Pronósticos de series macroeconómicas en Colombia : una comparación metodológica

Díaz Espitia, Santiago

Pronósticos de series macroeconómicas en Colombia : una comparación metodológica

dc.contributor.advisor	Giraldo Palomino, Andres Felipe
dc.contributor.author	Díaz Espitia, Santiago
dc.contributor.evaluator	Jaimes Bonilla, Richard Valery
dc.coverage.spatial	Colombia	spa
dc.date.accessioned	2023-08-01T20:49:46Z
dc.date.available	2023-08-01T20:49:46Z
dc.date.created	2023-07-18
dc.description.abstract	Pronosticar variables macroeconómicas es esencial para los tomadores de decisiones. Esta investigación analizó los efectos de extender el conjunto de información al utilizar modelos estadísticos para el pronóstico de la tasa de inflación y depreciación en Colombia, realizando un ejercicio de comparación de múltiples metodologías. Se analizó la precisión predictiva de modelos de series de tiempo, aprendizaje automático y combinaciones de pronósticos, en un ejercicio fuera de muestra con datos pseudo en tiempo real, pronosticando un mes, un año y dos años hacia adelante. Se halla que los modelos univariados continúan siendo referencias difíciles de vencer al pronosticar en el corto plazo la tasa de inflación y que la media histórica es competitiva para pronosticar la tasa de depreciación cuando se compara con otras metodologías estadísticas, ahora, en el largo plazo existen posibles beneficios por el uso de modelos de aprendizaje automático y de selección de variables, pero estos dependen del periodo analizado. En el corto plazo, los pronósticos tomados de expectativas de encuestas dominan fuera de muestra. Por su parte, existen beneficios marginales al uso de combinaciones de pronósticos derivados de métodos estadísticos. Por lo tanto, en el corto plazo extender el conjunto de información con datos que omiten variables de mayor frecuencia no mejoró apreciablemente la capacidad predictiva de los modelos para pronosticar estas dos variables. A su vez, diferenciar hasta lograr una representación consistente con el rechazo de la prueba de raíz unitaria genera resultados ambiguos en términos de mejora en la capacidad predictiva de los modelos en un contexto de selección de variables.	spa
dc.description.abstractenglish	Forecasting macroeconomic variables is essential for decision-makers. The present research studied the effects that could arise from extending the information set when using data-based statistical approaches for forecasting the inflation and the exchange rate depreciation rates in Colombia, using a methodological comparison approach. The forecasting performance of time series, machine learning models, and forecasts combinations was assessed in an out-of-sample pseudo real-time exercise for one-month, one-year, and two-years ahead. The empirical findings support the difficulty that forecasters face when trying to beat univariate models in the short-term for forecasting the inflation rate and that forecasts based on the simple historical mean of the depreciation rate remain competitive when compared to other statistical approaches; now in the long-term some benefits of using machine learning and variable selection approaches could be found, but they depend on the period analyzed. For the short-term, survey-based expectations continue to be the best available source for inflation and depreciation rate forecasting. Now, there are marginal benefits to using forecast combinations of statistical approaches. Thereby, in the short-term extending the information set with series that do not take into account higher-frequency variables did not produce any economically significant benefits for forecasting and differecing into non-unit root representations generated ambiguous results in terms of predictive accuracy improvements in a variable selection context.	spa
dc.description.degreelevel	Maestría	spa
dc.description.degreename	Magíster en Economía	spa
dc.format	PDF	spa
dc.format.mimetype	application/pdf	spa
dc.identifier.instname	instname:Pontificia Universidad Javeriana	spa
dc.identifier.reponame	reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana	spa
dc.identifier.repourl	repourl:https://repository.javeriana.edu.co	spa
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10554/65067
dc.language.iso	spa	spa
dc.publisher	Pontificia Universidad Javeriana	spa
dc.publisher.faculty	Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas	spa
dc.publisher.program	Maestría en Economía	spa
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess	spa
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2	spa
dc.rights.licence	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional	*
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dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	*
dc.subject	Selección de modelos	spa
dc.subject	Aprendizaje automático	spa
dc.subject	Combinación de pronósticos	spa
dc.subject.armarc	Maestría en economía - Tesis y disertaciones académicas	spa
dc.subject.keyword	Model selection	spa
dc.subject.keyword	Machine learning	spa
dc.subject.keyword	Forecast combinations	spa
dc.title	Pronósticos de series macroeconómicas en Colombia : una comparación metodológica	spa
dc.title.english	Forecasting macroeconomic series in Colombia : a methodological comparison approach	spa
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría	spa