La presente tesis tiene como objetivo mostrar la utilidad y versatilidad de las cadenas de Markov en la modelización económica, para lo cual se llevan a cabo dos aplicaciones, una en el ámbito de la economía financiera y otra en el área de la economía pública.
En la primera aplicación, se analiza el impacto en la volatilidad bursátil de la llegada de nueva información a través de los analistas financieros mediante un modelo de cambio de régimen o Markov Regime Switching (MRS). Este modelo permite considerar dos estados diferentes de los rendimientos financieros asociados con alta o baja volatilidad respectivamente, donde gracias a las cadenas de Markov se obtiene la probabilidad de encontrarse en cada uno de dichos estados condicionado a la entrada de nueva información. El modelo desarrollado permite que la matriz de transición varíe en el tiempo incorporando además la información relativa a los analistas en forma de recomendaciones, de tal forma que se evalúa su impacto en la volatilidad de los rendimientos financieros.
En la segunda aplicación, las cadenas de Markov se incorporan dentro de un modelo de proyección contable de ingresos y gastos del sistema de pensiones español para el período 2006 - 205 1, con generaciones solapadas y agentes heterogéneos heterogéneos según edad, género, nivel educativo (primaria, secundaria y terciaria) y nacionalidad (nativos e inmigrantes). En concreto, se aplican en la reconstrucción y proyección de los historia les laborales de los individuos para la obtención de los elementos clave tanto en la evolución de los ingresos por cotizaciones como en el cálculo de sus pensiones. Se realiza, para las próximas cuatro décadas, la proyección de población y de los elementos clave del sistema de pensiones obteniendo las estimaciones de los ingresos y gastos del sistema de Seguridad Social, tanto de pensiones de jubilación, viudedad e incapacidad y según la heterogeneidad mencionada. Finalmente, se realiza la evaluación de varias simulaciones de reforma del sistema de pensiones así como el impacto de la reforma aprobada en 2011.
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