Este documento discute la predicción y solución de cambios estructurales en la economía. Explica que un cambio estructural implica una modificación generalizada y a largo plazo en las estructuras fundamentales de las variables económicas. Propone varios modelos econométricos como Threshold Autoregressive Models y Smooth Transition Autoregression models que pueden incorporar cambios estructurales. También discute la importancia de acumular más datos después de un cambio estructural para estimar nuevamente los modelos de corrección de error.

1. Predicción deCambiosestructurales Clive W.J. Granger

2. Sandra Rubio García Fernando Casas Valerio Índice Solución al cambioestructural Predicción del cambioestructural 1 Cambioestructural. 2 3 2/46

4. A largo plazo.

5. De estructuras fundamentales.3/46

7. θt = θ1 t > t0: El parámetro cambia de valor.4/46

8. Sandra Rubio García Fernando Casas Valerio 1. Cambioestructural Cambio estructural = Terremotos ¿Cuántos terremotos se han producido en Los Ángeles (California) esta última semana? 5/46

9. Sandra Rubio García Fernando Casas Valerio 1. Cambioestructural 6/46

10. Sandra Rubio García Fernando Casas Valerio 1. Cambioestructural 7/46

11. Sandra Rubio García Fernando Casas Valerio 1. Cambioestructural 1 2 3 Decrecimientoesponencial de la magnitud o importancia Muynumerosos Escasos de granmagnitud Distribución “Long tailed” 8/46

12. Sandra Rubio García Fernando Casas Valerio 1. Cambioestructural t - 1 t t + 1 Reglas o parámetros X(1) Reglas o parámetros X(2) Shock 9/46

13. Cambios institucionales Cambios de políticas Ataques especulativos Sandra Rubio García Fernando Casas Valerio 1. Cambioestructural Cambios en la confianza pública Colapso de vecinos Shocks no económicos CAUSAS 10/46

14. Sandra Rubio García Fernando Casas Valerio 1. Cambioestructural 11/46

15. Sandra Rubio García Fernando Casas Valerio 1. Cambioestructural 1. Cambios de políticas (policies). 12/46

16. Sandra Rubio García Fernando Casas Valerio 1. Cambioestructural 13/46

17. Sandra Rubio García Fernando Casas Valerio 1. Cambioestructural 2. Grandes cambios institucionales. 14/46

18. Sandra Rubio García Fernando Casas Valerio 1. Cambioestructural 15/46

19. Sandra Rubio García Fernando Casas Valerio 1. Cambioestructural 3. Ataques especulativos. 16/46

20. Sandra Rubio García Fernando Casas Valerio 1. Cambioestructural 17/46

21. Sandra Rubio García Fernando Casas Valerio 1. Cambioestructural 4. Colapsos en economías cercanas. 18/46

22. Sandra Rubio García Fernando Casas Valerio 1. Cambioestructural 19/46

23. Sandra Rubio García Fernando Casas Valerio 1. Cambioestructural 5. Shocks no económicos 20/46

24. Sandra Rubio García Fernando Casas Valerio 1. Cambioestructural 21/46

25. Sandra Rubio García Fernando Casas Valerio 1. Cambioestructural 6. Cambios en la confianza pública 22/46

26. Sandra Rubio García Fernando Casas Valerio 1. Cambioestructural 23/46

27. Sandra Rubio García Fernando Casas Valerio 1. Cambioestructural Diferentes “cambiosestructurales” Gravedad de lasconsecuencias Número de paísesafectados 24/46

28. Sandra Rubio García Fernando Casas Valerio Índice Solución al cambioestructural Predicción del cambioestructural 1 Cambioestructural. Ejemplos 2 3 25/46

31. 1)

32. 2)

33. 3)

36. Interpretación:

37. El MCE bivariadorelacionalas variables Δ X e ΔY con susretardos y el término de correción del error.

38. Condiciones del modelo:

39. 1)

40. 2)

41. 3)

42. 4) 28/46

44. Interpretación:

45. Zmuestra la relación a l/p entre X e Y.29/46

46. Sandra Rubio García Fernando Casas Valerio 2. Solución al cambioestructural Dondevaya el sistema en el tiempot+1 , depende de la magnitud y el signo del error de equilibrio en el periodo anterior. Dinámica de Corto-Plazo: movimientos en el cortoplazodentro del ECM, queguian a la economíahacia el Equilibrio de Largo Plazo 30/46

47. Sandra Rubio García Fernando Casas Valerio ¿Cuál es la relación entre cointegración y el MCE? 2. Solución al cambioestructural El Teorema de representación de Granger: paralas variables que son I(1), lasrepresentaciones MCE y de cointegración son equivalentes. 31/46

48. Sandra Rubio García Fernando Casas Valerio 2. Solución al cambioestructural 32/46

49. Sandra Rubio García Fernando Casas Valerio 2. Solución al cambioestructural 33/46

50. Sandra Rubio García Fernando Casas Valerio Problemática 1 2. Solución al cambioestructural Si hay un cambioestructural, los parámetros del modelo van cambiar. Incluso la relación de equilibrio a l/p de equilibrio puede cambiar. Va a ser difícil estimar a partir del cambio estructural. 34/46

52. Otrasocasionespodemostenerproblemas de mala especificación del modeloporque no explicamos un cambioestructural.

53. Solución 1: A(t), estoes, dejarque A varíe con el tiempo.

54. Solución 2: A(q(t)), esdecir, dejarque A dependa de otra variable.35/46

56. Acumulardatos a partir del cambioestructuralparaestimar de nuevoel MCE.

57. Hastaqueestoocurra, la relación a largo plazo entre las variables puede ser espúrea (random walk).36/46

59. Formularmodeloseconométricosqueincorporancambioestructural.37/46

61. Pretendeexplicar los movimientos entre dos tramosmedianteuna variable observada.

62. Modelo:

63. Donde: s(t-k) es la variable quedetermina el estado.

64. El parámetro k determinacuantos los retardos de la variable-estado (s) influyen en el período t.38/46

66. Si s(t-k) = y(t-k) tenemos un modelo SETAR (self-exciting TAR):39/46

68. Forma funcional:

69. Donde:

70. Cuanto mayores Y, el modelo AR cambia suavemente de una forma a otra.40/46

71. Sandra Rubio García Fernando Casas Valerio 2. Solución al cambioestructural RESUMEN El modelo STAR describe mejorunaeconomíaquemuestradiferentespuntos de cambio (Δppetroleo > 0). El modelo TAR esmásapropiadopara un agentedecisor con un punto de cambio particular. 41/46

72. Sandra Rubio García Fernando Casas Valerio 2. Solución al cambioestructural RESUMEN El modelo STAR describe mejorunaeconomíaquemuestradiferentespuntos de cambio (Δppetroleo > 0). El modelo TAR esmásapropiadopara un agentedecisor con un punto de cambio particular. 42/46

74. Forma funcional:

75. Los parámetrospuedencambiar en función del régimen de la economía en el quenosencontremos.

76. Ejemplo: s(1) y s(2), alta y bajainflación.

77. El modelopuedecambiaraleatoriamente:43/46

79. Empleamos variablespararepresentarlasposibilidades del cambioestructural:44/46

81. Son principalmentedeterministas con pequeñostérminosestocásticosañadidos.45/46

82. Sandra Rubio García Fernando Casas Valerio Índice Solución al cambioestructural Predicción del cambioestructural 1 Cambioestructural. Ejemplos 2 3 46/46

84. Opc.2: Predicción en términosprobabilísticos:

85. Donde X(j,t), son los indicadoreseconómicospredictivos, elegidosconforme a la teoríaeconómica.Sandra Rubio García Fernando Casas Valerio 3. Predicción del cambioestructural 47/46

87. Objetivo: predecir el inicio de la crisis.

88. Muestra: estimamos los coeficientes con datos de panel de crisis económica en variospaíses.

89. Importante: incluirpaísesque no hanexperimentadoninguna crisis, en aras de unamejorestimación.

90. Resultado 1:sólo con datosdiariosconsiguieronresultadosconsistentes.

91. Resultado 2: la prediccióncomo mucho podría ser con 3 semanas de antelación.48/46

92. Gracias! Sandra Rubio García & Fernando Casas Valerio