Una medida de inflación subyacente exclusion-based para el Perú
Descripción del Articulo
Hay poco consenso en la literatura sobre el diseño y evaluación de medidas de inflación subyacente. Estudios previos han mostrado que las medidas más técnicas de influencia limitada tienen mejor rendimiento empírico. Sin embargo, es deseado que las medidas de inflación subyacente sean lo más transpa...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2015 |
| Institución: | Universidad del Pacífico |
| Repositorio: | UP-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.up.edu.pe:11354/1004 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/11354/1004 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
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Hay poco consenso en la literatura sobre el diseño y evaluación de medidas de inflación subyacente. Estudios previos han mostrado que las medidas más técnicas de influencia limitada tienen mejor rendimiento empírico. Sin embargo, es deseado que las medidas de inflación subyacente sean lo más transparentes y replicables posibles, lo cual usualmente resulta en medidas más simples “exclusion-based”. A este respecto, se utiliza una nueva metodología de extracción de señal a la inflación para encontrar medidas de inflación subyacente “exclusion-based” para el Perú, usando cuatro especificaciones diferentes. Los errores estándares de las medidas encontradas con respecto a los benchmarks son todos menores que los errores estándares de las medidas de inflación subyacente del Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) (medida estándar y medida que excluye alimentos y energía -A&E-) con respecto a los mismos benchmarks. Luego, se utilizan tres criterios estadísticos para probar la conveniencia de estas medidas más formalmente. Aquí se encuentra que, para la muestra corta, la medida estándar del BCRP y la medida encontrada utilizando un promedio móvil centrado (PMC) de 36 meses cumplen con los criterios, y que por lo tanto pueden considerarse medidas válidas de inflación subyacente. Finalmente, se simula un shock ortogonal a estas dos medidas de inflación subyacente utilizando un modelo autorregresivo vectorial para evaluar cuán rápido la inflación converge a su valor de equilibrio. La medida de inflación subyacente encontrada utilizando el benchmark PMC (36) permite una convergencia más rápida en la inflación que la medida estándar del BCRP. Para futuros estudios, se recomienda encontrar un óptimo global empleando técnicas de simulación. |
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Los errores estándares de las medidas encontradas con respecto a los benchmarks son todos menores que los errores estándares de las medidas de inflación subyacente del Banco Central de Reserva del Perú (BCRP) (medida estándar y medida que excluye alimentos y energía -A&E-) con respecto a los mismos benchmarks. Luego, se utilizan tres criterios estadísticos para probar la conveniencia de estas medidas más formalmente. Aquí se encuentra que, para la muestra corta, la medida estándar del BCRP y la medida encontrada utilizando un promedio móvil centrado (PMC) de 36 meses cumplen con los criterios, y que por lo tanto pueden considerarse medidas válidas de inflación subyacente. Finalmente, se simula un shock ortogonal a estas dos medidas de inflación subyacente utilizando un modelo autorregresivo vectorial para evaluar cuán rápido la inflación converge a su valor de equilibrio. La medida de inflación subyacente encontrada utilizando el benchmark PMC (36) permite una convergencia más rápida en la inflación que la medida estándar del BCRP. Para futuros estudios, se recomienda encontrar un óptimo global empleando técnicas de simulación.Trabajo de investigaciónapplication/pdfspaUniversidad del PacíficoPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.esRepositorio de la Universidad del Pacífico - UPUniversidad del Pacíficoreponame:UP-Institucionalinstname:Universidad del Pacíficoinstacron:UPInflaciónEconomíahttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.01Una medida de inflación subyacente exclusion-based para el Perúinfo:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDUUniversidad del Pacífico. 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Nota importante:
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