Estimacion de la BP de la Economía Uruguaya tanto sectorial como agregada

Question 1

¿Por qué es relevante el estudio del ciclo económico y la extracción del componente cíclico?

Answer 1

Es relevante tanto desde una perspectiva teórica, así como para evaluar los efectos de las políticas macroeconómicas a través del estudio de los patrones de crecimiento de la economía.

Question 2

Que es coyuntura economica?

Answer 2

es la situación económica conjunta que muestra una economía determinada en un momento.

Question 3

¿Qué es la Brecha de Producto en sentido tecnico?

Answer 3

La Brecha de Producto es la diferencia entre el PIB observado de una economía y su nivel “potencial” de largo plazo

Question 4

¿Qué es la Brecha de Producto en sentido practico?

Answer 4

1. el producto potencial como el nivel de producción que puede alcanzarse en una situación de pleno empleo.
2. En las últimas décadas, este concepto se ha ido modificando y se asocia el producto potencial con el mayor nivel de producto que la economía puede alcanzar sin generar presión inflacionaria.

Question 5

¿Por qué es importante la Brecha de Producto?

Answer 5

1. Constituye un indicador utilizado para predecir las presiones inflacionarias.
2. Es una medida del grado de utilización de la capacidad productiva de una economía.
3. Permite analizar el estado del ciclo económico.
4. Es útil para la formulación de políticas macroeconómicas.

Question 6

Cuantos metodos de estimacion existen para determinar la brecha de produccion?

Answer 6

1. El método de Okun: Este método utiliza la relación entre la tasa de desempleo y el crecimiento del PIB para estimar el producto potencial.
2. el filtro Hodrick-Prescott: Este método utiliza un filtro lineal para separar el componente cíclico del PIB del componente de tendencia.
3. la producción potencial estimada: Este método utiliza un modelo econométrico para estimar el producto potencial.

Question 7

¿Cuales son los componentes de una Serie Temporal?

Answer 7

1.Tendencia: Fluctuaciones de largo plazo (más de un año).
2. Ciclo: Oscilaciones con duración mayor a un año con cierta regularidad.
3. Estacionalidad: Fluctuaciones menores a un año con mucha regularidad.
4. Irregular: Fluctuaciones de comportamiento errático que no aportan información

Question 8

¿Qué es el Componente Cíclico?

Answer 8

es la parte de la Serie Temporal que se asocia con los movimientos de la actividad económica agregada en su dinámica de corto plazo.

Question 9

cómo se extrae el componente ciclico?

Answer 9

1. Filtros lineales: Estos filtros eliminan las componentes de tendencia y estacionalidad de la serie temporal.
2. Análisis espectral: Este método permite identificar los diferentes componentes de la serie temporal en el dominio de la frecuencia.

Question 10

¿Cómo puede visualizarse la relación entre la brecha de producto y las presiones inflacionarias?

Answer 10

Esto puede visualizarse en una curva de Philips, de la forma
πt+1​=πt​+β(yt​−yt∗​)

donde πt​ representa la inflación,
yt​ el producto
yt∗​ el producto potencial

Question 11

¿Cuáles son los tres grandes grupos de métodos para la estimación del producto potencial?

Answer 11

1: Métodos no Estructurales
2: Métodos Estructurales
3: Métodos directos

Question 12

¿Qué caracteriza a los Métodos no Estructurales?

Answer 12

Están basados en métodos estadísticos, y no en modelos económicos. Son simples y requieren de poca información para la estimación ya que son univariados.

Question 13

Dentro de los Métodos no Estructurales, ¿cuáles son las dos subcategorías que se pueden distinguir?

Answer 13

1: la metodología basada en modelos ARIMA propuesta por Maravall implementada en TRAMO-SEATS.
2: Los filtros lineales que representan herramientas estadísticas diseñadas para extraer algún componente de interés,

Question 14

Métodos no Estructurales, cuales filtros utiliza?

Answer 14

1: Holdrick-Prescott
2: filtro de Baxter-King,
3: Christiano-Fitzgerald,
4:Butterworth.

Question 15

¿Qué caracteriza a los Métodos Estructurales?

Answer 15

Estos métodos se basan en una teoría económica específica y su principal desventaja es que requieren mucha información además de ser difícil su obtención.

Question 16

Qué caracteriza a los Métodos directos?

Answer 16

Consisten en la elaboración de encuestas a empresas para obtener información sobre la capacidad utilizada. Requieren de mucha información en forma continua por lo que son costosas.

Question 17

¿Por qué es útil el análisis espectral de las series temporales?

Answer 17

Es útil para describir las propiedades teóricas de los filtros, así como entender el vínculo entre filtros lineales y la extracción del ciclo. También es posible explicitar las propiedades de la señal cíclica estimada y obtener medidas relativas al ajuste, la estabilidad y el efecto distorsivo de los filtros empleados.

Question 18

¿Qué información proporcionan los intervalos de confianza?

Answer 18

Dan una idea de la precisión de la estimación y permiten responder la importante pregunta sobre si el ciclo es significativamente distinto de cero, ya sea por encima o por debajo de la tendencia.

Question 19

¿Qué significa la extracción de señales en el contexto de las series de tiempo económicas?

Answer 19

Significa explicitar cuáles son los componentes inobservables de las series temporales y cuáles de estos componentes son de interés en este trabajo.

Question 20

¿Cómo se pueden descomponer las series de tiempo en el contexto de la extracción de señales?

Answer 20

Una serie de tiempo se piensa como la agregación de un conjunto de señales ortogonales que son inobservables. Es decir, el proceso estocástico {Yt}∞ t=0 puede ser descompuesto en cuatro componentes: la tendencia, el ciclo, la estación y por último el componente irregular.

Question 21

¿Cuáles son las dos formas más comunes de relación entre {Yt}∞ t=0 y sus componentes?

Answer 21

Las dos formas más comunes son la aditiva y la multiplicativa. En la forma aditiva, Yt = Tt + Ct + St + It. En la forma multiplicativa, Yt = TtCtStIt.

Question 22

¿Cómo se asocia cada componente de una serie de tiempo a un rango de frecuencia particular?

Answer 22

1: La tendencia (Tt) está asociada a las oscilaciones de baja frecuencia representando los movimientos de largo plazo o estructurales del fenómeno estudiado.
2: El ciclo (Ct) es un componente de tipo oscilante que se caracteriza por ser un movimiento recurrente en torno a la tendencia que se repiten cada varios años.
3: La estación (St) es el componente asociado al comportamiento regular de la serie en las frecuencias correspondientes a períodos de un año y medio.
4: El componente irregular (It) tiene una estructura aleatoria y contiene oscilaciones no sistemáticas.

Question 23

¿Por qué es importante la señal cíclica en el trabajo mencionado en el texto?

Answer 23

La señal cíclica es importante porque el ciclo del IVFPIB se entiende como una medida de la brecha de producto.

Question 24

¿Cómo se utiliza la metodología TRAMO-SEATS en la descomposición de una serie de tiempo?

Answer 24

En términos de la descomposición aditiva, se puede plantear que TC = T + C y SA = T + C + I, la metodología que se utiliza para esta descomposición es TRAMO-SEATS.

Question 25

¿Qué es el método TRAMO-SEATS?

Answer 25

El método TRAMO-SEATS es un procedimiento que permite realizar el ajuste estacional de una serie temporal. TRAMO (Time Series Regression with ARIMA Noise, Missing Observations, and Outliers) es una herramienta para la estimación, predicción y la interpolación de modelos de regresión con valores faltantes y errores ARIMA. SEATS (Signal Extraction in ARIMA Time Series) es un programa para la estimación de componentes no observados en series temporales.

Question 26

¿Cuáles son los aspectos que se tienen en cuenta en el proceso de TRAMO?

Answer 26

El proceso de TRAMO tiene en cuenta varios aspectos que es necesario modelar: el efecto de los datos faltantes, las observaciones atípicas y el efecto calendario.

Question 27

¿Cómo se determina si la serie de tiempo tiene varianza acotada o no?

Answer 27

Antes de estimar el modelo ARIMA, es necesario determinar si la serie de tiempo tiene varianza acotada o no. Esto se hace a través de una regresión del rango sobre la media para cada submuestra de la serie. Si el coeficiente de la media es mayor a un valor predeterminado, entonces se aplica el logaritmo a la serie, y se trabaja en nivel en caso contrario.

Question 28

¿Qué tipos de regresores determinísticos se pueden clasificar en TRAMO?

Answer 28

Los regresores determinísticos se pueden clasificar en tres formas: Efectos Calendario, Efectos Especiales y Valores Atípicos.

Question 29

¿Cómo se selecciona el modelo ARIMA en TRAMO?

Answer 29

Una vez determinadas las variables de regresión, se selecciona el modelo ARIMA. Se determina el orden de integración y los órdenes de los polinomios autorregresivos y de media móvil. Este modelo puede a la vez ser especificado por el usuario

Question 30

¿Qué hace el programa TRAMO una vez especificado el modelo?

Answer 30

Una vez especificado el modelo, el programa TRAMO estima por máxima verosimilitud todos los parámetros del modelo seleccionado, detecta y corrige observaciones anómalas o outliers, proporciona predicciones de las series con su correspondiente error cuadrático medio e interpola los valores faltantes de forma óptima.

Question 31

¿Qué es SEATS y qué hace?

Answer 31

SEATS (Signal Extraction in ARIMA Time Series) es un programa para la estimación de componentes no observados en series temporales. Se estiman y se obtienen predicciones de la tendencia, el componente estacional, el componente irregular y los componentes cíclicos. TRAMO proporciona a SEATS la serie original, los efectos no estocásticos que ha estimado, la serie linealizada y el modelo ARIMA estimado.

Question 32

¿Qué es el modelo para componentes y cómo se relaciona con el modelo ARIMA?

Answer 32

El modelo para componentes es una metodología que consiste en factorizar el modelo ARIMA de la serie corregida por efectos determinísticos, en modelos de tipo ARIMA para cada componente. Los componentes pueden ser la tendencia, el componente estacional, el ciclo y el irregular.

Question 33

¿Cuáles son los requisitos que deben cumplir los componentes de la serie?

Answer 33

Los componentes de la serie deben cumplir dos requisitos: la agregación de los componentes debe replicar al modelo identificado para la serie linealizada y el modelo utilizado debe replicar las características asociadas a cada componente.

Question 34

¿Cuáles son los supuestos en los que se sustenta la descomposición de la serie de tiempo?

Answer 34

Los supuestos en los que se sustenta la descomposición de la serie de tiempo son que los componentes no observables están incorrelacionados y que las innovaciones de los modelos de los componentes son variables aleatorias normalmente distribuidas, con media cero y varianza σ²j.

Question 35

¿Qué se supone con respecto a la estructura de los modelos de los coeficientes?

Answer 35

Con respecto a la estructura de los modelos de los coeficientes, se supone que ningún par de polinomios {φj (L), θj (L)} comparten la misma raíz y que los diferentes polinomios φj (L) no comparten raíces unitarias.

Question 36

¿Cómo se asignan los factores a los componentes inobservables en SEATS?

Answer 36

Los polinomios que intervienen en el modelo de la serie original pueden ser factorizados en base a sus raíces. SEATS asigna cada uno de los factores a los componentes inobservables, dependiendo de la raíz. Por ejemplo, si el modelo presenta una diferencia regular (1−L), este factor es asignado al componente de tendencia.