MODELOS DE VECTORES AUTOREGRESIVOS (VAR) DR. LUIS MIGUEL GALINDO

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "MODELOS DE VECTORES AUTOREGRESIVOS (VAR) DR. LUIS MIGUEL GALINDO"

Transcripción

1 MODELOS DE VECTORES AUTOREGRESIVOS (VAR) DR. LUIS MIGUEL GALINDO

2 VAR: GENERAL Represenación del modelo VAR: () + + = e e A A A A w w c c c c L L L L L L L L ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( Selección:. Los componenes del VAR (resricciones válidas). El número de rezagos de p.

3 VAR: CONSIDERACIONES GENERALES Sobreparamerización o sobresimplifiación: El número de parámeros aumena eponencialmene enonces un VAR aparece como sobreparamerizado con respeco al número de daos lo que lleva a esimaciones ineficienes o no sigificaivas. Un VAR pequeño lleva a dejar fuera a un conjunoe información relevane a la presencia de correlación que se raduce en esimaciones ineficienes con significancia espúrea. Crierios de selección de p:. Lukepohl (99, pp. 308): mp=t /3 (siendo m el número de variables).. Akaike (propiedades asinóicas bien esablecidas pero no para muesras pequeñas).

4 VAR: CONSIDERACIONES GENERALES Los crierios de información permien obener OLS consisenes (Canova, 999) eficienes con errores normales (Zelner, 96). Opción : específico a general: combinar Akaike con causalidad de Granger. Problemas: Implica una separación enre la especificación el análisis de hipóesis económicas lo que hace que la segunda pare sea sensible al error ipo I comeido en la primera fase la necesidad de uilizar FIML. Opción : General a lo específico (Hendr, 995): VAR parsimonioso (PVAR). 3. El ipo de componenes deerminíscos a incluir.

5 SELECCIÓN DE LOS REZAGOS 4. La solución en el manejo de series esacionarias o no esacionarias. Series no esacionarias requieren eoría no asinóica (Phillips Durlauf, 988). Opciones: Revizar por raíces uniarias en series individuales. Uilizar VECM (Johansen, 988).

6 REDUCCIÓN DEL VAR. Uilizar VAR como índices (Canova, 995). Reinsel (983) describe procesos de selección.. Uilizar prueba F o Wald: Poder de la prueba F en muesra pequeñas bajo (Geweke, 984). Prueba Wald: iene disribución asinóica que depende de las raíces uniarias de parámeros adicionales (Todda Phillips, ).

7 REDUCCIÓN DEL VAR 3. La prueba F no permie la comparación enre ecuaciones enonces uilizar razón de maimaverosimiliud (LR). Pero LR es sólo válido cuando los errores de cada ecuación se disribue normalmene difícil seleccionar el modelo sin resringir general. Normalmene los coeficienes errores esándar del VAR no son reporados. Razones:. Un modelo sobreparamerizado con u conjunoe daos limiado implica pocos grados de liberad los coeficienes específicos no aporan información.. La sobreparamerización del modelo con mulicolinealidad lleva a esimaciones mu imprecisas sobre los impacos de coro plazo.

8 CAUSALIDAD DE GRANGER POR BLOQUES () + + = 0 0 γ γ γ γ β β β β α α + + u u 3 3 δ δ δ δ Hipóesis Resricción Rezagos de no eplican a Β =0, γ =0 δ =0 Rezagos de no eplican a Β =0, γ =0 δ =0 Rezagos de no eplican a Β =0, γ =0 δ =0 Rezagos de no eplican a Β =0, γ =0 δ =0 Pruebas de Wald o F. Mariz riangular inferior implica no causalidad de Granger 0 β β β

9 ORTOGONALIDAD DE LOS ERRORES Funciones de impulso respuesa. Descomposición de varianza. Necesario ransformas las innovaciones en una forma conemporánea no correlacionada. Razones:. Como las variables son endógenas enonces la secuencia de errores de pronósico para predecir esas variables es una combinación de un conjuno de facores ano de ofera como de demanda.

10 ORTOGONALIDAD DE LOS ERRORES. Así, para inerprear la descomposición de varianza o las funciones de impulso respuesa se requiere disinguir enre cada una de las respuesas. Pero como las sorpresas esán correlacionados la respuesa de una variable a la respuesa de ora variable describe la respuesa dinámica de una combinación de disinos efecos. 3. Para ransformar las innovaciones del VAR a una forma orogonal en donde los shocks engan una inerpreación económica es necesario idenificar al modelo. Eso es se requiere idenificar o asociar innovaciones observadas con variables no observadas que iene una inerpreación económica (proceso similar a forma esrucural reducida).

11 EJEMPLO DE ORTOGONALIDAD DE LOS ERRORES Bi-VAR (Charemza Deadman, 99): () + + = = e e d c b a d c b a i Con correlación conemporánea en el érmino de error: E(e ) = E(e ) = 0, E(e ) = σ E(e ) = σ, E(e,e ) = σ

12 EJEMPLO DE ORTOGONALIDAD DE LOS ERRORES Para obener que no eisa correlación conemporánea muliplicando la primera fila por δ = σ / σ resando el resulado de la segunda fila: () + + = * * * * * e e d c b a d c b a i δ Donde: c* = (c δa ); d* = (d δb ); e = (e δe ) Así, en () los errores no esán auocorelacionados: E(e,e ) = E(e,(e -δe )) = E(e,e ) (σ /σ )E(e ) = σ σ = 0 Permie uilizar la primera ecuación para propósios de políica económica.

13 LA FUNCIÓN DE IMPULSO RESPUESTA La función de impulso respuesa básicamene describe la represenación de MA de l sisema describe la forma en que la variable responde en el iempo a una sorpresa en ella misma o en ora variable. Sims (980) argumena que ese sisema auda a causalidad de Granger.

14 FUNCIÓN DE IMPULSO RESPUESTA: EJEMPLO VAR(): () + = e e d c b a Preguna: Cuál es la de en, +, a un shock uniario eógeno en? Ello es lo mismo que un shock en la primera ecuación a e. La presencia de covarianza (σ ) enre e e dificula el análisis porque el efeco de e dado por c es incompleo se debe incluir el efeco de d.

15 FUNCIÓN DE IMPULSO RESPUESTA: EJEMPLO Necesario orogonalizar el VAR: (3) + = * * * e e d c b a i δ Donde: c* = (c δa ); d* = (d δb ); e = (e δe ) δ = σ /σ

16 FUNCIÓN DE IMPULSO RESPUESTA: EJEMPLO VAR: (4) Z = A Z - + e Rezagando: (5) Z = A (A Z - + e - ) + e = A Z - + A e - + e (6) Z = n A n+ Z -n+ + n A i e -i Con lim A n = 0 es la condición de esabilidad: (7) Z = n A i e -i Vecor moving-average (VMA) represenaion donde Z es la suma infinia de errores aleaorios ponderados por coeficienes decrecienes.

17 FUNCIÓN DE IMPULSO RESPUESTA: EJEMPLO La ecuación (7) puede uilizarse para evaluar las raecorias de las variables de no haber correlación enre los érminos de error. Para orogonalizar se uiliza que: (8) e* = e δe donde δ = σ /σ Por ano (9) e = e* δe Escribiendo el modelo en su forma VMA: i i φ φ i = 0 i i φ φ (0) = i e e * i

18 FUNCIÓN DE IMPULSO RESPUESTA: EJEMPLO La ecuación (0) en forma maricial es: () Z = Θ φ i e -i En () los residuales son orogonales. La mariz φ i se denomina funciones de impulso respuesa el vecor e -i se denomina el vecor de innovaciones. (.) φ 0 = el impaco insanáneo de un cambio en e. (.) φ = el impaco insanáneo de un cambio en e -. (.3) φ = efeco acumulado de un cambio en e en la secuencia de ( +i ).

19 FUNCIÓN IMPULSO RESPUESTA: EJEMPLO NUMÉRICO (.) = A - + u Donde: A 0.5 = (.) = + u u

20 FUNCIÓN IMPULSO RESPUESTA: EJEMPLO NUMÉRICO Considerando un shock en en el iempo 0. 0 (.3) = = 0 u u (.4) = A = = (.5) = A = =

21 FUNCIÓN IMPULSO RESPUESTA: EJEMPLO NUMÉRICO Considerando un shock en en el iempo 0. 0 (.3) = = 0 u u (.4) = A = = (.5) = A = =

22 DESCOMPOSICIÓN DE VARIANZA Descomposición de varianza indica la proporción del error pronosicado promedio cuadrado de la varianza de una variable a k pasos adelane se asocia con los movimienos sorpresas de ora variable. Descomposición de varianza función de impulso respuesa son ejercicios de pronósico denro de la muesra. La descomposición de varianza deermina la proporción que la varianza del error de pronósico se eplica por las innovaciones de cada variable eplicaiva.

23 INDENTIFICACIÓN: DESCOMPOSICIÓN DE CHOLESKY Cholesk iene la venaja de reducir la discrecionalidad del invesigador. Desvenaja: Supone que eise un modelo inerpreable abajo que iene una forma recursiva (las variables hasa arriba del riángulo afecan conemporáneamene a las oras variables las variables hasa abajo del riángulo afecan sólo a ellas mismas. OBJECIONES A CHOLESKY:. La eoría económica raramene da modelos que engan una relación conemporánea recursiva lo que resula crucial porque se busca con la idenificación que las innovaciones engan sean inerpreables desde el puno de visa económico.. Choleski impone un orden en la causalidad que es arbirario requiere validación empírica. Opciones que ane cambios del orden siga los mismos resulados que la mariz de covarianzas de las innovaciones sea riangular.

24 REFERENCIAS Canova, F. (999), Vecor auoregressive models: specificaion, esimaion, inference and forecasing, en M.H. Pesaran M.R. Wickens (eds.), Handbook of applied economerics, Blackwell Handbooks in economics. Descomposición de Wold permie descomponer una serie con media cero covarianza esacionaria como la suma de dos componenes orogonales. El primero es predecible el conjuno de información disponible en el iempo - el segundo es impredecible basado en la información en. Concepos básicos: X () b ( L) b ( L) = b ( L) b ( L) Y X Granger non causalidad: b (l)=0 Eogeneidad de Sims : b (L) 0

25 Sock, J.H. M.W. Wason (00) Vecor Auoregressions, Journal of Economic Perspecives, 5, 0-5.

Examen Parcial de Econometría II. Nombre: RESOLUCION DEL EXAMEN PARCIAL Paralelo:

Examen Parcial de Econometría II. Nombre: RESOLUCION DEL EXAMEN PARCIAL Paralelo: Escuela Superior Poliécnica del Lioral Faculad de Economía y Negocios 30-11-2011 Examen Parcial de Economería II Nombre: RESOLUCION DEL EXAMEN PARCIAL Paralelo: REGLAMENTO DE EVALUACIONES Y CALIFICACIONES

Más detalles

PRÁCTICA 3: Sistemas de Orden Superior:

PRÁCTICA 3: Sistemas de Orden Superior: PRÁCTICA 3: Sisemas de Orden Superior: Idenificación de modelo de POMTM. Esabilidad y Régimen Permanene de Sisemas Realimenados Conrol e Insrumenación de Procesos Químicos. . INTRODUCCIÓN Esa prácica se

Más detalles

Mtro. Horacio Catalán Alonso

Mtro. Horacio Catalán Alonso ECONOMETRIA TEORÍA DE LA COINTEGRACIÓN Mro. I. REGRESIÓN ESPURÍA Y X Dos series que presenan camino aleaorio. Si ambas series se consideran en una modelo economérico. Y = Y -1 + u u N(0,s 2 u) X =X -1

Más detalles

Construcción de señales usando escalones y rampas

Construcción de señales usando escalones y rampas Consrucción de señales usando escalones y rampas J. I. Huircán Universidad de La Fronera March 3, 24 bsrac Se planean méodos para componer y descomponer señales basadas en escalones y rampas. Se de ne

Más detalles

Métodos de Previsión de la Demanda Datos

Métodos de Previsión de la Demanda Datos Daos Pronósico de la Demanda para Series Niveladas Esime la demanda a la que va a hacer frene la empresa "Don Pinzas". La información disponible para poder esablecer el pronósico de la demanda de ese produco

Más detalles

TEMA 2 MODELO LINEAL SIMPLE (MLS) Gujarati, Econometria (2004)

TEMA 2 MODELO LINEAL SIMPLE (MLS) Gujarati, Econometria (2004) EMA 2 MODELO LINEAL SIMPLE (MLS) Gujarai, Economeria (2004). Planeamieno e inerpreación del modelo economérico lineal simple. Capíulo 2 páginas 36 a 39 2. Hipóesis Básicas del Modelo Capíulo 3 páginas

Más detalles

Test. Cada pregunta correcta está valorada con 0.5 puntos y cada incorrecta resta 0.25 puntos

Test. Cada pregunta correcta está valorada con 0.5 puntos y cada incorrecta resta 0.25 puntos Teléf.: 91 533 38 4-91 535 19 3 8003 MADRID EXAMEN DE ECONOMETRÍA (enero 010) 1h 15 Apellidos: Nombre: Tes. Cada preguna correca esá valorada con 0.5 punos y cada incorreca resa 0.5 punos 1.- Al conrasar

Más detalles

MECANISMOS DE TRANSMISIÓN

MECANISMOS DE TRANSMISIÓN MECANISMOS DE TRANSMISIÓN DE LA POLÍTICA MONETARIA EN MÉXICO MIGUEL MESSMACHER LINARTAS* * Las opiniones expresadas en ese documeno son exclusivamene del auor y no necesariamene reflejan las del Banco

Más detalles

6 METODOLOGÍA PROPUESTA PARA VALORAR USOS IN SITU DEL AGUA

6 METODOLOGÍA PROPUESTA PARA VALORAR USOS IN SITU DEL AGUA 38 6 METODOLOGÍA PROPUESTA PARA VALORAR USOS IN SITU DEL AGUA 6.1 Méodo general Para valorar los usos recreacionales del agua, se propone una meodología por eapas que combina el uso de diferenes écnicas

Más detalles

Conceptos básicos y aspectos matemáticos sobre el análisis de raíces unitarias y cointegración. Carlos A. Rodríguez Ramos, Ph.D.

Conceptos básicos y aspectos matemáticos sobre el análisis de raíces unitarias y cointegración. Carlos A. Rodríguez Ramos, Ph.D. Concepos básicos y aspecos maemáicos sobre el análisis de raíces uniarias y coinegración Carlos A. Rodríguez Ramos, Ph.D. I. Inroducción: La unidad de la eoría y la prácica no se da sólo en la eoría, sino

Más detalles

TEMA 9: LA TASA NATURAL DE DESEMPLEO Y LA CURVA DE PHILLIPS

TEMA 9: LA TASA NATURAL DE DESEMPLEO Y LA CURVA DE PHILLIPS TEMA 9: LA TASA NATURAL DE DESEMPLEO Y LA CURVA DE PHILLIPS 9.2 La asa naural de desempleo y la curva de Phillips La relación enre el desempleo y la inflación La curva de Phillips, basada en los daos aneriores

Más detalles

LA VELOCIDAD DE CIRCULACION DE DINERO EN EL ECUADOR

LA VELOCIDAD DE CIRCULACION DE DINERO EN EL ECUADOR 1 LA VELOCIDAD DE CIRCULACION DE DINERO EN EL ECUADOR José Luis Moncayo Carrera 1 Ec. Manuel González 2 RESUMEN El presene documeno iene como objeivo, presenar la aplicación de écnicas economéricas en

Más detalles

EL RÉGIMEN DE METAS DE ESTRUCTURA DE TASAS DE INTERÉS: EVIDENCIA. Dr. LUIS MIGUEL GALINDO

EL RÉGIMEN DE METAS DE ESTRUCTURA DE TASAS DE INTERÉS: EVIDENCIA. Dr. LUIS MIGUEL GALINDO EL ÉGIMEN DE METAS DE INFLACIÓN Y LA ESTUCTUA DE TASAS DE INTEÉS: EVIDENCIA EMPÍICA PAA UN DEBATE Dr. LUIS MIGUEL GALINDO I. INTODUCCIÓN égimen de IT Brasil (999), Chile (990), Perú ú( (994), Colombia

Más detalles

1.- ALGORITMOS RÁPIDOS PARA LA EJECUCIÓN DE FILTROS DE PILA

1.- ALGORITMOS RÁPIDOS PARA LA EJECUCIÓN DE FILTROS DE PILA hp://www.vinuesa.com 1.- ALGORITMOS RÁPIDOS PARA LA EJECUCIÓN DE FILTROS DE PILA 1.1.- INTRODUCCIÓN Los filros de pila consiuyen una clase de filros digiales no lineales. Un filro de pila que es usado

Más detalles

Uso de Análisis Factorial Dinámico para Proyecciones Macroeconómicas

Uso de Análisis Factorial Dinámico para Proyecciones Macroeconómicas Uso de Análisis Facorial Dinámico para Proyecciones Macroeconómicas Alvaro Aguirre y Luis Felipe Céspedes * Resumen En ese rabajo implemenamos el méodo desarrollado por Sock y Wason (998) de análisis facorial

Más detalles

TEMA 2 LOS MODELOS ECONOMETRICOS Y SU PROBLEMATICA

TEMA 2 LOS MODELOS ECONOMETRICOS Y SU PROBLEMATICA TEMA 2 LOS MODELOS ECONOMETRICOS Y SU PROBLEMATICA 1. CONCEPTO DE MODELO El ermino modelo debe de idenificarse con un esquema menal ya que es una represenación de la realidad. En ese senido, Pulido (1983)

Más detalles

Investigación y Técnicas de Mercado. Previsión de Ventas TÉCNICAS CUANTITATIVAS ELEMENTALES DE PREVISIÓN UNIVARIANTE.

Investigación y Técnicas de Mercado. Previsión de Ventas TÉCNICAS CUANTITATIVAS ELEMENTALES DE PREVISIÓN UNIVARIANTE. Invesigación y écnicas de Mercado Previsión de Venas ÉCNICAS CUANIAIVAS ELEMENALES DE PREVISIÓN UNIVARIANE. (II) écnicas elemenales: Modelos Naive y Medias Móviles. Medición del error de previsión. Profesor:

Más detalles

Stock de Capital y Creación de Empleo. Un análisis regional para las principales CCAA

Stock de Capital y Creación de Empleo. Un análisis regional para las principales CCAA Sock de Capial y Creación de Empleo. Un análisis regional para las principales CCAA Manuel León Navarro * Iñigo Tejera Marín Resumen En ese arículo se esima la capacidad que iene el sock de capial para

Más detalles

MACROECONOMIA II. Grado Economía 2013-2014

MACROECONOMIA II. Grado Economía 2013-2014 MACROECONOMIA II Grado Economía 2013-2014 PARTE II: FUNDAMENTOS MICROECONÓMICOS DE LA MACROECONOMÍA 3 4 5 Tema 2 Las expecaivas: los insrumenos básicos De qué dependen las decisiones económicas? Tipo de

Más detalles

3. Matrices y álgebra matricial

3. Matrices y álgebra matricial Marices y álgebra maricial Repasaremos algunos concepos básicos de la eoría maricial Nos cenraremos en aspecos relacionados con el álgebra lineal, la inversión y la diagonalización de marices Veremos algunas

Más detalles

Estructura económica y desempleo en Colombia: un análisis VEC 1

Estructura económica y desempleo en Colombia: un análisis VEC 1 Esrucura económica y desempleo en Colombia: un análisis VEC 1 Economic srucure and unemploymen in Colombia: a VEC analysis Esruura econômica e desemprego na Colômbia: uma análise VEC Saniago Bonilla Cárdenas

Más detalles

Modelo de regresión lineal simple

Modelo de regresión lineal simple Modelo de regresión lineal simple Inroducción Con frecuencia, nos enconramos en economía con modelos en los que el comporamieno de una variable,, se puede explicar a ravés de una variable X; lo que represenamos

Más detalles

1 Introducción... 2. 2 Tiempo de vida... 3. 3 Función de fiabilidad... 4. 4 Vida media... 6. 5 Tasa de fallo... 9. 6 Relación entre conceptos...

1 Introducción... 2. 2 Tiempo de vida... 3. 3 Función de fiabilidad... 4. 4 Vida media... 6. 5 Tasa de fallo... 9. 6 Relación entre conceptos... Asignaura: Ingeniería Indusrial Índice de Conenidos 1 Inroducción... 2 2 Tiempo de vida... 3 3 Función de fiabilidad... 4 4 Vida media... 6 5 Tasa de fallo... 9 6 Relación enre concepos... 12 7 Observaciones

Más detalles

CO-MOVIMIENTOS EN EL PRODUCTO BRUTO INTERNO

CO-MOVIMIENTOS EN EL PRODUCTO BRUTO INTERNO CO-MOVIMIENTOS EN EL PRODUCTO BRUTO INTERNO ABSTRACT CAROLINA GERVAZ * In order o gain more insigh ino he uruguayan Gross Domesic Produc evoluion his paper decomposes he secoral oupu series ino a cyclical

Más detalles

Guía de Ejercicios Econometría II Ayudantía Nº 3

Guía de Ejercicios Econometría II Ayudantía Nº 3 Guía de Ejercicios Economería II Ayudanía Nº 3 1.- La serie del dao hisórico del IPC Español desde enero de 2002 hasa diciembre de 2011, esá represenada en el siguiene gráfico: 115 110 105 100 95 90 85

Más detalles

EVALUACION EMPIRICA DE LAS IMPLICACIONES DE LARGO PLAZO DEL MODELO NEOCLASICO DE CRECIMIENTO ECONOMICO EN LA ECONOMIA VENEZOLANA. Raúl J.

EVALUACION EMPIRICA DE LAS IMPLICACIONES DE LARGO PLAZO DEL MODELO NEOCLASICO DE CRECIMIENTO ECONOMICO EN LA ECONOMIA VENEZOLANA. Raúl J. EVALUACION EMPIRICA DE LAS IMPLICACIONES DE LARGO PLAZO DEL MODELO NEOCLASICO DE CRECIMIENTO ECONOMICO EN LA ECONOMIA VENEZOLANA Raúl J. Crespo* Noviembre, 2002 El presene rabajo es una versión del ariculo

Más detalles

El comportamiento del precio de las acciones

El comportamiento del precio de las acciones El comporamieno del precio de las acciones Esrella Peroi Invesigador enior Bolsa de Comercio de Rosario eperoi@bcr.com.ar Para comprender el funcionamieno de los modelos de valuación de opciones sobre

Más detalles

Unidad de Análisis Económico

Unidad de Análisis Económico Unidad de Análisis Económico Secreariado Técnico de la Presidencia Texo de discusión 6 ESTIMACIÓN DE LA DEMANDA DE COMBUSTIBLES EN REPÚBLICA DOMINICANA Marín Francos Rodríguez RESUMEN Ese documeno iene

Más detalles

PROCESOS ESTOCÁSTICOS PROCESOS ESTOCÁSTICOS INTEGRAL ESTOCÁSTICA ECUACIONES DIFERENCIALES ESTOCASTICAS: LEMA DE ITO

PROCESOS ESTOCÁSTICOS PROCESOS ESTOCÁSTICOS INTEGRAL ESTOCÁSTICA ECUACIONES DIFERENCIALES ESTOCASTICAS: LEMA DE ITO PROCESOS ESOCÁSICOS PROCESOS ESOCÁSICOS INEGRAL ESOCÁSICA ECUACIONES DIFERENCIALES ESOCASICAS: LEMA DE IO Procesos esocásicos Un proceso esocásico describe la evolución emporal de una variable aleaoria.

Más detalles

UNIDAD IX. Técnicas de Suavización

UNIDAD IX. Técnicas de Suavización UNIDAD IX Técnicas de Suavización UNIDAD IX La esadísica demuesra que suele ser más fácil hacer algo bien que explicar por qué se hizo mal. Allen L. Webser, 1998 Cuál es el objeivo de la Técnica de suavización?

Más detalles

Tema 8: SERIES TEMPORALES

Tema 8: SERIES TEMPORALES Inroducción a la Economería Tema 8: ERIE TEMPORALE Tema 8: ERIE TEMPORALE. Concepo y componenes de una serie emporal. Definiremos una serie emporal como cualquier conjuno de N observaciones cuaniaivas

Más detalles

Capítulo 5 Sistemas lineales de segundo orden

Capítulo 5 Sistemas lineales de segundo orden Capíulo 5 Sisemas lineales de segundo orden 5. Definición de sisema de segundo orden Un sisema de segundo orden es aquel cuya salida y puede ser descria por una ecuación diferencial de segundo orden: d

Más detalles

Dinámica del spread on shore en Chile *

Dinámica del spread on shore en Chile * Dinámica del spread on shore en Chile * Auores: Luis Opazo ** y Bárbara Ulloa *** I. Inroducción La asa on shore corresponde a la esimación de la asa exerna relevane para el mercado cambiario nacional,

Más detalles

PRONÓSTICO Y VOLATILIDAD DEL IPyC DE LA BOLSA MEXICANA DE VALORES

PRONÓSTICO Y VOLATILIDAD DEL IPyC DE LA BOLSA MEXICANA DE VALORES PRONÓSTICO Y VOLATILIDAD DEL IPyC DE LA BOLSA MEXICANA DE VALORES RESUMEN Hernández Mejía, Sergio Con el objeivo de deerminar cuál es el modelo que permie explicar con una mayor precisión el comporamieno

Más detalles

Tema 3. El modelo neoclásico de crecimiento: el modelo de Solow-Swan

Tema 3. El modelo neoclásico de crecimiento: el modelo de Solow-Swan Tema 3. El modelo neoclásico de crecimieno: el modelo de Solow-Swan Inroducción Esquema El modelo neoclásico SIN progreso ecnológico a ecuación fundamenal del modelo neoclásico El esado esacionario Transición

Más detalles

TEMA 1 INTRODUCCIÓN A LA ELECTRÓNICA DIGITAL. 1. Sistemas analógicos y digitales.

TEMA 1 INTRODUCCIÓN A LA ELECTRÓNICA DIGITAL. 1. Sistemas analógicos y digitales. T-1 Inroducción a la elecrónica digial 1 TEMA 1 INTRODUCCIÓN A LA ELECTRÓNICA DIGITAL El raamieno de la información en elecrónica se puede realizar de dos formas, mediane écnicas analógicas o mediane écnicas

Más detalles

REVISTA INVESTIGACION OPERACIONAL Vol. 24, No. 1, 2003

REVISTA INVESTIGACION OPERACIONAL Vol. 24, No. 1, 2003 REVISTA INVESTIGACION OPERACIONAL Vol. 24, No. 1, 2003 ADAPTACION DE LOS TIPOS DE INTERES DE INTERVENCION A LA REGLA DE TAYLOR. UN ANALISIS ECONOMETRICO Carlos Paeiro Rodríguez 1, Deparameno de Análisis

Más detalles

CARACTERÍSTICAS DEL DESEMPLEO EN MEDELLÍN Y EL VALLE DE ABURRÁ: 1988-2000 JUAN BYRON CORREA FONNEGRA *

CARACTERÍSTICAS DEL DESEMPLEO EN MEDELLÍN Y EL VALLE DE ABURRÁ: 1988-2000 JUAN BYRON CORREA FONNEGRA * CARACTERÍSTICAS DEL DESEMPLEO EN MEDELLÍN Y EL VALLE DE ABURRÁ: 988 - JUAN BYRON CORREA FONNEGRA * Inroducción En las úlimas dos décadas en Colombia se ha presenado un aumeno en los esudios sobre economía

Más detalles

Técnicas cualitativas para las Ecuaciones diferenciales de primer orden: Campos de pendientes y líneas de fase

Técnicas cualitativas para las Ecuaciones diferenciales de primer orden: Campos de pendientes y líneas de fase Lección 5 Técnicas cualiaivas para las Ecuaciones diferenciales de primer orden: Campos de pendienes y líneas de fase 5.. Técnicas Cualiaivas Hasa ahora hemos esudiado écnicas analíicas para calcular,

Más detalles

Práctica 2: Análisis en el tiempo de circuitos RL y RC

Práctica 2: Análisis en el tiempo de circuitos RL y RC Prácica 2: Análisis en el iempo de circuios RL y RC Objeivo Esudiar la respuesa ransioria en circuios serie RL y RC. Se preende ambién que el alumno comprenda el concepo de filro y su uilidad. 1.- INTRODUCCIÓN

Más detalles

CAPÍTULO 3: INFILTRACIÓN

CAPÍTULO 3: INFILTRACIÓN 27 CAPÍTULO 3: INFILTRACIÓN 3.1 DEFINICIÓN El agua precipiada sobre la supericie de la ierra, queda deenida, se evapora, discurre por ella o penera hacia el inerior. Se deine como inilración al paso del

Más detalles

Las derivadas de los instrumentos de renta fija

Las derivadas de los instrumentos de renta fija Las derivadas de los insrumenos de rena fija Esrella Peroi, MBA Ejecuivo a cargo Capaciación & Desarrollo Bolsa de Comercio de Rosario eperoi@bcr.com.ar Como viéramos en el arículo el dilema enre la asa

Más detalles

Un Modelo Macroeconómico de la Estructura Temporal de Tasas de Interés en México

Un Modelo Macroeconómico de la Estructura Temporal de Tasas de Interés en México Banco de México Documenos de Invesigación Banco de México Working Papers N 2008-10 Un Modelo Macroeconómico de la Esrucura Temporal de Tasas de Inerés en México Josué Fernando Corés Espada Banco de México

Más detalles

LÍNEAS DE FASES. Fig. 1. dx (1) dt se llama Ecuación Diferencial Ordinaria (E.D.O.) de Primer Orden definida en Ω.

LÍNEAS DE FASES. Fig. 1. dx (1) dt se llama Ecuación Diferencial Ordinaria (E.D.O.) de Primer Orden definida en Ω. LÍNEAS DE FASES E. SÁEZ Sea el dominio Ω R R y la función F : Ω R. F R Ω Una epresión de la forma Fig. 1 d (1) = F(,), o bien, ẋ = F(,) se llama Ecuación Diferencial Ordinaria (E.D.O.) de Primer Orden

Más detalles

Capítulo 4 Sistemas lineales de primer orden

Capítulo 4 Sistemas lineales de primer orden Capíulo 4 Sisemas lineales de primer orden 4. Definición de sisema lineal de primer orden Un sisema de primer orden es aquel cuya salida puede ser modelada por una ecuación diferencial de primer orden

Más detalles

ESTIMACIÓN DE UNA FUNCIÓN DE REACCIÓN PARA LA TASA DE INTERÉS DE POLÍTICA DEL BANCO CENTRAL DE COSTA RICA

ESTIMACIÓN DE UNA FUNCIÓN DE REACCIÓN PARA LA TASA DE INTERÉS DE POLÍTICA DEL BANCO CENTRAL DE COSTA RICA BANCO CENTRAL DE COSTA RICA DEPARTAMENTO DE INVESTIGACIONES ECONÓMICAS DIVISIÓN ECONÓMICA DOCUMENTO DE INVESTIGACIÓN DIE-04-2003-DI/R OCTUBRE 2003 ESTIMACIÓN DE UNA FUNCIÓN DE REACCIÓN PARA LA TASA DE

Más detalles

UNA MODELIZACIÓN PARA LOS ACCIDENTES DE TRABAJO EN ESPAÑA Y ANDALUCÍA

UNA MODELIZACIÓN PARA LOS ACCIDENTES DE TRABAJO EN ESPAÑA Y ANDALUCÍA UNA MODELIZACIÓN PARA LOS ACCIDENTES DE TRABAJO EN ESPAÑA Y ANDALUCÍA Por Mónica Orega Moreno Profesora Esadísica. Deparameno Economía General y Esadísica RESUMEN El aumeno de la siniesralidad laboral

Más detalles

CAPÍTULO 5 VALIDACIÓN DEL MODELO DE REGRESIÓN: CONTRASTES DE ESPEFICIACIÓN INCORRECTA Y CONTRASTES DE ESPECIFICACIÓN

CAPÍTULO 5 VALIDACIÓN DEL MODELO DE REGRESIÓN: CONTRASTES DE ESPEFICIACIÓN INCORRECTA Y CONTRASTES DE ESPECIFICACIÓN Fichero: capiulo 5 CAPÍTULO 5 VALIDACIÓN DEL MODELO DE REGRESIÓN: CONTRASTES DE ESPEFICIACIÓN INCORRECTA Y CONTRASTES DE ESPECIFICACIÓN. INTRODUCCION. TIPOS DE PRUEBAS DE VALIDACIÓN DE LOS RESULTADOS DE

Más detalles

INSTITUTO NACIONAL DE PESCA

INSTITUTO NACIONAL DE PESCA INSTITUTO NACIONAL DE PESCA Dirección General de Invesigación Pesquera en el Pacífico Nore Subdirección de Tecnología en el Pacífico Nore. Indicadores económico-financieros para la capura de camarón y

Más detalles

PREDICCIÓN CON REDES NEURONALES: COMPARACIÓN CON LAS METODOLOGÍAS DE BOX Y JENKINS. Autora Joanna Verónica Collantes Duarte

PREDICCIÓN CON REDES NEURONALES: COMPARACIÓN CON LAS METODOLOGÍAS DE BOX Y JENKINS. Autora Joanna Verónica Collantes Duarte UNIVERSIDAD DE LOS ANDES FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y SOCIALES INSTITUTO DE ESTADÍSTICA APLICADA Y COMPUTACIÓN PREDICCIÓN CON REDES NEURONALES: COMPARACIÓN CON LAS METODOLOGÍAS DE BOX Y JENKINS Auora

Más detalles

Aplicaciones del Ampli cador Operacional

Aplicaciones del Ampli cador Operacional Aplicaciones del Ampli cador Operacional J.I.Huircan Universidad de La Fronera January 6, 202 Absrac Exisen muchas aplicaciones con el Ampli cador Operacional (AO). El análisis en aplicaciones lineales

Más detalles

LORENZO FRANCISCO NARANJO OLIVARES PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE ESCUELA DE INGENIERIA

LORENZO FRANCISCO NARANJO OLIVARES PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE ESCUELA DE INGENIERIA PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE ESCUELA DE INGENIERIA MODELOS LOGNORMALES DE PRECIOS DE COMMODITIES Y CALIBRACIÓN MEDIANTE EL FILTRO DE KALMAN UTILIZANDO PANELES DE DATOS INCOMPLETOS DE FUTUROS

Más detalles

Factores Cíclicos y Estructurales en la Evolución de la Tasa de Desempleo *

Factores Cíclicos y Estructurales en la Evolución de la Tasa de Desempleo * Facores Cíclicos y Esrucurales en la Evolución de la Tasa de Desempleo * Nikia Céspedes Reynaga 1. Inroducción El esudio de la relación enre los agregados económicos iene una imporancia vial para quienes

Más detalles

Sistemade indicadores compuestos coincidentey adelantado julio,2010

Sistemade indicadores compuestos coincidentey adelantado julio,2010 Sisemade indicadores compuesos coincideney adelanado julio,2010 Sisema de Indicadores Compuesos: Coincidene y Adelanado SI REQUIERE INFORMACIÓN MÁS DETALLADA DE ESTA OBRA, FAVOR DE COMUNICARSE A: Insiuo

Más detalles

Modelos de Ajuste Nominal Incompleto. Por Agustín Casas, UdeSa. Diego Hofman, Princeton. Analía Olgiati, BID. Javier DiFiori, Morgan Stanley

Modelos de Ajuste Nominal Incompleto. Por Agustín Casas, UdeSa. Diego Hofman, Princeton. Analía Olgiati, BID. Javier DiFiori, Morgan Stanley Modelos de Ajuse Nominal Incompleo Por Agusín Casas, UdeSa. Diego Hofman, Princeon. Analía Olgiai, BID. Javier DiFiori, Morgan Sanley JEL CLASS: E12 - Keynes; Keynesian; Pos-Keynesian E13 - Neoclassical

Más detalles

ÁREA DE FÍSICA DE LA TIERRA SISMOLOGÍA E INGENIERÍA SÍSMICA (PRÁCTICAS)

ÁREA DE FÍSICA DE LA TIERRA SISMOLOGÍA E INGENIERÍA SÍSMICA (PRÁCTICAS) ÁREA DE FÍSICA DE LA TIERRA SISMOLOGÍA E INGENIERÍA SÍSMICA (PRÁCTICAS) Anexo VI Prácicas de Sismología e Ingeniería Sísmica PRACTICA 5. TRATAMIENTO DE ACELEROGRAMAS. 1. OBJETIVO Aprender a llevar a cabo

Más detalles

Acerca de la estabilidad de la demanda de dinero. El caso de Uruguay: 1979.4-2002.3

Acerca de la estabilidad de la demanda de dinero. El caso de Uruguay: 1979.4-2002.3 Acerca de la esabilidad de la demanda de dinero. El caso de Uruguay: 979.4-22.3 Elizabeh Bucacos Gerardo Licandro - 22 688-7565 ACERCA DE LA ESTABILIDAD DE LA DEMANDA DE DINERO. EL CASO DE URUGUAY: 979.4-22.3

Más detalles

MECANISMOS DE TRANSMISIÓN DE LA POLITICA MONETARIA EN COSTA RICA: PERIODO 1991-2007

MECANISMOS DE TRANSMISIÓN DE LA POLITICA MONETARIA EN COSTA RICA: PERIODO 1991-2007 MECANISMOS DE TRANSMISIÓN DE LA POLITICA MONETARIA EN COSTA RICA: PERIODO 1991-2007 Desirée Casrillo R. Carlos Mora G. Carlos Torres G. División Económica Deparameno de Invesigación Económica DEC-, ocubre,

Más detalles

LA EVALUACION SOCIOECONOMICA DE PROYECTOS DE INVERSION: EL ESTADO DEL ARTE * I. INTRODUCCION: LA DEFINICION DE LA EVALUACION ECONOMICA.

LA EVALUACION SOCIOECONOMICA DE PROYECTOS DE INVERSION: EL ESTADO DEL ARTE * I. INTRODUCCION: LA DEFINICION DE LA EVALUACION ECONOMICA. LA EVALUACION SOCIOECONOMICA DE PROYECTOS DE INVERSION: EL ESTADO DEL ARTE * Karen Marie Mokae Faculad de Ciencias Económicas y Sociales Universidad de Los Andes Bogoá I. INTRODUCCION: LA DEFINICION DE

Más detalles

MÉTODO DE DEFLACIÓN DE VARIABLES ECONÓMICAS: CUENTAS ECONÓMICAS Y TABLAS INPUT-OUTPUT CRISTINA PRADO

MÉTODO DE DEFLACIÓN DE VARIABLES ECONÓMICAS: CUENTAS ECONÓMICAS Y TABLAS INPUT-OUTPUT CRISTINA PRADO MÉTODO DE DEFLACIÓN DE VARIABLES ECONÓMICAS: CUENTAS ECONÓMICAS Y TABLAS INPUT-OUTPUT CRISTINA PRADO EUSKAL ESTATISTIKA ERAKUNDEA INSTITUTO VASCO DE ESTADISTICA Donosia-San Sebasián, 1 01010 VITORIA-GASTEIZ

Más detalles

RE01 DIFERENCIA DEL LOGRO PROMEDIO EN COMPRENSIÓN LECTORA Y MATEMÁTICAS PARA 6 DE PRIMARIA Y 3 DE SECUNDARIA ENTRE 2000 Y 2005

RE01 DIFERENCIA DEL LOGRO PROMEDIO EN COMPRENSIÓN LECTORA Y MATEMÁTICAS PARA 6 DE PRIMARIA Y 3 DE SECUNDARIA ENTRE 2000 Y 2005 RESULTADOSEDUCATIVOS RE01 DIFERENCIA DEL LOGRO PROMEDIO EN COMPRENSIÓN LECTORA Y MATEMÁTICAS PARA 6 DE PRIMARIA Y 3 DE SECUNDARIA ENTRE 2000 Y 2005 FÓRMULA RE01 NOMBREdelINDICADOR Diferencia del loro promedio

Más detalles

FUNCIONES VECTORIALES CON DERIVE.

FUNCIONES VECTORIALES CON DERIVE. FUNCIONES VECTORIALES CON DERIVE. Las operaciones de cálculo de Dominio, adición susracción, muliplicación escalar y vecorial de funciones vecoriales, se realizan de manera similar a las operaciones con

Más detalles

UD: 3. ENERGÍA Y POTENCIA ELÉCTRICA.

UD: 3. ENERGÍA Y POTENCIA ELÉCTRICA. D: 3. ENEGÍA Y OENCA ELÉCCA. La energía es definida como la capacidad de realizar rabajo y relacionada con el calor (ransferencia de energía), se percibe fundamenalmene en forma de energía cinéica, asociada

Más detalles

Un Análisis de las Tasas de Interés en México. a través de la Metodología de Reglas Monetarias

Un Análisis de las Tasas de Interés en México. a través de la Metodología de Reglas Monetarias Un Análisis de las Tasas de Inerés en México a ravés de la Meodología de Reglas Monearias Albero Torres García 1 Diciembre 2002 Documeno de Invesigación No. 2002-11 Dirección General de Invesigación Económica

Más detalles

Control de un péndulo invertido usando métodos de diseño no lineales

Control de un péndulo invertido usando métodos de diseño no lineales Conrol de un péndulo inverido usando méodos de diseño no lineales F. Salas salas@caruja.us.es J.Aracil aracil@esi.us.es F. Gordillo gordillo@esi.us.es Depo de Ingeniería de Sisemas y Auomáica.Escuela Superior

Más detalles

Descomposición de series temporales

Descomposición de series temporales Noas del Curso Series de Tiempo I. Licenciaura de Esadísica Descomposición de series emporales Inroducción De acuerdo a Fischer (995) el precursor de los méodos modernos de descomposición fue Macauley

Más detalles

La Conducción de la Política Monetaria del Banco de México a través del Régimen de Saldos Diarios

La Conducción de la Política Monetaria del Banco de México a través del Régimen de Saldos Diarios La Conducción de la Políica Monearia del Banco de México a ravés del Régimen de Saldos Diarios INDICE I. INTRODUCCIÓN...2 II. LA OPERACIÓN DEL BANCO DE MÉXICO EN EL MERCADO DE DINERO...3 III. IV. II.1.

Más detalles

Estimación de modelos de volatilidad estocástica

Estimación de modelos de volatilidad estocástica Esimación de modelos de volailidad esocásica García Ceneno, Mª Carmen; Ibar Alonso, Raquel Deparameno Méodos Cuaniaivos para la Economía Faculad de Ciencias Económicas y Empresariales Universidad San Pablo-CEU

Más detalles

Consorcio de Investigación Económica y Social (CIES) Concurso de Investigación CIES - IDRC - Fundación M.J. Bustamante 2012. Informe Técnico Final

Consorcio de Investigación Económica y Social (CIES) Concurso de Investigación CIES - IDRC - Fundación M.J. Bustamante 2012. Informe Técnico Final Consorcio de Invesigación Económica y Social (CIES) Concurso de Invesigación CIES - IDRC - Fundación M.J. Busamane 2012 Informe Técnico Final (Agoso 2013) Creación y Desrucción de Empleos en Economías

Más detalles

Master en Economía Macroeconomía II. 1 Learning by Doing (versión en tiempo discreto)

Master en Economía Macroeconomía II. 1 Learning by Doing (versión en tiempo discreto) Maser en Economía Macroeconomía II Profesor: Danilo Trupkin Se de Problemas 4 - Soluciones 1 Learning by Doing (versión en iempo discreo) Considere una economía cuyas preferencias, ecnología, y acumulación

Más detalles

Resolución Prueba Oficial

Resolución Prueba Oficial JUEVES 6 DE sepiembre DE 01 en n 1 on el maerial de esa edición podrás revisar ocho pregunas del Área emáica de Funciones siee de Geomería. El jueves 1 de sepiembre publicaremos la ercera pare de la resolución

Más detalles

MODELOS PARA SERIES DE TIEMPO CON ESTACIONALIDAD COMPLEJA

MODELOS PARA SERIES DE TIEMPO CON ESTACIONALIDAD COMPLEJA Decimocavas Jornadas "Invesigaciones en la Faculad" de Ciencias Económicas y Esadísica. Noviembre de 2013. Blaconá, María Teresa Andreozzi, Lucía Insiuo de Invesigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela

Más detalles

TÉCNICAS ECONOMÉTRICAS PARA EL PRONÓSTICO DE SERIES DE TIEMPO APLICACIONES EMPRESARIALES

TÉCNICAS ECONOMÉTRICAS PARA EL PRONÓSTICO DE SERIES DE TIEMPO APLICACIONES EMPRESARIALES TÉCNICAS ECONOMÉTRICAS PARA EL PRONÓSTICO DE SERIES DE TIEMPO APLICACIONES EMPRESARIALES UPAE - Mayo de 2004 Plan del curso Una sesión de eoría Dos sesiones de aplicaciones (aller) Curso Técnicas Economéricas

Más detalles

TEMA 3 EXPECTATIVAS, CONSUMO E INVERSIÓN

TEMA 3 EXPECTATIVAS, CONSUMO E INVERSIÓN TEMA 3 EXPECTATIVAS, CONSUMO E INVERSIÓN En el Tema 2 analizamos el papel de las expecaivas en los mercados financieros. En ése nos cenraremos en los de bienes y servicios. El papel que desempeñan las

Más detalles

Matemáticas 1 1 EJERCICIOS RESUELTOS: Funciones de varias variables. Elena Álvarez Sáiz. Dpto. Matemática Aplicada y C.

Matemáticas 1 1 EJERCICIOS RESUELTOS: Funciones de varias variables. Elena Álvarez Sáiz. Dpto. Matemática Aplicada y C. Maemáicas 1 1 EJERCICIOS RESUELTOS: Funciones de varias variables Elena Álvarez Sáiz Dpo. Maemáica Aplicada C. Compuación Universidad de Canabria Ingeniería de Telecomunicación Ejercicios: Func. varias

Más detalles

Análisis espectral Tareas

Análisis espectral Tareas Análisis especral Tareas T3.1: Implemenación y represenación del periodograma El objeivo de esa area es que los alumnos se familiaricen con la función más sencilla de análisis especral no paramérico. Programe

Más detalles

UNA APROXIMACION A LA SOSTENIBILIDAD FISCAL EN REPUBLICA DOMINICANA Juan Temístocles Montás

UNA APROXIMACION A LA SOSTENIBILIDAD FISCAL EN REPUBLICA DOMINICANA Juan Temístocles Montás UNA APROXIMACION A LA SOSTENIBILIDAD FISCAL EN REPUBLICA DOMINICANA Juan Temísocles Monás Puede el comporamieno acual de la políica fiscal sosenerse sin generar una deuda pública que crezca sin límie?

Más detalles

Los datos fueron obtenidos de una publicación del Golden Gate Bridge.

Los datos fueron obtenidos de una publicación del Golden Gate Bridge. Pronósicos Resumen El procedimieno Pronósicos esa diseñado para pronosicar valores fuuros de daos de series de iempo. Una serie de iempo consise de un conjuno secuencial de daos numéricos omados en inervalos

Más detalles

Por: Marco Arena y Pedro Tuesta * I. Régimen de flotación del nuevo sol peruano: 1990-1998

Por: Marco Arena y Pedro Tuesta * I. Régimen de flotación del nuevo sol peruano: 1990-1998 ESTUDIOS ECONOMICOS El objeivo de la inervención del banco cenral: el nivel del ipo de cambio, la reducción de la volailidad cambiaria o ambos?: Un análisis de la experiencia peruana 99-998 Por: Marco

Más detalles

TEMA: FUNCIONES: Cuadrantes 3 er cuadrante, x 0, 4º cuadrante, x 0,

TEMA: FUNCIONES: Cuadrantes 3 er cuadrante, x 0, 4º cuadrante, x 0, TEMA: FUNCIONES: ÍNDICE:. Inroducción.. Dominio y recorrido.. Gráficas de funciones elemenales. Funciones definidas a rozos. 4. Coninuidad.. Crecimieno y decrecimieno, máimos y mínimos. 6. Concavidad y

Más detalles

UNIDAD 5: MATRICES Y DETERMINANTES

UNIDAD 5: MATRICES Y DETERMINANTES UNIDD 5: MTRICES Y DETERMINNTES ÍNDICE DE L UNIDD - INTRODUCCIÓN - MTRICES CONCEPTOS BÁSICOS TIPOS DE MTRICES 3- OPERCIONES CON MTRICES 4 4- TRNSFORMCIONES ELEMENTLES EN UN MTRIZ6 5- MTRIZ INVERS 7 6-

Más detalles

Aplicaciones de la Probabilidad en la Industria

Aplicaciones de la Probabilidad en la Industria Aplicaciones de la Probabilidad en la Indusria Cuara pare Final Dr Enrique Villa Diharce CIMAT, Guanajuao, México Verano de probabilidad y esadísica CIMAT Guanajuao,Go Julio 010 Reglas para deección de

Más detalles

EVALUACIÓN DE LOS EFECTOS DE LAS POLÍTICAS DE EXPORTACIÓN Y DE PRODUCTIVIDAD EN LA DISTRIBUCIÓN DEL INGRESO A PARTIR DE MICROSIMULACIONES

EVALUACIÓN DE LOS EFECTOS DE LAS POLÍTICAS DE EXPORTACIÓN Y DE PRODUCTIVIDAD EN LA DISTRIBUCIÓN DEL INGRESO A PARTIR DE MICROSIMULACIONES INVESTIGACIÓN & DESARROLLO, No. 6: 41 60 (2006) ISSN 1814-6333 EVALUACIÓN DE LOS EFECTOS DE LAS POLÍTICAS DE EXPORTACIÓN Y DE PRODUCTIVIDAD EN LA DISTRIBUCIÓN DEL INGRESO A PARTIR DE MICROSIMULACIONES

Más detalles

Exchange intervention model for Venezuelan

Exchange intervention model for Venezuelan MPRA Munich Personal RePEc Archive Exchange inervenion model for Venezuelan Luis Enrique Pedauga Sánchez Banco Cenral de Venezuela February 003 Online a hp://mpra.ub.uni-muenchen.de/35407/ MPRA Paper No.

Más detalles

Funciones exponenciales y logarítmicas

Funciones exponenciales y logarítmicas 89566 _ 0363-00.qd 7/6/08 09:30 Página 363 Funciones eponenciales y logarímicas INTRODUCCIÓN En esa unidad se esudian dos funciones que se aplican a numerosas siuaciones coidianas y, sobre odo, a fenómenos

Más detalles

SUPERINTENDENCIA DE BANCOS Y SEGUROS REPUBLICA DEL ECUADOR

SUPERINTENDENCIA DE BANCOS Y SEGUROS REPUBLICA DEL ECUADOR SUPERINTENDENCI DE NCOS Y SEGUROS REPULIC DEL ECUDOR Inrucivo para la aplicación del Concepo de Valor en Riego (Var), para la eimación de la Liquidez erucural requerida por la Iniucione Financiera OCTURE

Más detalles

Solución y criterios de corrección. Examen de mayores de 25 años. 2012. Matemáticas aplicadas a las ciencias sociales.

Solución y criterios de corrección. Examen de mayores de 25 años. 2012. Matemáticas aplicadas a las ciencias sociales. Solución y crierios de corrección. Examen de mayores de años.. Maemáicas aplicadas a las ciencias sociales. BLOQUE A En un cenro de ocio hay salas de cine: A, B y. A una deerminada sesión han acudido personas.

Más detalles

Índice de Precios y Cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores S.A.B. de C.V. (en adelante IPC y BMV respectivamente).

Índice de Precios y Cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores S.A.B. de C.V. (en adelante IPC y BMV respectivamente). Auorización SHCP: 09/11/2010 Fecha de publicación úlima modificación: 29/08/2014 Fecha de enrada en vigor: 05/09/2014 Condiciones Generales de Conraación del Conrao de Fuuro sobre el Índice de Precios

Más detalles

UN MODELO EMPÍRICO DE LAS DECISIONES DE GASTO DE LAS FAMILIAS ESPAÑOLAS. Teresa Sastre y José Luis Fernández-Sánchez. Documentos de Trabajo N.

UN MODELO EMPÍRICO DE LAS DECISIONES DE GASTO DE LAS FAMILIAS ESPAÑOLAS. Teresa Sastre y José Luis Fernández-Sánchez. Documentos de Trabajo N. UN MODELO EMPÍRICO DE LAS DECISIONES DE GASTO DE LAS FAMILIAS ESPAÑOLAS 2005 Teresa Sasre y José Luis Fernández-Sánchez Documenos de Trabajo N.º 0529 UN MODELO EMPÍRICO DE LAS DECISIONES DE GASTO DE LAS

Más detalles

ECONOMETRÍA PRÁCTICA: Fundamentos de Series de Tiempo. Versión Preliminar. Agradecemos de Antemano Comentarios. Ramón A.

ECONOMETRÍA PRÁCTICA: Fundamentos de Series de Tiempo. Versión Preliminar. Agradecemos de Antemano Comentarios. Ramón A. ECONOMETRÍA PRÁCTICA: Fundamenos de Series de Tiempo Versión Preliminar Agradecemos de Anemano Comenarios Ramón A. Casillo Ponce Rogelio Varela Llamas ECONOMETRÍA PRÁCTICA: Fundamenos de Series de Tiempo

Más detalles

Tipo de Cambio Real y sus Fundamentos: Estimación del Desalineamiento

Tipo de Cambio Real y sus Fundamentos: Estimación del Desalineamiento ESTUDIOS ECONÓMICOS Tipo de Cambio Real y sus Fundamenos: Esimación del Desalineamieno Jesús Ferreyra Gugliermino* jferreyra@bcrp.gob.pe Rafael Herrada Vargas* rherrada@bcrp.gob.pe 1. Inroducción Esa invesigación

Más detalles

Matías Riutort Ronald Balza Guanipa

Matías Riutort Ronald Balza Guanipa Salario Real, ipo de Cambio Real y Pobreza en Venezuela : 1975-2000 Maías Riuor Ronald Balza Guanipa DEPARAMEO DE IVESIGACIOES ECOÓMICAS ISIUO DE IVESIGACIOES ECOÓMICAS Y SOCIALES UIVERSIDAD CAÓLICA ADRÉS

Más detalles

Y t = Y t Y t-1. Y t plantea problemas a la hora de efectuar comparaciones entre series de valores de distintas variables.

Y t = Y t Y t-1. Y t plantea problemas a la hora de efectuar comparaciones entre series de valores de distintas variables. ASAS DE VARIACIÓN ( véase Inroducción a la Esadísica Económica y Empresarial. eoría y Pácica. Pág. 513-551. Marín Pliego, F. J. Ed. homson. Madrid. 2004) Un aspeco del mundo económico que es de gran inerés

Más detalles

Metodología de Cálculo Mensual de los Índices de Precios de Comercio Exterior

Metodología de Cálculo Mensual de los Índices de Precios de Comercio Exterior Meodología de Cálculo Mensual de los Índices de Precios de Comercio Exerior Dirección Técnica de Indicadores Económicos Dirección Ejecuiva de Índices de Precios LIMA PERÚ Ocubre de 2013 1 ÍNDICE Pág. Inroducción

Más detalles

Ciclos Económicos y Riesgo de Crédito: Un modelo umbral de proyección de la morosidad bancaria de Perú

Ciclos Económicos y Riesgo de Crédito: Un modelo umbral de proyección de la morosidad bancaria de Perú Ciclos Económicos y Riesgo de Crédio: Un modelo umbral de proyección de la morosidad bancaria de Perú Subgerencia de Análisis del Sisema Financiero y del Meado de Capiales Deparameno de Análisis del Sisema

Más detalles

ALGORITMOS GENÉTICOS VERSUS FILTRO DE KALMAN EN LA PREDICCIÓN DE ACCIONES NORTEAMERICANAS: GE, GM, IBM, UTX Y VZ

ALGORITMOS GENÉTICOS VERSUS FILTRO DE KALMAN EN LA PREDICCIÓN DE ACCIONES NORTEAMERICANAS: GE, GM, IBM, UTX Y VZ UNIVERSIDAD DE CHILE FACULTAD DE ECONOMÍA Y NEGOCIOS ALGORITMOS GENÉTICOS VERSUS FILTRO DE KALMAN EN LA PREDICCIÓN DE ACCIONES NORTEAMERICANAS: GE, GM, IBM, UTX Y VZ Seminario para opar al íulo de Ingeniero

Más detalles

UNIVERSIDAD DE MATANZAS CAMILO CIENFUEGOS FACULTAD DE INGENIERIAS QUÍMICA MECANICA. MONOGRAFÍA LAS SERIES CRONOLÓGICAS EN EL MANTENIMIENTO PREDICTIVO

UNIVERSIDAD DE MATANZAS CAMILO CIENFUEGOS FACULTAD DE INGENIERIAS QUÍMICA MECANICA. MONOGRAFÍA LAS SERIES CRONOLÓGICAS EN EL MANTENIMIENTO PREDICTIVO UNIVERSIDAD DE MATANZAS CAMILO CIENFUEGOS FACULTAD DE INGENIERIAS QUÍMICA MECANICA. MONOGRAFÍA LAS SERIES CRONOLÓGICAS EN EL MANTENIMIENTO PREDICTIVO Ing. Laureano Suárez Marínez 1 MSc Juan Landa García.

Más detalles

Asociación Regional de Bancos Centrales. ENSAYO 76 Prueba de raíz unitaria para ayudar a la construcción de un modelo Lavan Mahadeva y Paul Robinson

Asociación Regional de Bancos Centrales. ENSAYO 76 Prueba de raíz unitaria para ayudar a la construcción de un modelo Lavan Mahadeva y Paul Robinson CENTRO DE ESTUDIOS MONETARIOS LATINOAMERICANOS Asociación Regional de Bancos Cenrales ENSAYO 76 Prueba de raíz uniaria para ayudar a la consrucción de un modelo Lavan Mahadeva y Paul Robinson Traduce y

Más detalles

Solución: El sistema de referencia, la posición del cuerpo en cada instante respecto a dicha referencia, el tiempo empleado y la trayectoria seguida.

Solución: El sistema de referencia, la posición del cuerpo en cada instante respecto a dicha referencia, el tiempo empleado y la trayectoria seguida. 1 Qué es necesario señalar para describir correcamene el movimieno de un cuerpo? El sisema de referencia, la posición del cuerpo en cada insane respeco a dicha referencia, el iempo empleado y la rayecoria

Más detalles

Intervención del Banco de Guatemala en el mercado de divisas y la volatilidad del tipo de cambio

Intervención del Banco de Guatemala en el mercado de divisas y la volatilidad del tipo de cambio ceramen "dr. manuel noriega morales" Inervención del Banco de Guaemala en el mercado de divisas y la volailidad del ipo de cambio William Fernando Vásquez Mazariegos Inroducción En los úlimos años, países

Más detalles