La tesis que se presenta a continuación contiene tres capítulos sobre macroeconometría. El capítulo 1 presenta un estimador nuevo de combinación de pesos que permite obtener proyecciones de densidad bien calibradas. En una aplicación empírica en la que se busca proyectar el índice de producción industrial de los Estados Unidos, demuestro que la metodología propuesta es superior comparada con varios esquemas de combinación de pesos estándar, y los pesos calculados indican que las variables financieras son predictores relevantes durante la Gran Recesión. El capítulo 2 investiga como el desempeño al realizar proyecciones con modelos estructurales de Equilibrio General Dinámicos Estocásticos y modelos estadísticos de forma reducida cambia a lo largo del tiempo. En particular, demuestro que la habilidad del modelo de realizar predicciones dentro de la muestra está fuertemente relacionada con su desempeño al realizar predicciones fuera de la muestra antes de la crisis financiera más reciente, pero esta relación se desvanece hacia el final de la crisis. En el capítulo 3 presentamos una metodología para construir intervalos de confianza para la fortaleza de la identificación en modelos de variables instrumentales y modelos Estructurales de Vectores Autoregresivos identificados con un instrumento externo. Para ilustrar el funcionamiento del método que proponemos, usamos tres ejemplos principales: la Curva de Phillips Neo-Keynesiana, una ecuación de Euler linearlizada y un modelo Estructural de Vectores Autorregresivos que describen los efectos dinámicos de un shock petrolero.
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