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Browsing by Author "Guevara-Acevedo, Jorge Daniel"

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    Neural Network Equilibrium Real Exchange Rate
    (Banco de la República) Salazar, Marlon; Salazar-Mejía, Andrés; Guevara-Acevedo, Jorge Daniel; Duitama-Correa, Juan David
    La Tasa de Cambio Real de Equilibrio (ERER, por sus siglas en inglés) es una variable latente comúnmente monitoreada como posible indicador de vulnerabilidades externas, cuya estimación se puede ver afectada por las interacciones no lineales entre los fundamentales subyacentes y por la naturaleza cambiante en el tiempo de su influencia. Este trabajo propone un modelo de redes neuronales (NN-ERER) basado en una arquitectura de Red Neuronal Dirigida por Ramas (BDNN, por sus siglas en inglés) que estima la ERER para Colombia separando los determinantes de largo y corto plazo de la tasa de cambio real (RER). El componente de largo plazo se construye a partir de bloques asociados a términos de intercambio, política fiscal, productividad y deuda externa, mientras que el componente de corto plazo se divide en bloques de variables con efectos positivos y negativos esperados. Las restricciones teóricas de signo se codifican en la arquitectura, restringiendo la estimación mientras se preserva la flexibilidad no lineal. Esta estructura también permite descomponer parcialmente el desalineamiento de la RER en determinantes de corto plazo y residuales no explicados. Los resultados empíricos indican que la contribución relativa de los fundamentales subyacentes a la ERER ha evolucionado en el tiempo, con los términos de intercambio y la deuda externa particularmente relevantes durante el período de altos precios de commodities a mediados de los 2000, y los factores fiscales ganando peso en el período post-COVID-19. Los desalineamientos en 2008–2009 y después de 2021 son atribuibles en gran parte a factores de corto plazo, posiblemente ligados a volatilidad global, incertidumbre, y cambios en los diferenciales de tasas de interés.
    Documentos de Trabajo. 2026-08-05
    Borradores de Economía; No.1361

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