Forecasting the Colombian Unemployment Rate Using Labour Force Flows

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dc.coverage.sucursalBogotáspa
dc.creatorZárate-Solano, Héctor Manuel
dc.creatorLasso-Valderrama, Francisco Javier
dc.creator.firmaFrancisco Lasso-Valderrama
dc.date.accessioned2019-05-22T14:14:19Zspa
dc.date.available2019-05-22T14:14:19Zspa
dc.date.created2019-05-22spa
dc.descriptionEn este documento se evalúan los pronósticos de la tasa de desempleo urbana en Colombia utilizando varias metodologías. La primera se basa en las propiedades estadísticas de la serie de tiempo de la tasa de desempleo. La segunda considera la relación entre el crecimiento del producto y los cambios en el desempleo, conocida como la Ley de Okun. Finalmente, con base en los microdatos de las encuestas de hogares se calculan los flujos de trabajadores del mercado laboral para pronosticar la tasa de desempleo de acuerdo con Barnichon y Nekarda (2013). La evaluación de los pronósticos fuera de muestra indica que el modelo de dos estados (ocupado-desocupado) es el mejor en horizontes superiores a cinco meses. Por su parte, los modelos ARIMA y la Ley de Okun compiten en precisión en horizontes de corto plazo. Cabe destacar que la combinación de los modelos de pronóstico genera ganancias significativas en todos los horizontes, alcanzando una reducción global de 23% en la raíz del error cuadrático medio.spa
dc.description.abstractAccurate predictions of future magnitudes of the unemployment rate are crucial for monetary policy. This paper investigates whether the use of disaggregated household survey data improves the forecasts of the Colombian 13 cities unemployment rate. We conduct an out-of-sample forecast exercise to compare the performance of a model that incorporates flows of workers across di erent states of the labour market to that of various macroeconomic non-structural models. The paper follows the approach proposed by Barnichon & Nekarda (2013). Our results indicate that the two-state flow model provides substantially better forecasts of the unemployment rate over longer horizons (more than ve months ahead). Additionally, when forecasts are combined, signi cant gains in every forecasting horizon occurs. This combined forecast shows a 23% reduction in overall RMSE.eng
dc.description.notesPronóstico de la tasa de desempleo usando flujos de la fuerza laboral Resumen no técnico Francisco Lasso-Valderrama, Héctor M. Zárate –Solano Enfoque En este documento se realizan y evalúan pronósticos del desempeño del mercado laboral urbano colombiano enfocado principalmente en la tasa de desempleo. Utilizamos varias metodologías. La primera está basada en las propiedades estadísticas de la serie de tiempo de la tasa de desempleo. La segunda considera la relación entre el crecimiento del producto y los cambios en el desempleo, conocida como la Ley de Okun. Y finalmente, se utiliza una metodología reciente a partir de los flujos de trabajadores propuesta por Barnichon & Nekarda (2013). Con este método, en el documento se aprovecha una propiedad por la cual el nivel actual de la tasa de desempleo converge hacia un nivel futuro, que corresponde a la tasa del estado estacionario dada por los flujos de entrada y salida al desempleo. Contribución Los modelos de flujos de trabajadores y la combinación de modelos contribuyen a obtener mejores pronósticos de la tasa de desempleo. Así, la incorporación de la información de los flujos de trabajadores, los cuales poseen diferentes propiedades de series de tiempo, mejora la capacidad predictiva en los puntos de inflexión del ciclo económico y perciben la naturaleza asimétrica de los movimientos del desempleo. Adicionalmente, con el modelo de flujos se pueden generar pronósticos de las tasas de ocupación y de participación laboral compatibles con los pronósticos de las tasas de desempleo cuando se incluye la información de los flujos de trabajadores desde y hacia la inactividad. FRASE DESTACADA: Las tasas con las cuales los trabajadores entran y salen del desempleo proveen información acerca de su nivel actual y su posible evolución futura. Resultados Los resultados indican que el modelo de flujo de trabajadores de dos estados (ocupado-desocupado) proporciona pronósticos sustancialmente mejores de la tasa de desempleo en horizontes de pronóstico superiores a cinco meses. Por su parte, la combinación de pronósticos produce ganancias significativas en cada horizonte de pronóstico alcanzando una reducción de 23% en la raíz del error cuadrático mediospa
dc.format.extent18 páginas : gráficas, tablasspa
dc.format.mimetypePDFspa
dc.identifier.handlehttps://hdl.handle.net/20.500.12134/9683spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/9683spa
dc.language.isoengeng
dc.publisherBanco de la República de Colombiaspa
dc.relation.doihttps://doi.org/10.32468/be.1073spa
dc.relation.infohttps://repositorio.banrep.gov.co/sitios/1073/spa
dc.relation.ispartofDocumentos de Trabajospa
dc.relation.ispartofseriesBorradores de Economíaspa
dc.relation.isversionofBorradores de Economía; No. 1073spa
dc.relation.numberBorrador 1073spa
dc.relation.repechttps://ideas.repec.org/p/bdr/borrec/1073.htmlspa
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dc.rights.accessRightsOpen Accesseng
dc.rights.ccAtribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0eng
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.spa
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:1073spa
dc.subjectPronósticosspa
dc.subjectDesempleospa
dc.subjectModelos VARspa
dc.subjectFlujos del mercado laboralspa
dc.subject.jelC53 - Forecasting and Prediction Methods; Simulation Methodseng
dc.subject.jelE24 - Employment; Unemployment; Wages; Intergenerational Income Distribution; Aggregate Human Capital; Aggregate Labor Productivityeng
dc.subject.jelE27 - Consumption, Saving, Production, Investment, Labor Markets, and Informal Economy: Forecasting and Simulation: Models and Applicationeng
dc.subject.jelE3 - Prices, Business Fluctuations, and Cycleseng
dc.subject.jelJ64 - Unemployment: Models, Duration, Incidence, and Job Searcheng
dc.subject.jelspaC53 - Métodos de pronóstico y predicción; métodos de simulaciónspa
dc.subject.jelspaE24 - Empleo; Desempleo; Salarios; Distribución intergeneracional de ingresos; Capital humano agregado; Productividad del trabajo agregadaspa
dc.subject.jelspaE27 - Consumo, ahorro, producción, inversión e economía informal: Predicción y simulación; Modelos y aplicaciónspa
dc.subject.jelspaE3 - Precios, fluctuaciones y ciclos económicosspa
dc.subject.jelspaJ64 - Desempleo: modelos, duración, incidencia y búsqueda de empleospa
dc.subject.keywordForecastingeng
dc.subject.keywordUnemploymenteng
dc.subject.keywordVAR modelseng
dc.subject.keywordLabour market flowseng
dc.subject.lembDesempleo -- Colombiaspa
dc.subject.lembMercado laboral -- Colombiaspa
dc.subject.lembModelos VAR -- Colombiaspa
dc.titleForecasting the Colombian Unemployment Rate Using Labour Force Flowseng
dc.title.alternativePronóstico de la tasa de desempleo en Colombia usando flujos de la fuerza laboralspa
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?: nospa
local.caie.checklist22. La temática del documento, tiene que ver con temas sensibles actualmente en el País? - nospa
local.caie.validadorSubgerencia de Estudios Economicosspa

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