Essays on business cycles fluctuations and forecasting methods

Abstract

Los profundos efectos socio-económicos que trajo aparejada la última crisis económica global, junto con la rapidez con la que dicha crisis se propagó alrededor del planeta, forzó a los hacedores de política económica a actuar con celeridad, aunque en muchos casos sin contar con herramientas de diagnóstico adecuadas. Por ello no sorprende que, desde entonces, se haya incrementado el interés por el estudio y el desarrollo de mecanismos de análisis y evaluación que permitan, no sólo una mejor comprensión respecto de los orígenes y la transmisión de las perturbaciones que afectan a los ciclos económicos, sino que también tengan el potencial de proporcionar mayor precisión a la hora de valorar la situación presente y prever su evolución futura. Asimismo, los últimos años también han sido claves en el desarrollo de nuevas tecnologías de la información, que han posibilitado la acumulación de grandes volúmenes de datos, cuyo acceso es cada vez menos restringido y su disponibilidad puede llegar a ser instantánea. En este contexto, nuevos desafíos surgen para los investigadores. Por un lado, el incremento exponencial del volumen de datos disponible supone dificultades desde el punto de vista de la distinción y selección de aquella información que pueda ser potencialmente relevante. Por otro lado, el desarrollo de técnicas que permitan lidiar con dicho volumen de información implica nuevos retos desde el punto de vista del análisis econométrico. En línea con los nuevos desafíos planteados, esta tesis doctoral desarrolla metodologías que, desde una perspectiva lineal o no lineal y adaptándose al flujo de la información, son capaces de lidiar con grandes volúmenes de datos, cuyo contenido puede cambiar en tiempo real. La aplicación empírica de las propuestas contribuye a tratar con algunas de las inquietudes que surgieron o se potenciaron tras la crisis de global de 2008. Así, se analizan aspectos esenciales para el análisis macroeconómico como lo son la predicción e identificación de puntos de quiebre en el ciclo económico, la interacción de dichos ciclos entre diversas economías o el desarrollo de técnicas capaces de pronosticar la evolución de indicadores económicos clave con base en nuevas fuentes de información, como aquella de surge de los motores de búsqueda en Internet. A lo largo de los tres capítulos de esta tesis, se desarrollan propuestas para trabajar con grandes bases de datos que cambian en tiempo real y que, desde el punto de vista lineal o no, se adaptan al flujo de disponibilidad de la información, ya sea por ser publicada en distinta frecuencia o con diferentes retardos. Dichos modelos son aplicados con éxito en la evaluación de cuestiones de relevancia como lo son la fluctuación de los ciclos económicos, la trasmisión de las perturbaciones a dichos ciclos entre distintos países o la predicción de variables económicas de relevancia con base a nuevas fuentes de información.