University of Texas at El Paso

DigitalCommons@UTEP Border Region Modeling Project

Department of Economics and Finance

11-2012

Dinámica del Consumo de Gasolina en Ciudad Juárez: 2001 - 2009 Thomas M. Fullerton Jr. University of Texas at El Paso, [email protected]

Gabriel Múnoz Sapien Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Martha Patricia Barraza de Anda Universidad Autónoma de Ciudad Juárez, [email protected]

Lisbeily Domínguez Ruvalcaba Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Follow this and additional works at: http://digitalcommons.utep.edu/border_region Part of the Econometrics Commons, and the Regional Economics Commons Comments: Technical Report TX12-2 A revised version of this Spanish language study is forthcoming in Estudios Fronterizos, a public policy and social sciences journal published by Universidad Autónomade Baja California. Report is in Spanish Recommended Citation Fullerton, Thomas M. Jr.; Sapien, Gabriel Múnoz; Barraza de Anda, Martha Patricia; and Ruvalcaba, Lisbeily Domínguez, "Dinámica del Consumo de Gasolina en Ciudad Juárez: 2001 - 2009" (2012). Border Region Modeling Project. Paper 11. http://digitalcommons.utep.edu/border_region/11

This Article is brought to you for free and open access by the Department of Economics and Finance at DigitalCommons@UTEP. It has been accepted for inclusion in Border Region Modeling Project by an authorized administrator of DigitalCommons@UTEP. For more information, please contact [email protected].

The University of Texas at El Paso

UTEP Border Region Modeling Project Technical Report TX12-2

Dinámica del Consumo de Gasolina en Ciudad Juárez: 2001-2009

Produced by University Communications, November 2012

The University of Texas at El Paso

Dinámica del Consumo de Gasolina en Ciudad Juárez: 2001-2009 Technical Report TX12-2 UTEP Border Region Modeling Project

UTEP Technical Report TX12-2 • November 2012

Page 1

This technical report is a publication of the Border Region Modeling Project and the Department of Economics & Finance at the University of Texas at El Paso. For additional Border Region information, please visit the www.academics.utep.edu/border section of the UTEP web site. Please send comments to Border Region Modeling Project - CBA 236, Department of Economics & Finance, 500 West University, El Paso, TX 79968-0543. UTEP does not discriminate on the basis of race, color, national origin, sex, religion, age, or disability in employment or the provision of services. University of Texas at El Paso Diana Natalicio, President Junius Gonzales, Provost Roberto Osegueda, Vice Provost UTEP College of Business Administration Border Economics & Trade Bob Nachtmann, Dean Steve Johnson, Associate Dean Gary Frankwick, Associate Dean Tim Roth, Templeton Professor of Banking & Economics

UTEP Technical Report TX12-2 • November 2012

Page 2

UTEP Border Region Econometric Modeling Project Corporate and Institutional Sponsors:

Hunt Communities El Paso Water Utilities Texas Department of Transportation Universidad Autónoma de Ciudad Juárez UTEP College of Business Administration UTEP Department of Economics & Finance UACJ Instituto de Ciencias Sociales y Administración UTEP Center for the Study of Western Hemispheric Trade Special thanks are given to the corporate and institutional sponsors of the UTEP Border Region Econometric Modeling Project. In particular, El Paso Water Utilities, Hunt Communities, and The University of Texas at El Paso have invested substantial time, effort, and financial resources in making this research project possible. Continued maintenance and expansion of the UTEP business modeling system requires ongoing financial support. For information on potential means for supporting this research effort, please contact Border Region Modeling Project - CBA 236, Department of Economics & Finance, 500 West University, El Paso, TX 79968-0543.

UTEP Technical Report TX12-2 • November 2012

Page 3

Dinámica del Consumo de Gasolina en Ciudad Juárez: 2001-2009* Thomas M. Fullerton, Jr., Gabriel Muñoz Sapien, Martha Patricia Barraza de Anda, y Lisbeily Domínguez Ruvalcaba Abstract This research analyzes short-run gasoline consumption dynamics in Ciudad Juárez, Chihuahua, México. Parameter estimation is carried out using linear transfer function ARIMA analysis. This market is of interest because it is influenced by regional, national, and international economic conditions due to its location on the border with the United States. Explanatory variables that satisfy the significance criterion include the real price of gasoline in Ciudad Juárez, the price of gasoline in Ciudad Juárez relative to that charged across the border in El Paso, Texas, USA, and formal sector employment in Ciudad Juárez. Sample data are for January 2001 to December 2009. Outof-sample simulations indicate that the model is relatively accurate for forecasts of 1- to 24-months into the future. Key Words: Gasoline Consumption; Border Economics JEL Classification: F15, Economic Integration; Q41, Energy Demand; R15, Regional Econometrics Affiliations Thomas M. Fullerton, Jr., Professor & Trade in the Americas Chair, Department of Economics & Finance, University of Texas at El Paso, 500 West University Avenue, El Paso, TX 79968-0543, USA. Email: [email protected]; Telephone: 1-915-747-7747; Facsimile: 1-915-747-6282. Gabriel Muñoz Sapien, Martha Patricia Barraza de Anda, y Lisbeily Domínguez Ruvalcaba, Departamento de Economía, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez, Heroico Colegio Militar 3775, CP 32310 Ciudad Juárez, Chihuahua, México. Correo Electrónico: mbarraza@uacj. mx; Teléfono: 52-656-688-1888.

Acknowledgements Financial support for this research was provided by Hunt Communities, El Paso Electric Company, JPMorgan Chase Bank of El Paso, James A. Baker III Institute for Public Policy at Rice University, and a UTEP College of Business Administration Faculty Research Grant. Helpful comments were provided by an anonymous referee. Econometric research assistance was provided by Teodulo Soto. * - A revised version of this Spanish language study is forthcoming in Estudios Fronterizos, a public policy and social sciences journal published by Universidad Autónoma de Baja California. Introducción La demanda para la gasolina en la economía metropolitana de Ciudad Juárez presenta varios factores interesantes para el análisis empírico. Entre ellos, una de las más importantes es la presencia de otra economía metropolitana adyacente, pero en otro país. Aunque Ciudad Juárez es una de las ciudades sobresalientes en el norte de México, estudios previos sobre el consumo de gasolina mediante series de tiempo no se han realizado. Esta brecha en la literatura econométrica sobre ventas de gasolina en un área fronterizo representa una oportunidad para investigar más a fondo un tema de interés global. Ejemplos de otras zonas fronterizas y regiones en las cuales estudios empíricos se han llevado a cabo incluyen Suiza (Banfi, Filipini, y Hunt, 2005), España (Leal, López-Laborda, y Rodrigo, 2009), Canadá y Estados Unidos (Nicol, 2003), y Europa Occidental (Wlazlowski, Giuletti, Binner, y Milas, 2009). Estudios parecidos para regiones estatales de México incluyen Haro López e Ibarrola Pérez (1999), Ayala Gaytán y Gutiérrez González (2004), e Ibarra Salazar y Sotres Cervantes (2008). En este último, se documenta la existencia de elasticidades de precio para la gasolina más pronunciadas en los estados de la frontera norte de México. La existencia de elasticidades de precios más altos, en términos absolutos, en los estados fronterizos posiblemente

UTEP Technical Report TX12-2 • November 2012

Page 4

refleja la oportunidad de comprar gasolina en el país vecino. Esta situación promovió la decisión del gobierno federal de introducir un sistema de homologación del precio de la gasolina en esta región, a partir de Diciembre 2002, apoyando a los comerciantes de gasolina en la frontera norte de México (Ayala Gaytán, y Gutiérrez González, 2004). Aunque se ha observado “turismo gasolinera” en los dos lados de la frontera entre México y Estados Unidos desde 1974, una prueba directa de este fenómeno se dificulta por las grandes dispersiones de precios en los mercados distintos. Este análisis aprovecha una muestra de datos para Ciudad Juárez, Chihuahua y El Paso, Texas que permite tomar en cuenta que la gasolina en El Paso representa un producto sustituto para los consumidores Ciudad Juárez que cuentan con la opción de cruzar la frontera. Dado el hecho de que esta economía fronteriza está comercialmente integrada (Blanco González y Fullerton, 2006), los resultados empíricos posiblemente resultan instructivos para otros mercados similares como los de Tijuana, Nuevo Laredo, Reynosa, y Matamoros. La estructura básica del estudio incluye cuatro secciones subsecuentes. La segunda sección ofrece una revisión de literatura que abarca estudios relacionados a la economía regional y energética. La tercera parte describe los datos que forman la muestra. Luego se resume la metodología que se emplea para el modelaje. La quinta sección explica los empíricos obtenidos. El estudio concluye con sugerencias para investigaciones futuras. Estudios Anteriores Desde 1974 han proliferado estudios sobre demanda para gasolina y otros productos energéticos. En estos análisis, se destacan funciones de demanda con reacciones inelásticas ante cambios en el precio en el corto plazo (Drollas, 1984; Dahl y Sterner, 1991). En el largo plazo, el consumo puede ajustarse y, por lo consecuente, la elasticidad-precio tiende a ser más elástico con coeficientes que a veces superan -0.8. La mayor parte de estos estudios consideran variables macroeconómicas, como: demanda y producción agregada del petróleo y la gasolina, así como los precios internacionales de los mismos (Blum, Foos, y Gaudry, 1998; Ramanathan, 1999; Alves, 2003; Koshal, Koshal, Yamada, Miyazima, y Yamamoto, 2007; Sa’ad, 2009). Aunque estos ejercicios rinden información importante, no toman en cuenta la posibilidad de que existen factores regionales que afectan de manera importante la demanda para la gasolina en economías metropolitanas individuales (Karathodorou, Graham, Noland, 2010). Además de la UTEP Technical Report TX12-2 • November 2012

inelasticidad de la demanda en el corto plazo, estos estudios también documentan que elasticidades de ingreso para la gasolina tienden a ser menores de 0.5 en el corto plazo, pero a veces mayores de 1.0 en el largo plazo. Algunos de los estudios más recientes en esta área de la literatura fueron desarrollados para distintas regiones de México. Resultados empíricos de Eskeland (1994) y Eskeland y Feyzioglu (1997) indican que las elasticidades de ingreso y precio en el Distrito Federal son más elevados, en términos absolutos, de los que se observan en otros países. Aunque aquellas estimaciones son interesantes, las simulaciones de Parry y Trimilsina (2010) indican que cualquier combinación de impuestos y peajes diseñados para diminuir volúmenes de transito en esa economía urbana tendrían que ser altas en relación a los niveles de ingresos medios de la región. Escasez de capacidad de refinerías petroleras mas expansión rápida de fletes de automóviles quizás motivarán la implementación eventual de tales medidas en el centro del país (Bauer, Mar, y Elizalde, 2003; Crotte, Noland, y Graham, 2010). También existen algunos estudios sobre el consumo de la gasolina para otras regiones de México. Haro López e Ibarrola Pérez (1999) analizan y determinan la sensibilidad de la demanda de gasolina comercializada en la zona fronteriza del norte de México. Los resultados obtenidos aproximan resultados para otros mercados, pero no intentan estimar las elasticidades de productos sustitutos asociados con las ventas de combustibles en ciudades fronterizas de Estados Unidos. En un esfuerzo parecido, Ibarra Salazar y Sotres Cervantes (2008) documentan la existencia de efectos fronterizos que distinguen a las ventas de la gasolina en regiones fronterizas de los estados norteños. La inclusión de precios para los mercados adyacentes en Estados Unidos posiblemente ayuda a cuantificar este fenómeno. Datos Los datos del consumo de gasolina en la región de Ciudad Juárez se obtienen en la superintendencia de Petróleos Mexicanos (PEMEX) en la región. Información sobre las ventas mensuales de gasolina Magna cubre el periodo de Enero 2000 - Diciembre 2009, ofreciendo suficientes observaciones para la estimación de un modelo de series de tiempo. Estos datos se miden en miles de metros cúbicos (M3) e incluyen ventas agregadas de todas las estaciones de la ciudad. Gráfica 1 ilustra la evolución del volumen de ventas es este periodo. Page 5

Datos sobre precios mensuales de la gasolina Magna para este mercado también se obtuvieron en la Superintendecia de PEMEX en Ciudad Juárez. Información parecida está disponible en la base de datos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), pero no segregada por ciudad, sino para la frontera norte total. Los precios mensuales para Ciudad Juárez se reportan en pesos nominales por litro. Para convertirlos a precios constantes, estos datos se deflactan utilizando el Índice de Precios al Consumidor que aparece en el banco de datos electrónicos del Banco de México. Los precios mensuales para la gasolina Regular sin plomo en El Paso, Texas aparece en la base de datos eletrónicos del Departamento de Energia de Estados Unidos. Aquella información se reporta en dolares por galón. Dado eso, los precios mensuales de la gasolina en El Paso primero se convierten a dolares por litro. Luego se traducen a pesos nominales al dividir la serie resultante por el tipo de cambio mensual de la base de datos electrónica del Banco de México. Aquellos pasos permiten crear una variable para el precio relativo en pesos por litro para el mercado regional de la gasolina entre Ciudad Juárez y El Paso. En cualquier modelo de demanda o de ventas, es importante incluir el ingreso personal como una de las variables explicativas. Sin embargo, en el caso de Ciudad Juárez, parecido al de otras ciudades, no existen estimados de ingreso personal a frecuencia mensual. Dado eso, se emplea el nivel de empleo en la Zona de Ciudad Juárez como indicador de las condiciones económicas en el mercado. Esta serie se obtiene de la base de datos electróncios de INEGI, la cual es el volumen de asegurados por el Instituto Mexicano del Seguro Social (IMSS). Esta serie también se ha utilizado con resultados empíricos favorables en otros estudios econométricos para varios municipios en el norte de México, incluyendo Ciudad Juárez (Fullerton, Tinajero, y Barraza de Anda, 2006). Para la compra de gasolina en El Paso, es necesario que los consumidores de Ciudad Juárez crucen la frontera internacional entre México y Estados Unidos. La mayoría de ellos deben utilizar uno de los tres puentes internacionales que atraviesan el Río Bravo que separa las dos ciudades. Demoras administrativas aveces interfieren con la eficiencia de los cruces y causan disminuciones en los volumenes de pasajeros (Fullerton, 2007). Dado eso, también se incluyen cruces fronterizos de automóviles como variable independiente en la muestra. Esta serie se UTEP Technical Report TX12-2 • November 2012

obtiene por medio del Border Region Modeling Project del Departamento de Economía y Finanzas de la Universidad de Texas en El Paso (De Leon, Fullerton, y Kelley, 2009). Los datos se reportan por parte del gobierno de Estados Unidos, individualmente, para el Puente de las Americas, el Puente Santa Fé, y Puente Internacional Zaragoza. Metodología La metodología empleada es la de funciones de transferencia lineales (FTL) con componentes autoregresivos y promedios móviles (ARIMA). Esta clase de estimador es atractivo para este tipo de análisis econométrico debido a que permite la incorporación de la influencia de variables independientes en un marco donde también se incluyen componentes univariados de la variable dependiente. Estudios anteriores lo aplican exitosamente a diversos aspectos de la economía Mexicana como el comercio internacional (Fullerton, Sprinkle, y Tinajero, 2003), consumo de agua municipal (Fullerton, Tinajero, y Barraza de Anda, 2006), impuestos sobre el petróleo (Reyes Loya y Blanco González, 2008), y cruces fronterizos internacionales (De Leon, Fullerton, y Kelley, 2009). Para complementar el análisis econométrico, la confiabilidad del modelo es también avaluada mediante una secuencia de simulaciones fuera de muestra. El primer paso del modelaje FTL consiste en identificar las posibles relaciones dinámicas entre la variable dependiente y cada variable explicativa. Aquello requiere la estimación de funciones de correlación cruzada (FCC) entre los componentes estacionarios del consumo de gasolina en Ciudad Juárez y de cada una de las variables independientes. En esta muestra es necesario calcular primeras diferencias de cada variable para obtener series estacionarias. La Ecuación (1) muestra el cálculo de la FCC entre el componente estacionario del consumo de gasolina, V, y el componente estacionario de una variable independiente arbitraria, x, con rezago k y un total de T observaciones:



(1)

En el denominador de la Ecuación (1) aparece el producto de las desviaciones estandar de las series x y V. Una vez identificadas las estructuras de rezago de transferencia iniciales entre la variable dependiente y Page 6

variables independientes, una ecuación de transferencia ARIMA es estimada. Se estiman los parámetros, y un diagnostico es llevado a cabo para examinar que rezagos de la variable serán incluidos en la ecuación. Bajo la aproximación de FTL, cualquier movimiento sistemático restante de la variable es modelado usando una combinación de parámetros autoregresivos y de promedios móviles (Trívez y Mur,1999). Dependiendo de las estadísticas diagnósticas, se requieren, generalmente, varias re-estimaciones antes de seleccionar la especificación del modelo final. La forma eventual de la FTL es parecida a la del modelo del consumo regional para la gasolina en Aragón (Leal, LópezLaborda, y Rodrigo, 2009) y se detalla en la Ecuación (2):

PJuárezt = precio nominal de la gasolina Pemex Magna en Ciudad Juárez durante el mes t, PElPasot = precio nominal, en dólares, de la gasolina sin plomo regular en El Paso durante el mes t, TCt = tipo de cambio, promedio, del peso ante el dólar durante el mes t. El comportamiento general de las ventas mensuales es parecido al que se observa para muchos productos. Se anticipa que la relación entre las ventas mensuales de la gasolina Magna y el precio real, Dpjt, es inversa. Eso implica que la suma de los parámetros estimados para todos los (2)

En la Ecuación (2): Vt = demanda total de gasolina Pemex Magna en Ciudad Juárez i durante el mes t, et = error del proceso promedio móvil en el mes t, Dpjt = Precio de la gasolina en Ciudad Juárez, deflactado a precios constantes utilizando el Índice de Precios al Consumidor, durante el mes t, Emplt = Número de empleados registrados en Ciudad Juárez (IMSS) durante el mes t, Prelt = precio relativo de la gasolina Pemex Magna en la zona fronteriza entre Ciudad Juárez y El Paso durante el mes t, Tcrosst = Total de cruces mensuales de vehículos automotores por los 3 puentes internacionales, durante el mes t, e t = error aleatorio en el mes t. El cálculo del precio relativo de la gasolina Pemex Magna en el mes t se ilustra en la Ecuación (3): Prelt = (PElPasot * TCt) / PJuárezt

(3)

rezagos del precio debe ser menor que cero. De manera parecida, se espera que la relación entre las ventas de la gasolina Magna y el empleo es directa. Aquella hipótesis implica que la suma de los coeficientes para los rezagos del empleo será positiva. Desde el punto de vista de los consumidores que residen en Ciudad Juárez, la gasolina regular en El Paso representa un producto sustituto para la gasolina Magna que vende PEMEX. Dado eso, el impacto agregado de la variable del precio relativo sobre las ventas de Magna debe ser positivo. Eso implica que la suma de los parámetros individuales estimados para los rezagos de la variable Prelt debe ser mayor que cero. Ese resultado correspondería a una situación en la que cualquier aumento del precio en El Paso, relativo al de Ciudad Juárez, provocaría un incremento en las ventas de gasolina en el lado Mexicano de la frontera. También se debe notar que cualquier pérdida de valor nominal del peso ante el dólar (depreciación) induciría el mismo efecto sobre las ventas en el lado Mexicano del Río Bravo. Aunque caídas en el precio de la gasolina regular en El Paso crean un incentivo hacia la compra del combustible en Estados Unidos, el acceso a ese mercado puede ser interrumpido por decisiones administrativas que impactan sobre el uso de la infraestructura fronteriza (Fullerton, 2007). Por lo consecuente, se anticipa que los parámetros para los cruces fronterizos vehiculares al país vecino demuestren una relación negativa, ya que un aumento

donde: UTEP Technical Report TX12-2 • November 2012

Page 7

de estos permitiría un mayor tendencia de consumo en El Paso, lo cual reduciría la demanda para la gasolina en Ciudad Juárez. Por ultimo, los signos algebraicos para los parámetros autoregresivos y de promedio móvil, los cuales son utilizados para eliminar cualquier autocorrelación residual, son ambiguos. Resultados Empíricos Los resultados de la estimación para Ecuación (2), una FTL ARIMA, aparecen en la Tabla 1. La estructura de los rezagos indica que los consumidores de este producto responden rápidamente a cambios en las variables independientes, especialmente con respecto a variaciones en los precios. Para el precio real de la gasolina Magna, se incluye un rezago contemporáneo, y rezagos consecutivos de 1 a 3 meses. La suma de estos coeficientes es negativa. Para el empleo se estimaron coeficientes con rezagos de 1 y 2 meses. Los signos algebraicos de los dos parámetros estimados para la serie del empleo son positivos. Para la variable del precio relativo entre Ciudad Juárez y El Paso, también se incluye un rezago contemporáneo, y rezagos consecutivos de 1 y 2 meses. La suma de los signos de estos coeficientes estimados resulta positiva como indica la hipótesis. Aunque los distintos rezagos de los componentes estacionarios de las variables explicativas alcanzan modelar muchas de las variaciones de en el consumo mensual de la gasolina Magna, es necesario corregir la presencia de residuos autocorrelados. Esto se logra por medio de la inclusión de parámetros autorregresivos en los rezagos 1 y 4, más parámetros de promedio móvil en los rezagos 1 y 3. Los parámetros para esta variable confirman, a nivel metropolitano, los resultados estatales obtenidos en estudios anteriores en las cuales se toman en cuenta la posibilidad de un efecto “fronterizo” sobre ventas de gasolina en el norte de México (Haro López y Ibarrola Pérez, 1999; Ibarra Salazar y Sotres Cervantes, 2008). Coeficientes estimados para distintos rezagos de los cruces fronterizos no resultaron significativos. Este patrón no surge como consecuencia de multicolinealidad. Las estadísticas F y los logaritmos de verosimilitud no cambian de maneras significativas ante la inclusión de los rezagos de esta variable. Dado eso, no se incluye ningún rezago del componente estacionario de los cruces fronterizos en la ecuación que aparece en la Tabla 1. Para las variables explicativas que sí son incluidas en el UTEP Technical Report TX12-2 • November 2012

modelo FTL, la Tabla 2 presenta las elasticidades calculadas a base de los resultados de la estimación de los parámetros. Para el precio real, o deflactado, el coeficiente es -0.57 e implica que la demanda para la gasolina en Ciudad Juárez es inelástica. Numéricamente, este resultado es comparable a los que se reportan en otros estudios recientes para otras regiones de la economía global (Brons, Nijkamp, Pels, y Rietveld, 2008; Iwayemi, Adenikinju, y Babatunde, 2010; Manzan y Zerom, 2010; Pock, 2010). La Tabla 3 ofrece un cuadro comparativo de elasticidades de precio de este estudio y estudios anteriores. El valor de la elasticidad de la gasolina con respecto al empleo es 1.55. Ese resultado indica que las ventas de la Magna reaccionan de una manera muy elástica ante cualquier cambio en el empleo del sector formal en Ciudad Juárez. Esto refleja los impactos de los ciclos económicos sobre ventas de gasolina al sector industrial, el sector comercial, y el sector residencial. Este comportamiento de la economía metropolitana de Ciudad Juárez es parecido al que se ha documentado para otros mercados regionales de la gasolina y aclara la importancia de tomar en cuenta los posibles impactos de los ciclos económicos y el empleo sobre la demanda para productos energéticos (Lin, Botsas, y Monroe, 1985). La elasticidad calculada para la demanda de la gasolina con respecto a variaciones en el precio relativo al de El Paso es 0.26. Este valor es más inelástica que las que se reportan para las ventas en las principales gasolineras de los áreas fronterizos de Suiza (Banfi, Filippini, y Hunt, 2005). También es más inelástica que algunas que se documentan para Aragón relativo a los precios de otras regiones autónomas cercanas en España (Leal, LópezLaborda, y Rodrigo, 2009). Sin embargo, también hay algunas elasticidades respecto a los precios de la gasolina en otras regiones que son menores que el que se estima entre Ciudad Juárez y El Paso (Tabla 4). El hecho de que la mayoría de las elasticidades para precios trans-fronterizos en Europa son mayores que el estimado para Ciudad Juárez posiblemente refleja el hecho de que los cruces fronterizos entre Ciudad Juárez y El Paso son menos flexibles que los cruces fronterizos entre regiones y países en Europa Occidental. Aquello es especialmente notable después del 11 de Septiembre 2001 (Fullerton, 2007). Sin embargo, el tamaño de la elasticidad del precio relativo con respecto a la gasolina regular en El Paso es suficientemente grande para confirmar la política de la homologación del Page 8

precio de la gasolina en la región fronteriza. Esto no es muy sorprendente, ya que se han documentado interacciones trans-fronterizas para la mayoría de los países en Europa Occidental en años recientes (Wlazlowski, Giuletti, Binner, and Milas, 2009). Aunque los diagnósticos de estimación son favorables y las elasticidades computadas parecen razonables, los resultados dentro de muestra no garantizan precisión fuera de muestra por parte del modelo (De Leon, Fullerton, y Kelley, 2009). Dado eso, se realiza un ejercicio de pronóstico como paso adicional en la evaluación de la confiabilidad del modelo. Para completar esto, primero se estima la ecuación FTL para una sub-muestra de 2000:01 a 2007:12. Posteriormente, se lleva a cabo una simulación fuera de muestra para el periodo de 2008:01 a 2009:12. Los resultados de la simulación fuera de muestra se reportan en la Tabla 5. El coeficiente de desigualdad, U, es 0.523, indicando que los pronósticos son buenos (Pindyck y Rubinfeld, 2001). La proporción de los errores que se atribuyen al sesgo, Um, es 0.017, lo cual indica que los pronósticos no sufren fallas sistemáticas. La proporción de varianza, Us, indica que la capacidad del modelo para replicar el grado de variabilidad es buena, exhibiendo un valor relativamente bajo de 0.096. Dados esos valores, la proporción de covarianza, Uc, que representa los errores restantes, es 0.887. Ese valor indica que la mayoría de los errores de simulación fuera de muestra se deben a factores aleatorios e impredecibles. Conclusión Este trabajo analiza el comportamiento de corto plazo en las ventas de la gasolina Magna en Ciudad Juárez, Chihuahua. Dada la ubicación fronteriza de esta economía metropolitana, las variables empleadas en la muestra de datos incluyen el precio real para la gasolina Magna en Ciudad Juárez, el empleo IMSS en Ciudad Juárez, el precio de la Magna relativo al precio de la gasolina Regular en El Paso, Texas, y los cruces fronterizos entre Ciudad Juárez y El Paso. Desde esta perspectiva, el consumidor Juarense tiene la oportunidad de consumir un bien sustituto al cruzar la frontera hacia El Paso. La metodología econométrica empleada es la de una función de transferencia lineal ARIMA. En general, los resultados y diagnósticos de estimación son favorables y se asemejan a los que se han documentado para otras regiones y economías fronterizas. Debido a UTEP Technical Report TX12-2 • November 2012

parámetros insignificantes, rezagos de la variable de cruces fronterizos no se incluyen en la versión final de la ecuación econométrica. Los coeficientes de los rezagos de las otras variables si influyen el poder explicativo del modelo y, por lo consecuente, forman parte de la versión utilizada. Las elasticidades calculadas para las distintas variables independientes muestran valores razonables. El pronóstico fuera de muestra que también se despliega para juzgar el comportamiento empírico del modelo resultó preciso y con buenas características de simulación. El trabajo confirma la importancia de tomar en cuenta factores como el precio real, el crecimiento, y los ciclos económicos para modelar la demanda para la gasolina en economías metropolitanas. Para aquellas regiones que son adyacentes a una frontera internacional, también es recomendable la inclusión del precio local relativo respecto a la gasolina que se vende en el extranjero. Sin embargo, los resultados obtenidos son para Ciudad Juárez. Para establecer si la evidencia obtenida es exclusiva a esta ciudad, es necesario llevar a cabo esfuerzos parecidos con datos para otros áreas fronterizos como Tijuana, Nuevo Laredo, Reynosa, y Matamoros. Bibliografía Alves, D.C.O., (2003), “Short-Run, Long-Run, and Cross Elasticities of Gasoline Demand in Brazil,” Energy Economics 25, pp. 191-199. Ayala Gaytán, E. y L. Gutiérrez González, (2004), “Distorsiones de la Política de Precios de la Gasolina en la Frontera Norte de México,” Comercio Exterior 54, pp. 704-711. Banfi, S., M. Filippini, and L.C. Hunt, (2005), “Fuel Tourism in Border Regions: The Case of Switzerland,” Energy Economics 27, pp. 689-707. Bauer, M., E. Mar, and A. Elizalde, (2003), “Transport and Energy Demand in Mexico: The Personal Income Shock,” Energy Policy 31, pp. 1475-1480. Blanco González, L., and T.M. Fullerton, Jr., (2006), “Borderplex Menu Evidence for the Law of One Price,” Economics Letters 90, pp. 28-33. Blum, U.C.H., G. Foos, and M. Gaudry, M.J.I., (1988), Page 9

“Aggregate Time Series Gasoline Demand Models: Review of the Literature and New Evidence for West Germany,” Transportation Research A – Policy and Practice 22, pp. 75-88. Brons, M., P. Nijkamp, E. Pels, and P. Rietveld, (2008), “A Meta-Analysis of the Price Elasticity of Gasoline Demand: A SUR Approach,” Energy Economics 30, pp. 2105-2122. Crotte, A., R.B. Noland, and D.J. Graham, (2010), “An Analysis of Gasoline Demand Elasticities at the National and Local Levels in Mexico,” Energy Policy 38, pp. 44454456. Dahl, C., and T. Sterner, (1991), “Analyzing Gasoline Demand Elasticities: A Survey,” Energy Economics 13, pp. 203-210. De Leon, M., T.M. Fullerton, Jr., and B.W. Kelley, (2009), “Tolls, Exchange Rates, and Borderplex International Bridge Traffic,” International Journal of Transport Economics 36, pp. 223-259. Drollas, L., (1984), “The Demand for Gasoline: Further Evidence,” Energy Economics 6, pp. 71-82. Eskeland, G.S., (1994), “A Presumptive Pigouvian TaxComplementing Regulation to Mimic an Emissions Fee,” World Bank Economic Review 8, pp. 373-394. Eskeland, G.S., and T. Feyzioglu, (1997), “Is Demand for Polluting Goods Manageable? An Econometric Study of Car Ownership and Use for Mexico,” Journal of Development Economics 6, pp. 71-82. Fullerton, T.M., Jr., (2007), “Empirical Evidence regarding 9/11 Impacts on the Borderplex Economy,” Regional & Sectoral Economic Studies 7 (July-December), pp. 51-64. Fullerton, T.M., Jr., R.L. Sprinkle, y R. Tinajero, (2003), “Flujos Comerciales Transfronterizos en el Distrito Aduanal de El Paso,” Comercio Exterior 53, pp. 1106-1110. Fullerton, T.M., Jr., R. Tinajero, and M.P. Barraza de Anda, (2006), “Short-Term Water Consumption Patterns in Ciudad Juárez, Mexico,” Atlantic Economic Journal 34, pp. 467-479. Haro López, R.A., y J.L. Ibarrola Pérez, (1999), “Cálculo UTEP Technical Report TX12-2 • November 2012

de la Elasticidad Precio Demanda de la Gasolina en la Zona Fronteriza del Norte de México,” Gaceta de Economía 6, pp. 237-264. Ibarra Salazar, J.A., y L. Sotres Cervantes, (2008), “La Demanda de Gasolina en México: El Efecto en la Frontera Norte” Frontera Norte 20 (Enero-Junio), pp. 131-156. Iwayemi, A., A. Adenikinju, and M.A. Babatunde, (2010), “Estimating Petroleum Products Demand Elasticities in Nigeria,” Energy Economics 32, pp. 73-85. Karathodorou, N., D.J. Graham, and R.B. Noland, (2010), “Estimating the Effect of Urban Density on Fuel Demand,” Energy Economics 32, pp. 86-92. Koshal, R.J., M. Koshal, Y. Yamada, S. Miyazima, and K. Yamamoto, (2007), “Demand for Gasoline in Japan,” International Journal of Transport Economics 34, pp. 351367. Leal, A., J. López-Laborda, y F. Rodrigo, (2009), “Prices, Taxes, and Automotive Fuel Cross-Border Shopping,” Energy Economics 31, pp. 225-234. Lin, A.L., E.N. Botsas, and S.A. Monroe, (1985), “State Gasoline Consumption in the USA – An Econometric Analysis,” Energy Economics 7, pp. 29-36. Manzan, S., and D. Zerom, (2010), “A Semi-Parametric Analysis of Gasoline Demand in the United States,” Econometric Reviews 29, pp. 439-468. Nicol, C.J., (2003), “Elasticities of Demand for Gasoline in Canada and United States,” Energy Economics 25, pp. 201-214. Parry, I.W.H., and G.R. Trimilsina, (2010), “How should Passenger Travel in Mexico City be Priced?” Journal of Urban Economics 68, pp. 167-182. Pindyck, R.S., y D.L. Rubinfeld, (2001), Econometria: Modelos y Pronósticos, Cuarta Edición, McGraw-Hill Interamericana: México, D.F. Pock, M., (2010), “Gasoline Demand in Europe: New Insights,” Energy Economics 32, pp. 54-62.

Page 10

Ramanathan, R., (1999), “Short- and Long-Run Elasticities of Gasoline Demand in India: An Empirical Analysis using Cointegration Techniques,” Energy Economics 21, pp. 321-330. Reyes Loya, M.L., and L. Blanco González, (2008), “Measuring the Importance of Oil-Related Revenues in Total Fiscal Income for Mexico,” Energy Economics 30, pp. 2552-2568.

Trívez, F.J., and J. Mur, (1999), “A Short-Term Forecasting Model for Sectoral Regional Employment,” Annals of Regional Science 33, pp. 69-91. Wlazlowski, S., M. Giuletti, J. Binner, and C. Milas, (2009), “Price Dynamics in European Petroleum Markets,” Energy Economics 31, pp. 99-108.

Sa’ad, S., (2009), “An Empirical Analysis of Petroleum Demand for Indonesia,” Energy Policy 37, pp. 4391-4396.

Grafica 1: Volumen de Ventas Mensuales, Gasolina Magna, Ciudad Juárez 2000-2009

Fuente: Superintendencia Regional de PEMEX en Ciudad Juárez.

UTEP Technical Report TX12-2 • November 2012

Page 11

Tabla 1. Consumo de Gasolina en Ciudad Juárez, Modelo FTL ARIMA ___________________________________________________________________________________________ Variable Coeficiente Desviación Estándar

Estadística t

Constante DDPJ DDPJ(-1) DDPJ(-2) DDPJ(-3) DEMPL(-1) DEMPL(-2) DPREL DPREL(-1) DPREL(-2) AR(1) AR(4) MA(1) MA(3)

2.1969 0.0306 -0.9683 0.3354 -1.0827 0.2818 0.3185 0.7508 -2.0275 0.0455 2.6609 0.0092 2.6790 0.0088 3.4996 0.0007 -3.2874 0.0014 3.7963 0.0003 -1.2526 0.2136 -2.9842 0.0037 -2.8003 0.0062 -2.0555 0.0427

245.2494 -41396.22 -45635.27 13253.62 -82610.37 0.1257 0.1268 14950.42 -15803.98 17139.28 -0.1854 -0.3135 -0.4067 -0.2181

R-cuadrada R-cuadrada Ajustada Error Est. de la regresión Sumatoria Residuos Cuad. Logaritmo Verosimilitud Estadística F

0.5414 0.4758 3807.836 1.32E+09 -1007.181 8.2625

111.6334 42750.31 42149.39 41610.44 40744.22 0.0472 0.0473 4272.058 4807.414 4514.76 0.1480 0.1051 0.1452 0.1061

Media de la variable dep. Desv. Est. de la var. dep. Criterio de Inf. Akaike Criterio de Inf. Schwarz Estadística Durbin-Watson Probabilidad (Estadística F)

Prob.

134.5932 5259.523 19.4511 19.8049 1.9611 0.0000

Muestra: 2001:01 2009:12       Convergencia obtenida después de 15 iteraciones ___________________________________________________________________________________________

UTEP Technical Report TX12-2 • November 2012

Page 12

Tabla 2. Elasticidades de Demanda, 2001:01 – 2009:12 ___________________________________________________________________________________________ Precio Real, Gasolina Magna, Ciudad Juárez (DPJ) Empleo, IMSS, Ciudad Juárez (EMPL)

-0.57 1.55

Precio Relativo, Gasolina Magna Ciudad Juárez: Gasolina Regular El Paso (PREL) 0.26 ___________________________________________________________________________________________

UTEP Technical Report TX12-2 • November 2012

Page 13

Tabla 3: Estimados Recientes de Elasticidades de Precio ___________________________________________________________________________________________ Autores

Región

Periodo Elasticidad

Fullerton et al. (2012)

Cd. Juárez

2000-2009

-0.57

Crotte, Noland, y Graham (2010)

México

1993-2004

-1.52

Iwayemi et al. (2010)

Nigeria

1977-2006

-0.055

Karathodoru y Graham (2010)

84 Ciudades

1999 -0.24

Manzan and Zerom (2010)

Estados Unidos

1991-1994

-0.355

Pock (2010)

Unión Europea

1990-2004

-0.097

Reyes, Escalante y Matas (2010)

México

1960-2008

-0.041

Leal, López-Laborda, y Rodrigo (2009)

España

2001-2007

-0.13 a -0.27

Rao y Rao (2009)

Fiji

1970-2005

-0.20

Sa’ad (2009)

Indonesia

1973-1992

-0.016

Brons et al. (2008)

Mundial

1949-2003

-0.34

Ibarra Salazar y Sotres Cervantes (2008)

México Centro y Sur Frontera Norte Frontera Chihuahua Frontera Sonora Front. Tamaulipas Front. Baja California

1997-2003 -0.15 a -1.14 -0.67 a -1.57 -0.57 a -1.60 -1.36 a -2.37 -0.64 a -1.66 -0.04 a-1.15

Banfi, Filippini, y Hunt (2005)

Suiza

1985-1997

-1.52 a -1.98

Alves y Bueno (2003) Brasil 1984-1999 -0.46 ___________________________________________________________________________________________

UTEP Technical Report TX12-2 • November 2012

Page 14

Tabla 4: Estimados de Elasticidades de Precios Trans-Fronterizos ___________________________________________________________________________________________ Autores

Región

Periodo Elasticidad

Fullerton et al. (2012) Leal, López-Laborda, y Rodrigo (2009)

Cd. Juárez

2000-2009

0.26

España

2001-2007

0.17 a 2.08

Banfi, Filippini, y Hunt (2005) Suiza 1985-1997 0.30 a 0.58 ___________________________________________________________________________________________

UTEP Technical Report TX12-2 • November 2012

Page 15

Tabla 5:Diagnósticos para Pronósticos Fuera de Muestra, 2008:01 – 2009:12 ___________________________________________________________________________________________ Raíz Cuadrática Media del Error de Pronóstico (RMSE)

5387.741

Media Absoluta del Error de Pronóstico (MAE)

4401.833

Media Absoluta Porcentual del Error de Pronóstico (MAPE)

1024.409

Coeficiente de Desigualdad de Theil (U)

0.5232

Proporción de Sesgo del Coeficiente de Desigualdad (UM) 0.0168 Proporción de Varianza del Coeficiente de Desigualdad (US) 0.0961 Proporción de Covarianza del Coeficiente de Desigualdad (UC) 0.8871 ___________________________________________________________________________________________

UTEP Technical Report TX12-2 • November 2012

Page 16

The University of Texas at El Paso Announces

Borderplex Economic Outlook: 2012-2014 UTEP is pleased to announce the 2012 edition of its primary source of border business information. Topics covered include demography, employment, personal income, retail sales, residential real estate, transportation, international commerce, and municipal water consumption. Forecasts are generated utilizing the 225-equation UTEP Border Region Econometric Model developed under the auspices of a corporate research gift from El Paso Electric Company. The authors of this publication are UTEP Professor & Trade in the Americas Chair Tom Fullerton and UTEP Associate Economist Adam Walke. Dr. Fullerton holds degrees from UTEP, Iowa State University, Wharton School of Finance at the University of Pennsylvania, and University of Florida. Prior experience includes positions as Economist in the Executive Office of the Governor of Idaho, International Economist in the Latin America Service of Wharton Econometrics, and Senior Economist at the Bureau of Economic and Business Research at the University of Florida. Adam Walke holds an M.S. in Economics from UTEP and has published research on energy economics, mass transit demand, and cross-border regional growth patterns. The border business outlook for 2012 through 2014 can be purchased for $10 per copy. Please indicate to what address the report(s) should be mailed (also include telephone, fax, and email address):

_____________________________________ _____________________________________ _____________________________________ _____________________________________ _____________________________________ _____________________________________ _____________________________________ Send checks made out to University of Texas at El Paso for $10 to: Border Region Modeling Project - CBA 236 UTEP Department of Economics & Finance 500 West University Avenue El Paso, TX 79968-0543 Request information from 915-747-7775 or [email protected] if payment in pesos is preferred.

UTEP Technical Report TX12-2 • November 2012

Page 17

The University of Texas at El Paso Announces

Borderplex Long-Term Economic Trends to 2029 UTEP is pleased to announce the publication of the 2010 edition of its primary source of long-term border business outlook information. Topics covered include detailed economic projections for El Paso, Las Cruces, Ciudad Juárez, and Chihuahua City. Forecasts are generated utilizing the 225-equation UTEP Border Region Econometric Model developed under the auspices of a 12-year corporate research support program from El Paso Electric Company. The authors of this publication are UTEP JPMorgan Chase Professor Tom Fullerton and UTEP Associate Economist Angel Molina. Dr. Fullerton holds degrees from UTEP, Iowa State University, Wharton School of Finance at the University of Pennsylvania, and University of Florida. Prior experience includes positions as Economist in the Executive Office of the Governor of Idaho, International Economist in the Latin America Service of Wharton Econometrics, and Senior Economist at the Bureau of Economic and Business Research at the University of Florida. Angel Molina holds an M.S. Economics degree from UTEP and has conducted econometric research on international bridge traffic, peso exchange rate fluctuations, and cross-border economic growth patterns. The long-term border business outlook through 2029 can be purchased for $10 per copy. Each subscription entitles your organization to one free admission to the future UTEP Border Economic Forums. Please indicate to what address the report(s) should be mailed (also include telephone, fax, and email address):

_____________________________________ _____________________________________ _____________________________________ _____________________________________ _____________________________________ _____________________________________ _____________________________________ _____________________________________ Send checks made out to University of Texas at El Paso for $10 to: Border Region Modeling Project - CBA 236 UTEP Department of Economics & Finance 500 West University Avenue El Paso, TX 79968-0543 Request information at 915-747-7775 or [email protected] if payment in pesos is preferred.

UTEP Technical Report TX12-2 • November 2012

Page 18

The UTEP Border Region Modeling Project & UACJ Press Announce the Availability of

Basic Border Econometrics The University of Texas at El Paso Border Region Modeling Project is pleased to announce Basic Border Econometrics, a publication from Universidad Autónoma de Ciudad Juárez. Editors of this new collection are Martha Patricia Barraza de Anda of the Department of Economics at Universidad Autónoma de Ciudad Juárez and Tom Fullerton of the Department of Economics & Finance at the University of Texas at El Paso. Professor Barraza is an award winning economist who has taught at several universities in Mexico and has published in academic research journals in Mexico, Europe, and the United States. Dr. Barraza currently serves as Research Provost at UACJ. Professor Fullerton has authored econometric studies published in academic research journals of North America, Europe, South America, Asia, Africa, and Australia. Dr. Fullerton has delivered economics lectures in Canada, Colombia, Ecuador, Finland, Germany, Japan, Korea, Mexico, the United Kingdom, the United States, and Venezuela. Border economics is a field in which many contradictory claims are often voiced, but careful empirical documentation is rarely attempted. Basic Border Econometrics is a unique collection of ten separate studies that empirically assess carefully assembled data and econometric evidence for a variety of different topics. Among the latter are peso fluctuations and crossborder retail impacts, border crime and boundary enforcement, educational attainment and border income performance, pre- and post-NAFTA retail patterns, self-employed Mexican-American earnings, maquiladora employment patterns, merchandise trade flows, and Texas border business cycles. Contributors to the book include economic researchers from the University of Texas at El Paso, New Mexico State University, University of Texas Pan American, Texas A&M International University, El Colegio de la Frontera Norte, and the Federal Reserve Bank of Dallas. Their research interests cover a wide range of fields and provide multi-faceted angles from which to examine border economic trends and issues. A limited number of Basic Border Econometrics can be purchased for $10 per copy. Please contact Professor Servando Pineda of Universidad Autónoma de Ciudad Juárez at [email protected] to order copies of the book. Additional information for placing orders is also available from Professor Martha Patricia Barraza de Anda at [email protected].

UTEP Technical Report TX12-2 • November 2012

Page 19

Texas Western Press Announces the Availability of

Inflationary Studies for Latin America Texas Western Press of the University of Texas at El Paso is pleased to announce Inflationary Studies for Latin America, a joint publication with Universidad Autónoma de Ciudad Juárez. Editors of this new collection are Cuautémoc Calderón Villarreal of the Department of Economics at Universidad Autónoma de Ciudad Juárez and Tom Fullerton of the Department of Economics and Finance at the University of Texas at El Paso. The forward to this book is by Abel Beltrán del Río, President and Founder of CIEMEX-WEFA. Professor Calderón is an award winning economist who has taught and published in Mexico, France, and the United States. Dr. Calderón spent a year as a Fulbright Scholar at the University of Texas at El Paso. Professor Fullerton has published research articles in North America, Europe, Africa, South America, and Asia. The author of several econometric forecasts regarding impacts of the Brady Initiative for Debt Relief in Latin America, Dr. Fullerton has delivered economics lectures in Canada, Colombia, Ecuador, Finland, Germany, Japan, Korea, Mexico, the United States, and Venezuela. Inflationary Studies for Latin America can be purchased for $12.50 per copy. book(s) should be mailed (please include telephone, fax, and email address):

Please indicate to what address the

_____________________________________ _____________________________________ _____________________________________ _____________________________________ _____________________________________ _____________________________________ _____________________________________ Send checks made out to Texas Western Press for $12.50 to: Bobbi Gonzales, Associate Director Texas Western Press Hertzog Building 500 West University Avenue El Paso, TX 79968-0633 Request information from [email protected] if payment in pesos is preferred.

UTEP Technical Report TX12-2 • November 2012

Page 20

The University of Texas at El Paso Technical Report Series: TX97-1: Currency Movements and International Border Crossings TX97-2: New Directions in Latin American Macroeconometrics TX97-3: Multimodal Approaches to Land Use Planning TX97-4: Empirical Models for Secondary Market Debt Prices TX97-5: Latin American Progress Under Structural Reform TX97-6: Functional Form for United States-Mexico Trade Equations TX98-1: Border Region Commercial Electricity Demand TX98-2: Currency Devaluation and Cross-Border Competition TX98-3: Logistics Strategy and Performance in a Cross-Border Environment TX99-1: Inflationary Pressure Determinants in Mexico TX99-2: Latin American Trade Elasticities CSWHT00-1: Tariff Elimination Staging Categories and NAFTA TX00-1: Borderplex Business Forecasting Analysis TX01-1: Menu Prices and the Peso TX01-2: Education and Border Income Performance TX02-1: Regional Econometric Assessment of Borderplex Water Consumption TX02-2: Empirical Evidence on the El Paso Property Tax Abatement Program TX03-1: Security Measures, Public Policy, Immigration, and Trade with Mexico TX03-2: Recent Trends in Border Economic Analysis TX04-1: El Paso Customs District Cross-Border Trade Flows TX04-2: Borderplex Bridge and Air Econometric Forecast Accuracy: 1998-2003 TX05-1: Short-Term Water Consumption Patterns in El Paso TX05-2: Menu Price and Peso Interactions: 1997-2002 TX06-1: Water Transfer Policies in El Paso TX06-2: Short-Term Water Consumption Patterns in Ciudad Juárez TX07-1: El Paso Retail Forecast Accuracy TX07-2: Borderplex Population and Migration Modeling TX08-1: Borderplex 9/11 Economic Impacts TX08-2: El Paso Real Estate Forecast Accuracy: 1998-2003 TX09-1: Tolls, Exchange Rates, and Borderplex Bridge Traffic TX09-2: Menu Price and Peso Interactions: 1997-2008 TX10-1: Are Brand Name Medicine Prices Really Lower in Ciudad Juárez? TX10-2: Border Metropolitan Water Forecast Accuracy TX11-1: Cross Border Business Cycle Impacts on El Paso Housing: 1970-2003 TX11-2: Retail Peso Exchange Rate Discounts and Premia in El Paso TX12-1: Borderplex Panel Evidence on Restaurant Price and Exchange Rate Dynamics TX12-2: Dinámica del Consumo de Gasolina en Ciudad Juárez: 2001-2009

UTEP Technical Report TX12-2 • November 2012

Page 21

The University of Texas at El Paso Border Business Forecast Series: SR98-1: El Paso Economic Outlook: 1998-2000 SR99-1: Borderplex Economic Outlook: 1999-2001 SR00-1: Borderplex Economic Outlook: 2000-2002 SR01-1: Borderplex Long-Term Economic Trends to 2020 SR01-2: Borderplex Economic Outlook: 2001-2003 SR02-1: Borderplex Long-Term Economic Trends to 2021 SR02-2: Borderplex Economic Outlook: 2002-2004 SR03-1: Borderplex Long-Term Economic Trends to 2022 SR03-2: Borderplex Economic Outlook: 2003-2005 SR04-1: Borderplex Long-Term Economic Trends to 2023 SR04-2: Borderplex Economic Outlook: 2004-2006 SR05-1: Borderplex Long-Term Economic Trends to 2024 SR05-2: Borderplex Economic Outlook: 2005-2007 SR06-1: Borderplex Long-Term Economic Trends to 2025 SR06-2: Borderplex Economic Outlook: 2006-2008 SR07-1: Borderplex Long-Term Economic Trends to 2026 SR07-2: Borderplex Economic Outlook: 2007-2009 SR08-1: Borderplex Long-Term Economic Trends to 2027 SR08-2: Borderplex Economic Outlook: 2008-2010 SR09-1: Borderplex Long-Term Economic Trends to 2028 SR09-2: Borderplex Economic Outlook: 2009-2011 SR10-1: Borderplex Long-Term Economic Trends to 2029 SR10-2: Borderplex Economic Outlook: 2010-2012 SR11-1: Borderplex Economic Outlook: 2011-2013 SR12-1: Borderplex Economic Outlook: 2012-2014 Technical Report TX12-1 is a publication of the Border Region Modeling Project and the Department of Economics & Finance at the University of Texas at El Paso. For additional Border Region information, please visit the www.academics. utep.edu/border section of the UTEP web site.

UTEP Technical Report TX12-2 • November 2012

Page 22

UTEP Technical Report TX12-2 • November 2012

Page 23

UTEP Technical Report TX12-2 • November 2012

Page 24

UTEP Technical Report TX12-2 • November 2012

Page 25

www.utep.edu

Border Region Modeling Project – CBA 236 UTEP Department of Economics & Finance 500 West University Avenue El Paso, TX 79968-0543