Análisis de la tasa de desempleo en la economía argentina y los spreads utilizando modelos de cambio de régimen y de transición autorregresivos

Un interés particular de la mayoría de macroeconomistas, es el de estimar diversos modelos que permitan pronosticar la actividad económica. No obstante, en la literatura reciente se observa una tendencia a utilizar modelos más sencillos que permitan realizar tal pronóstico, dentro de los cuales toman fuerza los que tienen en cuenta los spreads en las tasas de interés como predictor. La razón para elegir esta variable reside en que, sobre la base de ella, los distintos agentes pueden formar y ajustar sus expectativas. El objetivo del presente trabajo es modelar el comportamiento de los spreads sobre las tasas de interés y de la tasa de desempleo argentina como indicador de la actividad económica, mediante modelos de cambio de régimen tipo Markov y de transición autorregresivos, conocidos en la literatura como Markov-Switching y Smooth Transition Autorregression (STAR), respectivamente. La relación entre ambas variables se evidencia al identificar dos periodos: uno de alto y otro de bajo crecimiento, verificando lo adecuado de los dos regímenes para ambas variables

• Autores: Rangel Jiménez, Andrés Eduardo
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2014
• Institución: Universidad Autónoma de Occidente
• Repositorio: RED: Repositorio Educativo Digital UAO
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:red.uao.edu.co:10614/11513
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10614/11513
• Palabra clave: Procesos de Markov - Soluciones numéricas; Markov processes - Numerical solutions; Modelos Star; Modelos de Markov; Star models; Markov models
• Rights: openAccess
• License: Derechos Reservados - Universidad Autónoma de Occidente