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Modelacion Markoviana para identificar la dinamica y pronostico del indice de produccion industrial en Mexico de 1980 a 2018

Gustavo Cabrera Gonzalez () and Adrian De Leon Arias
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Gustavo Cabrera Gonzalez: Universidad de Guadalajara
Adrian De Leon Arias: Universidad de Guadalajara

EconoQuantum, Revista de Economia y Negocios, 2019, vol. 16, issue 2, 23-41

Abstract: En este articulo, por medio de modelacion Markoviana estudiamos la identificacion de los estados estocasticos y pronastico del andice mensual de produccion industrial en Mexico de 1980 a 2018. Dado que la muestra de datos esta sujeta a fuertes fluctuaciones economicas y financieras, de una bateria de modelos auto-regresivos (lineales y con parametros Markovianos de cambio de regimen) se elige la especificacion del modelo que mejor se ajusta a los datos a traves del factor de Bayes. La seleccion del modelo provee evidencia de que las tasas de crecimiento mensual de este indice presentan parametros (media y volatilidad) que cambian con el tiempo. Se lleva a cabo un ejercicio de pronostico sobre el modelo Markoviano de mejor ajuste a los datos. Para medir su capacidad de inferencia, se compara su eficiencia respecto de la especificacion lineal auto-regresiva en la misma serie de datos. Los resultados muestran que la media de los errores de pronostico (dentro y fuera de la muestra) son menores en la especificacion Markoviana. La metodologia Bayesiana aplicada permite estimar de forma endogena e inferir de manera precisa incluso por problemas de identificacion de parametros Markovianos, pequeño numero de observaciones en regimenes, datos atipicos, numero de regimenes e incertidumbre de parametros sujetos a cambio de estado.

Keywords: Indice de produccion industrial; parametros markovianos; analisis bayesiano; pronostico. (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: E23 C24 C11 G17 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2019
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