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Combinación de brechas del producto colombiano

dc.creatorSánchez-Beltrán, Paulo Mauricio
dc.creatorMelo-Velandia, Luis Fernando
dc.date.created2013-12-01
dc.date.issued2013-12
dc.identifier.urihttps://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/6496
dc.descriptionEste 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.
dc.description.abstractThis 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.
dc.format.extent9 páginas : gráficas, tablas
dc.format.mimetypePDF
dc.language.isospa
dc.publisherBanco de la República de Colombia
dc.relation.ispartofArtículos de revista
dc.relation.ispartofseriesRevista Ensayos Sobre Política Económica
dc.relation.isversionofRevista Ensayos Sobre Política Económica; Vol. 31. No. 72. Diciembre, 2013. Pág.: 74-82.
dc.rights.accessRightsOpen Access
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectCombinación de densidades de pronóstico
dc.subjectBrecha del producto
dc.subjectPronósticos directos
dc.subjectModelos VAR
dc.titleCombinación de brechas del producto colombiano
dc.title.alternativeColombian product gap combinations
dc.typeArticle
dc.subject.jelC32 - Time-Series Models; Dynamic Quantile Regressions; Dynamic Treatment Effect Models; Diffusion Processes; State Space Models
dc.subject.jelC53 - Forecasting and Prediction Methods; Simulation Methods
dc.subject.jelE37 - Prices, Business Fluctuations, and Cycles: Forecasting and Simulation: Models and Application
dc.audiencePolicymakers
dc.audienceResearchers
dc.audienceStudents
dc.audienceTeachers
dc.subject.keywordCombination of forecasts densities
dc.subject.keywordOutput gap
dc.subject.keywordDirect forecasts
dc.subject.keywordVAR models
dc.subject.lembModelos VAR
dc.subject.lembPolítica monetaria -- Colombia -- 1994-2012
dc.type.spaArtículo
dc.rights.spaAcceso abierto
dc.rights.ccAtribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0
dc.subject.jelspaC32 - Modelos de series temporales; Regresiones cuantiles dinámicas; Modelos dinámicos de tratamiento; procesos de difusión; representación de espacios de estados
dc.subject.jelspaC53 - Métodos de pronóstico y predicción; métodos de simulación
dc.subject.jelspaE37 - Precios, fluctuaciones y ciclos económicos: Predicción y simulación; Modelos y aplicación
dc.type.hasversionPublished Version
dc.coverage.sucursalBogotá
dc.relation.issn0120-4483
dc.source.bibliographicCitationAmisano, G. y Giacomini, R. (2007). Comparing Density forecasts via weighted likelihood ratio tests. Journal of Business and Economic Statistics, 25, 177-190.
dc.source.bibliographicCitationBache, J., Jore, A. y Mitchell, J. (2001). Combining VAR and DSGE forecast densities. Journal of Economics dynamics and control, 35, 1659-1670.
dc.source.bibliographicCitationBao, Y., Lee T. y Saltouglu, B. (2007). Comparing Density forecasts Models. Journal of Forecasting, 26, 203-225.
dc.relation.doihttps://doi.org/10.1016/S0120-4483(13)70006-X
dc.relation.repechttps://ideas.repec.org/a/bdr/ensayo/v31y2013i72p74-82.html
dc.relation.dotechttps://ideas.repec.org/a/col/000107/010896.html
dc.identifier.handlehttps://hdl.handle.net/20.500.12134/6496
dc.creator.firmaLuis Fernando Melo-Velandia
dc.source.handleRepecRePEc:col:000107:010896
dc.source.handleRepecRepEc:bdr:ensayo:v:31:y:2013:i:72:p:74-82


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Formato:
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Descripción:
Combinación de brechas del producto colombiano
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