UN NUEVO RESÚMEN MICROECONOMETRÍA

1. INTRODUCCIÓN

En este trabajo se investiga si las series temporales macroeconómicas se caracterizan mejor como fluctuaciones estacionarias alrededor de una tendencia determinista o como procesos no estacionarios que no tienen tendencia parea retornar a un camino determinístico. Llegamos a la conclusión de que los modelos macroeconómicos que se centran en las perturbaciones monetarias como fuente de fluctuaciones puramente transitorias nunca lograrán explicar una gran fracción de la variación de la producción y que las variaciones estocásticas debido a factores reales es un elemento esencial de cualquier modelo de fluctuaciones macroeconómicas. Es una práctica común en la macroeconomía descomponer variables reales, tales como la producción, y a veces variables nominales. En el caso de la producción, es visto como estando en el dominio de la teoría del crecimiento con factores reales como la acumulación de capital, el crecimiento de la población, etc. El componente cíclico, por otro lado supone que es transitoria (estacionaria) por naturaleza con efectos monetarios y, en menor medida, los factores reales se presentan como causas primarias.

Las investigaciones empíricas de las fluctuaciones de la producción que no consideran la posible fuente de esta autocorrelación podría conducir a una sobreestimación tanto persistencia y variación del ciclo económico. Por el contrario, la importancia de factores reales que influyen en el componente secular sería subestimada. Tomando datos formales e informales series de tiempo históricas para los Estados Unidos se llegan a ciertas conclusiones. Asumiendo que cualquier fluctuación estocástica en la producción de una variedad permanente debe estar asociada a movimientos seculares y, por tanto, a factores reales, la evidencia nos lleva a la inferencia de que  (i) Los shocks reales asociados con el componente secular contribuyen sustancialmente a la variación de la producción observada y (ii) o bien estos choques se correlacionan con las innovaciones en el componente cíclico o el componente secular contiene fluctuaciones transitorias (o ambas).

1. Antecedentes estadísticos

La cuestión estadística básica es la representación apropiada de la no estacionalidad en series temporales económicas. Estamos principalmente interesados ​​en la estacionalización en la media de la serie. Tal comportamiento implica que la serie carece de una media fija a largo plazo o tiene una tendencia a moverse lejos de su estado inicial. Consideramos dos clases fundamentales de procesos no estacionarios como hipótesis alternativa. La primera consiste en aquellos que pueden expresarse como función determinista del tiempo, llamados tendencia, con proceso estocástico estacionario de media cero. Nos referimos a estos trend-stationary (TS).

La segunda clase de proceso no estacional considerada en este trabajo es que clase para la cual las diferencias de primera o de orden superior son una papelería y ARMA (procesos DS). La contrapartida del proceso TS lineal es el proceso DS de primer orden en registros naturales.

Fuller muestra que si el coeficiente de los puntos de referencia en el pasado  es unidad en, tal como sería bajo la hipótesis DS, entonces el estimador, cuadrados de ese coeficiente t tiene la misma gran distribución de muestra que fi in modelo, y similarmente por su r-ratio.  Observamos que en el procedimiento Dickey-Fuller la hipótesis nula es la DS mientras que la alternativa es la especificación TS. Como de costumbre, la aceptación de la hipótesis nula no es una negación de la hipótesis alternativa. Es importante por lo tanto tener un control de la potencia de la prueba. Proporcionar esto comprobar que incluimos en nuestro conjunto de datos una serie que, a priori, es probable que ser un miembro de la clase TS (aunque con pendiente cero) en lugar de la clase DS, es decir, la tasa de desempleo.

1. Análisis de los datos históricos de los Estados Unidos

Pasamos ahora al análisis de las series históricas históricas de los Estados Unidos que incluyen medidas de producción, gasto, dinero, precios e intereses. Los datos son anuales, generalmente promedios para el año, que inicia con datos de 1860 a 1909 y termina en 1970 en todos los casos. Todas las series, excepto el rendimiento de los bonos, se transforman en información  natural.

Las autocorrelaciones información  natural de datos anuales las autocorrelaciones de las muestras de los niveles y comienzan típicamente en alrededor de 0,96 al retardo uno y disminuyen lentamente con el retraso creciente. Esto es consistente con el comportamiento de las autocorrelaciones de muestras de una caminata aleatoria Una excepción a esta caracterización es la tasa de desempleo que presenta una desintegración más rápida como se esperaría de un sistema estacionario.

Las autocorrelaciones muestrales de las primeras diferencias se presentan en cada caso cuando son positivas y significativas con el retardo uno, pero en muchos casos no son significativas a intervalos más largos. Una explicación de la autocorrelación positiva en el retardo uno solamente es que las series anuales se construyen promediando observaciones más cortas del intervalo que ellas mismas se generan por un proceso del DS. Las estructuras de autocorrección del PNB real, el PNB nominal, el PNB real per cápita, el empleo, los salarios nominales y reales y los precios de las acciones ordinarias. Muestran una autocorrelación positiva en el mineral de retardo que es procesos de MA de primer orden.

Las primeras diferencias de las informaciones  naturales de los datos se utilizan excepto para rendimientos de los bonos Error estándar La muestra grande para r está dada por s(r) bajo la hipótesis nula de no autocorrelación. Autocorrelaciones teóricas a medida que el número de observaciones agregadas se hace grande para estas series necesitaríamos asumir la presencia de un componente autoregresivo en las desviaciones de la tendencia que tiene una raíz lo suficientemente cerca de la unidad para oscurecer el efecto de la diferenciación sobre la estructura de autocorrelación. Por ejemplo, supongamos que las desviaciones de la tendencia fueron generadas por el proceso ARMA[pic 1]

De modo que la primera diferencia z, tenga la representación

[pic 2]

La relación [pic 3]tiene la expansión[pic 4]

Que puede ser difícil de distinguir empíricamente de la unidad si [pic 5] es cercano a uno, dejando la apariencia de un proceso de primer orden MA [pic 6] para [pic 7][pic 8]

El deflactor del PNB, los precios al consumidor, el stock monetario y el rendimiento de los bonos muestran una autocorrelación más persistente en las primeras diferencias. Ninguno, sin embargo, muestra evidencia de ser generado a partir de un proceso que contiene términos MA con una raíz unitaria o términos AR derivados de la inversión de dicho término MA como se esperaría encontrar en un proceso TS que se ha diferenciado.

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