pronÓstico de variables econÓmicas dr. luis miguel galindo
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PRONÓSTICO DE VARIABLES ECONÓMICAS DR. LUIS MIGUEL GALINDO. ESTADISTICOS BÁSICOS. 1. Pronósticos de un punto: un solo número. 2. Intervalos de pronóstico: La presencia de shocks e incertidumbre en una economía hace que existan errores de pronóstico que no son cero. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
PRONÓSTICO DE VARIABLES
ECONÓMICAS
DR. LUIS MIGUEL GALINDO
ESTADISTICOS BÁSICOS
Dr. Galindo
1.Pronósticos de un punto: un solo número.
2.Intervalos de pronóstico: La presencia de shocks e incertidumbre en una economía hace que existan errores de pronóstico que no son cero.
• Se requiere entonces conocer el grado de confianza de un pronóstico.
• Un intervalo de pronóstico es un rango de valores donde se espera que se ubique el valor pronosticado.
ESTADISTICOS BÁSICOS
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•El tamaño del intervalo provee información sobre la incertidumbre del pronóstico.
•Intervalos de pronóstico tienen más información de pronósticos puntuales. Teniendo el intervalo se puede producir el pronóstico puntual.
TIPOS DE PRONÓSTICO
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3. Los pronósticos con función de densidad: presenta la probabilidad de distribución de los valores futuros de una variable conociendo la distribución se conocen los intervalos y la media.
• Horizonte de pronóstico: h-step ahead forecast.
• Principio de parsimonia: Kiss (Keep it sophisticatedly simple)
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TIPOS DE PRONÓSTICO
Razones de Kiss:
a) Las estimaciones son más precisas.
b)Los modelos se entienden mejor y por tanto comportamientos anómalos se identifican más fácilmente.
c) Más intuitivo.
d) Evita “data mining”.
PRONÓSTICO Y TENDENCIA
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2t 0 1 2 t1) y T T u
1 2
1 2
1 2
1. 0 y 0
2. 0 y 0
3. 0 y 0
Ejercicio 1
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Ejercicio con tendencia y tendencia asintóticaEstimar el ingreso con respecto a t y t cuadrada, seleccionar y pronosticar a 2007 y comentar.
ESTACIONALIDAD
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Ejercicio Generar Dummies estacionales para el crecimiento del PIB, estimar modelo y analizar variabilidad
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EJERCICIO:
Utilizar modelo de PIB con tendencia y tendencia cuadrática y analizar las autocorrelaciones
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MODELOS DE CICLOS
Ejercicio R (opcion LY y ver diferencias)
Estimar un MA y seleccionar rezagos, analizar residuales
Estimar un AR, seleccionar rezagos
Seleccionar un ARMA y defender sus resultados
ESTIMACIONES RECURSIVA
k
i titft xy
1 113
fttt yye 111 4
1te trN 2,0
r2
Las relaciones económicas cambian a lo largo del tiempo.
Un modelo que tiene inestabilidad es difícil hacer pronósticos adecuados.
El pronóstico recursivo se obtiene como:
Donde: ~
Con rt >1 y los residuales recursivos comparados con bandas
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ESTIMACIONES RECURSIVA
t
tt
r
ew
1
1 5
1tw 1,0N
t
kitt wCUSUM 1
Residuales recursivos estandarizados:
~
CUSUM:
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MODELO DE REGRESIÓN
ttt exy 10 1
te 2,0 N
hThThT xxy 10*/ 2
2* ,/ hThT xyN
Modelo General:
~
Pronósticos:
Suponiendo Normalidad:
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MODELO DE REGRESIÓN
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Fuentes de Incertidumbre:
1. Incertidumbre sobre la especificación del modelo
2. Incertidumbre la innovación
3. Incertidumbre en los parámetros
Se consideran años importantes las incertidumbres en la especificación y en la innovación
La incertidumbre en los parámetros desaparece al aumentar la muestra
El pronóstico incondicional requiere el pronóstico de las variables de lado derecho.
EVALUACIÓN DE PRONÓSTICOS
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Propiedades de los pronósticos:
1.Los pronósticos óptimos son insesgados Si el pronóstico es óptimo entonces el error de pronósticos tiene media cero.
Con correlación serial el pronóstico de los errores puede ser subóptimoPueden utilizarse MA(q)
2. Los pronósticos óptimos tienen errores de un periodo adelante que son ruido blanco
Utilizar pruebas de autocorrelación
EVALUACIÓN DE PRONÓSTICOS
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t
k
iititht uxe
1
10, 3
1 ,0 10
Pruebas:
01
tthttht uye ,10, 4 1,0 10
Regresión de Mincer- Zarnowitz:
tththt uyy ,10 5
Restando thty , a (5):
tthttht uye ,10,6 1,0 10 es similar a 1,0 10
PRONÓSTICO DE VARIABLES
ECONÓMICAS
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