Quantitative Theory of Money or Prices? A Historical, Theoretical, and Econometric Analysis

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PROBLEM STATEMENT AND OBJECTIVES

The article addresses the relationship between money and prices, analyzing the validity of two main theories: the quantitative theory of money (neoclassical) and the quantitative theory of prices (Marxist). The main objective is to determine which of these theories better explains economic reality and the practical implications of this relationship.

THEORETICAL FRAMEWORK The study starts with a critique of David Hume’s quantitative theory of money, the basis of neoclassical monetary theory. It is contrasted with Marx’s theory, which posits that prices determine the quantity of money in circulation and not vice versa. The role of gold as the foundation of money’s value is analyzed, even after the abandonment of the gold standard, arguing that there exists a “flexible gold standard” in current monetary policy.

METHODS AND TECHNIQUES

The study uses quarterly data from the United States (1959-2022), Canada (1961-2022), United Kingdom (1986-2022), and Brazil (1996-2022). Various econometric and machine learning techniques are employed:

  1. Univariate Bayesian regression
  2. RESET tests for non-linear relationships
  3. Bayesian generalized linear models (BGLM)
  4. Empirical distribution fitting
  5. Bayesian cross-validation
  6. Machine learning and deep learning models (random forests, Bayesian neural networks, support vector machines)
  7. Model ensemble through boosting

RESULTS

The econometric and statistical learning analyses consistently show that:

  1. Money is not neutral in either the short or long term.
  2. There is a non-linear feedback relationship between prices, quantity of money, and the price of gold.
  3. The relationship between money in circulation and the price of gold varies according to the time segment, sometimes being direct and sometimes inverse.
  4. The direct relationship between money in circulation and prices is confirmed. The developed models show high predictive and explanatory performance for all countries analyzed.

CONCLUSIONS

  1. The neutrality of money postulated by neoclassical theory is rejected.
  2. The Marxist theory that prices determine the quantity of money in circulation is confirmed, but a complex and feedback relationship between both variables is recognized.
  3. Gold continues to play a fundamental role in the international monetary system, albeit more flexibly than in the past.
  4. The relationship between money, prices, and gold constitutes a complex system in the sense of chaos theory.
  5. The effectiveness of controlling prices directly or through the contraction of the money supply is theoretically justified. The article concludes that this approach is not only consistent with observed facts but also provides a broader and deeper explanation of monetary phenomena than neoclassical theory.

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA Y OBJETIVOS

El artículo aborda la relación entre el dinero y los precios, analizando la validez de dos teorías principales: la teoría cuantitativa del dinero (neoclásica) y la teoría cuantitativa de los precios (marxista). El objetivo principal es determinar cuál de estas teorías explica mejor la realidad económica y las implicaciones prácticas de esta relación.MARCO TEÓRICOEl estudio parte de una crítica a la teoría cuantitativa del dinero de David Hume, base de la teoría monetaria neoclásica. Se contrasta con la teoría de Marx, que postula que los precios determinan la cantidad de dinero en circulación y no al revés. Se analiza el papel del oro como fundamento del valor del dinero, incluso después del abandono del patrón oro, argumentando que existe un “patrón oro flexible” en la política monetaria actual.

MÉTODOS Y TÉCNICAS

El estudio utiliza datos trimestrales de Estados Unidos (1959-2022), Canadá (1961-2022), Reino Unido (1986-2022) y Brasil (1996-2022). Se emplean diversas técnicas econométricas y de aprendizaje automático:

  1. Regresión bayesiana univariada.
  2. Pruebas RESET para relaciones no linealesModelos lineales generalizados bayesianos (BGLM).
  3. Ajuste de distribuciones empíricas.
  4. Validación cruzada bayesiana.
  5. Modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo (bosques aleatorios, redes neuronales bayesianas, máquinas de vectores de soporte).
  6. Ensamblaje de modelos mediante boosting.

RESULTADOS

Los análisis econométricos y de aprendizaje estadístico muestran consistentemente que:

  1. El dinero no es neutral ni a corto ni a largo plazo.
  2. Existe una relación de retroalimentación no-lineal entre precios, cantidad de dinero y precio del oro.
  3. La relación entre el dinero en circulación y el precio del oro varía según el segmento temporal, siendo a veces directa y a veces inversa.
  4. Se confirma la relación directa entre el dinero en circulación y los precios.

Los modelos desarrollados muestran un alto rendimiento predictivo y explicativo para todos los países analizados.

CONCLUSIONES

  1. Se rechaza la neutralidad del dinero postulada por la teoría neoclásica.
  2. Se confirma la teoría marxista de que los precios determinan la cantidad de dinero en circulación, pero se reconoce una relación compleja y de retroalimentación entre ambas variables.
  3. El oro sigue jugando un papel fundamental en el sistema monetario internacional, aunque de manera más flexible que en el pasado.
  4. La relación entre dinero, precios y oro constituye un sistema complejo en el sentido de la teoría del caos.
  5. Se justifica teóricamente la eficacia de controlar los precios directamente o mediante la contracción de la masa monetaria.

El artículo concluye que este enfoque no solo es consistente con los hechos observados, sino que proporciona una explicación más amplia y profunda de los fenómenos monetarios que la teoría neoclásica.

INTRODUCCIÓN A LOS MODELOS DE CLASIFICACIÓN, MÉTODOS DE VALIDACIÓN, MÉTRICAS DE DESEMPEÑO Y ENSAMBLE DE MODELOS. TERCERA PARTE: CLASIFICACIÓN DE LA CALIFICACIÓN DE DEUDA DE MOODY’S DE LOS PAÍSES MEDIANTE MODELOS DE APRENDIZAJE ESTADÍSTICO

ISADORE NABI

INTRODUCCIÓN A LOS MODELOS DE CLASIFICACIÓN, MÉTODOS DE VALIDACIÓN, MÉTRICAS DE DESEMPEÑO Y ENSAMBLE DE MODELOS. PRIMERA PARTE

ISADORE NABI

ENCUESTA NACIONAL SOBRE LOS ASPECTOS DE LA VIRTUALIDAD VINCULADOS CON LA PANDEMIA DEL COVID-19 (ENAVIRPA 2021)

ISADORE NABI

VII. REFERENCIAS

Aldrich, J. H., & Nelson, F. D. (1984). Linear Probability, Logit, and Probit Models. Beverly Hills: Sage University Papers Series. Quantitative Applications in the Social Sciences.

Allen, M. (2017). The SAGE Encyclopedia of COMMUNICATION RESEARCH METHODS. London: SAGE Publications, Inc.

AMERICAN PSYCHOLOGICAL ASSOCIATION. (2021, Julio 15). level. Retrieved from APA Dictionary of Pyschology: https://dictionary.apa.org/level

AMERICAN PYSCHOLOGICAL ASSOCIATION. (2021, Julio 15). factor. Retrieved from APA Dictionary of Pyschology: https://dictionary.apa.org/factor

AMERICAN PYSCHOLOGY ASSOCIATION. (2021, Julio 15). logistic regression (LR). Retrieved from APA Dictionary of Pyschology: https://dictionary.apa.org/logistic-regression

Barrios, J. (2019, Julio 19). La matriz de confusión y sus métricas . Retrieved from Health BIG DATA: https://www.juanbarrios.com/la-matriz-de-confusion-y-sus-metricas/

Bhuptani, R. (2020, Julio 13). Quora. Retrieved from What is the difference between linear regression and least squares?: https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-linear-regression-and-least-squares

Birnbaum, Z. W., & Sirken, M. G. (1950, Marzo). Bias Due to Non-Availability in Sampling Surveys. Journal of the American Statistical Association, 45(249), 98-111.

Burrus, C. S. (2021, Julio 7). Iterative Reweighted Least Squares. Retrieved from https://cnx.org/exports/92b90377-2b34-49e4-b26f-7fe572db78a1@12.pdf/iterative-reweighted-least-squares-12.pdf

Centro Centroamericano de Población. (2021, Abril 28). Variables y escalas de medición. Retrieved from Universidad de Costa Rica: https://ccp.ucr.ac.cr/cursos/epidistancia/contenido/2_escmed.html

Cochran, W. G. (1991). Técnicas de Muestreo. México, D.F.: Compañía Editorial Continental.

Departamento Administrativo Nacional de Estadística. (2003). Metodología de Diseño Muestral. Bogotá: Dirección Sistema Nacional de Información Estadística. Retrieved from https://www.dane.gov.co/files/EDI/anexos_generales/Metodologia_diseno_muestral_anexo1.pdf?phpMyAdmin=a9ticq8rv198vhk5e8cck52r11

Díaz-Narváez, V. P. (2017). Regresión logística y decisiones clínicas. Nutrición Hospitalaria, 34(6), 1505-1505. Retrieved from https://scielo.isciii.es/pdf/nh/v34n6/36_diaz.pdf

Google Developers. (2021, Julio 19). Clasificación: Exactitud. Retrieved from https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/classification/accuracy

Greene, W. (2012). Econometric Analysis (Séptima ed.). Harlow, Essex, England: Pearson Education Limited.

Gujarati, D., & Porter, D. (2010, Julio 8). Econometría (Quinta ed.). México, D.F.: McGrawHill Educación. Retrieved from Homocedasticidad.

Haskett, D. R. (2014, Octubre 10). “Mitochondrial DNA and Human Evolution” (1987), by “Mitochondrial DNA and Human Evolution” (1987), by Rebecca Louise Cann, Mark Stoneking, and Allan Charles Wilson. Retrieved from The Embryo Project Encyclopedia: https://embryo.asu.edu/pages/mitochondrial-dna-and-human-evolution-1987-rebecca-louise-cann-mark-stoneking-and-allan

Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2017). The Elements of Statistical Learning. Data Mining, Inference, and Prediction (Segunda ed.). New York: Springer.

Instituto dei Sistemi Complessi. (2021, Febrero 27). Topolical vs Metric Distance. Retrieved from Biological Systems: https://www.isc.cnr.it/research/topics/physical-biology/biological-systems/topological-vs-metric-distance/

Instituto Nacional de Estadística y Censos de Costa Rica. (2016, Julio). Manual de Clasificación Geográfica con Fines Estadísticos de Costa Rica. Retrieved from Biblioteca Virtual: https://www.inec.cr/sites/default/files/documetos-biblioteca-virtual/meinstitucionalmcgfecr.pdf

Instituto Nacional de Estadística y Censos de Costa Rica. (2019). ENIGH. 2018. Cuadros sobre ingresos de los hogares. San José: INEC. Retrieved from https://www.inec.cr/sites/default/files/documetos-biblioteca-virtual/reenigh2018-ingreso.xlsx

Instituto Nacional de Estadística y Censos de Costa Rica. (2021, 7 14). Factor de Expansión. Retrieved from INEC: https://www.inec.cr/sites/default/files/_book/F.html

Instituto Nacional de Estadística y Censos de la República Argentina. (2019). Encuesta de Actividades de Niños, Niñas y Adolescentes 2016-2017. Factores de expansión, estimación y cálculo de los errores por muestra para el dominio rural. Buenos Aires: Ministerio de Hacienda. Retrieved from https://www.indec.gob.ar/ftp/cuadros/menusuperior/eanna/anexo_bases_eanna_rural.pdf

James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning with Applications in R. New York: Springer.

Jose, K. (2020, Junio 27). Graph Theory | Isomorphic Trees. Retrieved from Towards Data Science: https://towardsdatascience.com/graph-theory-isomorphic-trees-7d48aa577e46

Köhler, T. (2016). Income and Wealth Poverty in Germany. SOEP papers on Multidisciplinary Panel Data Research, 1-48. Retrieved from https://www.diw.de/documents/publikationen/73/diw_01.c.540534.de/diw_sp0857.pdf

Kolmogórov, A. N., & Fomin, S. V. (1978). Elementos de la Teoría de Funciones y del Análisis Funcional (Tercera ed.). (q. e.-m. Traducido del ruso por Carlos Vega, Trans.) Moscú: MIR.

Liao, T. F. (1994). INTERPRETING PROBABILITY MODELS. Logit, Probit, and Other Generalized Linear Models. Iowa: Sage University Papers Series. Quantitative Applications in the Social Sciences.

Lipschutz, S. (1992). Álgebra Lineal. Madrid: McGraw-Hill.

Lohr, S. L. (2019). Sampling: Design and Analysis (Segunda ed.). Boca Raton: CRC Press.

Lohr, S. L. (2019). Sampling: Design and Analysis (Segunda ed.). Boca Raton: CRC Press.

McCullagah, P., & Nelder, J. A. (1989). Generalized Linear Models (Segunda ed.). London: Chapman and Hall.

McCullagh, P., & Nelder, J. A. (1989). Generalized Linear Models (Segunda ed.). London: Chapman and Hall.

Nelder, J. A., & Wedderburn, R. W. (1972). Generalized Linear Models. Journal of the Royal Statistical Society, 135(3), 370-384.

Online Stat Book. (2021, Julio 15). Levels of an Independent Variable. Retrieved from Independent and dependent variables: https://onlinestatbook.com/2/introduction/variables.html

Patil, G. P., & Shorrock, R. (1965). On Certain Properties of the Exponential-type Families. Journal of the Royal Statistical, 27(1), 94-99.

Perry, J. (2014, Abril 2). NORM TO/FROM METRIC. Retrieved from The University of Southern Mississippi: https://www.math.usm.edu/perry/old_classes/mat681sp14/norm_and_metric.pdf

Ritchey, F. (2002). ESTADÍSTICA PARA LAS CIENCIAS SOCIALES. El potencial de la imaginación estadística. México, D.F.: McGRAW-HILL/INTERAMERICANA EDITORES, S.A. DE C.V.

Samuels, S. (2014, 11 19). Can I get to an approximation of the population with knowledge of the expansion factor? Retrieved from Cross Validated. StackExchange: https://stats.stackexchange.com/questions/124750/can-i-get-to-an-approximation-of-the-population-with-knowledge-of-the-expansion

StackExchange Cross Validated. (2017, Febrero 2). “Least Squares” and “Linear Regression”, are they synonyms? Retrieved from What is the difference between least squares and linear regression? Is it the same thing?: https://stats.stackexchange.com/questions/259525/least-squares-and-linear-regression-are-they-synonyms

StackExchange Data Science. (2016, Junio 19). Is GLM a statistical or machine learning model? Retrieved from https://datascience.stackexchange.com/questions/488/is-glm-a-statistical-or-machine-learning-model

StackOverFlow. (2014, Marzo 15). Supervised Learning, Unsupervised Learning, Regression. Retrieved from https://stackoverflow.com/questions/22419136/supervised-learning-unsupervised-learning-regression

TalkStats. (2011, Noviembre 29). SPSS. Retrieved from Forums: http://www.talkstats.com/threads/what-is-the-difference-between-a-factor-and-a-covariate-for-multinomial-logistic-reg.21864/

UNITED NATIONS ECONOMIC COMMISSION FOR EUROPE. (2017). Guide on Poverty Measure. New York and Geneva: UNITED NATIONS. Retrieved from https://ec.europa.eu/eurostat/ramon/statmanuals/files/UNECE_Guide_on_Poverty_Measurement.pdf

van den Berg, R. G. (2021, Julio 15). Measurement Levels – What and Why? Retrieved from SPSS Tutorials: https://www.spss-tutorials.com/measurement-levels/

Weisstein, E. W. (2021, Julio 15). Sigmoid Function. Retrieved from MathWorld – A Wolfram Web Resource: https://mathworld.wolfram.com/SigmoidFunction.html

Weisstein, E. W. (2021, Mayo 21). Sigmoid Function. Retrieved from MathWorld – A Wolfram Web Resource: https://mathworld.wolfram.com/SigmoidFunction.html

Weisstein, E. W. (2021, Mayo 18). Smooth Function. Retrieved from Wolfram MathWorld – A Wolfram Web Resource: https://mathworld.wolfram.com/SmoothFunction.html

Wikimedia. (2021, Abril 6). Commons. Retrieved from Wikipedia: https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/b/bf/Undirected.svg

Wikipedia. (2021, Julio 6). Graph isomorphism. Retrieved from Morphism: https://en.wikipedia.org/wiki/Graph_isomorphism

Wikipedia. (2021, Mayo 21). Iterative proportional fitting. Retrieved from Statistical algorithms: https://en.wikipedia.org/wiki/Iterative_proportional_fitting

Wikipedia. (2021, Febrero 25). Iteratively reweighted least squares. Retrieved from Least squares: https://en.wikipedia.org/wiki/Iteratively_reweighted_least_squares

Wikipedia. (2021, Julio 13). Logistic function. Retrieved from Growth curves: https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_function

Wikipedia. (2021, Mayo 22). Logistic regression. Retrieved from Regression models: https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_regression

Wikipedia. (2021, Junio 14). Logit. Retrieved from Special functions: https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_function

Wikipedia. (2021, Julio 8). Lp space. Retrieved from Measure theory: https://www.wikiwand.com/en/Lp_space

Wikipedia. (2021, Abril 15). Odds. Retrieved from Wagering: https://en.wikipedia.org/wiki/Odds

Wikipedia. (2021, Julio 10). Precision and recall. Retrieved from Bioinformatics: https://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall

Wooldridge, J. (2010). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data (Segunda ed.). Cambridge, Massachusetts: MIT Press.