Pronóstico con Modelos Econométricos

Transcripción

1 Pronósco con Modelos conomércos Hldegar A. Ahumada UD

2 A common complan (n he UK): When weaher forecass go awr, meeorologss ge a new supercompuer When economs ms-forecas, we ge our budges cu (Hendr, 200)

3 Algunas Referencas: Clemens M.P. and Hendr D.F. (998) Forecasng conomc me Seres, Cambrdge Unv. Press. Clemens M.P. and Hendr D.F. (200) Forecasng Non- saonar conomc me Seres, MI Press. Hendr D.F. and rcsson N.R.(200) Undersandng conomc Forecass, MI Press.

4 De qué depende el éo de los pronóscos económcos? senca de Regulardades en el pasado Que el méodo de pronósco las cape Que sean Informavas sobre el fuuro Pero las economías son nherenemene evoluvas caracerzadas como: NO- SACIONARIAS

5 Porque esán sujeas a : Las Seres conómcas son No saconaras - pequeños recurrenes shocks que se acumulan:seres I() 2- nermenes, probablemene grandes no ancpados shocks: cambos esrucurales de régmen La economería evoluconó con respeco a: - Conegracón, C ( rror o qulbrum Correcon ) ec 2- Repensar el objevo de Pronósco

6 Por qué fallan los Pronóscos con Modelos conomércos? De los res pos de componenes : - el efeco de las varables aleaoras observables - errores no observables - érmnos deermníscos (consane, endenca, esaconales) l comporameno de los componenes deermníscos es el prncpal responsable (probablemene neracuando con la fala de una adecuada especfcacón del modelo)

7 Para un ssema de n varables paramerzado en varables I(0) que epermena un cambo en ( ) IN n,..., 0 ~ Ω ε ε [ ] [ ] [ ]γ γ I ó I e e f f f ε

8 [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] ( ) ( ) [ ] [ ] [ ]γ ε p p e p e p p e e I f f donde [ ] ( ) ( ) [ ] ( ) [ ] ( ) [ ] γ γ γ γ γ I f I I f p p

9 [ f ] ( ) [ γ γ ] I l valor esperado del error de pronósco será nulo cuando ) un proceso enga meda nula ( γ 0) ) la meda de largo plazo sea consane [γ γ] ( puede darse s los cambos de se compensan de forma al que γ no cambe) Un cambo en γ no será mu noado en la medda en que se acerque a la dendad > Imporanca de los cambos deermníscos (meda de largo plazo γ ) con respeco a los cambos en dnámca () a problemas de especfcacón que derven en parámeros nconssenes.

10 n un modelo de C qc ( ) ( ) µ λ ε µ β α λ µ α λ β α ε.. z z I z z

11 jemplo con daos de Argenna: Imporacones PBI pm, mllones de pesos de LPBI LIMP

12 Seres arfcales de mporacones A parr de un q.c LP CP MA 00. lma 0.5 PBI ( lma ln(0.0) lpb ) Cambar - la asa de crecmeno de 0 a 3% (lmpagr) - el coefcene de ajuse a 0.25 (lmpsra) 0.99 (lmpsr2) - la meda de largo plazo a 0.5 (lmplrm)

13 Seres de mporacones arfcales LIMPA LIMPAGR LIMPALRM LIMPAMA2S LIMPASRA LIMPASRA2

14 Consecuencas del efeco de cambos esrucurales n general los resulados sobre pronóscos basados en un mundo de parámeros consanes a no se manenen enonces (enre los más mporanes): un modelo que nclua varables causales no es necesaramene mejor que uno que nclua varables no causales. un modelo mal especfcado puede pronóscar mejor que uno que esé más prómo al PGD.

15 Un modelo causal : 2 ε ε ϕ 2 ε ε ϕ [ ] ( ) f ϕ ϕ

16 Un modelo nave: e [ ] [ ] ( ) [ ] ( ) 0 > s s f ϕ ϕ ε ϕ ϕ ϕ

17 Por qué se dan esos resulados? Porque para pronósco no neresa ano que el modelo ajuse ben denro de la muesra sno que enga una Rápda adapacón al cambo, una vez que el shock no ancpado uvo lugar de forma de evar errores ssemácos de pronóscos

18 nonces enconramos que domnan en cuano a pronósco: modelos eremadamene smples de seres emporales ncluso dferencas o doble dferencas (porque elmnan los componenes deermníscos medas de crecmeno de largo plazo) la correccón de ordenada en los modelos economércos (porque ajusan las medas) poolng (e.g. promedos )

19 jemplo para el caso de las mporacones de Argenna (seres orgnales). qc. esmado daos 93(3)-200(4) (solucón de LP : lmp lpb) 2. Modelo nave: prmeras dferencas (AR(2)) 3. q.c de pero con correccón de ordenada (dumm de cambo de ordenada en 2002) (odos paramerzados en nveles)

20 qc. esmado daos 93(3)-200(4) Analss of -sep forecass qc Dae Acual Forecas Y-Yha Forecas S -value

21 Modelo nave: prmeras dferencas (AR(2)) Analss of -sep forecass Df /AR2 Dae Acual Forecas Y-Yha Forecas S -value

22 q.c de pero con correccón de ordenada (dumm de cambo de ordenada en 2002) Analss of -sep forecass con dumm crss Dae Acual Forecas Y-Yha Forecas S -value

23 Quémplcaesoparalos modelos economércos? Separar objevos: Un méodo nave para pronósco no nos puede dar la respuesa del efeco de un nsrumeno sobre un objevo (evaluacón de polícas). Un modelo economérco (al vez robusfcado por cambos en meda), sí Incluso para corregr un pronósco de un modelo nave con la respuesa al cambo de políca que el cambo esrucural nduce. (Hendr and Mzon, 200)

24 Quémplcaesoparalos modelos economércos? No valda la críca de Lucas a los modelos economércos a que son los cambos en los componenes deermníscos (no los de los efecos de los nsrumenos de políca) los responsables de los malos pronóscos Mas aún la domnanca en pronósco de modelos no causales a causales cuesona al msmo prncpo de pecavas raconales (basado en relacones causales)

25 Quémplcaesoparalos modelos economércos? smula la nvesgacón eórca empírca en lo relavo a Co-Breakng A medda que las seres económcas son más largas, algunos shocks no- ancpados pueden volverse ancpados pero vale la pena recordar que Because of he hngs we don know we don know, he fuure s largel unpredcable (M. Snger,997)