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dc.creatorRodríguez-Niño, Norberto
dc.creatorTorres, José Luis
dc.creatorVelasco-Martínez, Andrés Mauricio
dc.date.created2006-04-13
dc.date.issued2006-04-13
dc.identifier.urihttp://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/5410
dc.descriptionUna estimación adecuada de la brecha del producto es un requisito indispensable para la conducción de la política monetaria bajo el régimen de inflación objetivo. Por esta razón, en la literatura y al interior del Banco de la República, se trabaja con una gran variedad de mediciones a partir de técnicas alternativas. Desafortunadamente, como la brecha del producto es una variable no observable, siempre hay gran incertidumbre sobre cualquier estimación. Para sobreponerse a este problema, en el Departamento de Inflación se siguen regularmente una amplia gama de indicadores, en especial encuestas de opinión empresarial y datos de actividad, para mejorar la comprensión de la situación de la economía en el ciclo y para identificar posibles presiones de demanda. Aunque en principio parece razonable y adecuado contar con gran cantidad de medidas y monitorear diversas fuentes de información complementarias, en la práctica resulta problemático poder resumir de manera eficiente la información disponible en una sola medida que pueda ser utilizada para producir pronósticos de inflación y recomendaciones de política. Hasta hace poco, la reducción de la información se hacía a partir del juicio de los expertos sobre los pesos relativos que se asignaban para cada medición y para la información proveniente de encuestas. Lo cual potencialmente podía conducir a un problema de variables omitidas y a sesgar cualquier estimación. Para resolver este problema en este trabajo se estima un indicador de brecha del producto como el factor no observado entre los datos disponibles. Dicho factor se estima utilizando componentes principales estáticos, el cual debe resumir la información contenida en los datos mientras que excluye cualquier error presente en las medidas originales. La calidad del indicador se evalúa posteriormente a partir de su capacidad predictiva de la inflación básica de bienes no transables en Colombia, mediante una Curva de Phillips híbrida. Los resultados sugieren, como se esperaba, que el indicador de brecha del producto es superior a cualquiera de las medidas individuales para señalar presiones de demanda, puesto que combina de manera eficiente la información de varias fuentes. Adicionalmente se encuentra, que los pronósticos fuera de muestra se pueden mejorar si se excluyen para la estimación del indicador aquellas medidas que provienen de filtros estadísticos. Lo cual reafirma la importancia de seguir fuentes alternativas de información, en especial de encuestas de opinión industrial, a pesar de que la industria tan sólo pesa un 15% del PIB en Colombia.
dc.format.mimetypePDF
dc.language.isospa
dc.publisherBanco de la República
dc.relation.ispartofDocumentos de Trabajo
dc.relation.ispartofseriesBorradores de Economía
dc.relation.isversionofBorradores de Economía; No. 392
dc.rights.accessRightsOpen Access
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectBrecha del producto
dc.subjectComponentes principales
dc.subjectCurva de Phillips
dc.subjectColombia
dc.titleLa estimación de un indicador de brecha del producto a partir de encuestas y datos reales
dc.typeWorking Paper
dc.subject.jelC32 - Time-Series Models; Dynamic Quantile Regressions; Dynamic Treatment Effect Models; Diffusion Processes; State Space Models
dc.subject.jelE52 - Monetary Policy
dc.subject.jelE37 - Prices, Business Fluctuations, and Cycles: Forecasting and Simulation: Models and Application
dc.subject.jelE31 - Price Level; Inflation; Deflation
dc.subject.jelC43 - Index Numbers and Aggregation
dc.subject.lembAnálisis de series de tiempo
dc.subject.lembNúmeros índices (Economía)
dc.subject.lembInflación objetivo -- Colombia
dc.subject.lembCurva de Phillips -- Colombia
dc.subject.lembPronóstico de la economía -- Colombia
dc.subject.lembColombia -- Política monetaria
dc.type.spaDocumentos de trabajo
dc.rights.spaAcceso abierto
dc.rights.ccAtribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0
dc.subject.jelspaE31 - Nivel de precios; Inflación; Deflación
dc.subject.jelspaE37 - Precios, fluctuaciones y ciclos económicos: Predicción y simulación; Modelos y aplicación
dc.subject.jelspaC43 - Números índices y agregación
dc.subject.jelspaE52 - Política monetaria
dc.subject.jelspaC32 - Modelos de series temporales; Regresiones cuantiles dinámicas; Modelos dinámicos de tratamiento; procesos de difusión; representación de espacios de estados
dc.type.hasversionPublished Version
dc.coverage.sucursalBogotá
dc.relation.doihttps://doi.org/10.32468/be.392
dc.rights.disclaimerLas opiniones contenidas en el presente documento son responsabilidad exclusiva de los autores y no comprometen al Banco de la República ni a su Junta Directiva.
dc.relation.numberBorrador 392
dc.relation.repechttps://ideas.repec.org/p/bdr/borrec/392.html
dc.relation.dotechttps://ideas.repec.org/p/col/000094/003000.html
dc.identifier.handlehttp://hdl.handle.net/20.500.12134/5410
dc.source.handleRepecRePEc:bdr:borrec:392


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