Indicadores líderes, redes neuronales y predicción de corto plazo

• Autores: Kapsoli Salinas, Javier, Bencich Aguilar, Brigitt
• Formato: documento de trabajo
• Fecha de Publicación: 2002
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/46853
• Enlace del recurso: http://repositorio.pucp.edu.pe/index/handle/123456789/46853
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Modelos macroeconómicos; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.00

Este documento muestra un procedimiento para construir un predictor de corto plazo del nivel de actividad económica. Para ello se utiliza el filtro de Baxter & King para descomponer la serie de PBI mensual en sus tres componentes: estacional, cíclico y tendencial. Posteriormente el componente cíclico es estimado y pronosticado a partir de un conjunto de variables líderes que adelantan al PBI. Se propone que las relaciones entre estas variables y el ciclo del PBI se dan a través de un modelo no lineal de redes neuronales. Los demás componentes son estimados utilizando modelos econométricos estándar. Finalmente, se agregan los tres componentes para obtener un indicador de la evolución futura del PBI. La predicción que se obtiene muestra un nivel razonable de confiabilidad, por lo que el índice propuesto puede ser una herramienta para la toma de decisiones dada su pronta disponibilidad respecto a las estadísticas oficiales.