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La presente tesis se enmarca dentro del análisis de series de tiempo multivariante, un campo de la Estadística de creciente interés en los últimos años. Su objeto es el estudio de variables con alto grado de desagregación tanto en corte transversal como longitudinal y como una aplicación de la teoría desarrollada se realiza el análisis y predicción de la inflación en Bolivia, la cual tiene como indicador a Índice de precios de Consumo (IPC), las predicciones de IPC son explicadas mediante la información de las variables Macroeconómicas mediante el modelo autorregresivo VAR. Para reducir la dimensionalidad y comprimir la información potencial se desarrolla el análisis factorial dinámico(AFD), la cual es una generalización del modelo factorial que esta orientado al análisis de variables aleatorias independientes e idénticamente distribuidos, la misma que es proyectado al marco estático para poder estimar los factores mediante componentes principales. El numero de factores dinámicos q es asociado al espacio de shocks que conducen las fluctuaciones Macroeconómicas, las cuales inducen a IPC. Y q es determinado a través de la estimación de la matriz de correlación residual de la estimación del modelo VAR en r factores estáticos estimados Ft, es decir, las dinámicas de Ft evolucionan de acuerdo a un modelo VAR. |
