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PID2021-128963NB-I00

Financiado

INFERENCIAS EN MODELOS CON VARIABLES OCULTAS EN MACROECONOMIA Y FINANZAS

MUCHAS VARIABLES DE INTERES EN MACROECONOMIA Y FINANZAS CORRESPONDEN A CONCEPTOS BIEN DEFINIDOS, COMO PRODUCCION AGREGADA O CONSUMO, QUE SON DIFICILES DE EVALUAR AL CONTENER ERRORES DE MEDICION. OTRAS VARIABLES OCULTAS SON LOS SHO... ver más

01/01/2021

CENTRO DE ESTUDIOS...

70K€

Presupuesto del proyecto: 70K€

Líder del proyecto

CENTRO DE ESTUDIOS MONETARIOS Y FINANCIEROS C... Otra educación asociacion

TRL 4-5 | 50K€

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

CENTRO DE ESTUDIOS MONETARIOS Y FINANCIEROS C... Otra educación asociacion

TRL 4-5 | 50K€

Presupuesto del proyecto 70K€

Descripción del proyecto MUCHAS VARIABLES DE INTERES EN MACROECONOMIA Y FINANZAS CORRESPONDEN A CONCEPTOS BIEN DEFINIDOS, COMO PRODUCCION AGREGADA O CONSUMO, QUE SON DIFICILES DE EVALUAR AL CONTENER ERRORES DE MEDICION. OTRAS VARIABLES OCULTAS SON LOS SHOCKS ECONOMICOS QUE REFLEJAN CAMBIOS INESPERADOS EN LA POLITICA FISCAL Y MONETARIA O MEJORAS REPENTINAS EN LA TECNOLOGIA, PERO QUE SON DIFICILES DE IDENTIFICAR EN LA PRACTICA. FINALMENTE, EXISTEN OTRAS VARIABLES QUE REFLEJAN EL ESTADO DE LOS CICLOS ECONOMICOS O FINANCIEROS, QUE TAMPOCO SE OBSERVAN DIRECTAMENTE. EL PROPOSITO DEL PROYECTO DE INVESTIGACION ES PRECISAMENTE ESTUDIAR DIVERSAS CUESTIONES DE INFERENCIA RELACIONADAS CON MODELOS EN LOS QUE LAS VARIABLES OCULTAS JUEGAN UN PAPEL DESTACADO.NUESTRO ANALISIS CUBRE TRES AREAS IMPORTANTES:1) MEDICION DE LA PRODUCCION AGREGADANUESTRO OBJETIVO ES COMBINAR TODAS LAS AÑADAS DE GASTO INTERNO BRUTO Y RENTA INTERNA BRUTA PARA OBTENER UNA MEJOR MEDICION DE LA ACTIVIDAD ECONOMICA AGREGADA APROVECHANDO LA COINTEGRACION ENTRE LAS DIFERENTES MEDIDAS Y TOMANDO EN CUENTA SU CALENDARIO DE PUBLICACION. TAMBIEN PLANEAMOS ESTUDIAR LAS CONSECUENCIAS DE LA PRACTICA ESTANDAR DE MODELIZAR DIRECTAMENTE LAS TASAS DE CRECIMIENTO DE DICHAS MEDIDAS, IGNORANDO LAS RELACIONES DE COINTEGRACION ENTRE ELLAS, QUE GARANTIZAN QUE SUS NIVELES NO DIVERJAN SISTEMATICAMENTE A LARGO PLAZO. 2) SHOCKS EN MODELOS VECTORIALES AUTORREGRESIVOSPRETENDEMOS CARACTERIZAR EL SUBCONJUNTO DE PARAMETROS ESTIMABLES CONSISTENTEMENTE EN VARS ESTRUCTURALES CON SHOCKS INDEPENDIENTES CUANDO LAS DENSIDADES MARGINALES USADAS AL ESTIMAR SEAN INCORRECTAS. TAMBIEN PLANEAMOS PROPONER ESTIMADORES CONSISTENTES PARA LOS RESTANTES PARAMETROS. ADEMAS, QUEREMOS APLICAR ESOS METODOS AL ANALISIS EMPIRICO DE LOS VINCULOS DINAMICOS ENTRE INDICES DE VOLATILIDAD DE ACCIONES, TIPOS DE CAMBIO Y MATERIAS PRIMAS.DADO QUE EL ESQUEMA DE IDENTIFICACION DE ESTOS MODELOS DEPENDE DE LA HIPOTESIS DE SHOCKS INDEPENDIENTES, PLANEAMOS DESARROLLAR CONTRASTES DE MOMENTOS ANALOGOS A LOS DE INDEPENDENCIA DE PEARSON O A LOS DE INDEPENDENCIA EN COPULAS, PERO CONSIDERANDO LOS EFECTOS DE TRATAR CON SHOCKS ESTIMADOS.FINALMENTE, PRETENDEMOS APLICAR EL CONTRASTE DE LA MATRIZ DE INFORMACION A VARS PARA DETECTAR CAMBIOS EN LA ESTRUCTURA DE SU MEDIA CONDICIONAL Y LA MATRIZ DE COVARIANZAS DE LOS SHOCKS.3) REGIMENES CAMBIANTES Y MIXTURASDESARROLLAREMOS CONTRASTES SIMPLES E INTUITIVOS PARA DETECTAR MULTIPLES REGIMENES CONTROLADOS POR UNA VARIABLE LATENTE QUE SIGUE UNA CADENA DE MARKOV DISCRETA O UNA MULTINOMIAL, Y QUE SOLO REQUIERAN LA ESTIMACION DEL MODELO BAJO LA HIPOTESIS NULA. SIN EMBARGO, LA DISTRIBUCION ASINTOTICA DE ESTOS CONTRASTES NO ES ESTANDAR PORQUE LA MATRIZ DE INFORMACION ES SINGULAR CUANDO LA NULA ES CIERTA. POR ELLO, PLANEAMOS EXTENDER LOS CONTRASTES EXTREMOS A SITUACIONES EN LAS QUE LA NULIDAD DE DICHA MATRIZ SEA IGUAL O MAYOR QUE DOS.OTRO EJEMPLO IMPORTANTE EN EL QUE SURGE ESTA SITUACION SE DA AL CONTRASTAR NORMALIDAD MULTIVARIANTE FRENTE A UNA DISTRIBUCION NORMAL SESGADA, PARA LA QUE NO EXISTEN CONTRASTES ASINTOTICAMENTE EQUIVALENTES A LA RAZON DE VEROSIMILITUD. TAMBIEN NOS GUSTARIA APLICAR DICHO CONTRASTE AL ESTUDIO LA DISTRIBUCION DE LOS TAMAÑOS DE CIUDADES EN VARIOS PERIODOS. FINALMENTE, PLANEAMOS DESARROLLAR CONTRASTES DE ESPECIFICACION EN LOS QUE LA HIPOTESIS NULA SEA UNA MIXTURA NORMAL FINITA O UN MODELO CON CAMBIOS DE REGIMEN. EL CONTRASTE DE LA MATRIZ DE INFORMACION VOLVERIA A SER IDEAL EN ESTE CONTEXTO. ONTRASTE DE EXTREMOS\PRODUCTO INTERIOR BRUTO\MODELOS VECTORIALES AUTORREGRESIVOS ESTR\MIXTURA FINITA DE NORMALES\MODELOS DE REGIMENES CAMBIANTES\INVARIANCIA DE PARAMETROS\EXTRACCION DE SEÑAL\ESTIMACION CONSISTENTE POR PSEUDO MAXIMA\DISTRIBUCIONES NORMALES SESGADAS\CONTRASTE DE LA MATRIZ DE INFORMACION

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