| dc.creator | Parra-Amado, Daniel |
| dc.creator | Granados, Camilo |
| dc.date.created | 2023-09-15 |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/10695 |
| dc.description | Esta investigación examina si y cómo es importante ajustar la estimación de la brecha de producto (PIB) durante la pandemia de COVID-19. Para ello, proponemos dentro de un enfoque bayesiano un modelo de Vectores Autoregresivos estructurales (BSVAR) con un esquema de identificación basado en la descomposición de choques permanentes y transitorios que explota la relación de largo plazo entre el consumo y el PIB, y cuyos residuales se escalan alrededor del periodo de COVID-19. Nuestros resultados indican que (i) Con un sólo choque estructural es suficiente para explicar la componente permanente del PIB; (ii) el método ajustado permite la incorporación del período de COVID-19 sin asumir cambios bruscos en la configuración de modelización después de la pandemia; y (iii) el ajuste propuesto genera mejoras en la aproximación en comparación con filtros estándar u otros modelos similares sin ajustes o alternativos, pero donde las observaciones específicas poco comunes no son conocidas. Es importante destacar que prescindir de cualquier ajuste puede llevar a sobreestimar o subestimar la brecha de PIB, a una recuperación de la brecha demasiado rápida después de las caídas o a una volatilidad demasiado grande alrededor de la mediana de dichas estimaciones. |
| dc.description.abstract | This study examines whether and how important it is to adjust output gap frameworks during the COVID-19 pandemic and similar unprecedentedly large-scale episodes. Our proposed modelling framework comprises a Bayesian Structural Vector Autoregressions with an identification setup based on a permanent-transitory decomposition that exploits the long-run relationship of consumption with output and whose residuals are scaled up around the COVID-19 period. Our results indicate that (i) a single structural error is usually sufficient to explain the permanent component of the gross domestic product (GDP); (ii) the adjusted method allows for the incorporation of the COVID-19 period without assuming sudden changes in the modelling setup after the pandemic; and (iii) the proposed adjustment generates approximation improvements relative to standard filters or similar models with no adjustments or alternative ones, but where the specific rare observations are not known. Importantly, abstracting from any adjustment may lead to over or underestimating the gap, to too-quick gap recoveries after downturns, or too-large volatility around the median potential output estimations. |
| dc.format.extent | 39 páginas : gráficas, tablas |
| dc.format.mimetype | PDF |
| dc.language.iso | eng |
| dc.publisher | Banco de la República de Colombia |
| dc.relation.ispartof | Documentos de Trabajo |
| dc.relation.ispartofseries | Borradores de Economía |
| dc.relation.isversionof | Borradores de Economía; No.1249 |
| dc.rights.accessRights | Open Access |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ |
| dc.subject | Métodos Bayesianos |
| dc.subject | Ciclos económicos |
| dc.subject | Brecha de producto |
| dc.subject | Estimación estructural |
| dc.title | Estimating the Output Gap After COVID: How to Address Unprecedented Macroeconomic Variations |
| dc.title.alternative | Estimación de la brecha de producto después del COVID: ¿Cómo abordar variaciones macroeconómicas sin precedentes? |
| dc.type | Working Paper |
| dc.subject.jel | C11 - Bayesian Analysis: General |
| dc.subject.jel | C53 - Forecasting and Prediction Methods; Simulation Methods |
| dc.subject.jel | E3 - Prices, Business Fluctuations, and Cycles |
| dc.subject.jel | E32 - Business Fluctuations; Cycles |
| dc.subject.jel | E37 - Prices, Business Fluctuations, and Cycles: Forecasting and Simulation: Models and Application |
| dc.audience | Policymakers |
| dc.audience | Researchers |
| dc.audience | Students |
| dc.audience | Teachers |
| dc.subject.keyword | Bayesian methods |
| dc.subject.keyword | Business cycles |
| dc.subject.keyword | Potential output |
| dc.subject.keyword | Output gaps |
| dc.subject.keyword | Structural estimation |
| dc.subject.lemb | Macroeconomía -- Modelos econométricos -- Covid19 |
| dc.subject.lemb | Macroeconomía -- Economías emergentes -- Modelos económicos |
| dc.type.spa | Documentos de trabajo |
| dc.rights.spa | Acceso abierto |
| dc.rights.cc | Atribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0 |
| dc.relation.handle | https://hdl.handle.net/20.500.12134/1249 |
| dc.subject.jelspa | C11 - Análisis bayesiano: generalidades |
| dc.subject.jelspa | C53 - Métodos de pronóstico y predicción; métodos de simulación |
| dc.subject.jelspa | E3 - Precios, fluctuaciones y ciclos económicos |
| dc.subject.jelspa | E32 - Fluctuaciones económicas; Ciclos |
| dc.subject.jelspa | E37 - Precios, fluctuaciones y ciclos económicos: Predicción y simulación; Modelos y aplicación |
| dc.type.hasversion | Published Version |
| dc.coverage.sucursal | Bogotá |
| dc.description.notes | Enfoque La pandemia del COVID-19 generó una crisis sin precedentes a nivel global, donde la economía mundial se contrajo 3.0% en 2020, con caídas generalizadas tanto en los países desarrollados como emergentes. En medio de los confinamientos y prevención de la propagación del COVID-19, la producción sufrió de manera significativa y se observaron caídas nunca vistas del PIB (por encima de dos dígitos en muchos países). Luego, con el avance acelerado de la ciencia médica y la generación de las vacunas, la recuperación también fue sorprendentemente muy rápida y sin antecedentes. Todo esto generó una elevada incertidumbre y volatilidad en las cifras económicas que complicó tanto los pronósticos como los análisis de la coyuntura económica. En este documento abordamos la estimación de la brecha de producto, insumo importante para los hacedores de política. Es importante señalar que en situaciones normales dicha estimación ya presenta un gran reto para los economistas por la incertidumbre relacionada con el nivel del PIB potencial, variable no observable. Así, en la coyuntura del periodo COVID-19 dicha labor se complica aún más, y las herramientas econométricas ven comprometido su rendimiento por la presencia de observaciones atípicas. Como propuesta el documento desarrolla un modelo de Vectores Auroregresivos estructurales bayesiano (BSVAR) para estimar la brecha de producto mediante la descomposición de choques permanente y transitorio sobre el PIB teniendo en cuenta en la presencia de observaciones extremas. Para ello, primero, se hace un modelo de forma reducida en el cual, mediante un factor de escala, el modelo logra mitigar endógenamente los efectos de las observaciones alrededor del choque del COVID. Luego, en una segunda etapa, sobre los resultados anteriores, se restringe el modelo para obtener los choques estructurales acorde a la restricción de maximizar la varianza del error de pronóstico a largo plazo del PIB. Para la estrategia empírica se seleccionaron siete economías desarrolladas con un conjunto de nueves variables macroeconómicas relevantes. Encontramos que un solo choque (de los nueves posibles), es suficiente para de explicar el componente permanente, mientras que los restantes explicarían las fluctuaciones asociadas al ciclo económico y de naturaleza transitoria. Se realizan diversos ejercicios de robustez, y se concluye que en escenarios como el COVID, el modelo propuesto presenta un mejor desempeño en comparación con otros métodos econométricos. Contribución La principal contribución del estudio es evaluar para siete países desarrollados sí y como es importante ajustar la estimación de brecha de producto durante la pandemia de COVID-19. Resultados Nuestros resultados indican que (i) Con un sólo choque estructural es suficiente para explicar la componente permanente del PIB; (ii) el método ajustado permite la incorporación del período de COVID-19 sin asumir cambios bruscos en la configuración de modelización después de la pandemia; y (iii) el ajuste propuesto genera mejoras en la aproximación en comparación con filtros estándar u otros modelos similares sin ajustes o alternativos, pero donde las observaciones específicas poco comunes no son conocidas. Frase destacada: La principal contribución del estudio es evaluar para siete países desarrollados sí y como es importante ajustar la estimación de brecha de producto durante la pandemia de COVID-19 |
| dc.relation.doi | https://doi.org/10.32468/be.1249 |
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| dc.relation.info | https://repositorio.banrep.gov.co/sitios/1249 |
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| dc.relation.repec | https://ideas.repec.org/p/bdr/borrec/1249.html |
| dc.relation.repec | https://ideas.repec.org/p/bdr/borrec/1249.html |
| dc.relation.portal | https://www.banrep.gov.co/es/publicaciones-investigaciones/borradores-economia/estimacion-brecha-producto-despues-covid |
| dc.identifier.handle | https://hdl.handle.net/20.500.12134/10695 |
| dc.creator.firma | Camilo Granados |
| dc.creator.firma | Daniel Parra-Amado |
| dc.source.handleRepec | RePEc:bdr:borrec:1249 |
| dc.subject.brtema | 6. Actividad económica y mercado laboral |
| dc.relation.inves | https://investiga.banrep.gov.co/es/be-1249 |
| dc.relation.shortdoi | https://doi.org/ks7h |
| dc.contributor.dependencia | Grupo de Modelos Macroeconómicos |
| local.caie.checklist6 | 1. ¿Este trabajo trata temas relacionados con el cambio climático?: no |
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