Output Gap Measurement after COVID for Colombia: Lessons from a Permanent-Transitory Approach

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dc.audiencePolicymakerseng
dc.audienceResearcherseng
dc.audienceStudentseng
dc.audienceTeacherseng
dc.coverage.sucursalBogotáspa
dc.creatorParra-Amado, Danielspa
dc.creatorGranados-Castro, Joan Camilospa
dc.creator.firmaCamilo Granadosspa
dc.creator.firmaDaniel Parra-Amadospa
dc.date.accessioned2025-01-03T16:49:36Zspa
dc.date.available2025-01-03T16:49:36Zspa
dc.date.created2025-01-07spa
dc.descriptionSe estima la brecha del producto para la economía colombiana modelando explícitamente el período del COVID-19. Como resultado se estimó una caída significativa del 20% en la brecha del producto, pero con una recuperación más rápida en comparación con crisis anteriores. La estrategia empírica sigue un modelo bayesiano de vectores autoregresivos (BSVAR) de dos etapas, donde i) se utiliza un factor de escala en la forma reducida del VAR para modelar datos extremos, como los observados durante el período del COVID-19, y ii) se identifican estructuralmente los choques permanentes y transitorios. Como resultado, obtenemos que un único choque estructural explica el PIB potencial, mientras que los choques restantes en el modelo son de naturaleza transitoria y, por tanto, pueden utilizarse para estimar la brecha del producto. Explicamos las fortalezas relativas de nuestro método para extraer lecciones de política y mostramos que la mayor precisión en la aproximación permite mejoras en la previsión de la inflación mediante el uso de curvas de Phillips, así como diagnósticos de política basados en reglas que se alinean más estrechamente con el comportamiento observado del Banco Central.spa
dc.description.abstractWe estimate the output gap for the Colombian economy explicitly accounting for the COVID-19 period. Our estimates reveal a significant $20$\% decline in the output gap but with a faster recovery compared to previous crises. Our empirical strategy follows a two-stage Bayesian vector autoregressive (BSVAR) model where i) a scaling factor in the reduced form of VAR is used to model extreme data, such as those observed around the COVID-19 period, and ii) permanent and transitory shocks are structurally identified. As a result, we obtain that a single structural shock explains the potential GDP, while the remaining shocks within the model are transitory in nature and thus can be used to estimate the output gap. We elaborate on the relative strengths of our method for drawing policy lessons and show that the improved approximation accuracy of our method allows for inflation forecasting gains through the use of Phillips curves, as well as for rule-based policy diagnostics that align more closely with the observed behavior of the Central Bank.eng
dc.description.notesMedición de la Brecha del Producto después del COVID para Colombia: Lecciones de un modelo de identificación de choques Permanente-Transitorio Enfoque El documento explora la medición de la brecha del producto en Colombia tras la pandemia del COVID-19, utilizando un enfoque estructural y metodológico novedoso. Se aplica un modelo de vectores autorregresivos bayesiano (BSVAR) ajustado para considerar las observaciones extremas del periodo pandémico, permitiendo identificar y separar los componentes permanentes y transitorios del PIB. Esta metodología busca ofrecer una representación más precisa del impacto económico a largo y corto plazo, superando las limitaciones de métodos tradicionales que pueden distorsionar los resultados en escenarios de alta volatilidad. Contribución El estudio introduce un factor de escala en la volatilidad para incorporar y modelar choques extremos como los observados durante el COVID-19, evitando que estos eventos influencien indebidamente las estimaciones de largo plazo del PIB potencial. Este enfoque destaca por su capacidad para descomponer el PIB en componentes permanentes asociado al PIB potencial y transitorios relacionados con la brecha de producto. A diferencia de metodologías tradicionales de filtrado de series de tiempo para descomponer tendencia y clico, el modelo BSVAR propuesto no tiende a sobreestimar la brecha de producto antes y después del COVID. Adicionalmente, el modelo proporciona mejoras en la precisión para predecir inflación básica mediante la incorporación de la brecha estimada en la curva de Phillips y genera señales de política monetaria más coherentes con una regla de Taylor tradicional. Resultados Los hallazgos muestran que la brecha del producto en Colombia cayó un 20% en el segundo trimestre de 2020 debido a la pandemia, pero se recuperó rápidamente, a diferencia de crisis previas. La metodología propuesta demostró ser más estable y confiable para estimar el PIB potencial y la brecha del producto durante periodos de choques extremos, ofreciendo también ventajas en ejercicios de predicción de inflación y en la calibración de políticas monetarias basadas en reglas. Frase destacada: Los hallazgos muestran que la brecha del producto en Colombia cayó un 20% en el segundo trimestre de 2020 debido a la pandemia, pero se recuperó rápidamente, a diferencia de crisis previas.spa
dc.format.extent24 páginasspa
dc.format.mimetypePDFspa
dc.identifier.handlehttps://hdl.handle.net/20.500.12134/11060spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/11060spa
dc.language.isoengeng
dc.publisherBanco de la República de Colombiaspa
dc.relation.doihttps://doi.org/10.32468/be.1295spa
dc.relation.handlehttps://hdl.handle.net/20.500.12134/11060spa
dc.relation.infohttps://repositorio.banrep.gov.co/sitios/1295spa
dc.relation.inveshttps://investiga.banrep.gov.co/es/borradores/be-1295spa
dc.relation.ispartofDocumentos de Trabajospa
dc.relation.ispartofseriesBorradores de Economíaspa
dc.relation.isversionofBorradores de Economía; No.1295spa
dc.relation.numberBorrador 1295spa
dc.relation.portalhttps://www.banrep.gov.co/es/publicaciones-investigaciones/borradores-economia/medicion-brecha-producto-despues-covidspa
dc.relation.repechttps://ideas.repec.org/p/bdr/borrec/1295.htmlspa
dc.relation.shortdoihttps://doi.org/nzn6spa
dc.rights.HabeasDatos personales: El(los) autor(es) ha(n) incluido sus datos personales (nombres, correo electrónico, filiación académica, perfil académico, entre otros) en el Portal de Investigaciones o la obra remitida para publicación, y por consiguiente, manifiesta(n) que mediante el diligenciamiento y registro de sus datos personales autoriza(n) al Banco de la República el tratamiento (recolección, almacenamiento, uso, circulación o supresión) de todos los datos suministrados con la finalidad de adelantar la publicación de la obra en el Portal de Investigaciones, dar a conocer su perfil académico y medios de contacto para fines académicos y divulgativos, así como para la construcción de indicadores y estadísticas para el seguimiento y control de las actividades de divulgación del Portal de Investigaciones. Para tal fin, se informa que el tratamiento de los datos personales se realizará de acuerdo con las políticas o lineamientos generales disponibles en http://www.banrep.gov.co/proteccion-datos-personales, en la sección “Protección de Datos Personales - Habeas Data”.spa
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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:1295spa
dc.subjectMétodos bayesianosspa
dc.subjectCiclos económicosspa
dc.subjectBrecha de productospa
dc.subjectPIB potencialspa
dc.subjectEstimación estructuralspa
dc.subject.brtema6. Actividad económica y mercado laboralspa
dc.subject.jelC11 - Bayesian Analysis: Generaleng
dc.subject.jelC51 - Model Construction and Estimationeng
dc.subject.jelE3 - Prices, Business Fluctuations, and Cycleseng
dc.subject.jelE32 - Business Fluctuations; Cycleseng
dc.subject.jelE37 - Prices, Business Fluctuations, and Cycles: Forecasting and Simulation: Models and Applicationeng
dc.subject.jelspaC11 - Análisis bayesiano: generalidadesspa
dc.subject.jelspaC51 - Construcción de modelos y estimaciónspa
dc.subject.jelspaE3 - Precios, fluctuaciones y ciclos económicosspa
dc.subject.jelspaE32 - Fluctuaciones económicas; Ciclosspa
dc.subject.jelspaE37 - Precios, fluctuaciones y ciclos económicos: Predicción y simulación; Modelos y aplicaciónspa
dc.subject.keywordBayesian methodseng
dc.subject.keywordBusiness cycleseng
dc.subject.keywordPotential outputeng
dc.subject.keywordOutput gapseng
dc.subject.keywordStructural estimationeng
dc.subject.lembPandemia -- Covid 19 -- Colombiaspa
dc.titleOutput Gap Measurement after COVID for Colombia: Lessons from a Permanent-Transitory Approacheng
dc.title.alternativeMedición de la Brecha del Producto después del COVID para Colombia: Lecciones de un modelo de identificación de choques Permanente-Transitoriospa
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?: sispa
local.caie.checklist2Frente a los temas sensibles actualmente en país, considera que su documento es: NO SENSIBLEspa
local.caie.checklist61. ¿Este trabajo trata temas relacionados con el cambio climático?: nospa
local.caie.validadorSubgerencia Política Monetaria e Información Económica - Juan José Ospina Tejeiro - jospinte@banrep.gov.cospa

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