Neural Network Equilibrium Real Exchange Rate

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dc.audiencePolicymakerseng
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dc.coverage.sucursalBogotáspa
dc.creatorSalazar, Marlon
dc.creatorSalazar-Mejía, Andrés
dc.creatorGuevara-Acevedo, Jorge Daniel
dc.creatorDuitama-Correa, Juan David
dc.creator.firmaMarlon Salazarspa
dc.creator.firmaAndrés Salazarspa
dc.creator.firmaJorge Guevaraspa
dc.creator.firmaJuan David Duitamaspa
dc.date.accessioned2026-08-03T20:50:00Zspa
dc.date.available2026-08-03T20:50:00Zspa
dc.date.created2026-08-05spa
dc.descriptionLa 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.spa
dc.description.abstractThe Equilibrium Real Exchange Rate (ERER) is a latent variable commonly monitored as a potential indicator of external vulnerabilities, yet its estimation is challenged by the non-linear interactions among the underlying fundamentals and by the time-varying nature of their influence. This paper proposes a Neural Network Equilibrium Real Exchange Rate (NN-ERER) model based on a Branch Directed Neural Network (BDNN) architecture that estimates the ERER for the Colombian peso by separating long- and short-run determinants of the real exchange rate (RER). The long-run component is constructed from blocks associated with terms of trade, fiscal policy, productivity, and external debt, while the short-run component is divided into blocks of variables with positive and negative expected effects. Theoretical sign restrictions are encoded into the architecture, constraining the estimation while preserving non-linear flexibility. This structure also allows the RER misalignment to be partially decomposed into short-term determinants and unexplained residuals. The empirical results indicate that the relative contribution of the fundamentals underlying the ERER has evolved over time, with terms of trade and external debt particularly relevant during the period of high commodity prices in the mid-2000s, and fiscal factors gaining weight in the post-COVID-19 period. Misalignments in 2008–2009 and after 2021 are largely attributable to short-run factors, plausibly linked to global volatility, uncertainty, and shifts in interest rate differentials.eng
dc.description.notesEste trabajo estima el grado de desalineamiento de la tasa de cambio real de Colombia, entendido como la diferencia entre su nivel observado y el nivel que sugieren sus fundamentos económicos de corto y largo plazo. Para ello, los autores utilizan un modelo de redes neuronales que sustituye los enfoques lineales tradicionalmente empleados en la estimación de la tasa de cambio real de equilibrio. El modelo agrupa múltiples variables que explican el tipo de cambio en cinco grandes grupos o categorías: los precios relativos de lo que Colombia exporta e importa, el gasto del gobierno, la productividad del país frente a Estados Unidos, la deuda externa, y un grupo de factores de corto plazo que incluyen la incertidumbre global y los diferenciales de tasas de interés. Cada categoría se incorpora por separado, y la especificación impone que sus efectos sean consistentes con las relaciones previstas por la teoría económica. Así, el modelo gana flexibilidad para capturar relaciones complejas, pero sin perder la coherencia con la lógica económica establecida.spa
dc.format.extent38 páginasspa
dc.format.mimetypePDFspa
dc.identifier.handlehttps://hdl.handle.net/20.500.12134/11409spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/11409spa
dc.language.isoengspa
dc.publisherBanco de la Repúblicaspa
dc.relation.doihttps://doi.org/10.32468/be.1361spa
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dc.relation.infohttps://repositorio.banrep.gov.co/sitios/1361spa
dc.relation.inveshttps://investiga.banrep.gov.co/es/borradores/be-1361spa
dc.relation.ispartofDocumentos de Trabajospa
dc.relation.ispartofseriesBorradores de Economíaspa
dc.relation.isversionofBorradores de Economía; No.1361spa
dc.relation.numberBorrador 1361spa
dc.relation.portalhttps://www.banrep.gov.co/en/publications-research/working-papers-economics/neural-network-equilibrium-realeng
dc.relation.repechttps://ideas.repec.org/p/bdr/borrec/1361.htmlspa
dc.relation.shortdoihttps://doi.org/rjqkspa
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dc.rights.disclaimerThe opinions contained in this document are the sole responsibility of the author and do not commit Banco de la República or its Board of Directors.eng
dc.rights.spaAcceso abiertospa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/eng
dc.source.handleRepecRePEc:bdr:borrec:1361spa
dc.subjectTasa de cambio real de equilibriospa
dc.subjectRed neuronalspa
dc.subjectDesalineamiento de la Tasa de cambio real de equilibriospa
dc.subject.brtema7. Sector externo y economía internacionalspa
dc.subject.jelC45 - Neural Networks and Related Topicseng
dc.subject.jelF31 - Foreign Exchangeeng
dc.subject.jelF32 - Current Account Adjustment; Short-Term Capital Movementseng
dc.subject.jelF41 - Open Economy Macroeconomicseng
dc.subject.jelspaC45 - Redes neuronales y temas relacionadosspa
dc.subject.jelspaF31 - Tipos de cambiospa
dc.subject.jelspaF32 - Ajustes de la balanza por cuenta corriente; Movimientos de capital a corto plazospa
dc.subject.jelspaF41 - Macroeconomía de la economía abiertaspa
dc.subject.keywordEquilibrium Real Exchange Rateeng
dc.subject.keywordNeural Networkeng
dc.subject.keywordReal Exchange Rate Mis-alignmenteng
dc.subject.lembTasa de cambio real de equilibrio -- Modelos de redes neuronalesspa
dc.titleNeural Network Equilibrium Real Exchange Rateeng
dc.title.alternativeTasa de Cambio Real de equilibrio basada en Redes neuronalesspa
dc.typeWorking Papereng
dc.type.hasversionPublished Versioneng
dc.type.spaDocumentos de trabajospa
local.caie.checklist11. Esta versión del documento ha sido presentada en algún seminario interno del Banco?: sieng
local.caie.checklist2Frente a los temas sensibles actualmente en país, considera que su documento es: NO SENSIBLEeng
local.caie.checklist61. ¿Este trabajo trata temas relacionados con el cambio climático?: noeng
local.caie.checklistriec1. ¿Desea cargar este borrador al repositorio de la Red Investigadores de Economía?: noeng
local.caie.validadorDepartamento de Programacion e Inflación - Carlos Alfonso Huertas - chuertca@banrep.gov.coeng

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