Ejercicio_IPC

Este es solamente un ejercicio, no contiene datos reales. El objetivo del ejercicio es replicar metodologías de cálculo del IPC para Honduras.

Acerca de Fórmulas.qmd

Fórmulas.qmd es el documento principal del repositorio. Se trata de un cuaderno Quarto en Python (kernel jupyter: python3) que combina código y explicación metodológica para mostrar, paso a paso, cómo se construye un Índice de Precios al Consumidor (IPC) a partir de datos brutos de precios. El archivo se genera por defecto en formato Word (.docx) usando la plantilla custom-reference.docx.

Insumos

El cuaderno parte de dos archivos Excel ubicados en la raíz del repositorio:

• Ejercicio calculo IPC - Investigación.xlsx — una hoja por cada región (MDC, RUC, MSPS, RUN, ULA, UOri, UOcc, US), con precios y contenido (unidad de medida) por establecimiento, variedad y producto, en los períodos $t$ y $t-1$.
• Categorias.xlsx — contiene tres hojas:
  • Regiones: ponderaciones por producto y región;
  • IPC_Calc: ponderaciones del IPC por Estructura, Código, CCIF y Región;
  • Zonas: ponderaciones de cada región dentro del IPC general.

Regiones consideradas

Código	Descripción
MDC	Metropolitana Distrito Central
RUC	Resto Urbano Central
MSPS	Metropolitana San Pedro Sula
RUN	Resto Urbano Norte
ULA	Urbana Litoral Atlántico
UOri	Urbana Oriental
UOcc	Urbana Occidental
US	Urbana Sur

Pipeline de cálculo

El cuaderno ejecuta el siguiente flujo para cada región y luego consolida los resultados:

1. Lectura y limpieza del Excel regional: detección y reparación de cabeceras, filtrado a las filas válidas (Precio, Unidad de Medida, Contenido) y depuración de los códigos de establecimiento.
2. Pivot a formato largo: cada fila representa una combinación (Región, Código, Establecimiento, Variedad) con sus columnas Precio_Unitario_{t,t-1} y Contenido_{t,t-1}.
3. Cálculo de precios base: $\text{Precio}_t = \text{Precio Unitario}_t / \text{Contenido}_t$ (análogo para $t-1$).
4. Índice elemental por establecimiento (Carli): $I_c = \text{Precio}t / \text{Precio}{t-1}$.
5. Índice por variedad (Jevons): media geométrica de los $I_c$ del paso anterior.
6. Índice por producto: media geométrica de los índices por variedad correspondientes al mismo código CCIF de 8 dígitos.
7. Índices de nivel superior (Young / Laspeyres): medias aritméticas ponderadas por niveles de la CCIF — Categoría (6 dígitos), SubClase (5), Clase (4), Grupo (3), División (2) — usando las ponderaciones Pond_IPC.
8. Agregación regional y general: combinación de los índices regionales con sus respectivas ponderaciones de Zona para obtener el IPC general.

El cuaderno presenta dos implementaciones equivalentes del mismo pipeline:

• Una basada en DuckDB (consultas SQL sobre archivos Parquet), bajo la sección # Resultados usando DuckDB.
• Otra basada en Polars (DataFrames en memoria), bajo la sección # Resultados usando Polars.

Salidas

Al ejecutarse, el cuaderno escribe los siguientes artefactos:

• En data/: precios_all.parquet/csv, indices_variedades.parquet/csv, ponderaciones.parquet, indices_producto.parquet/csv, e indices_g_{producto, Region, Division, Grupo}.parquet/csv.
• En la raíz: IPC.xlsx, IPC_Productos_Regiones.xlsx, IPC_Producto.xlsx, IPC_{Categoría, SubClase, Clase, Grupo, División}.xlsx, IPC_Regiones.xlsx, IPC_Regiones_Divisiones.xlsx.
• En las carpetas por región (MDC/, RUC/, etc.): archivos por establecimiento, variedad, producto y por cada nivel de agrupación CCIF.
• En las carpetas por nivel CCIF (Producto/, Categoría/, SubClase/, Clase/, Grupo/, División/): el resultado de cada región para ese nivel.

Fundamentos metodológicos incluidos en el documento

Después del código, el .qmd desarrolla la teoría con ejemplos numéricos:

• Índices elementales: definiciones y fórmulas de Carli, Dutot y Jevons.
• Ejemplo de Arroz Clasificado (CCIF 01111201) en la región MDC, mostrando todas las tablas intermedias (precios, contenidos, precios unitarios, índices individuales, índices por variedad, índice por producto).
• Índices de nivel superior: derivación del índice de Young como promedio ponderado de índices elementales, con la fórmula $I^{0:t} = \sum w^b_i,I^{0:t}_i$ con $\sum w^b_i = 1$.
• Tablas finales del IPC por productos y regiones, por productos, por cada nivel CCIF, por regiones, por regiones y divisiones, y el IPC general.

Tecnologías

• Python 3 vía kernel Jupyter
• Polars — manipulación de DataFrames
• DuckDB — analítica SQL embebida
• NumPy — cálculos numéricos auxiliares
• great_tables — formato de tablas en el documento renderizado
• Quarto — sistema de documentación

Las dependencias mínimas se listan en requirements.txt.

Nota sobre configuración (wd)

Las primeras líneas de código contienen el directorio de trabajo wd, que está fijado a rutas locales del autor (//srvfs02/IE/Investigaciones/2025/IPC_Calc/ y C:/Trabajo/GitHub/Ejercicio_IPC-main/). Para ejecutar el cuaderno en otro equipo, se debe modificar wd apuntándolo a la ruta local donde se haya clonado el repositorio.

Cómo renderizar el documento

quarto render Fórmulas.qmd

Por defecto se generará Fórmulas.docx usando la plantilla custom-reference.docx. Si se desea una versión HTML, basta con descomentar el bloque html: en el encabezado YAML del .qmd.