2019-07-292019-07-292019-07-29https://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/9724Eventos extremos del clima como El Niño (ENSO) fuerte afectan la sociedad de diferentes maneras en especial en el reciente contexto de calentamiento global. En 2015, se observó el evento de El Niño más fuerte en los últimos cien años el cual presentó un impacto significativo sobre los precios de alimentos al consumidor en el caso colombiano. El presente trabajo de investigación evalúa la relación entre ENSO y el crecimiento de la inflación de alimentos para el consumidor en Colombia usando un modelo no lineal de transición suave y estimando funciones de impulso respuesta generalizadas (GIRFs). Los resultados sugieren que dichos choques climáticos son transitorios y asimétricos sobre la inflación. Así, El Niño fuerte tiene un impacto significativo sobre el crecimiento de la inflación de alimentos entre seis y nueve meses después del choque climático y la elasticidad acumulada es 465 puntos básicos. Adicionalmente, se construyeron GIRFs para ocho diferentes episodios de tiempo asociados con un fenómeno de El Niño fuerte que se observaron entre marzo de 1962 y diciembre de 2018 y se encontró que no hay evidencia estadística de cambios en el tamaño de las respuestas del crecimiento de la inflación de alimentos en Colombia a través del tiempo.Extreme weather events, like a strong El Niño (ENSO), affect society in many different ways especially in the context of recent globe warming. In the Colombian case, ENSO had a significant impact on consumer food prices during the strongest event in 2015. Our research evaluates the relationship between ENSO and Colombian food inflation growth by using a smooth transition non-linear model. We estimate the impacts of a strong ENSO on food inflation growth by adopting Generalized Impulse Response Functions (GIRFs) and the results suggest that the weather shocks are transitory and asymmetric on inflation. A strong El Niño shock has a significate effect on the food inflation growth from six to nine months after the shock and the accumulated elasticity is close to 465 basic points. We build the GIRFs for eight different episodes associated with a strong El Niño in the period corresponding from March 1962 to December 2018 and there is no evidence of changes in the size of Colombian food inflation growth responses over time.18 páginas : gráficas, tablasPDFengOpen AccessEl Niño-Oscilación del SurModelos no lineales de transición suaveInflaciónWorking PaperC32 - Time-Series Models; Dynamic Quantile Regressions; Dynamic Treatment Effect Models; Diffusion Processes; State Space ModelsC50 - Econometric Modeling: GeneralE31 - Price Level; Inflation; DeflationEl Niño Southern Oscillation (ENSO)Non-linear smooth transition modelsInflationCambios climáticos -- Efectos sobre la agricultura -- ColombiaAlimentos -- Precios -- ColombiaAlimentos -- Precios -- Efectos climáticos -- ColombiaEl niño (Corriente marítima) -- Efectos sobre la agricultura-Colombia)Acceso abiertoAtribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0C32 - Modelos de series temporales; Regresiones cuantiles dinámicas; Modelos dinámicos de tratamiento; procesos de difusión; representación de espacios de estadosC50 - Modelización econométrica: GeneralidadesE31 - Nivel de precios; Inflación; DeflaciónLas opiniones contenidas en el presente documento son responsabilidad exclusiva de los autores y no comprometen al Banco de la República ni a su Junta Directiva.The opinions contained in this document are the sole responsibility of the author and do not commit Banco de la República or its Board of Directors.Objeto de publicación: La obra de mí (nuestra) autoría tiene por objeto ser publicada en el Portal de Investigaciones del Banco de la República e incluirla en el repositorio institucional de esa misma entidad. 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Para tal fin, se informa que el tratamiento de los datos personales se realizará de acuerdo con las políticas o lineamientos generales disponibles en http://www.banrep.gov.co/proteccion-datos-personales, en la sección “Protección de Datos Personales - Habeas Data”.https://hdl.handle.net/20.500.12134/9724