420343
Sep08 8989679 143 31559 397047 19770276 331106 57815 735351 0 30312977 0 111220744
O ct08 10545721 35 19206 417039 31621713 317282 250 2244906 1638 45167788 0 131396123
Nov08 11824299 12 8880 369080 25971434 392864 2458 833450 1330 39403805 0 79835278
Dic08 17284545 510 41935 336462 19202797 690308 0 669000 9 38225565 0 75528138
Ene09 29716365 13 0 218368 17236104 356724 0 410414 13 47938002 0 79856584
Feb09 22970394 2914 37031 82480 24603144 546916 59362 265479 0 48567721 0 70620496
Mar09 14080184 132 12036427 83775 25233669 884823 10516 553426 340787 53223739 0 109883562
Abr09 10046334 0 17500 89244 29698000 317500 0 641337 0 40809916 0 85284027
May09 7493280 0 11843 91660 22991795 697508 245 390439 13555 31690325 0 55264757
Jun09 7797373 3614 58790 345417 27821642 359724 7528 318321 1642 36714050 0 69597189
Jul09 9371004 1651 52801 157666 24763511 2040941 3419 651473 8799 37051264 0 120863744
Ago09 7349378 0 7868 228535 17852414 1687658 481 262267 17234 27405835 1 111697316
Sep09 9358381 0 48903 259579 20342308 789809 0 700128 7792 31506900 0 99374960
O ct09 10842747 4818 824372 229160 17250014 618821 833 571262 3692 30345718 0 92271385
Nov09 24517167 993 248134 129183 17183771 741397 21751 632921 161092 43636410 0 119546483
Dic09 44719419 5776 3529 26780 19014972 6114009 10078 695061 14398 70604022 0 165413261
Anexo Nº 09.V
Exportaciones de Productos No Tradicionales (Miles de US$)
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
“Propuesta de un índice de seguimiento y evaluación de la actividad económica del departamento de Piura 2001 -2013”
76
Ene10 35085244 11549 11238 142003 18388362 714891 1000 808510 10759 55173556 0 136002279
Feb10 29079205 10025 67913 192439 34887586 549929 559 724420 7905 65519982 0 181771713
Mar10 18028134 10429 40946 176604 51117875 4279712 63 1214175 9829 74877767 0 139642562
Abr10 9558773 1639 78780 815312 38488549 1473406 529 948262 7476 51372726 0 140929015
May10 8749210 8 414274 862252 38208205 203540 4755 857138 7034 49306417 0 114974066
Jun10 10761119 10031 139026 764766 55668447 5144235 2142 1293782 45960 73829507 0 155023638
Jul10 8436268 1421 162030 821448 25088131 712285 248 701131 4500 35927461 0 106309758
Ago10 9342800 36 250013 3168959 23087553 592883 0 1483799 92211 38018254 0 159093378
Sep10 9499368 4611 198773 12367730 22911523 925402 0 974670 60248 46942326 0 115453169
O ct10 14961930 8 77640 10913333 23619484 677066 128319 1178582 173603 51729965 0 152983061
Nov10 34872469 1394 54441 15268584 23805495 48416 63 780663 18823 74850347 0 139609327
Dic10 53323204 8427 1973 15099343 39297935 407752 369 1446479 18276 109603758 0 232834661
Ene11 48353258 4889 368615 14134606 35092412 333180 11127 978035 26631 99302753 0 169832280
Feb11 41201571 85 39308 17643019 45431752 743876 41091 1105429 17589 106223722 0 184609854
Mar11 27636237 84 240391 16620561 57018980 2870817 205 1208090 144420 105739785 0 247751035
Abr11 15283743 4774 198260 16150348 50084020 2277945 21 838279 30740 84868131 0 172148526
May11 12341696 10561 444169 10994306 51789055 1300339 5400 1713682 46124 78645333 0 192081232
Jun11 10689531 9384 279552 19952950 50340785 1560574 14160 619686 65498 83532118 0 212021559
Jul11 9559014 3221 548900 17824583 62005685 1961558 3134 573588 22547 92502231 0 267149365
Ago11 11694432 3371 509972 23984661 53559997 1882839 107113 1711704 311217 93765305 0 223586616
Sep11 13789301 14464 609966 28028416 48055212 2874807 29370 630844 229026 94261405 0 160014659
O ct11 19551800 25112 45489 21873761 32939643 2039505 85972 613213 165728 77340223 0 144285517
Nov11 56972918 21368 673900 25687594 27855885 1940689 12317 580764 71772 113817206 0 137261433
Dic11 62650434 12317 68104 32529293 38880129 2845736 0 915523 164408 138065944 0 301855295
Ene12 50087335 5938 744970 33465287 31237328 2606642 3504 739754 36562 118927320 0 219724032
Feb12 42921746 122 27998 29571865 42686517 2753428 2135 1178102 68595 119210509 0 186771481
Mar12 29903564 867 260050 34805854 52291952 3866154 640 625744 158870 121913695 0 270022670
Abr12 19353326 16 378695 26664330 30275649 2114909 255059 993980 34031 80069994 0 203830811
May12 17766747 3344 2442736 41470090 44885953 4129731 6190 1482446 45651 112232889 0 191456186
Jun12 17920723 6959 2035 38050759 50345412 5487803 4602 652936 37145 112508375 0 203744670
Jul12 18584828 17719 345245 44389225 49447910 3171808 7838 1211044 639187 117814803 0 210240579
Ago12 14477467 12970 53963 42164760 38615598 13929788 434257 1646898 60336 111396038 150 209073439
Sep12 12131153 13178 125020 30784493 38597544 4098125 26999 1866635 65349 87708495 59 212502716
O ct12 37411926 7 742299 42945314 61949609 9189415 30059 2137226 197634 154603489 336 283864574
Nov12 69920464 4144 787233 38753549 39665253 7124159 7414 1409267 180804 157852288 241 311346578
Dic12 68690211 98 416044 35466287 35405474 9430632 78198 1357574 4378173 155222691 20483 255434308
Ene13 57311661 1788 1650832 28145564 31692251 4967977 9672 1354065 52710 125186520 36462 226508457
Feb13 53349535 13136 303926 37104949 53513354 5758557 42591 1037419 44036 151167504 32924 246523677
Mar13 33686118 141 1395214 36583602 38794215 7665357 5711 1245074 33971 119409403 15233 240067767
Abr13 22807498 8 2958609 39714297 45128923 6074957 63043 1780349 42973 118570658 3160 258887445
May13 15758142 2930 335168 31644888 51418788 7059531 404 1607264 60617 107887732 0 214342095
Jun13 17037488 61 632674 26420569 50962474 11993729 16454 1870809 34262 108968519 0 214158358
Jul13 17341009 5752 319732 40374096 52431800 2963621 35762 1527597 23109 115022478 0 179407217
Ago13 14624328 466 545159 37838985 46406694 11774915 69438 1912540 28390 113200915 0 235460380
Sep13 14662512 3217 290646 27533256 49300599 1729574 26600 2130013 60737 95737153 0 188056046
O ct13 30348290 4533 916051 35959466 39106628 7529176 889 2097279 30096 115992408 0 251721987
Nov13 97643999 2569 146884 36995335 44411744 5796070 12 1314367 35432 186346413 0 305500878
Dic13 108,754,740 8,649 341,945 43,423,513 48,484,747 9,642,742 ,0 2,073,731 51,878 212,782,031 0 280,317,935
TO TAL PNT O tros TO TAL XSMinería No
MetálicaPesqueros Q uímicos
Sidero-
metalúrgicoTextil
Resto Productos
No
Tradicionales
Mes/Año AgropecuariosMaderas y
PapelesMetal-mecánico
Anexo Nº 09.U
Exportaciones de Productos No Tradicionales (Miles de US$)
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
“Propuesta de un índice de seguimiento y evaluación de la actividad económica del departamento de Piura 2001 -2013”
77
CANADAESTADO S
UNIDO SMEXICO TO TAL TLCAN BO LIVIA CO LO MBIA ECUADO R VENEZUELA TO TALCAN ARGENTINA BRASIL PARAGUAY URUGUAY TO TAL
Ene06 5795312 26841270 112317 32748900 0 354672 11837506 76809 12268987 0 229395 20000 36000 285395
Feb06 1135587 11217003 135992 12488582 0 491811 775677 194757 1462245 0 432580 0 44599 477179
Mar06 772281 25147246 8962 25928489 0 555307 1132891 207011 1895209 23055 544491 0 89714 657260
Abr06 397951 3275849 60515 3734315 0 85202 931265 23520 1039987 0 443582 25500 0 469082
May06 460860 22550893 265020 23276772 0 123044 1795979 57592 1976616 0 155160 0 55000 210160
Jun06 529276 1849854 47690 2426821 0 214981 1426170 77296 1718447 12993 157592 0 48007 218592
Jul06 2147467 1709937 156183 4013587 0 129187 1665170 975200 2769557 0 411713 0 0 411713
Ago06 264974 24986245 317356 25568575 0 230357 1970677 0 2201034 0 459050 0 55000 514050
Sep06 256681 2870599 63419 3190698 0 57504 2254999 338279 2650781 0 122017 0 186862 308879
O ct06 42123 2830239 75576 2947938 0 257058 1644718 58084 1959859 14550 122046 0 75404 212000
Nov06 502726 3170039 70992 3743757 0 318095 1909143 268078 2495315 12204 314729 0 0 326934
Dic06 537803 42014498 15988 42568289 0 405068 1792704 587687 2785458 71411 143833 0 0 215244
Ene07 1330096 15435464 427443 17193003 0 381772 901511 205781 1489064 0 87577 0 62516 150093
Feb07 636247 26839700 185927 27661874 0 341803 540378 326193 1208373 0 160172 15000 0 175172
Mar07 133331 6665393 252132 7050857 0 312680 6334994 522272 7169945 3264 585634 0 0 588898
Abr07 319243 4412713 174994 4906950 12000 284249 656654 264010 1216913 13287 351996 0 0 365284
May07 119101 4340728 290838 4750667 2229 371953 4502538 370663 5247384 0 460988 0 0 460988
Jun07 96965 3287101 76868 3460933 0 179686 4137736 192916 4510338 0 527398 0 0 527398
Jul07 327239 18380420 125352 18833011 0 589955 4121312 222076 4933342 0 593808 0 0 593808
Ago07 101577 33653736 146653 33901966 0 321435 5739140 1405072 7465647 0 628015 0 60670 688686
Sep07 238150 11041897 90657 11370704 0 322917 874841 107509 1305268 20684 227993 0 109730 358407
O ct07 123756 33497859 88208 33709823 0 186170 545446 507310 1238926 48961 165305 0 0 214266
Nov07 1231695 3404834 306600 4943129 0 461247 1154826 265039 1881113 0 592965 0 18680 611645
Dic07 745957 32912428 316647 33975033 0 503257 970690 837125 2311072 0 207226 0 0 207226
Ene08 1259917 66657874 1367323 69285114 0 984985 948298 1333853 3267136 0 423045 0 0 423045
Feb08 1531032 55949597 1370595 58851223 0 575470 3113042 810689 4499201 0 352699 0 64572 417271
Mar08 1370180 74223974 305307 75899461 0 32477 744721 932497 1709694 0 390911 0 129624 520534
Abr08 958285 57053274 242252 58253811 0 221275 15377608 363697 15962580 0 543092 0 30680 573772
May08 839526 3824317 594032 5257875 0 481070 950320 178516 1609907 0 358071 0 150915 508986
Jun08 125939 136417932 4583 136548454 0 1090400 5570929 453453 7114782 0 531996 0 148878 680873
Jul08 229768 111929957 12745 112172470 0 120157 1602690 572918 2295765 30610 266698 0 0 297308
Ago08 1041000 33112309 76453 34229763 0 499214 3578255 564788 4642256 94860 357602 0 155185 607647
Sep08 4739954 6084499 110335 10934788 73082 836207 1073076 444091 2426455 192 306013 0 102109 408314
O ct08 1236392 39730048 579073 41545514 0 541946 2690212 1154379 4386537 117180 950831 0 257038 1325048
Nov08 675841 28775883 130515 29582240 22935 1116876 3134934 2248280 6523025 0 229483 0 0 229483
Dic08 814709 26690789 357769 27863267 0 665863 3410511 1694629 5771003 0 219337 0 0 219337
Ene09 939081 31509446 224280 32672807 4008 1285550 4019287 888272 6197116 62351 153160 0 42840 258350
Feb09 913662 8962015 430969 10306646 2327 2068279 1709995 2367136 6147737 1130 173596 0 0 174726
Mar09 910871 31816999 296969 33024840 0 1775694 4969327 736375 7481395 43423 503180 0 31007 577610
Abr09 974766 38113365 203700 39291831 2235 1053847 1856671 895598 3808351 16684 237571 1595 68936 324786
May09 1790978 22753487 38711 24583176 9208 378914 1299262 1144747 2832131 0 159746 0 233503 393250
Jun09 3420585 6463529 104283 9988398 0 429287 1457109 444419 2330814 11685 285190 0 24813 321688
Jul09 680940 64565069 29243 65275253 1410 441427 3240383 742767 4425987 360916 9094 0 23606 393615
Ago09 6781180 41972747 522354 49276281 3200 317494 1819105 0 2139799 197198 115788 0 84380 397366
Sep09 400450 51102934 121341 51624725 20815 333983 1710716 631986 2697500 26515 4547 0 42575 73636
O ct09 4371624 59639471 223275 64234369 24185 184792 1896924 238798 2344699 50033 1095737 0 0 1145771
Nov09 1048762 61236309 109869 62394941 0 316990 2264592 1306818 3888400 106746 306302 0 31418 444466
Dic09 5496634 49619752 511291 55627677 32118 808528 2690674 1108332 4639652 28021 292699 0 0 320720
Mes/Año
TLCAN CAN MERCO SUR
Anexo Nº 09.W
Exportaciones por Grupo de Paises (Miles de US$)
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
“Propuesta de un índice de seguimiento y evaluación de la actividad económica del departamento de Piura 2001 -2013”
78
CANADA
ESTADO S
UNIDO SMEXICO TO TAL TLCAN BO LIVIA CO LO MBIA ECUADO R VENEZUELA TO TALCAN ARGENTINA BRASIL PARAGUAY URUGUAY TO TAL
Ene10 1098277 63700868 13721 64812866 0 259179 1701873 561492 2522543 30070 227843 5040 0 262952
Feb10 5659599 78207422 199514 84066534 0 179721 1834507 94500 2108729 37810 558517 60000 36326 692653
Mar10 5136881 44668265 290354 50095500 83721 618638 1605244 207667 2515269 49399 499450 0 184069 732919
Abr10 497306 38002925 90337 38590568 107756 216897 7078311 983146 8386110 30523 511719 0 73055 615296
May10 1432780 32686399 0 34119179 13485 183237 4288095 1242513 5727330 120086 736044 0 12690 868820
Jun10 1410174 71238562 1154523 73803260 81750 1485467 1655306 635162 3857685 84752 807190 0 92078 984021
Jul10 4307598 46294748 26674 50629019 0 326248 2367047 330915 3024210 1037 579277 0 21074 601389
Ago10 1635586 75538050 365904 77539540 219803 1166890 2214327 1208555 4809575 676608 3739084 114380 169751 4699823
Sep10 4346948 37647648 4050848 46045445 206744 1351643 2778977 1321758 5659123 681441 5676224 162422 229689 6749776
O ct10 525394 31355886 706661 32587941 251843 1554795 2435365 1779025 6021028 793523 1358348 110015 241898 2503784
Nov10 1694705 48857107 19620721 70172533 321574 1552249 1597963 2110403 5582189 840649 11231510 152228 235826 12460212
Dic10 3057876 90484682 3524819 97067377 260897 3058166 2315809 2301691 7936563 880793 1780649 167843 218632 3047918
Ene11 9471252 55471189 324316 65266757 321146 1593097 1626789 1183432 4724463 963917 6791230 186393 298929 8240469
Feb11 1873074 55100849 253506 57227429 276469 1549451 1729764 2876926 6432609 2319677 2026367 224441 298164 4868649
Mar11 1773585 81488978 4432218 87694781 333319 2176577 3972445 1997020 8479361 2969732 4219382 322131 410661 7921907
Abr11 6119760 15458623 1190247 22768630 271431 2471530 2653216 2904568 8300746 1147156 4442692 273304 311172 6174323
May11 1198868 97010069 5067481 103276418 215079 2466138 3379570 910183 6970971 1169844 3837867 300518 427912 5736141
Jun11 826232 18228569 2265763 21320563 219645 1842574 3031946 1267349 6361513 993204 8345316 225191 278854 9842564
Jul11 929297 105411511 6007850 112348658 0 2975687 2992204 810736 6778627 4976 3127260 0 0 3132236
Ago11 7011063 96109178 1374238 104494479 0 1000713 3770536 1824461 6595710 312454 5664246 0 39054 6015753
Sep11 2743524 71475597 6156293 80375414 27001 1127650 3622647 1442552 6219850 33475 4217705 0 0 4251180
O ct11 5618089 69725283 1031375 76374747 0 1711859 3322717 1478079 6512654 65644 1146182 0 0 1211826
Nov11 3761821 37934400 5497364 47193585 0 3547009 3417848 1552077 8516934 229100 11399383 0 0 11628483
Dic11 3637878 96619665 828782 101086326 0 6185930 4372631 1591594 12150155 2651543 11648817 0 65490 14365850
Ene12 7675208 76430624 5990678 90096511 0 777854 5360341 1149947 7288142 51980 928471 0 27640 1008091
Feb12 3600877 74293264 948459 78842599 0 1161721 3574550 1313764 6050035 2601653 16184005 0 50540 18836197
Mar12 1976583 85582163 1165554 88724299 0 2321288 4199511 2433294 8954093 2229453 4748307 0 25755 7003515
Abr12 5703458 50614271 6431048 62748776 0 744882 4101979 1653890 6500752 322038 9219663 0 32383 9574083
May12 1894166 24414242 332823 26641232 9962 3544602 6064086 3430628 13049279 6289249 14756879 0 0 21046128
Jun12 4428744 91043254 7246233 102718231 0 5131416 4211021 4141633 13484071 5217419 0 0 5217419
Jul12 1621862 22311986 1595018 25528866 188598 1551049 7187171 4650026 13576844 8166174 18157883 0 64383 26388441
Ago12 6142557 65104251 1578802 72825610 257941 1450077 6285024 4187186 12180228 4994146 6228950 0 19800 11242896
Sep12 1812599 99850547 2404059 104067204 249344 1094969 4597393 1236751 7178457 8156267 10061647 0 0 18217914
O ct12 3583471 68824722 7308015 79716208 253603 2453483 3763866 4586552 11057505 2060865 5812725 0 0 7873590
Nov12 10804895 80640021 2235852 93680768 453915 6806181 5251987 5200533 17712616 7696741 14796149 0 573285 23066176
Dic12 6235263 47928451 8891436 63055150 391724 3421316 3569680 1785149 9167869 2048917 5025094 0 243968 7317978
Ene13 7897408 44151916 6932068 58981392 491064 2700337 5021903 3611721 11825025 1743242 9482690 0 19800 11245732
Feb13 2590044 96344205 3099516 102033766 461238 1551757 4454491 4489321 10956807 1916647 21224991 0 80316 23221954
Mar13 3496137 96257700 3034774 102788611 462905 2231734 5472242 3546448 11713328 2231465 15426377 0 920927 18578768
Abr13 9132614 121132678 7778853 138044145 455815 733317 5347063 1805492 8341688 9159945 12953375 0 78538 22191858
May13 3236228 93119023 3813914 100169166 407661 2235343 3125319 1518679 7287002 1724336 19943908 0 138371 21806615
Jun13 425511 36041254 1980113 38446877 405881 2574784 4618274 1482288 9081227 4372933 2977735 0 19813 7370481
Jul13 2697298 72372028 1740331 76809657 419055 3256796 3559404 2456473 9691728 2058347 13935453 0 39825 16033625
Ago13 2736928 105349604 7073962 115160494 1097664 1635696 4965271 1862621 9561251 6794456 2007069 0 141593 8943118
Sep13 2600067 26541397 6382327 35523791 6697027 1625365 2882320 5499340 16704053 2232201 5345426 0 192669 7770296
O ct13 11314108 71774555 1570071 84658734 3645760 2925174 2534371 4076776 13182080 4160788 7504513 0 24153 11689454
Nov13 15569144 103823418 6484633 125877195 9198713 3603757 3416712 2827262 19046443 1919761 8686183 0 30735 10636679
Dic13 15724835 104861653 6549479 127135967 9290700 3639794 3450879 2855534 19236907 1938958 8773045 0 31042 10743046
TLCAN CAN MERCO SUR
Mes/Año
Anexo Nº 09.X
Exportaciones por Grupo de Paises (Miles de US$)
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
“Propuesta de un índice de seguimiento y evaluación de la actividad económica del departamento de Piura 2001 -2013”
79
ALEMANIA
O CCIDENTAL
BELGICA -
LUXEMBURGOESPAÑA FRANCIA ITALIA PAISES BAJO S RESTO DE UE
Ene06 77364 1084552 0 0 46465198 952629 823527 4280124 876137 1183351 7029172 1091404 16236343 0 217746 16454088
Feb06 18010979 10058803 0 0 42497787 858322 903672 4218232 1002173 808134 6918428 1065438 15774399 0 1753257 17527656
Mar06 35898423 23564268 0 0 87943649 1067902 936909 3890403 1755658 1181078 3065813 540873 12438636 40460 388964 12868061
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May06 21927578 1220219 0 0 48611345 1496292 337416 4980481 1214513 1913127 1496347 500336 11938512 0 217135 12155647
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Jul06 47412394 45300068 0 0 99907319 2230799 355503 2528501 656184 1001781 682070 216446 7671284 0 1184059 8855343
Ago06 25920339 769120 0 0 54973118 1288840 563113 3814120 1361390 1436320 1189462 1304455 10957699 0 2192734 13150433
Sep06 42004109 18059750 0 0 66214217 1428308 497669 5535049 1349747 2079759 1542829 1952152 14385512 0 1678603 16064115
O ct06 19663682 30998700 0 0 55782179 3789059 1030727 6762624 1309051 2178470 1312196 861151 17243278 3699 1080242 18327219
Nov06 18803700 1073364 0 0 26443070 566887 677619 4294984 539330 1281612 2375826 489748 10226006 0 258509 10484515
Dic06 39225414 17522955 0 0 102317360 7154827 754775 6338893 787160 2444359 5786595 885783 24152391 0 325953 24478344
Ene07 33932098 44550673 0 0 97314930 981146 757273 6180863 936142 1674839 9685298 1012083 21227645 0 1241289 22468935
Feb07 19975837 26041164 0 0 75062421 1430187 564120 7498323 493401 1175747 5615107 1272868 18049754 30 2002025 20051809
Mar07 20570934 9565789 10292 0 44956714 980835 354582 6060260 831679 2683062 1962858 1232754 14106030 0 560965 14666995
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May07 42073806 21076636 10945 0 73620424 1571286 257589 5373922 566314 2115816 1832518 1106816 12824262 0 637017 13461279
Jun07 21713987 41520879 0 0 71733536 1671745 209798 3669625 528122 1473381 1769886 793178 10115734 0 1392888 11508622
Jul07 42469554 29962057 0 0 96791773 1355482 6378571 5593954 1487418 1754367 1628947 999495 19198235 0 1550581 20748816
Ago07 26499503 25187972 11085 0 93754859 5559094 174985 6030065 869707 1904868 2251803 1418273 18208795 0 1023197 19231992
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Nov07 31091175 38729089 37040 0 77293191 364986 326797 5721910 1802560 896888 4787280 572472 14472894 0 663509 15136403
Dic07 28073955 30657411 0 0 95224698 1230607 229431 5187798 2097360 1248129 11233940 1242537 22469802 0 1234477 23704279
Ene08 83555 37398350 10731 0 110467931 1155479 6089805 7298720 1622253 1500339 11387645 1006898 30061139 0 2533055 32594195
Feb08 31487630 16215131 10836 0 111481293 1880523 624073 8165020 1206100 1423126 10157321 1400885 24857047 26400 586579 25470026
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May08 40751153 42434662 2806 0 90565389 1087296 559198 6015946 713686 1714729 2587424 1177704 13855984 0 927054 14783037
Jun08 54196 763149 16038 0 145177491 1477782 396019 9217886 1042325 1398107 3184743 1795339 18512203 0 2043349 20555552
Jul08 107784 1783623 304255 0 116961205 2115285 5853126 5494532 874610 664135 1745065 882654 17629408 0 1619221 19248628
Ago08 294796 49225969 55965 0 89056395 1718972 563155 9250808 1200195 1746075 2591089 610507 17680801 20 1578470 19259291
Sep08 30889142 20757800 2358873 0 67775372 7230860 832923 5588825 770610 671194 3617281 2971279 21682972 0 1363907 23046879
O ct08 31083904 3751358 21815 0 82114177 1740691 1080472 7677876 2401326 1498913 2238236 870420 17507934 1105 1003131 18512170
Nov08 256644 9613580 9203 0 46214175 1567995 537334 6190994 1431230 1345390 3196467 679762 14949173 0 415923 15365096
Dic08 428898 8404584 15032 0 42702121 2760001 4644671 4024438 389530 1036949 7335281 528584 20719453 40 180990 20900483
Ene09 6162532 2382931 6157 0 47679894 1180304 486369 3402072 570793 1457626 12845433 740718 20683315 0 65281 20748596
Feb09 6334895 12313926 75494 0 35353423 967835 475037 4399407 1428617 1520379 11046784 1178421 21016480 10 105763 21122253
Mar09 8655070 2404246 12279119 0 64422280 9824039 421006 3915543 1382732 1619861 7324856 1504783 25992820 0 501073 26493893
Abr09 207534 11792345 27383 0 55452230 2097895 409817 4535971 633201 988402 5175117 712248 14552650 0 407451 14960101
May09 135755 1098408 443181 0 29485901 2330465 538549 4507815 1151148 1333902 2868303 818926 13549108 426 530998 14080532
Jun09 19017726 1257195 71145 0 32986966 2232394 189237 4512320 1328097 1066271 3515768 1717452 14561539 25920 407335 14994794
Jul09 277080 803933 43696 0 71219564 3462005 958980 7037487 1734233 1780015 7117257 4991205 27081182 10538 4594442 31686162
Ago09 84199 16291427 5787 0 68194860 2529247 958671 4235498 0 1448629 0 8983790 18155836 7868 755237 18918942
Sep09 38810 13864932 43043 0 68342647 4633867 326974 6230329 0 1100897 0 5476061 17768127 5403 473389 18246919
O ct09 156020 135796 1686273 0 69702928 943987 304384 6434150 1382876 1263964 3201043 3776395 17306799 71694 1100999 18479492
Nov09 364626 12293490 1767587 0 81153511 1131251 255602 8721360 1204313 1580707 8437131 6928451 28258815 0 2195174 30453988
Dic09 22028986 13638558 1635080 0 97890673 879320 437600 8283312 2910395 1435221 22933718 6237601 43117167 1750 327161 43446078
Mes/Año TO TAL EURO PASUIZA
UNIO N EURO PEA
TO TAL UE
MCDO .CO MUN
DE
CENTRO AMÉRICA
PERURESTO
AMERICARESTO EURO PA
TO TAL
AMERICACHILE
Anexo Nº 09.Y
Exportaciones por Grupo de Paises (Miles de US$)
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
“Propuesta de un índice de seguimiento y evaluación de la actividad económica del departamento de Piura 2001 -2013”
80
ALEMANIA
O CCIDENTAL
BELGICA -
LUXEMBURGOESPAÑA FRANCIA ITALIA PAISES BAJO S RESTO DE UE
Ene10 31788321 1005730 1704780 0 102097192 928258 755313 4133959 1032981 1131083 12621623 3727375 24330593 11400 114030 24456023
Feb10 27648093 15140340 6903974 0 136560323 1336541 301500 8809349 826395 2265380 10766449 3977544 28283158 9072 873763 29165992
Mar10 427303 16823489 8175770 0 78770251 2283803 972981 7674151 1685347 1229581 11235265 2342913 27424041 1051 530194 27955286
Abr10 29072855 18287334 5840420 0 100792584 1490676 558350 7964339 1691281 2261446 4814708 1720938 20501738 0 210273 20712011
May10 157742 33013338 982320 0 74868729 2149068 559823 7638520 1148758 984155 4558867 1513271 18552462 930 273108 18826501
Jun10 295187 947172 9265415 0 89152739 2943998 584423 11486124 1869394 1949884 7660767 1542394 28036984 0 335349 28372333
Jul10 225768 347670 1210117 0 56038173 1796834 867287 3839835 1823200 1268840 3067740 4612150 17275885 0 225316 17501201
Ago10 347130 18855070 2598626 0 108849765 15353173 783339 3887457 2301351 1429821 4791298 1435814 29982253 0 1233043 31215296
Sep10 913861 17331840 3812167 0 80512212 4205928 514016 4310442 3476640 1304943 3875023 4928019 22615011 0 377305 22992316
O ct10 28991015 35564199 3601149 0 109269116 694648 2765945 8488078 4270029 1410685 3864071 1901610 23395065 1133 504510 23900707
Nov10 478198 1584269 4691996 0 94969397 1247907 711167 9769881 2976009 915209 10269011 1793878 27683062 0 217192 27900253
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Mar11 36778483 25473603 1255814 0 167603950 2735327 835760 9732916 4236802 1690100 12156007 4513049 35899961 9504 244630 36154095
Abr11 42941548 26627070 490238 0 107302555 1447845 1274876 7819127 3422135 1635392 9143408 3208438 27951222 1 164286 28115509
May11 1340270 2286666 944471 0 120554936 1902265 697618 9435509 1885704 3024895 7035705 2979005 26960702 282109 27242811
Jun11 36008728 63588633 827416 0 137949417 3073441 1008458 6515530 534776 1552258 3956504 4282841 20923808 46500 37358 21007666
Jul11 870112 46933538 4685965 0 174749136 1727233 2498765 9222475 1221565 3015820 4034285 3384089 25104232 13104 236558 25353894
Ago11 2899864 20122306 7987126 0 148115238 2168708 1880947 6695404 3828848 3626336 3971646 2777275 24949166 0 48950 24998116
Sep11 4421869 628219 2607417 0 98503948 1509569 1201541 7543788 5491039 2804109 4753887 2028875 25332808 0 24700 25357508
O ct11 2937663 665488 3363104 0 91065483 805404 679780 6925986 4056415 1713894 4581538 2302918 21065935 0 179509 21245444
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Dic11 43185839 41389686 62665 0 212240521 1910109 1146483 8134814 4977460 3644870 18090221 6872741 44776698 8064 22440 44807202
Ene12 42691623 1417695 100489 0 142602550 1572328 4955735 4451107 1326668 1139435 19522720 6632789 39600781 5568 3072101 42678450
Feb12 2895593 1674565 230736 12570 108542295 1416863 1558494 10347930 2559339 2034221 15779865 976451 34673163 13667 2804179 37491008
Mar12 76016044 1586166 207838 4 182491959 1995792 873231 10428185 2788670 2386622 12977414 986422 32436335 56265 4283332 36775932
Abr12 45948118 28088485 301409 0 153161624 1128416 805615 5956400 773330 1792106 7002174 1439129 18897170 0 3427213 22324382
May12 43852443 23107359 177477 0 127873918 2154669 1192054 6173083 788397 2606592 6137933 1771481 20824210 0 1239551 22063761
Jun12 2689592 819352 133018 0 125061682 2849670 594609 8756719 878721 2391400 4343353 1568764 21383237 0 1492115 22875352
Jul12 38784212 23873352 83531 72000 128307245 2143077 1415776 8060282 1625119 2542993 4535921 2421763 22744929 0 710200 23455130
Ago12 855966 1335701 148272 0 98588673 21775974 873968 8372876 1258637 1887744 13148254 10537191 57854643 2269 2620018 60476930
Sep12 1211557 23464890 56112 54548 154250682 2066731 833564 9414257 623626 2839923 5584252 805488 22167840 0 831570 22999410
O ct12 877799 47753692 129222 34946 147442962 6141319 966527 11963499 3957917 5362594 16521709 1178509 46092075 19250 1996836 48108160
Nov12 38663490 25535090 217773 40128 198916040 1394336 923398 12515276 1046523 3591921 16446712 1376151 37294318 21986 5569080 42885384
Dic12 43271712 25163874 61514 16461 148054558 2287321 999283 10036589 2008348 2289463 29603448 1667881 48892332 38630 3328287 52259248
Ene13 45078403 23062078 292326 192175 150677130 2968044 1014412 5790781 1548877 2319982 20581794 937501 35161392 89960 3573458 38824811
Feb13 1058390 24721568 79134 161293 162232912 3183134 1697509 7975635 2001179 2764174 22735619 1344787 41702038 81798 4025518 45809355
Mar13 1687092 22981585 360435 164821 158274641 4179022 1052358 7091415 1669798 2282384 17528393 963947 34767317 7488 6947456 41722261
Abr13 1675811 19928311 55233 166109 190403154 2975020 1272796 12071736 559018 3291745 12666869 1383253 34220438 0 2301777 36522215
May13 676597 20659006 153215 151709 150903310 3068008 812837 8943272 734639 2986895 8662030 1341275 26548956 9000 1526515 28084471
Jun13 44624734 20494875 46895 150884 120215973 3833877 1185103 9113209 561778 3339299 14825638 1125629 33984532 0 2264112 36248644
Jul13 2096821 998906 74573 167764 105873074 3855139 1609514 10485525 1069569 2373825 4378779 792010 24564361 66372 1085125 25715859
Ago13 1262121 23139892 48199 168539 158283615 4022216 1895798 9326805 1706849 1834722 13446036 1376651 33609076 440300 1552226 35601602
Sep13 40113015 21584018 54170 164555 121913897 5440170 1727598 8937172 2398605 3426946 5141503 1432203 28504197 0 1397000 29901197
O ct13 1902386 62731436 116370 166260 174446719 1659822 3056342 6133844 1870395 2346075 7868401 1154613 24089493 853207 7116765 32059465
Nov13 2308831 20469181 183714 173338 178695381 3476786 2673539 10679355 2546219 1933829 29749461 2771133 53830322 84796 6791064 60706182
Dic13 2331919 20673873 185551 175072 180482335 3511553 2700275 10786149 2571681 1953167 30046955 2798845 54368625 85644 6858974 61313243
TO TAL EURO PARESTO
AMERICA
TO TAL
AMERICA
UNIO N EURO PEA
TO TAL UE SUIZA RESTO EURO PACHILE
MCDO .CO MUN
DE
CENTRO AMÉRICA
PERUMes/Año
Anexo Nº 09.Z
Exportaciones por Grupo de Paises (Miles de US$)
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
“Propuesta de un índice de seguimiento y evaluación de la actividad económica del departamento de Piura 2001 -2013”
81
CHINA CO REA DEL SUR JAPO N VIET NAM RESTO DE ASIA TO TAL ASIA AUSTRALIANUEVA
ZELANDA
NUEVA
CALEDO NIA
RESTO DE
O CEANIA
TO TAL
O CEANIA
Ene06 10894901 2034126 1937469 753437 5314052 20933984 158720 50400 174288 0 0 224688 84236678
Feb06 6440155 1846121 1311379 16521 4351963 13966139 255191 0 90942 0 0 90942 74337715
Mar06 17970035 2340746 1273391 22493 3657326 25263989 146150 0 82091 0 0 82091 126303940
Abr06 27194683 2800200 1018977 83078 1786829 32883766 447722 0 9047 0 22694 31741 109136598
May06 7198513 2028355 1848532 97774 1051817 12224991 608903 25156 0 0 0 25156 73626042
Jun06 60738432 2164180 1337919 531517 2293339 67065387 340691 0 0 0 0 0 132775460
Jul06 13642127 2403979 2571420 833608 2538523 21989656 287184 0 10357 0 0 10357 131049859
Ago06 14893041 2027557 2665081 64148 3563174 23213001 419861 2103246 0 0 0 2103246 93859659
Sep06 11188409 1674187 3542746 40251 3148101 19593693 328833 3917 0 0 46404 50321 102251179
O ct06 4896228 1062578 1895392 36818 2871860 10762876 534051 21514 46679 52449 23139 143779 85550104
Nov06 13242211 1009525 639483 0 1641138 16532357 381349 0 0 0 98951 98951 53940243
Dic06 7755444 924102 833874 0 1957914 11471334 397055 23161 55440 47539 23727 149868 138813961
Ene07 7271638 1197708 1661750 0 4619502 14750598 636217 17575 135920 167232 128681 449408 135620089
Feb07 23801860 1567069 1322515 0 3058716 29750161 191807 81943 140448 75480 26224 324095 125380293
Mar07 11130712 17960906 2610294 156347 3958503 35816761 89947 46160 242422 108109 23637 420328 95950746
Abr07 27095252 2575981 1757997 328393 1647786 33405409 303560 290381 291141 46157 0 627678 95894580
May07 7715265 2797091 1057320 0 2432388 14002065 250766 20873 0 0 0 20873 101355407
Jun07 6678509 19526200 1452007 150524 1380701 29187941 142757 18 0 80422 0 80440 112653295
Jul07 9028542 2298878 2026377 552662 1822417 15728877 456100 0 0 0 0 0 133725565
Ago07 6345161 1783298 1398038 30632 2689477 12246606 288062 0 65383 45529 0 110913 125632431
Sep07 9352813 1322055 802514 122074 1748853 13348309 73955 10 0 50549 0 50559 142626954
O ct07 3938303 2311662 1027624 17072 1685244 8979904 162953 0 118552 147842 0 266394 138186495
Nov07 6506179 1435002 1656884 69984 1472438 11140487 355470 218390 18480 169961 0 406830 104332382
Dic07 12034389 2788811 1046156 0 2937904 18807261 146792 88377 158161 144648 0 391187 138274216
Ene08 13008098 2037338 657519 1378854 4821153 21902961 96979 59144 174639 140248 0 374031 165436096
Feb08 12748291 2391894 1718048 447101 4035669 21341003 543961 94248 203769 48356 0 346374 159182656
Mar08 13258724 2933706 1519484 2181574 2803726 22697213 997772 42290 97543 120718 0 260550 183081266
Abr08 11718837 2319820 1727708 590277 5633848 21990490 517902 55043 0 54704 0 109747 161181541
May08 11364291 3117150 1207177 908654 1438759 18036031 198964 48275 67390 0 0 115665 123699087
Jun08 18619533 4899410 1627274 105619 1631134 26882970 180030 89923 76422 0 0 166345 192962388
Jul08 25203745 2965116 1247510 0 2619431 32035803 203260 80767 62689 82130 0 225585 168674481
Ago08 81897133 3002929 1506328 85788 3083030 89575208 447221 0 0 82307 0 82307 198420422
Sep08 14188373 1133758 2904577 728716 2389446 21344871 552637 113331 0 317209 0 430540 113150299
O ct08 20151181 3126415 4442614 106961 1817371 29644542 690695 60642 19813 354169 0 434624 131396207
Nov08 10580123 2772172 1222496 416232 2815848 17806870 264462 0 50100 133802 0 183902 79834505
Dic08 6495317 1883626 1466661 136098 1323173 11304875 179611 178583 82674 180138 0 441395 75528484
Ene09 9565307 1982861 1179969 93483 796847 13618468 186940 0 155686 282864 0 438550 82672448
Feb09 9449912 2275221 2390007 0 1434751 15549891 256514 60084 111464 49468 0 221016 72503096
Mar09 12356204 2731583 3280722 211589 2410542 20990640 323766 22628 37802 0 0 60429 112291009
Abr09 5795971 2513601 1582526 619659 2687648 13199405 309796 234470 175235 0 0 409705 84331237
May09 8942977 2889854 1167675 392450 2512254 15905210 247515 705405 139145 0 0 844550 60563707
Jun09 15394854 3866431 1954367 566799 3684098 25466549 878493 177113 256156 0 0 433269 74760071
Jul09 16564879 2877976 2587373 180494 2224145 24434867 458200 1050698 156478 0 0 1207176 129005969
Ago09 6754945 1805449 2150012 688135 1893293 13291835 101952 1136033 113561 0 1136033 2385627 102893215
Sep09 5365079 2141908 1148912 23420 2128771 10808090 530412 676093 80999 79989 1447000 2284081 100212149
O ct09 5389778 1382981 758410 270816 1397873 9199859 118492 917256 328697 0 0 1245952 98746723
Nov09 2798487 706856 757132 0 3244173 7506648 898370 954223 192392 0 0 1146615 121159133
Dic09 22770680 878189 997349 482414 3508368 28636998 701000 139071 155904 26722 0 321697 170996447
Mes/Año
ASIA
TO TAL AFRICA
O CEANIA
TO TAL XS
PAISES
Anexo Nº 09.AA
Exportaciones por Grupo de Paises (Miles de US$)
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
“Propuesta de un índice de seguimiento y evaluación de la actividad económica del departamento de Piura 2001 -2013”
82
CHINA CO REA DEL SUR JAPO N VIET NAM RESTO DE ASIA TO TAL ASIA AUSTRALIA
NUEVA
ZELANDA
NUEVA
CALEDO NIA
RESTO DE
O CEANIA
TO TAL
O CEANIA
Ene10 3799401 515160 2331899 318423 1621478 8586360 202856 525190 134657 0 0 659847 136002279
Feb10 9501212 2056581 1837232 0 2000987 15396013 440273 14212 194900 0 0 209112 181771713
Mar10 18421971 3854701 3335433 1002913 5103622 31718639 680509 40866 411772 65240 0 517877 139642562
Abr10 10980205 3305177 1568908 156690 2792748 18803728 402480 32224 142005 43983 0 218212 140929015
May10 9557700 4219985 3545502 173389 2422327 19918904 570030 636174 153729 0 0 789902 114974066
Jun10 21960462 4921144 1937908 1857558 6152922 36829995 393120 195069 80381 0 0 275450 155023638
Jul10 15226282 2677736 2986428 5931668 4739659 31561772 153800 1022180 32631 0 0 1054811 106309758
Ago10 9109138 1911376 3050455 195253 2991599 17257820 95554 1489843 186880 0 0 1676724 159095158
Sep10 5448692 1765405 1431024 568258 1578072 10791452 119195 921990 116004 0 0 1037994 115453169
O ct10 5698753 1644876 1349373 613353 9825865 19132219 223517 301119 73665 0 0 374784 152900343
Nov10 3478769 1432134 1054103 40744 8101755 14107505 84688 1042664 1334576 170243 0 2547484 139609327
Dic10 9474904 2566922 1500539 1064825 12831495 27438687 368049 2 140624 33000 52440 226065 232834661
Ene11 9854621 3591036 1659427 1196726 4135020 20436830 568143 0 228677 0 0 228677 169827980
Feb11 19021971 4605949 5010789 556603 9514189 38709502 517626 828973 331611 0 0 1160584 184609854
Mar11 23768518 7239583 3053689 1079913 7226637 42368340 741848 322885 559916 0 0 882801 247751035
Abr11 16279043 6565644 3363038 134000 7972033 34313758 1835318 490184 91203 0 0 581387 172148526
May11 26320295 6348599 4704578 951490 4204664 42529625 1339958 413904 0 0 0 413904 192081232
Jun11 31237708 6963132 2688893 2050116 8714058 51653906 1128720 48764 0 0 0 48764 211788474
Jul11 41696937 7585654 4058737 1756312 5522927 60620567 705706 168230 5551832 0 0 5720061 267149365
Ago11 27818717 9327581 6084753 1105327 5565063 49901441 413881 93809 64132 0 0 157941 223586616
Sep11 14573660 4795683 3217305 211061 11894323 34692032 1114621 306824 0 0 0 306824 159974933
O ct11 7960381 4031795 2412032 0 16349401 30753610 267643 395560 39380 0 0 434940 143767120
Nov11 10610514 4605512 1830312 542166 19757342 37345845 1008241 397529 0 0 0 397529 137193678
Dic11 11515964 3001395 2094151 1315393 26031985 43958887 505667 143519 158966 0 0 302484 301814761
Ene12 15066924 2102781 2259729 521284 13218724 33169441 953092 49482 271017 0 0 320499 219724032
Feb12 15761467 5300755 4511285 614369 9502732 35690608 530412 136616 3808904 117140 0 4062661 186316984
Mar12 23735691 7510847 5202832 714531 12098375 49262277 219791 298872 426166 0 211414 936452 269686411
Abr12 13663005 5389429 2250377 522748 5170539 26996097 804105 100088 278928 0 0 379017 203665224
May12 14459863 7023597 2470375 456663 15134794 39545291 1030722 471501 330962 0 0 802463 191316154
Jun12 23094125 7776682 2493430 332948 8825042 42522228 899205 12118176 119473 148555 0 12386204 203744670
Jul12 22283159 6178950 3063829 361768 20274171 52161878 1167744 4748778 399804 0 0 5148583 210240579
Ago12 12677313 3897037 4814756 27775967 49165074 349990 56408 436214 0 0 492622 209073289
Sep12 16290615 4476206 2400373 72805 11216178 34456177 218923 317606 259860 0 0 577466 212502657
O ct12 27466870 7604674 3671658 341654 47722892 86807748 209410 914831 381127 0 0 1295958 283864238
Nov12 18942027 4734631 18833046 502571 23447748 66460023 206788 131671 2746432 0 0 2878103 311346337
Dic12 16037013 2782955 3435635 289136 31773013 54317752 197411 151628 207638 180090 0 539356 255368325
Ene13 10248486 2269317 3090737 662002 17469737 33740279 231121 2706294 226073 0 0 2932368 226405708
Feb13 13128575 3349071 3167711 43650 14606053 34295061 747956 2842633 464165 0 0 3306798 246392080
Mar13 7348408 2217747 1561483 159323 27143361 38430323 940066 382098 293501 174233 0 849832 240217123
Abr13 13036160 3160199 2618832 46455 8493796 27355442 1249281 3254131 279401 0 0 3533532 259063624
May13 14414596 5925030 3753977 258668 10693971 35046242 260774 0 91666 0 0 91666 214386463
Jun13 17248300 7605015 3728391 0 32626695 61208401 812725 318336 0 0 0 318336 218804079
Jul13 14045661 5388944 3657489 632647 22929588 46654329 489142 304305 895024 0 0 1199329 179931732
Ago13 11314686 5101519 3772654 251945 21221668 41662471 585276 161313 215894 0 0 377207 236510170
Sep13 10534386 3953090 2091232 0 18567592 35146300 512726 233989 138957 0 0 372946 187847067
O ct13 9774913 4905225 2396888 246331 25336905 42660262 358107 2167800 29634 0 0 2197434 251721987
Nov13 12379939 7389180 1232627 599994 40031128 61632869 533152 3478356 435879 19060 0 3933295 305500878
Dic13 12503739 7463072 1244954 605994 40431439 62249197 538483 3513140 440238 19251 0 3972628 308555887
ASIA
TO TAL AFRICA
O CEANIA
TO TAL XS
PAISESMes/Año
Anexo Nº 09.AB
Exportaciones por Grupo de Paises (Miles de US$)
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
“Propuesta de un índice de seguimiento y evaluación de la actividad económica del departamento de Piura 2001 -2013”
83
Contribuyentes
Personas
naturales Personas jurídicas Regularización
Impuestos a los
ingresosIGV ISC
O tros ingresos
tributarios
Miles de
ContribuyentesGastos Corrientes Gastos de Capital
Ene06 3622,464 12116,678 218,693 15957,835 19414,571 9414,856 2179,542 109,47 58945010 4039863
Feb06 2613,759 9742,403 53,596 12409,758 23926,634 55,827 2030,423 109,17 71624184 12688260
Mar06 2910,209 9424,446 1278,899 13613,554 21439,508 83,745 2341,772 107,06 62725308 7821302
Abr06 3905,433 9294,248 10155,613 23355,295 22552,324 69,746 3984,962 107,13 65021919 10950160
May06 3389,514 8295,230 618,405 12303,150 23781,637 40,510 3880,536 108,58 67282159 12742118
Jun06 3267,644 10359,767 399,319 14026,730 27628,342 38,839 3727,848 107,87 66930985 13309040
Jul06 3142,209 10299,249 320,902 13762,360 29287,569 54,741 3802,491 108,80 83551150 14185473
Ago06 3142,601 10484,528 313,797 13940,926 29925,913 48,668 3816,918 110,26 65347571 32459622
Sep06 3367,466 10427,490 214,264 14009,220 27605,888 56,135 4002,375 112,10 68884382 22363839
O ct06 3090,019 9929,165 104,982 13124,166 23682,317 88,843 3952,584 113,91 92930485 31892705
Nov06 3152,215 10577,548 139,301 13869,064 31993,252 76,958 4452,539 115,27 74692633 40419484
Dic06 3623,559 10809,419 90,733 14523,712 24680,008 53,607 5140,964 116,17 131115945 46112057
Ene07 4758,143 15242,124 79,453 20079,720 30679,606 97,995 2689,457 117,71 72936249 25244151
Feb07 2944,363 13148,650 85,940 16178,953 25301,131 193,656 2082,082 119,66 96050343 27861255
Mar07 2991,959 11713,694 109912,483 124618,136 19671,987 2706,544 2225,751 121,28 87480664 40707446
Abr07 8816,109 16151,606 16249,226 41216,940 20390,943 140,000 4970,672 122,92 87658738 38880612
May07 4182,312 20359,635 444,369 24986,317 23580,912 109,559 4497,543 124,23 94594237 45661077
Jun07 3428,849 22942,907 670,301 27042,057 26517,529 104,880 3733,628 125,80 89179639 30168548
Jul07 3858,901 24432,844 423,011 28714,756 28453,593 149,661 3917,060 127,31 123819746 37548130
Ago07 3750,159 21739,059 341,058 25830,277 26390,233 129,148 4004,724 128,50 98712244 36224241
Sep07 3742,426 22168,604 197,867 26108,898 25439,912 213,639 3720,467 129,69 87263764 33847615
O ct07 3739,361 24250,511 2021,764 30011,636 29029,534 310,680 4072,778 131,35 96163909 41081408
Nov07 4150,939 24536,078 101,199 28788,216 34677,013 290,966 3634,041 132,85 98772534 42842510
Dic07 4481,085 24933,882 98,938 29513,904 37873,701 242,661 3806,584 133,88 135568392 83614996
Ene08 6095,694 28433,274 736,943 35265,912 33347,467 246,685 2782,880 135,17 109679425 23803625
Feb08 3409,633 25702,407 117,771 29229,811 31308,639 165,138 2243,295 137,04 120998792 35253384
Mar08 8938,431 23294,678 31702,251 63935,360 32021,079 141,995 2111,372 138,66 100090245 36278851
Abr08 6041,134 29928,276 15551,698 51521,109 34486,935 362,742 6240,544 140,54 136938918 34643202
May08 5155,994 25422,006 4295,376 34873,376 35654,382 421,373 5220,044 141,85 140424996 38019418
Jun08 4060,386 29511,822 706,994 34279,202 43889,720 351,959 4866,432 143,54 121326152 47513319
Jul08 4676,152 32912,533 921,619 38510,305 45694,064 1160,739 5105,784 144,75 146271516 49704604
Ago08 4615,263 31627,131 528,467 36770,861 51231,671 482,531 4781,496 145,93 132808911 46039802
Sep08 4211,111 33876,756 262,578 38350,445 49419,555 498,986 5291,261 147,33 111194120 50154395
O ct08 3606,656 27652,148 148,549 31407,353 37415,567 405,795 5198,865 148,88 130327950 45424709
Nov08 4594,229 24581,235 163,270 29338,734 32697,213 474,564 4650,588 149,55 116326838 63153694
Dic08 5479,875 22489,092 317,546 28286,513 26637,621 937,042 5230,818 150,73 184841589 108954181
Ene09 7405,884 27077,383 153,385 34636,652 28171,588 836,564 2539,802 151,79 111517031 18980661
Feb09 3929,668 23578,401 3279,120 30787,190 23775,369 523,280 2491,749 153,42 126313744 48932152
Mar09 4501,902 22086,160 7745,756 34333,818 29750,738 392,593 2784,818 155,40 112925591 48447941
Abr09 11896,756 14790,618 15778,544 42465,918 22036,435 486,522 6155,450 157,23 110734328 63912140
May09 4830,443 17761,385 809,472 23401,300 28097,968 249,650 4587,486 158,27 124028607 62655503
Jun09 4741,397 21968,634 528,420 27238,452 33852,841 371,243 4613,358 159,82 118757572 60293566
Jul09 5805,806 22919,105 250,821 28975,732 35362,046 510,588 4953,773 161,35 157708813 60246192
Ago09 5543,153 22243,221 459,393 28245,767 30372,490 338,155 4539,585 162,72 127574789 59259718
Sep09 4505,554 24018,643 139,862 28664,059 30019,891 353,385 5135,554 164,20 121933995 61540101
O ct09 4689,031 21546,432 128,255 26363,719 24330,804 320,511 4694,896 165,83 140995221 80956991
Nov09 4634,906 22776,516 81,818 27493,240 29319,128 437,983 4895,066 167,38 140770197 82008716
Dic09 5552,534 25186,165 87,157 30825,856 31083,078 245,902 4808,026 168,42 177291306 168846150
Mes/Año
Gastos Ejecutados del Gobierno Recaudacion de Tributos Internos (Miles de nuevos soles)
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
Anexo Nº 09.AC
Recaudación de Tributos Internos, Contribuyentes, y Gastos del Gobierno
“Propuesta de un índice de seguimiento y evaluación de la actividad económica del departamento de Piura 2001 -2013”
84
Contribuyentes
Personas
naturales Personas jurídicas Regularización
Impuestos a los
ingresosIGV ISC
O tros ingresos
tributarios
Miles de
ContribuyentesGastos Corrientes Gastos de Capital
Ene10 8013,982 31881,191 122,082 40017,255 38134,547 5289,934 2724,034 169,67 116523564 18067977
Feb10 4287,171 27571,542 98,527 31957,240 35511,445 7751,995 2679,271 170,99 120365115 48853595
Mar10 6755,653 26074,892 36033,059 68863,603 31204,435 515,320 3537,727 172,92 153168153 63662956
Abr10 10564,674 24996,372 24888,582 60449,628 31571,638 7261,604 6702,890 174,80 147019299 65654415
May10 5335,688 23755,362 1078,989 30170,039 38527,144 869,442 5456,624 176,35 134775125 58299608
Jun10 12178,486 25748,536 771,859 38698,881 38830,022 952,732 4994,723 177,86 127706943 166056311
Jul10 6144,467 24872,869 169,626 31186,962 35850,701 1279,385 6619,364 179,35 160767618 65719338
Ago10 6040,028 24893,295 386,623 31319,945 25802,496 5171,626 4997,148 181,37 131624742 72102480
Sep10 5432,509 25729,508 462,678 31624,695 32155,458 1444,687 5510,656 183,94 148924701 95114431
O ct10 5648,923 21465,585 795,836 27910,344 30471,702 8053,560 5063,476 185,30 145075569 97680135
Nov10 5396,688 24285,427 321,978 30004,093 31384,158 7124,011 6198,631 187,10 140852510 78381484
Dic10 6200,418 24919,148 191,206 31310,772 30606,469 1900,335 5869,675 188,27 220857098 148834336
Ene11 8419,648 34479,358 187,668 43086,674 35115,477 10110,840 4076,243 190,77 120723303 46942994
Feb11 5287,346 32914,887 199,774 38402,007 42994,848 1282,817 3232,832 194,14 150566465 57328392
Mar11 11619,541 31016,137 26242,733 68878,410 38244,155 862,312 3487,803 197,45 157213873 244119004
Abr11 6692,513 21426,079 5643,273 33761,866 33850,608 960,346 8241,848 199,81 144691025 6185696
May11 6429,910 30108,804 1228,722 37767,435 44857,125 1253,816 5585,863 202,10 161918610 47759651
Jun11 6856,046 32197,833 439,579 39493,458 41151,088 4975,245 5135,297 204,43 158898185 59068218
Jul11 7717,595 28864,101 631,987 37213,683 35308,917 283,217 4881,605 206,08 188352746 63712629
Ago11 7596,582 30388,465 394,197 38379,245 31929,335 2531,405 6124,440 207,99 157415113 63623232
Sep11 6926,688 29847,810 531,337 37305,836 32639,734 3934,005 5367,012 209,88 165670374 47258760
O ct11 6392,273 27780,627 1050,104 35223,004 26790,815 7368,950 6212,094 212,12 164834612 81802989
Nov11 6391,139 27507,538 520,073 34418,750 25466,258 2688,598 8724,170 213,87 172105655 66937433
Dic11 7714,484 28527,501 505,099 36747,084 25340,461 2563,368 9061,600 215,62 329406169 60852139
Ene12 12716,361 38004,045 1336,153 52056,559 44090,817 9210,318 5092,038 219,60 141110503 24678448
Feb12 6229,854 33180,940 754,138 40164,932 34312,581 3058,609 4481,187 222,00 165706203 59763242
Mar12 12001,674 32106,910 55166,037 99274,621 44843,551 2705,108 15018,533 224,22 167024496 84612978
Abr12 11346,905 17294,494 32460,081 61101,480 40651,176 182,883 11855,233 226,14 170604953 74558380
May12 7019,408 23405,106 2154,772 32579,286 38538,810 143,995 9446,477 228,49 186386992 73545316
Jun12 13101,383 30343,557 3577,144 47022,084 34300,986 228,298 6171,117 230,23 198585874 60811150
Jul12 8323,066 29188,932 1822,522 39334,519 39286,165 1407,568 9435,753 232,02 206028353 92615944
Ago12 8495,236 30419,162 1464,872 40379,270 30048,103 217,017 8907,352 234,10 179870973 73738335
Sep12 8692,828 36188,703 985,806 45867,337 38003,637 1990,730 7325,894 236,53 255175127 93304685
O ct12 7555,207 31467,525 2276,315 41299,047 35846,446 172,208 8080,000 238,62 200960863 104851122
Nov12 8201,350 37476,767 982,288 46660,406 42387,069 1197,767 15991,446 240,23 188699837 147821030
Dic12 8459,224 33498,431 2031,741 43989,397 31497,963 1412,715 16092,195 241,53 351588597 235203855
Ene13 17211,632 35757,584 1383,409 54352,624 34094,504 810,329 8213,582 243,35 154215622 38305999
Feb13 8572,652 33548,208 646,543 42767,403 41872,472 624,797 6299,399 245,38 178889869 84948516
Mar13 12557,743 31096,503 12793,879 56448,125 40106,372 6711,182 8683,464 246,91 176933548 104996317
Abr13 12195,522 14579,100 18669,338 45443,959 36922,037 884,762 11674,755 249,09 201147398 125904808
May13 9586,410 15295,649 3477,273 28359,333 34179,910 6162,609 9880,566 250,81 227968070 91720530
Jun13 9588,368 21658,952 2157,550 33404,869 35208,093 494,524 9267,835 252,54 224775320 116265051
Jul13 12030,054 25753,582 3361,311 41144,947 41803,971 5528,304 9563,714 254,37 219481787 146922040
Ago13 10474,652 23744,698 2493,218 36712,568 36244,853 993,248 9136,891 256,28 189469881 97345225
Sep13 14465,387 31608,618 12978,253 59052,257 38366,621 363,214 10893,055 258,02 187666620 92080730
O ct13 9150,723 25966,631 2143,732 37261,086 86174,156 8489,097 11823,396 260,04 249549352 132036629
Nov13 8974,000 25515,000 5931,000 40420,000 86405,000 28408,000 10227,000 261,40 235684823 108505096
Dic13 10475,221 29200,407 4235,276 43910,904 89124,883 15089,682 23388,422 261,45 397072202 338279932
Recaudacion de Tributos Internos (Miles de nuevos soles) Gastos Ejecutados del Gobierno
Mes/Año
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
Anexo Nº 09.AD
Recaudación de Tributos Internos, Contribuyentes, y Gastos del Gobierno
“Propuesta de un índice de seguimiento y evaluación de la actividad económica del departamento de Piura 2001 -2013”
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DEPO SITO S
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MunicipalesCajas Rurales Edypmes
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TO TAL
CREDITO SNumero de Afiliaciones
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Jul06 589604 500092 16012 0 599945 505763 1105708 700066 350237 17279 25579 0 751644 377097 1093161 196958
Ago06 592257 501265 15850 0 608283 501089 1109372 744048 364004 17000 26898 0 787124 401281 1151950 197545
Sep06 626137 505935 15553 0 630685 516940 1147625 760641 389279 16863 33018 0 820966 414997 1199801 198541
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Mar08 742424 591369 2322 0 888168 447947 1336115 1203810 513439 10356 17049 0 1306742 490641 1744654 215310
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Jul08 737400 616760 2517 0 882221 474455 1356677 1390802 571320 12467 22406 61135 1486763 571367 2058130 219078
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Feb09 916318 674078 3165 5644 951023 648183 1599205 1731799 684163 18482 33276 132224 1884750 715194 2599944 224268
Mar09 928791 691253 3681 5447 975363 653809 1629172 1717462 694088 19402 34659 130073 1909489 686194 2595684 224715
Abr09 931507 691950 4059 5397 973958 658955 1632913 1626013 705569 20442 36397 194221 1919663 662980 2582642 225367
May09 929307 709791 4 178 5518 963917 684877 1644616 1613783 707737 21694 37593 193569 1930782 643594 2574376 225631
Jun09 944557 810936 4556 5666 1017799 747915 1765715 1619242 711910 22985 38096 193135 1936864 648504 2585368 226466
Jul09 946419 829830 4309 5588 1078978 707167 1786145 1663815 721843 23758 38601 193141 1970393 670764 2641157 227364
Ago09 896835 828894 4113 5881 1063347 672376 1735723 1661838 727826 24895 39646 192268 1978418 668055 2646473 227949
Sep09 881535 819106 4065 5711 1042942 667476 1710418 1706852 735562 25983 41467 194156 2033954 670066 2704020 228644
O ct09 878268 807214 4103 5532 1044666 650450 1695117 1731196 745908 27124 44412 197656 2060452 685844 2746296 229902
Nov09 910164 807332 4579 61169 1137272 645971 1783243 1767798 755311 28902 48329 201295 2115067 686568 2801635 230793
Dic09 969832 797784 4454 6024 1093517 684578 1778094 1793505 746925 30252 50998 206722 2151879 676523 2828402 231700
Mes/Año
Depositos y O bligaciones (Saldos en miles de nuevos soles) Creditos (Saldos en miles de nuevos soles)
Anexo Nº 09.AE
Depósitos y Créditos del Sistema Financiero
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
“Propuesta de un índice de seguimiento y evaluación de la actividad económica del departamento de Piura 2001 -2013”
86
Afiliaciones a AFP
Ene10 956024 815818 4653 6024 1110870 671649 1782520 1767227 740690 30656 51682 208993 2142251 656997 2799248 232518
Feb10 986814 831283 4458 6087 1155750 672892 1828641 1793940 752038 31708 52994 212556 2182473 660762 2843235 232865
Mar10 1108015 820049 4106 5533 1286745 650957 1937702 1804876 769649 32243 52905 216123 2201191 674605 2875796 233496
Abr10 980215 840530 3926 5438 1185049 645061 1830109 1823823 779251 33233 42277 229857 2229946 678495 2908441 234183
May10 994436 870818 4041 5349 1221296 653348 1874643 1849277 787626 34083 43134 231991 2272325 673785 2946111 234789
Jun10 1102150 884195 3986 5276 1267699 727908 1995607 1900862 787094 34594 44419 233472 2317890 682550 3000441 235825
Jul10 1266757 876437 4037 5337 1303524 849045 2152568 1930205 792911 36331 46004 235552 2350824 690179 3041003 236064
Ago10 1289544 872983 4237 5335 1323692 848407 2172099 1960986 816369 38269 48213 239716 2395124 708430 3103554 237486
Sep10 1232758 878228 4772 5390 1315838 805310 2121148 2000680 839508 40403 51567 244711 2447055 729815 3176870 238465
O ct10 1113193 893112 4573 5514 1273933 742459 2016392 2052745 869604 42491 54428 249339 2509544 759064 3268608 239568
Nov10 1023799 910881 4607 5588 1283658 661216 1944874 2108127 893927 44308 56824 256187 2560686 798687 3359373 240490
Dic10 1045170 920565 4324 5477 1333427 642108 1975535 2161614 898827 44216 58545 269411 2623505 809107 3432613 241591
Ene11 1028643 932767 4562 5324 1337464 633832 1971296 2201205 890304 44721 58935 275537 2674180 796521 3470701 242709
Feb11 1054989 888483 4776 5562 1316531 637278 1953809 2258012 899222 46192 59642 283889 2720900 826056 3546957 243737
Mar11 1079861 906916 4967 5327 1335121 661951 1997072 2318467 926876 47849 60964 292960 2786960 860155 3647115 244470
Abr11 1084154 914528 4512 5186 1327262 681119 2008380 2336684 940229 48917 62362 298175 2836531 849837 3686367 245417
May11 1254724 926453 4536 5582 1347746 843549 2191295 2332537 949034 50329 65019 311083 2869203 838799 3708002 246582
Jun11 1191790 925570 5227 5415 1376939 751063 2128002 2398496 939534 51313 68036 315460 2916519 856321 3772840 247668
Jul11 1147826 893699 5224 5549 1372718 679581 2052298 2393101 936903 52451 70400 317885 2911570 859170 3770741 249239
Ago11 1152962 878344 4734 5549 1356508 685080 2041589 2478634 951098 53456 71165 317885 2970645 901594 3872239 251497
Sep11 1218745 877819 5413 5380 1375435 731922 2107357 2532537 965946 58022 73279 323207 3021891 931100 3952991 253042
O ct11 1201133 892251 4521 5430 1396999 706337 2103336 2561012 977564 53804 77413 330923 3060939 939777 4000716 255117
Nov11 1180752 917627 4874 5937 1422487 686703 2109190 2612919 989626 54471 80558 341995 3118113 961456 4079569 256410
Dic11 1369241 957534 4810 5781 1523336 814031 2337366 2723128 991798 49512 81805 351096 3183107 1014233 4197340 258127
Ene12 1211151 940485 5052 5931 1467027 695593 2162620 2715903 978241 49064 81362 350826 3166356 1009040 4175396 260051
Feb12 1376779 955838 5137 6170 1513737 830188 2343925 2710450 983913 49143 82266 354835 3171776 1008832 4180607 261470
Mar12 1172559 961035 5051 6107 1519796 624956 2144752 2773526 992102 49671 83794 356363 3224169 1031288 4255457 262657
Abr12 1381861 951254 4847 6145 1490573 853534 2344107 2818734 1007742 50209 85336 360146 3300169 1021997 4322167 263988
May12 1427309 1005701 5054 6445 1524337 920172 2444509 2904644 1025256 51259 94335 365242 3370936 1069801 4440737 265389
Jun12 1272926 984218 4704 5734 1532006 735575 2267582 2937702 1019767 51417 95791 365979 3416268 1054388 4470656 267139
Jul12 1284148 1032002 4679 6041 1582690 744180 2326870 3004624 1011748 52413 96132 370460 3454999 1080378 4535377 270086
Ago12 1298127 1050415 4986 6055 1619966 739617 2359583 2984944 1022447 53682 97223 376674 3523213 1011758 4534971 273094
Sep12 1333644 1003199 5016 6302 1572822 775339 2348161 3035443 1025083 54401 97022 381871 3563076 1030745 4593820 276616
O ct12 1296232 1049673 4019 6454 1630446 725933 2356379 3062100 1042796 53762 98954 391009 3613167 1035454 4648620 278085
Nov12 1390174 1073721 4403 6121 1680817 793602 2474418 3121985 1056392 54518 101590 400429 3691633 1043281 4734914 279874
Dic12 1667507 1068728 4196 5929 1696790 1049570 2746361 3163323 1040342 53340 103514 406824 3726958 1040386 4767344 281099
Ene13 1538971 1117849 4511 5584 1749179 917736 2666915 3166671 1032636 53723 103665 406018 3732113 1030600 4762713 282625
Feb13 1395785 1131621 4223 5832 1798545 738915 2537460 3167550 1038996 54825 104436 406616 3752624 1019798 4772423 283950
Mar13 1354611 1126742 4210 5276 1789502 701337 2490839 3174371 1031938 56086 102876 408016 3762195 1011093 4773288 285101
Abr13 1342181 1136198 3935 5256 1805263 682307 2487570 3262581 1046137 55638 103011 416634 3814475 1069527 4884002 286350
May13 1418110 1186835 0 9152 1870822 743275 2614097 3306441 1057527 0 103446 480334 3853329 1094418 4947748 288000
Jun13 1490811 1228105 0 9686 1898184 830417 2728602 3339358 1052973 0 102483 483258 3867757 1110314 4978071 288223
Jul13 1433461 1264003 0 9870 1979009 791315 2707334 3047937 1050385 0 99818 481621 3883959 1091661 4679761 287922
Ago13 1505253 1245243 0 9935 1937049 823382 2760431 3353676 1060671 0 100179 484553 3911481 1087598 4999079 289223
Sep13 1553321 1190728 0 9786 1895972 857866 2753834 3363457 1070197 0 101741 487553 3944365 1078584 5022948 289688
O ct13 1582345 1174498 0 9776 1901153 865466 2766619 3424281 1075523 0 105396 492383 4008113 1089469 5097583 289852
Nov13 1689781 1188543 0 10141 1940095 948370 2888465 3475811 1069595 0 112764 501185 4050242 1109115 5159356 289770
Dic13 1723577 1212314 0 10343 1978897 967338 2946235 3545327 1090987 0 115020 511209 4131246 1131297 5262543 289680
Numero de AfiliacionesEmpresas
Bancarias
Cajas
MunicipalesCajas Rurales
Empresas
FinancierasMoneda Nacional
Moneda
Extranjera
Depositos y O bligaciones (Saldos en miles de nuevos soles)
TO TAL
DEPO SITO S
Empresas
Bancarias
Cajas
MunicipalesCajas Rurales Edypmes
Mes/Año Empresas
Financieras
MO NEDA
NACIO NAL
MO NEDA
EXTRAJERA
TO TAL
CREDITO S
Creditos (Saldos en miles de nuevos soles)
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
Anexo Nº 09.AF
Depósitos y Créditos del Sistema Financiero
“Propuesta de un índice de seguimiento y evaluación de la actividad económica del departamento de Piura 2001 -2013”
87
Mes/Año
Harina de
Pescado(US$/tm)Azucar(US$/tm) Café(US$/tm) Cobre(US$/lb) Estaño(US$/lb) O ro(US$/oz.tr) Plata(US$/oz.tr) Plomo(US$/lb9 Zinc (US$/lb) Niquel (US$/lb) Trigo (US$/tm) Maiz (US$/tm) Arroz (US$/tm)
AC. Soya
(US$/tm) FR.Soya (US$/tm)
Harina de Soya
(US$/tm)
Ene06 798,10 520,91 2739,43 214,75 319,85 549,78 9,18 56,99 94,81 660,21 144,56 76,61 297,86 476,87 212,51 203,32
Feb06 829,50 532,82 2611,68 226,00 354,99 556,02 9,52 57,93 100,67 679,42 158,88 80,58 306,85 489,51 211,20 195,38
Mar06 881,52 509,32 2473,66 231,46 360,13 558,08 10,38 54,07 109,63 675,73 155,79 80,15 307,52 511,65 208,84 192,57
Abr06 947,78 519,50 2527,55 289,74 401,57 610,98 12,64 53,09 139,92 813,85 161,21 85,08 310,06 506,56 206,50 193,03
May06 1162,95 517,75 2381,19 364,95 400,86 674,23 13,38 52,93 161,74 956,04 176,60 86,95 316,55 545,79 213,35 193,94
Jun06 1360,91 514,68 2228,98 326,48 358,17 596,79 10,77 43,72 146,31 941,41 176,92 83,91 319,35 533,59 211,69 193,98
Jul06 1344,05 495,35 2265,17 349,81 381,86 633,85 11,21 47,74 151,49 1205,93 181,35 85,80 321,67 570,09 212,09 186,95
Ago06 1244,78 469,50 2467,81 349,07 385,65 631,58 12,25 53,26 151,83 1394,51 164,96 80,99 320,39 546,69 198,72 177,05
Sep06 1056,19 468,97 2410,93 344,84 410,02 598,80 11,60 60,89 154,36 1366,71 164,94 86,45 319,24 519,01 196,25 185,29
O ct06 1102,95 446,03 2445,21 340,21 443,08 586,77 11,62 69,45 173,41 1483,38 182,42 109,35 310,27 546,60 214,01 194,96
Nov06 1135,00 435,71 2724,26 318,84 457,18 628,30 12,98 73,69 198,77 1456,66 182,27 132,73 309,45 609,82 242,85 209,39
Dic06 1099,74 432,36 2842,65 302,78 506,15 629,79 13,32 78,27 199,83 1568,08 179,53 138,37 316,95 609,73 241,71 201,41
Ene07 1175,68 441,69 2742,46 257,17 515,36 631,98 12,87 75,57 171,76 1669,73 172,57 143,72 321,29 617,13 250,81 209,40
Feb07 1205,50 455,75 2697,24 257,48 586,64 664,94 13,95 80,72 150,12 1868,09 175,27 153,13 323,80 638,06 269,86 225,12
Mar07 1220,91 459,61 2567,06 292,68 630,17 655,35 13,16 86,82 148,38 2101,26 173,31 148,38 329,50 655,55 268,31 228,16
Abr07 1254,74 461,76 2525,29 352,28 637,43 679,39 13,73 90,76 161,36 2280,07 178,56 132,65 323,95 684,70 264,12 211,58
May07 1226,75 469,00 2476,86 348,46 641,73 668,46 13,19 95,28 173,74 2366,80 177,91 138,27 327,48 725,26 273,07 215,49
Jun07 1128,10 471,23 2618,16 339,10 639,90 655,88 13,15 110,04 163,44 1892,32 206,52 144,04 335,38 749,86 291,45 251,48
Jul07 977,27 500,86 2575,02 361,69 668,91 666,23 12,95 139,87 160,89 1516,16 222,00 120,03 342,77 787,91 293,34 248,55
Ago07 930,00 484,87 2724,07 340,81 688,30 666,00 12,33 141,50 147,53 1254,29 240,69 120,53 336,22 768,63 296,09 237,64
Sep07 930,00 472,30 2822,69 347,42 681,43 713,03 12,93 146,35 130,70 1339,80 297,95 124,34 333,80 813,10 333,45 276,96
O ct07 930,00 455,26 2962,79 363,26 728,98 754,90 13,72 168,72 134,96 1408,65 303,63 127,70 340,96 839,93 347,71 289,62
Nov07 934,09 446,66 2871,86 316,00 757,13 806,33 14,68 150,96 115,27 1388,46 286,50 143,08 355,05 942,20 380,10 308,29
Dic07 985,56 442,46 3024,56 298,81 737,68 806,41 14,31 117,75 106,73 1178,98 339,40 158,31 376,24 995,62 412,57 342,14
Ene08 1007,73 446,18 3066,60 320,28 741,05 890,86 16,19 118,30 106,15 1255,98 336,12 178,87 391,73 1097,31 447,42 365,56
Feb08 1022,86 445,25 3484,06 357,78 780,63 924,63 17,67 139,70 110,59 1268,04 393,87 191,55 464,35 1249,58 493,17 377,10
Mar08 1056,32 455,44 3266,34 382,80 898,29 968,06 19,22 136,47 113,92 1416,35 405,96 202,30 584,52 1262,51 481,16 370,97
Abr08 1068,18 452,22 3043,69 393,94 982,42 910,44 17,51 128,04 102,68 1304,68 326,85 219,90 922,63 1246,11 474,37 368,73
May08 1118,10 459,31 3071,43 380,23 1091,45 892,54 17,05 101,36 98,98 1167,32 288,42 219,85 1054,74 1284,58 487,06 355,34
Jun08 1138,57 479,63 3194,54 374,69 1008,30 889,97 16,99 84,51 85,93 1022,81 313,49 257,45 858,43 1376,37 550,85 424,60
Jul08 1140,00 523,80 3199,50 381,65 1049,58 940,23 18,06 88,22 84,02 914,45 299,43 233,23 795,76 1330,45 554,85 468,93
Ago08 1136,19 512,41 3219,46 346,30 908,38 838,32 14,58 87,25 78,17 858,55 303,56 198,31 705,50 1119,62 473,29 398,10
Sep08 1088,64 509,16 3117,75 317,10 833,20 828,54 12,19 84,75 78,72 807,15 263,05 196,04 712,95 1016,13 431,34 398,06
O ct08 1006,82 472,52 2690,44 223,43 653,25 806,37 10,43 67,14 59,06 550,65 203,29 145,36 645,23 782,74 331,83 294,27
Nov08 911,50 437,11 2663,45 168,60 618,86 762,20 9,90 58,56 52,28 485,41 193,91 132,36 551,50 694,92 327,62 293,39
Dic08 918,10 435,10 2585,22 139,34 509,84 820,53 10,31 43,68 49,92 439,37 189,47 130,20 527,00 646,31 319,80 294,73
Ene09 950,95 444,11 2810,79 146,09 515,86 860,15 11,39 51,38 53,86 512,87 211,06 141,03 570,83 706,70 363,92 337,52
Feb09 984,21 439,60 2837,19 150,35 500,73 944,85 13,44 49,92 50,44 472,13 195,12 136,16 579,21 637,75 344,40 330,31
Mar09 987,95 435,48 2819,64 170,09 484,25 925,18 13,12 56,20 55,19 439,82 199,00 140,73 575,23 622,35 336,99 319,81
Abr09 995,00 468,26 2966,52 199,88 532,68 891,33 12,46 62,74 62,54 506,48 200,80 144,61 544,55 722,04 376,56 355,94
May09 1000,00 476,76 3247,55 207,23 625,66 928,15 14,11 65,32 67,30 573,10 227,57 156,34 531,90 795,07 429,02 411,85
Jun09 1019,41 489,61 3247,33 227,06 681,58 949,62 14,88 75,58 70,58 669,49 233,08 159,50 561,76 800,08 456,64 467,25
Jul09 1072,61 507,39 3047,33 236,57 636,79 934,78 13,39 76,14 71,60 725,05 195,33 126,70 578,70 686,66 405,10 416,91
Ago09 1146,67 487,62 3244,57 279,61 675,33 950,72 14,47 86,03 82,59 891,16 179,55 125,77 557,86 742,79 417,36 443,81
Sep09 1193,18 636,07 3207,01 280,65 673,30 995,51 16,22 99,66 85,28 791,75 157,03 120,64 535,45 682,19 372,61 432,78
O ct09 1281,36 677,78 3358,87 285,22 680,79 1044,14 17,13 101,64 93,97 840,29 163,54 137,81 521,36 730,80 359,53 361,21
Nov09 1415,24 701,19 3308,08 302,80 677,78 1128,73 17,90 104,72 99,49 770,71 177,37 142,43 553,57 810,66 372,21 361,48
Dic09 1518,64 733,56 3449,29 316,69 705,20 1130,35 17,68 105,62 107,77 774,12 170,99 140,79 626,96 809,99 379,60 366,72
Anexo Nº 09.AG
Comodities ( Datos Promedio del Periodo)
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
“Propuesta de un índice de seguimiento y evaluación de la actividad económica del departamento de Piura 2001 -2013”
88
Ene10 1628,00 867,69 3402,71 335,11 803,54 1117,54 17,74 107,38 110,45 836,46 167,45 137,81 588,50 768,33 362,06 350,24
Feb10 1684,00 887,41 3462,16 310,63 742,16 1097,20 15,80 96,33 97,84 860,74 159,98 132,23 570,25 764,31 346,99 327,20
Mar10 1710,43 774,13 3573,81 338,51 796,03 1115,10 17,15 98,52 103,20 1018,83 156,31 133,06 526,83 802,35 349,25 303,99
Abr10 1831,82 686,88 3764,82 353,16 852,15 1146,59 18,12 103,17 107,94 1188,14 156,95 132,10 474,77 817,37 357,89 319,81
May10 1816,67 683,84 3837,69 313,31 801,79 1201,75 18,40 86,73 90,71 1013,05 157,96 134,12 458,33 779,81 350,72 321,10
Jun10 1652,27 723,74 4295,77 294,80 785,61 1233,69 18,53 77,29 79,05 879,45 149,20 126,45 454,32 759,89 356,71 334,40
Jul10 1546,36 732,77 4533,06 305,51 825,15 1195,90 17,93 83,32 83,64 885,30 181,67 135,70 455,00 771,32 377,60 358,42
Ago10 1498,18 771,73 4712,97 330,39 941,42 1217,29 18,47 94,13 92,74 971,29 219,82 147,20 459,09 828,28 391,67 366,16
Sep10 1500,00 841,50 4882,68 349,69 1029,71 1272,88 20,58 99,07 97,59 1027,09 240,60 175,82 481,36 862,54 391,23 350,12
O ct10 1463,33 842,88 4740,67 376,14 1194,88 1344,39 23,47 107,94 107,60 1079,88 234,47 202,86 495,71 970,58 421,82 350,28
Nov10 1410,91 854,87 5034,88 384,19 1157,53 1369,63 26,66 107,81 103,95 1039,15 241,75 207,87 525,00 1048,17 460,00 378,69
Dic10 1418,26 847,40 5366,78 415,87 1189,65 1391,57 29,38 109,56 103,43 1092,65 274,66 221,40 548,70 1139,35 483,00 385,46
Ene11 1630,95 849,38 5778,69 433,84 1244,68 1360,86 28,51 117,98 107,70 1161,81 295,63 239,03 530,71 1187,06 506,96 408,66
Feb11 1797,50 874,03 6334,94 447,59 1430,00 1374,92 30,95 117,33 111,82 1281,50 317,47 261,07 528,00 1194,07 509,07 399,31
Mar11 1710,87 875,09 6510,64 432,30 1394,32 1423,65 35,95 119,03 106,56 1216,16 286,03 258,63 507,61 1192,14 496,00 382,31
Abr11 1519,05 842,23 6697,69 430,15 1472,39 1475,57 42,04 124,34 107,61 1194,26 308,06 286,79 489,76 1248,96 501,39 372,09
May11 1420,45 781,35 6463,70 405,41 1299,68 1511,78 36,60 110,06 98,18 1095,80 307,72 277,70 492,27 1238,03 503,22 377,43
Jun11 1400,00 783,93 6132,02 410,29 1160,12 1529,73 35,84 113,95 101,17 1013,96 285,27 281,32 514,55 1227,57 507,68 384,53
Jul11 1385,71 833,54 5965,58 436,32 1238,89 1573,16 38,12 121,68 108,43 1076,43 270,40 271,71 550,48 1215,10 507,92 378,51
Ago11 1344,35 880,26 6010,08 410,20 1106,24 1763,24 40,35 109,21 100,33 1000,07 288,37 287,16 569,57 1198,97 507,29 382,14
Sep11 1275,45 886,62 6082,61 377,15 1027,62 1772,71 38,25 104,27 94,20 924,97 273,74 265,97 594,52 1217,24 492,41 376,11
O ct11 1287,62 828,36 5495,52 333,28 988,50 1666,84 32,06 88,39 84,33 856,67 251,59 243,15 611,90 1140,56 444,03 336,20
Nov11 1309,55 835,30 5488,22 342,54 964,12 1739,51 33,22 89,90 86,91 811,12 243,83 242,92 623,41 1130,84 431,66 322,08
Dic11 1240,45 798,28 5353,24 343,31 880,94 1642,35 30,19 91,51 86,77 824,46 236,30 234,00 611,64 1106,71 420,17 308,88
Ene12 1229,09 764,85 5288,15 363,84 968,29 1654,55 30,78 94,75 89,53 895,93 243,88 243,92 535,45 1123,83 440,80 338,42
Feb12 1260,00 741,45 4984,94 382,05 1104,16 1745,29 34,17 96,44 93,36 928,28 245,92 250,58 536,19 1154,55 464,33 359,78
Mar12 1291,82 763,53 4458,69 383,61 1043,99 1675,89 32,96 93,51 92,29 848,65 243,49 252,82 549,32 1178,00 499,07 401,42
Abr12 1401,67 705,42 4262,82 375,11 1003,82 1649,80 31,55 93,28 90,48 811,67 228,34 248,13 556,19 1212,43 531,40 427,27
May12 1525,65 665,37 4097,47 359,98 926,77 1589,63 28,80 90,83 87,67 772,70 229,40 244,79 608,26 1116,06 524,46 461,92
Jun12 1605,71 630,64 3744,53 336,33 874,03 1599,19 28,10 84,24 84,16 747,98 241,91 247,54 606,90 1072,62 530,80 463,01
Jul12 1669,09 631,91 4207,68 344,25 844,25 1594,86 27,44 85,11 83,97 732,96 309,65 306,19 586,82 1145,71 617,49 550,23
Ago12 1676,09 633,62 3880,61 340,07 849,04 1630,79 28,91 86,08 82,32 711,75 315,38 318,98 574,57 1160,83 637,64 619,00
Sep12 1598,50 579,54 3951,61 365,98 938,79 1745,27 33,67 98,40 90,81 780,88 316,44 302,47 570,75 1187,91 624,94 595,04
O ct12 1580,00 526,54 3792,89 366,03 967,09 1747,05 33,20 97,67 86,72 782,24 318,38 293,32 560,00 1087,16 569,23 540,43
Nov12 1896,36 496,67 3546,55 349,00 938,95 1722,10 32,75 98,86 86,38 739,24 319,01 289,88 559,32 1020,78 536,71 519,28
Dic12 2033,33 492,02 3391,42 360,39 1037,73 1684,02 31,70 103,32 92,50 787,86 301,99 281,87 557,14 1037,97 540,76 516,54
Ene13 1962,86 475,60 3489,58 365,11 1118,53 1672,74 31,17 106,15 92,22 792,19 288,07 281,27 558,86 1077,46 534,40 478,89
Feb13 1823,75 457,12 3372,46 366,07 1103,42 1627,40 30,28 107,78 96,58 804,39 272,74 279,91 556,75 1087,55 547,90 489,44
Mar13 1775,00 459,00 3368,77 347,58 1058,55 1593,37 28,78 99,04 87,81 758,76 263,21 285,63 550,00 1071,81 546,83 486,79
Abr13 1800,00 448,06 3372,18 326,74 984,03 1485,08 25,25 92,09 84,05 709,19 264,04 258,73 549,55 1086,40 535,81 466,30
May13 1800,00 430,19 3338,36 327,91 940,07 1413,50 23,02 92,00 82,96 678,16 276,01 269,02 537,95 1087,10 565,15 508,31
Jun13 1690,00 422,59 3061,23 317,70 919,25 1342,36 21,12 95,43 83,43 647,30 266,80 273,45 516,00 1054,63 579,20 542,76
Jul13 1576,82 423,67 3050,51 312,66 888,53 1286,72 19,71 92,91 83,27 621,65 257,36 258,85 480,45 996,31 565,30 599,69
Ago13 1570,00 450,56 2954,93 325,78 981,07 1347,10 22,08 98,59 85,94 647,83 258,79 235,48 453,41 933,23 523,63 504,59
Sep13 1441,43 464,07 2929,50 324,84 1031,78 1348,80 22,49 94,73 83,84 625,03 257,43 189,04 432,62 928,66 522,80 566,06
O ct13 1416,96 479,39 2840,18 326,08 1049,08 1316,18 22,01 95,77 85,40 638,19 278,09 164,27 419,09 883,25 477,52 497,45
Nov13 1443,33 459,45 2708,52 320,53 1036,76 1275,82 20,67 94,81 84,76 622,74 259,99 160,15 416,67 870,77 481,27 493,87
Dic13 1426,47 434,71 2806,30 325,26 1036,19 1225,57 19,65 95,93 88,52 630,04 248,73 161,92 404,12 835,02 493,42 540,99
Mes/AñoHarina de
Pescado(US$/tm)Azucar(US$/tm) Café(US$/tm) Cobre(US$/lb) Estaño(US$/lb) O ro(US$/oz.tr) Plata(US$/oz.tr) Plomo(US$/lb9 Zinc (US$/lb) Niquel (US$/lb) Trigo (US$/tm) Maiz (US$/tm) Arroz (US$/tm)
AC. Soya
(US$/tm) FR.Soya (US$/tm)
Harina de Soya
(US$/tm)
Anexo Nº 09.AH
Commodities (Datos Promedio del Periodo)
Fuente: Banco Central de Reserva del Perú- Sucursal- Piura .
