Persistencia en Series de Tiempo Macroeconómicas: ¿es esta una propiedad Invariable de los Modelos?

En este artículo se argumenta que la persistencia no es una característica invariable de una serie de tiempo, sino que depende del contexto en el cual la serie se utiliza: dado que los parámetros de cualquier modelo dinámico se definen en relación a un conjunto particular de información, cua...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores Principales: Caporale, Guglielmo Maria, Pittis, Nikitas
Formato: Artículo (Article)
Lenguaje:Español (Spanish)
Publicado: Universidad del Rosario 2010
Materias:
Acceso en línea:https://revistas.urosario.edu.co/index.php/economia/article/view/1002
http://repository.urosario.edu.co/handle/10336/15528
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spelling ir-10336-155282019-09-19T12:37:54Z Persistencia en Series de Tiempo Macroeconómicas: ¿es esta una propiedad Invariable de los Modelos? Caporale, Guglielmo Maria Pittis, Nikitas Persistencia, función de autocorrelación, conjunto de información condicional, estructura probabilística, modelos dinámicos, causalidad de Granger, cointegración. En este artículo se argumenta que la persistencia no es una característica invariable de una serie de tiempo, sino que depende del contexto en el cual la serie se utiliza: dado que los parámetros de cualquier modelo dinámico se definen en relación a un conjunto particular de información, cualquier cambio en el conjunto de variables condicionales puede afectar las estimaciones resultantes. Definimos persistencia de una variable como la tasa a la cual su función de autocorrelación converge a cero, y demostramos que la inferencia sobre la persistencia de una variable no varía en función de la adición de otras variables condicionales siempre y cuando éstas variables no sean Granger-causales sobre la variable de interés. Más aún, establecemos que la persistencia medida es una función del modelo elegido y que esto es más fundamental para sistemas inestables. Nuestros hallazgos sugieren que, a menos que se impongan más restricciones derivadas de la teoría económica, temas como la efectividad de las políticas de estabilización no pueden ser resueltos empíricamente, y que por ende, el debate entre los teóricos keynesianos y RBC no puede cerrarse. 2010-05-21 2018-03-07T13:43:30Z info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion https://revistas.urosario.edu.co/index.php/economia/article/view/1002 http://repository.urosario.edu.co/handle/10336/15528 spa Copyright (c) 2015 Revista de Economía del Rosario http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0 info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf Universidad del Rosario Revista de Economía del Rosario; Vol. 4, Núm. 2 (2001): julio-diciembre; 117-142 2145-454X 0123-5362
institution EdocUR - Universidad del Rosario
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Caporale, Guglielmo Maria
Pittis, Nikitas
Persistencia en Series de Tiempo Macroeconómicas: ¿es esta una propiedad Invariable de los Modelos?
description En este artículo se argumenta que la persistencia no es una característica invariable de una serie de tiempo, sino que depende del contexto en el cual la serie se utiliza: dado que los parámetros de cualquier modelo dinámico se definen en relación a un conjunto particular de información, cualquier cambio en el conjunto de variables condicionales puede afectar las estimaciones resultantes. Definimos persistencia de una variable como la tasa a la cual su función de autocorrelación converge a cero, y demostramos que la inferencia sobre la persistencia de una variable no varía en función de la adición de otras variables condicionales siempre y cuando éstas variables no sean Granger-causales sobre la variable de interés. Más aún, establecemos que la persistencia medida es una función del modelo elegido y que esto es más fundamental para sistemas inestables. Nuestros hallazgos sugieren que, a menos que se impongan más restricciones derivadas de la teoría económica, temas como la efectividad de las políticas de estabilización no pueden ser resueltos empíricamente, y que por ende, el debate entre los teóricos keynesianos y RBC no puede cerrarse.
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