PRONÓSTICO DE VARIABLES ECONÓMICAS DR. LUIS MIGUEL GALINDO.

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1 PRONÓSTICO DE VARIABLES ECONÓMICAS DR. LUIS MIGUEL GALINDO

2 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.

3 ESTADISTICOS BÁSICOS Dr. Galindo 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.

4 TIPOS DE PRONÓSTICO Dr. Galindo 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)

5 Dr. Galindo 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”.

6 PRONÓSTICO Y TENDENCIA Dr. Galindo

7 Ejercicio 1 Dr. Galindo Ejercicio con tendencia y tendencia asintótica Estimar el ingreso con respecto a t y t cuadrada, seleccionar y pronosticar a 2007 y comentar.

8 ESTACIONALIDAD Dr. Galindo Ejercicio Generar Dummies estacionales para el crecimiento del PIB, estimar modelo y analizar variabilidad

9 Dr. Galindo EJERCICIO: Utilizar modelo de PIB con tendencia y tendencia cuadrática y analizar las autocorrelaciones

10 Dr. Galindo 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

11 ESTIMACIONES RECURSIVA 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 r t >1 y los residuales recursivos comparados con bandas Dr. Galindo

12 ESTIMACIONES RECURSIVA Residuales recursivos estandarizados: ~ CUSUM: Dr. Galindo

13 MODELO DE REGRESIÓN Modelo General: ~ Pronósticos: Suponiendo Normalidad: Dr. Galindo

14 MODELO DE REGRESIÓN Dr. Galindo 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.

15 EVALUACIÓN DE PRONÓSTICOS Dr. Galindo 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 subóptimo Pueden utilizarse MA(q) 2. Los pronósticos óptimos tienen errores de un periodo adelante que son ruido blanco Utilizar pruebas de autocorrelación

16 EVALUACIÓN DE PRONÓSTICOS Dr. Galindo Pruebas: Regresión de Mincer- Zarnowitz: Restando a (5): es similar a

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