Pronósticos para una economía menos volátil : el caso colombiano

Borradores de Economia
Number: 
821
Published: 
Classification JEL: 
C22, C52, C53
Keywords: 
Human capital agglomeration, Social returns, Private returns, Externalities, Uncertainty, Fiscal policy

The most recent

Juliana Jaramillo-Echeverri, Karina Acosta, Olga Lucia Acosta Navarro, Oscar Iván Ávila-Montealegre, Jhorland Ayala-García, Jaime Bonet-Morón, Jesus Botero, Luz A. Flórez, Daniela Gallo, Luis Armando Galvis-Aponte, Karelys Guzmán-Finol, Eduardo A. Haddad, Ana María Iregui-Bohórquez, David Camilo López-Valenzuela, Ligia Alba Melo-Becerra, Juan J. Ospina-Tejeiro, Andrea Otero-Cortés, Julian A. Parra-Polania, Gerson Javier Pérez-Valbuena, José Pulido, María Teresa Ramírez-Giraldo, Mario A. Ramos-Veloza, Charles Rahal, Jorge Leonardo Rodríguez-Arenas, Shadia Zardibia
Camilo Bohorquez-Penuela, Leonardo Bonilla-Mejía, Anabelle Couleau, Alexánder Almeida

Este trabajo evalúa si las transformaciones de potencia (Box-Cox y en particular logarítmica) de series de tiempo mejoran la precisión de los pronósticos de modelos ARIMA ajustados a variables económicas de Colombia en dos periodos diferentes: 1980-1995 y 2002-2012. Se compara la habilidad predictiva de series en nivel y series transformadas a través de un experimento fuera de muestra mediante el uso de la prueba de habilidad predictiva incondicional de Giacomini y White [2006]. Se encuentra que los pronósticos de las series transformadas, en general, se desempeñan mejor para el periodo 1980-1995, cuando la economía colombiana fue relativamente más volátil que durante el periodo 2002-2012. Para este último tramo de la muestra, los resultados son mixtos y para algunas series se sugiere mantenerlas en niveles; es decir, sin utilizar transformaciones de potencia.