Nowcasting del PIB de México usando modelos de factores y ecuaciones puente

Autor:	Oscar de J. Gálvez-Soriano
Jazyk:	English<br />Spanish; Castilian
Rok vydání:	2020
Předmět:	pronósticos modelos de estado espacio análisis de componentes principales política monetaria filtro de Kalman prueba de Diebold-Mariano Economic growth development planning HD72-88 Economic history and conditions HC10-1085 Economics as a science HB71-74
Zdroj:	Estudios Económicos, Vol 35, Iss 2 (2020)
Druh dokumentu:	article
ISSN:	0188-6916 0186-7202
DOI:	10.24201/ee.v35i2.402
Popis:	Se evalúan cinco modelos de Nowcasting: un modelo de factores dinámicos (MFD), dos ecuaciones puente (BE) y dos basados en componentes principales (PCA). Los resultados indican que el promedio de los pronósticos de las BE es estadísticamente mejor que el del resto de los modelos considerados, de acuerdo con la prueba de precisión de pronósticos de Diebold-Mariano. Utilizando información en tiempo real, se encuentra que el promedio de las BE es más preciso que la mediana de los pronósticos de los analistas encuestados por Bloomberg, que la mediana de los especialistas que responden la encuesta de expectativas del Banco de México y que la estimación oportuna del PIB publicada por el INEGI.
Databáze:	Directory of Open Access Journals
Externí odkaz:	https://doaj.org/article/d2bef611ff7944bdb003280a935ab9fe Zobrazit plný text záznamu View record in DOAJ Plný text ve formátu PDF