Identificación de relaciones entre variables de política económica en Colombia a través de funciones de correlación cruzada

Para el estudio y análisis de la relación entre variables económicas y financieras se han utilizado diversas metodologías. Sin embargo, se desaprovecha una herramienta robusta para el análisis de estas relaciones conocida como la correlación cruzada que fue planteada desde el año 1970 por Box y Jenkins y luego retomada en 1977 por Pierce y Haugh. Esta metodología consiste en identificar y estimar el modelo ARIMA que mejor se ajuste a cada serie y obtener los residuos identificados como ruido blanco; estos constituyen la serie preblanqueada. Finalmente se estima la correlación cruzada entre las series preblanqueadas y se determinan las relaciones de causalidad entre cada par de series. En esta investigación se relacionan cuatro variables fundamentales de la economía con gran impacto en las finanzas de una empresa: Índice General de la Bolsa de Valores de Colombia, Emerging Markets Bonds Index o Indicador de Bonos de Mercados Emergentes, Tasa Representativa del Mercado y Tasa de Inflación, encontrando evidencia de relaciones instantáneas, unidireccionales y bidireccionales.

• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Universidad del Rosario
• Repositorio: Repositorio EdocUR - U. Rosario
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.urosario.edu.co:10336/26160
• Acceso en línea: https://doi.org/10.25100/cdea.v30i51.41; https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/26160
• Palabra clave: Causalidad; Correlación cruzada; Modelos ARIMA; Técnica de preblanqueo; Causality; Crossed correlation; ARIMA models; Prewhitening technique; Corrélation croisée; Modèles ARIMA; Technique de pré blanchissement; Causalité
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