CAMBIOS ESTRUCTURALES Y LA SELECCIÓN DE MODELOS
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CAMBIOS ESTRUCTURALES Y LA SELECCIÓN DE MODELOS MACROECONOMÉTRICOS Seminario sobre construcción y uso de modelos Macroeconométricos en Centroamérica y República Dominicana (RD) Peter A. Prazmowski Presentación CEPAL Consultor Naciones Unidas República Dominicana Sede Subregional en México MODELOS MACROECONOMETRICOS La comisión de “Cowles” Consenso sobre la forma correcta de modelar empíricamente la macroeconomía Propuesta Filosofía para entrelazar la teoría con la data (Klein, Modelos estructurales (intertemporales) para la evaluación de los mecanismos de trasmisión de política Asumen la existencia de variables exógenos (incluyendo variables de política) manipulables para lograr un comportamiento especifico de la macroeconomía Antecedentes Plataforma estándar para la evaluación de política económica en los 1960’s y 1970’s Pierden popularidad por numerosas criticas teóricas y empíricas 1 PROCESO TRADICIONAL DE ESTIMACION Y SELECION Selección conceptual del modelo Estimación de parámetros estructurales: Método tradicional o método LSE MCO, 2SLS, 3SLS, SUR, GMM, etc. Análisis de residuos y co-integración Corrección de diagnósticos Componentes GARCH y sus variantes Corrección por varianza Heterocesdasticidad Compilación y situaciones en muestra (e.j GS) Evaluación de la bondad de ajuste mediante (e.j., Estadístico de Thail) Pronósticos • Empleando un método estático o estocástico • Empleando incertidumbre estructural de los parámetros Evaluación de Políticas • Comparación de escenarios alternativos mediante el uso de multiplicadores dinámicos CRITICAS RELEVANTES Estimación Los modelos no ofrecen un tratamiento consistente de la data mostrando ineficiencia como herramienta de evaluación y pronostico (Pesaran y Smith, 1995) Exogeneidad Los supuestos de exogeneidad de los instrumentos de políticas son absurdos dado que la política es una reacción endógena ante eventos económicos (Sims, 1980) Estabilidad Estructural Los paramento estructurales no son estables por la endogeneidad de políticas (preferencias), estado tecnológico y regímenes estructurales (Lucas, 1976) La exigencia de reglas endógenas de políticas y de expectativas en los modelos crea endogeneidad en los parámetros La endogeneidad de los parámetros hace incompatible la evaluación de escenarios alternativos y la evaluación de políticas 2 ALTERNATIVAS Método del LSE Evaluación científica de las propiedades estadísticas de la data y el proceso correcto de una selección del modelo: Sargan (en Hendry, 1995) Complemento a los modelos macroeconométricos Modelos de Vectores Autorregresivos (VAR): Medición sin teoría: Sims (1980) Alternativa a los modelos Macroeconométricos Método GMM y calibración Alternativa a los modelos macroeconométricos mediante la calibración de modelos derivados de micro-fundamentos que replican los hechos estilizados de la data (Cooley, 1997) Modelos de expectativas racionales Simulaciones con expectativas racionales pueden superar la critica de Lucas y cambios estructurales: Kindal y Prescott (1982): Modelos con rezagos proporcionan mejores resultados: Estrella y Fuher (1999) CAMBIOS ESTRUCTUALES Y LA SELECCION DE MODELOS Hipótesis Cambios estructurales pueden tener un impacto relevante en la simulación y selección de modelos El impacto puede descartar modelos economicamamente intuitivos y efectivos Objetivo Medir la importancia de tomar en consideración los cambios estructurales en la selección de modelos estructurales Presentar alternativas sobre como manejar dichos cambios en el pronostico y la evaluación de políticas 3 EJERCICIO ILUSTRATIVO Caso práctico Modelo mensual estructural para modelar el tipo de cambio y la inflación en RD Metodología Estimación de ecuaciones individuales de comportamiento que incluyen dinámica de corto plazo y un mecanismo de corrección de error Coeficientes recursivos para estimar cambios estructurales Solución y pronóstico empleando el algoritmo de Newton Comparación del método tradicional y el método de coeficientes recursivos Modelo a Estimar Ecuación de tipo de Cambio (Juselius, 2000) S = F(P-P*, r-r*) Ecuación de inflación (Kamin, 2001) P-P* = G(S,A) ESTIMACION Ecuación de tipo de Cambio (Juselius, 2000) [ n n i =0 i =0 ( ) ( ) ] ∆12 st = ∑ a1∆12 st −i + ∑ b1i ∆12 p − p ∗ t −i + c1i ∆12 r − r ∗ t −i + θ1ECM 1 Ecuación de inflación (Kamin, 2001) ( ) ( ) [ ] n n ∆12 p − p ∗ t = ∑ a2i ∆12 p − p ∗ t t −i + ∑ b2 j ∆12 st −i + θ 2 [TCRt −12 − At −12 ] i =0 j =0 4 ESTIMACION Y SIMULACIONES EN MUESTRA Procedimiento: Ecuaciones estimadas para la muestra completa: 1991:8 2004:10 Simulación dinámica para el periodo 1993:8-2004:10 Conclusiones: El modelo muestra un ajuste pobre en las simulaciones en muestra Tradicionalmente, los resultados implican una revisión de la estructura Tipo de Cambio (RD$/US$) IPC (cambios % anualizados) 70 60 60 50 50 40 40 30 20 30 10 0 20 -10 -20 10 1994 1996 1998 2000 Actual 2002 2004 1994 1996 Baseline 1998 Actual 2000 2002 2004 E (Baseline) ESTABILIDAD ESTRUCTURAL 1.2 .88 .03 1.1 .86 .02 1.0 .01 .84 0.9 .00 .82 0.8 -.01 .80 0.7 -.02 .78 0.6 0.5 -.03 .76 96 97 98 99 00 01 02 03 04 -.04 96 97 98 99 R_C2_E 00 01 02 03 04 96 97 98 99 R_C2_P .50 0.0 01 02 03 04 02 03 04 02 03 04 .16 .45 .14 -0.2 .40 00 R_C3_E .12 .35 -0.4 .10 .30 .08 -0.6 .25 .06 .20 -0.8 .04 .15 -1.0 .10 96 97 98 99 00 01 02 03 04 .02 96 97 98 99 R_C3_P 00 01 02 03 04 .35 .30 .25 .20 .15 .10 .07 .10 .06 .08 .05 .06 .04 .04 .00 .01 -.02 .00 98 99 00 01 R_C5_E 98 99 02 03 04 00 01 .02 .02 -.04 -.01 .05 97 97 R_C4_P .03 96 96 R_C4_E -.06 96 97 98 99 00 01 R_C5_P 02 03 04 96 97 98 99 00 01 R_C6_E 5 SIMULACIONES INCLUYENDO CAMBIOS ESTRCUTURALES Procedimiento: Ecuaciones estimadas recursivamente e incluyendo variaciones estructurales Simulación dinámica para el periodo 1993:8-2004:10 Conclusiones: Los cambios estructurales aparentan relevantes Los resultados implican un tratamiento detallado de la dinámica de parámetros Tipo de Cambio (RD$/US$) IPC (cambio % anualizado) 80 60 70 50 60 50 40 40 30 30 20 20 10 0 96 97 98 99 00 Actual 01 02 03 04 10 96 97 98 Baseline 99 00 Actual 01 02 03 04 E (Baseline) COMPARACION DE PRONOSTICOS Procedimiento: Ecuaciones estimadas hasta 2003:1 Simulación dinámica para el periodo 2003:1-2004:10 Conclusiones: El modelo con parámetros constante muestra una medida tipo de cambio de equilibrio Los resultados con parámetros recursivos muestran un mejor representación de la realidad E ± 2 S.E. E ± 2 S.E. 60 60 50 50 40 40 30 30 20 20 10 10 96 97 98 Actual 99 00 01 02 03 E (Baseline Mean) 04 96 97 98 Actual 99 00 01 02 03 04 E (Baseline Mean) 6 CONCLUSIONES Los cambios en parámetros estructurales son relevantes en la evaluación y selección de modelos macroeconométricos Los modelos La experiencia muestra que dichos cambios son menos notorias a menor frecuencia de data Pueden ser modelados bajo diversos criterios para dar mayor dinámica a soluciones y pronóstico Ajustes del modelador VAR Entropía Filtro de Kalman 7
