ANÁLISIS DEL PBI DE PERÚ CON LOS FILTROS HP Y BK

Universidad Nacional del Altiplano

Facultad de Ingeniería Económica

Escuela Profesional de Ingeniería Económica

[pic 1]

Trabajo encargado primer entregable

Docente: Ing. Econ. Faustino Flores Lujano

• Huarsaya Ruelas, Junior Alberth
•  Machaca Quispe, Marco Antonio
• Calderon Pacco, Elvis Guido
• Sahua Gomez, Ivan Alex

Ciclo: V

Sección: C

2020-I

PUNO-PERÚ

ANÁLISIS DEL PBI DE PERÚ CON LOS FILTROS HP Y BK

COMPARACIÓN DEL MODELO SIMPLE, LOS FILTROS DE HODRICK-PRESCOTT  Y  BAXTER-KING

MODELO SIMPLE DE TENDENCIA LINEAL

GRÁFICO 1

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Según los gráficos:

• El LPBI, donde en los dos últimos trimestres tiene una caída muy grande a diferencia de los otros trimestres de los años anteriores, y según este filtro el Software nos bota un lambda=1600 para datos trimestrales.

• El gráfico del LPBI mantiene la esencia inicial de la data (PBI).

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GRÁFICO DEL MODELO

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• El gráfico de color azul es el residuo (ciclo) de la data real PBI.
• El gráfico de color rojo es la tendencia de la data real PBI, que es una línea recta.
• El gráfico de color verde es la tendencia de la data real PBI.

FILTRO DE HODRICK-PRESCOTT.

GRÁFICO 2.

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En el gráfico tenemos:

• La tendencia vemos que se va ajustando a la base de datos y es representado por una curva.
• Los ciclos económicos al igual que la tendencia se va ajustando según a la data, como podemos observar también tiene una significante caída en los dos últimos trimestres.

COMPOSCIÓN DE LOS CICLOS ECONÓMICOS CON LA METODOLOGÍA DE HODRICK-PRESCOTT.

GRÁFICO 3

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FILTRO DE BAXTER-KING.

GRÁFICO 4

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En el gráfico tenemos:

• La tendencia vemos que se ajustando a la base de datos con una aproximación casi exacta.
• Los ciclos son estacionarios lo cual nos permite identificar los ciclos y analizarlos.

COMPOSCIÓN DE LOS CICLOS ECONÓMICOS CON LA METODOLOGÍA DE BAXTER-KING.

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CONCLUSIONES

Según los gráficos de la tendencia, tenemos que en el modelo simple la tendencia es una línea recta, y utilizando el filtro de Hodrick-Prescott, la tendencia se va ajustando según a la data mediante una curva, pero en con el filtro de Baxter-King su tendencia se aproxima más a la data real a comparación de los otros dos métodos.

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