Predicción de tipos de cambio reales utilizando modelos VAR Bayesianos

• Autor: Higa Flores, Kenji Alonso
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2016
• Institución: Universidad del Pacífico
• Repositorio: UP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.up.edu.pe:11354/1201
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/11354/1201
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Tipos de cambio; Teoría bayesiana de decisiones estadísticas; Pronóstico de la economía; Economía; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01

El presente trabajo busca documentar el potencial de los modelos VAR Bayesianos (BVAR) para la predicción de índices de tipos de cambio reales efectivos. Para esto, se prueban distintas especificaciones de modelos predictivos utilizando la base angosta de índices de tipos de cambio reales efectivos de BIS que incluye datos para 27 economías. En primera instancia se prueban modelos univariados simples para realizar las predicciones y tener un punto de referencia para las estimaciones BVAR. El análisis de los resultados de las predicciones de los modelos BVAR tradicionales muestran que estos por sí solos no tienen un mejor desempeño que los modelos univariados. Estos resultados son robustos a la ventana de estimación, y a la especificación de los priors del BVAR.