Approach to Estimating Confidence Intervals for a Business Cycle

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dc.audiencePolicymakerseng
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dc.coverage.sucursalBogotáspa
dc.creatorMartinez-Rivera, Wilmer Osvaldo
dc.creatorHernández-Bejarano, Manuel Darío
dc.creator.firmaWilmer Martinez-Riveraspa
dc.creator.firmaManuel Dario Hernandez-Bejaranospa
dc.date.accessioned2026-03-19T13:41:44Zspa
dc.date.available2026-03-19T13:41:44Zspa
dc.date.created2026-03-19spa
dc.descriptionEste documento presenta un método novedoso para el análisis de los puntos de quiebre del ciclo económico que aprovecha la herramienta no paramétrica de perfil coincidente para construir intervalos de confianza alrededor de las fechas de dichos puntos de quiebre. Este método novedoso generaliza la herramienta del perfil coincidente poniendo en una matriz las relaciones de coincidencia entre un conjunto de variables dadas. A este método lo denominamos matriz de coincidencia. A través de un estudio numérico y dos aplicaciones empíricas: una con datos económicos de Estados Unidos y otra de Colombia, demostramos la precisión del método para identificar puntos de quiebre, que se alinean estrechamente con el ciclo de referencia de cada caso. Además, en nuestro análisis de datos económicos de Estados Unidos, realizamos un análisis pseudo-fuera de muestra que confirma aún más el excelente rendimiento del método para predecir las fechas de estos puntos de quiebre.spa
dc.description.abstractThis document introduces a novel business-cycle turning-point analysis method that leverages the nonparametric coincident profile tool to construct confidence intervals for turning-point dates. The novel method generalized the coincident profile tool by providing a matrix of coincident relationships among a set of variables. We refer to this object as the coincident matrix. Through a numerical study and two empirical applications: one using economic data from the United States and the other from Colombia, we demonstrate the accuracy of the method in identifying turning points, closely aligning with the reference cycle in each case. In addition, in our analysis of United States economic data, we conduct a pseudo-out-of-sample analysis that further validates the method's superior performance in predicting turning-point dates.eng
dc.description.notesUn enfoque para estimar intervalos de confianza del ciclo de los negocios Enfoque Desarrollamos una metodología para estimar el ciclo económico, generando estimaciones puntuales e intervalos de confianza para las fechas de los puntos de quiebre. La metodología utiliza el algoritmo de detección de fechas de Bry y Boschan (1971) para identificar puntos de quiebre en un conjunto de indicadores económicos. Una vez identificados estos puntos, utilizamos un procedimiento novedoso, la matriz coincidente, que generaliza el método de Perfil Coincidente propuesto en Martinez-Rivera et al. (2016) y permite medir el grado de coincidencia entre un grupo de indicadores económicos. Habiendo identificado los puntos de quiebre, se establecen zonas de máximos (picos) y mínimos (valles) a través del tiempo, teniendo en cuenta las recomendaciones definidas en la literatura para evitar traslapes de estas zonas y garantizando la alternancia entre las mismas. Luego de haber identificado las zonas de máximos y mínimos (grupos de puntos de quiebre) estimamos el valor promedio para tener una medida de resumen en cada zona de máximos y mínimos a lo largo del periodo muestral, siendo esta la estimación puntual. Para la construcción de los intervalos de confianza alrededor de la estimación puntual, hacemos uso de la técnica de Bootstrapping. Probamos el desempeño de la metodología propuesta mediante un ejercicio de simulación y dos aplicaciones empíricas a datos de Estados Unidos y Colombia. Contribución La propuesta presentada se ubica dentro de la literatura sobre la estimación de los puntos de quiebre del ciclo económico adicionando la estimación simultanea de intervalos de confianza alrededor de estos puntos de quiebre estimados. El estudio amplia la literatura en cuanto a la construcción de intervalos de confianza de estos puntos de quiebre estimados, bajo un enfoque no paramétrico. Destacamos algunas ventajas de la metodología propuesta. En primer lugar, no se requiere un ciclo de referencia específico para definir el ciclo económico, como lo demuestran los ejercicios de simulación. Sin embargo, la estimación puede mejorarse utilizando un parámetro de ajuste calibrado a partir de un ciclo de referencia dado, como se hizo en las dos aplicaciones empíricas. En segundo lugar, al ser un enfoque no paramétrico, este no se basa en supuestos distribucionales sobre los grupos de picos y valles, lo que permite que los datos hablen por sí mismos. Este hecho se aprecia en el algoritmo de Bry y Boschan (1971), el cual no requiere una parametrización. Resultados Mediante dos aplicaciones empíricas, utilizando datos económicos de Estados Unidos y Colombia, ilustramos la eficacia de nuestra metodología propuesta, proporcionando no solo estimaciones puntuales precisas para las fechas de los puntos de quiebre, que se alinean estrechamente con el ciclo de referencia en cada caso, sino que también nos permiten construir intervalos de confianza en torno a estas estimaciones. Los estudios de simulación corroboran estos hallazgos. Además, en nuestro análisis de datos económicos de Estados Unidos, realizamos un ejercicio pseudo-fuera de muestra que evidencia que nuestro método puede anticipar picos entre 2 y 5 meses de antelación y valles, aunque estos requieren más tiempo, entre 12 y 25 meses, y se detectan antes de los anuncios del NBER. En el caso colombiano, si bien es difícil identificar claramente las zonas de máximos y mínimos debido al traslape entre estas, especialmente al inicio de la muestra, una vez definido el parámetro de ajuste, podemos reducir el traslape conservando las relaciones más relevantes o coincidentes. Además, aplicar la metodología a un conjunto amplio de variables es complejo; un enfoque alternativo sería utilizar una técnica de reducción de dimensión, similar a la de Estados Unidos. Sin embargo, se obtienen resultados similares a los reportados en el estudio de Arango et al. (2025). Frase destacada: Mediante dos aplicaciones empíricas, utilizando datos económicos de Estados Unidos y Colombia, ilustramos la eficacia de nuestra metodología, proporcionando no solo estimaciones puntuales precisas para las fechas de los puntos de quiebre, sino que también nos permiten construir intervalos de confianza en torno a estas estimaciones.spa
dc.format.extent25 páginasspa
dc.format.mimetypePDFspa
dc.identifier.handlehttps://hdl.handle.net/20.500.12134/11356spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/11356spa
dc.language.isoengeng
dc.publisherBanco de la Repúblicaspa
dc.relation.doihttps://doi.org/10.32468/be.1348spa
dc.relation.handlehttps://hdl.handle.net/20.500.12134/1348spa
dc.relation.infohttps://repositorio.banrep.gov.co/sitios/1348spa
dc.relation.inveshttps://investiga.banrep.gov.co/es/borradores/be-1348spa
dc.relation.ispartofDocumentos de Trabajospa
dc.relation.ispartofseriesBorradores de Economíaspa
dc.relation.isversionofBorradores de Economía; No.1348spa
dc.relation.numberBorrador 1348spa
dc.relation.portalhttps://www.banrep.gov.co/es/publicaciones-investigaciones/borradores-economia/enfoque-estimar-intervalos-confianzaspa
dc.relation.repechttps://ideas.repec.org/p/bdr/borrec/1348.htmlspa
dc.relation.shortdoihttps://doi.org/qwdmspa
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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:1348spa
dc.subjectCiclos económicosspa
dc.subjectPuntos de quiebrespa
dc.subjectPrueba no paramétricaspa
dc.subjectPerfil coincidentespa
dc.subjectIntervalos de confianzaspa
dc.subject.brtema6. Actividad económica y mercado laboralspa
dc.subject.jelC14 - Semiparametric and Nonparametric Methods: Generaleng
dc.subject.jelC15 - Statistical Simulation Methods: Generaleng
dc.subject.jelE32 - Business Fluctuations; Cycleseng
dc.subject.jelE37 - Prices, Business Fluctuations, and Cycles: Forecasting and Simulation: Models and Applicationeng
dc.subject.jelspaC14 - Métodos semiparamétricos y no paramétricos: generalidadesspa
dc.subject.jelspaC15 - Métodos de simulación estadística: generalidadesspa
dc.subject.jelspaE32 - Fluctuaciones económicas; Ciclosspa
dc.subject.jelspaE37 - Precios, fluctuaciones y ciclos económicos: Predicción y simulación; Modelos y aplicaciónspa
dc.subject.keywordBusiness cycleseng
dc.subject.keywordTurning pointseng
dc.subject.keywordNon-parametric testeng
dc.subject.keywordCoincident Profileeng
dc.subject.keywordConfidence intervalseng
dc.subject.lembCiclos económicos -- Análisis estadísticospa
dc.titleApproach to Estimating Confidence Intervals for a Business Cycleeng
dc.title.alternativeUn enfoque para estimar intervalos de confianza del ciclo de los negocios spa
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.checklistriec1. ¿Desea cargar este borrador al repositorio de la Red Investigadores de Economía?: sispa
local.caie.validadorSubgerencia de Estudios Economicos - Juan Esteban Carranza - jcarraro@banrep.gov.cospa

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Borradores de Economía; No.1348
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