Combinación de brechas del producto colombiano

Este documento combina estimaciones de 8 metodologías de la brecha del producto colombiano para el período comprendido entre el primer trimestre de 1994 y el tercer trimestre de 2012. A partir de modelos vectoriales autorregresivos que incluyen las diferentes brechas y la inflación, se construyen la...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores Principales: Sánchez-Beltrán, Paulo Mauricio, Melo-Velandia, Luis Fernando
Formato: Artículo (Article)
Lenguaje:Español (Spanish)
Publicado: Banco de la República de Colombia 2013
Materias:
Acceso en línea:http://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/6496
id oai:RI-BanRep:20.500.12134-6496
recordtype dspace
institution Repositorio Institucional del Banco de la República de Colombia
collection DSpace
language Español (Spanish)
topic Combinación de densidades de pronóstico
Brecha del producto
Pronósticos directos
Modelos VAR
C32 - Time-Series Models; Dynamic Quantile Regressions; Dynamic Treatment Effect Models; Diffusion Processes; State Space Models
C53 - Forecasting and Prediction Methods; Simulation Methods
E37 - Prices, Business Fluctuations, and Cycles: Forecasting and Simulation: Models and Application
Combination of forecasts densities
Output gap
Direct forecasts
VAR models
Modelos VAR
Política monetaria -- Colombia -- 1994-2012
C32 - Modelos de series temporales; Regresiones cuantiles dinámicas; Modelos dinámicos de tratamiento; procesos de difusión; representación de espacios de estados
C53 - Métodos de pronóstico y predicción; métodos de simulación
E37 - Precios, fluctuaciones y ciclos económicos: Predicción y simulación; Modelos y aplicación
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Brecha del producto
Pronósticos directos
Modelos VAR
C32 - Time-Series Models; Dynamic Quantile Regressions; Dynamic Treatment Effect Models; Diffusion Processes; State Space Models
C53 - Forecasting and Prediction Methods; Simulation Methods
E37 - Prices, Business Fluctuations, and Cycles: Forecasting and Simulation: Models and Application
Combination of forecasts densities
Output gap
Direct forecasts
VAR models
Modelos VAR
Política monetaria -- Colombia -- 1994-2012
C32 - Modelos de series temporales; Regresiones cuantiles dinámicas; Modelos dinámicos de tratamiento; procesos de difusión; representación de espacios de estados
C53 - Métodos de pronóstico y predicción; métodos de simulación
E37 - Precios, fluctuaciones y ciclos económicos: Predicción y simulación; Modelos y aplicación
Sánchez-Beltrán, Paulo Mauricio
Melo-Velandia, Luis Fernando
Combinación de brechas del producto colombiano
description Este documento combina estimaciones de 8 metodologías de la brecha del producto colombiano para el período comprendido entre el primer trimestre de 1994 y el tercer trimestre de 2012. A partir de modelos vectoriales autorregresivos que incluyen las diferentes brechas y la inflación, se construyen las densidades combinadas de pronósticos de la brecha mediante el uso de 3 esquemas de ponderación: logarítmicos, basados en puntuaciones de rango de probabilidad continuo y en el error cuadrático medio; estas densidades de la brecha resultan útiles porque proveen indicios de su tendencia central a la vez que caracterizan su incertidumbre. Los resultados sugieren que las densidades combinadas bajo estos 3 esquemas con horizontes de pronóstico de 1, 2, 3 y 4 trimestres adelante están bien especificadas. Adicionalmente, las puntuaciones logarítmicas calculadas sobre estas densidades muestran que las metodologías basadas en ponderadores logarítmicos son las que presentan mejor desempeño, y para horizontes de pronóstico de 2 y 3 trimestres, tienen significativamente una mayor puntuación que las calculadas por los ponderadores basados en puntuaciones de rango de probabilidad continuo y error cuadrático medio.
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spelling oai:RI-BanRep:20.500.12134-64962019-04-16T17:42:08Z Combinación de brechas del producto colombiano Colombian product gap combinations Sánchez-Beltrán, Paulo Mauricio Melo-Velandia, Luis Fernando Combinación de densidades de pronóstico Brecha del producto Pronósticos directos Modelos VAR C32 - Time-Series Models; Dynamic Quantile Regressions; Dynamic Treatment Effect Models; Diffusion Processes; State Space Models C53 - Forecasting and Prediction Methods; Simulation Methods E37 - Prices, Business Fluctuations, and Cycles: Forecasting and Simulation: Models and Application Combination of forecasts densities Output gap Direct forecasts VAR models Modelos VAR Política monetaria -- Colombia -- 1994-2012 C32 - Modelos de series temporales; Regresiones cuantiles dinámicas; Modelos dinámicos de tratamiento; procesos de difusión; representación de espacios de estados C53 - Métodos de pronóstico y predicción; métodos de simulación E37 - Precios, fluctuaciones y ciclos económicos: Predicción y simulación; Modelos y aplicación Este documento combina estimaciones de 8 metodologías de la brecha del producto colombiano para el período comprendido entre el primer trimestre de 1994 y el tercer trimestre de 2012. A partir de modelos vectoriales autorregresivos que incluyen las diferentes brechas y la inflación, se construyen las densidades combinadas de pronósticos de la brecha mediante el uso de 3 esquemas de ponderación: logarítmicos, basados en puntuaciones de rango de probabilidad continuo y en el error cuadrático medio; estas densidades de la brecha resultan útiles porque proveen indicios de su tendencia central a la vez que caracterizan su incertidumbre. Los resultados sugieren que las densidades combinadas bajo estos 3 esquemas con horizontes de pronóstico de 1, 2, 3 y 4 trimestres adelante están bien especificadas. Adicionalmente, las puntuaciones logarítmicas calculadas sobre estas densidades muestran que las metodologías basadas en ponderadores logarítmicos son las que presentan mejor desempeño, y para horizontes de pronóstico de 2 y 3 trimestres, tienen significativamente una mayor puntuación que las calculadas por los ponderadores basados en puntuaciones de rango de probabilidad continuo y error cuadrático medio. This paper combines eight estimations of the Colombian output gap for the time period between the first quarter of 1994 and the third quarter of 2012. The combined forecast densities of the gap are obtained by using bivariate VAR models that include the different gaps and inflation, and using three weighting schemes: logarithmic scores, continuous probability range scores (CRPS) and mean square error criteria (MSE), these output gap densities are useful because they provide an insight of the gap's central tendency, while characterizing the uncertainty. The results suggest that the combined densities under these three schemes for one, two, three and four quarters ahead are not miss-specified. Additionally, the combined density based on logarithmic weights has the best performance for all horizons. For two and three quarters ahead there are significant higher scores for the logarithmic weights methodology that those calculated by CRPS and MSE weights. 2013-12-01 2013-12 Article Artículo Published Version http://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/6496 http://hdl.handle.net/20.500.12134/6496 spa Artículos de revista Revista Ensayos Sobre Política Económica Vol. 31. No. 72. Diciembre, 2013. Pág.: 74-82. 0120-4483 https://doi.org/10.1016/S0120-4483(13)70006-X https://ideas.repec.org/a/bdr/ensayo/v31y2013i72p74-82.html https://ideas.repec.org/a/col/000107/010896.html Open Access https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Acceso abierto Atribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0 9 páginas : gráficas, tablas PDF application/pdf Bogotá Banco de la República de Colombia Amisano, G. y Giacomini, R. (2007). Comparing Density forecasts via weighted likelihood ratio tests. Journal of Business and Economic Statistics, 25, 177-190. Bache, J., Jore, A. y Mitchell, J. (2001). Combining VAR and DSGE forecast densities. Journal of Economics dynamics and control, 35, 1659-1670. Bao, Y., Lee T. y Saltouglu, B. (2007). Comparing Density forecasts Models. Journal of Forecasting, 26, 203-225.
score 10,783404