Convergencia dinámica de series temporales y su inconsistencia con la estacionariedad en análisis económicos
DOI:
https://doi.org/10.24275/uam/azc/dcsh/ae/2022v38n97/LiuPalabras clave:
Serie de tiempo, Convergencia Dinámica, Estacionariedad, Raíz UnitariaResumen
El objetivo de este trabajo es analizar la posible inconsistencia entre la estacionariedad y la convergencia dinámica de las series temporales, pues en la ciencia económica con frecuencia se abordan ambos temas de forma independiente, sobre todo desde el punto de vista metodológico, se estudian de manera mutuamente excluyente. Sin embargo, estos dos enfoques se encuentran ampliamente relacionados y su estudio tiene el propósito común de realizar pronósticos y proyecciones en cualquier variable económica. Por ello, ante la especificación no adecuada de un modelo o la posible presencia de la espuriedad, la correspondencia teórica entre estas dos propiedades podría resultar incongruente en la práctica, sobre todo para las modelaciones de tipo autorregresivo debido al supuesto de ergodicidad, y de tal manera, los pronósticos realizados con base en este tipo de modelos podrían resultar erróneos dentro del análisis económico.
No obstante, este tipo de análisis no se ha realizado con claridad y profundidad hasta la fecha, lo que podría implicar una nueva línea de investigación en el análisis empírico sobre la estacionariedad y la convergencia dinámica en la economía, y en esta ocasión particular se relaciona con las variables que componen el comercio internacional y el ajuste cambiario en México.
Clasificación JEL: C10; C32; C53; F00.
Descargas
Citas
Asteriou, D. & Hall, S. (2007). Applied Econometrics. A Modern Approach, NY, United States: Palgrave McMillan.
Billinsgley, P. (1965). Ergodic Theory and Information. Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics, United States: John Wiley & Sons.
Bollerslev, T. (1986) Generalized Autorregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, Vol. 31, pp.307-327. https://doi.org/10.1016/0304-4076(86)90063-1
Box, G. E. & Jenkins, G. (1976), Time Series Analysis: Forecasting and Control, San Francisco: Holden Day, revised edition.
Brooks, C. (2008). Introductory Econometrics for Finance. Second Edition, United States: Cambridge University Press.
Chiang, A. & Wainwright, K. (2006). Fundamentos de Economía Matemática. Cuarta Edición, México: McGrawHill.
Dickey, D. A. & Fuller, W. A. (1979). Distribution of Estimators for Autoregressive Time Series With a Unit Root. Journal of the American Statistical Asociation, Vol.74, no. 366, pp. 366 427-431 https://doi.org/10.2307/2286348.
Enders, Walter (2015), Applied Econometrics Time Series United States: 4th edition Wiley.
Engle, R. (1982). Autorregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of United Kingdom Inflation, Econometrica, Vol.50, no. 4, pp. 987-1008. https://doi.org/10.2307/1912773.
Engle, R. & Granger, C. W. J. (1987). Cointegration and error correction representation, estimation and testing, Econometrica, Vol. 55, no.2, pp. 251-276. https://doi.org/10.2307/1913236.
Granger, C.W. J. & Newbold, P. (1974). Spurious regressions in econometrics, Journal of econometrics, Vol. 2, pp. 111-120. https://doi.org/10.1016/0304-4076(74)90034-7.
Guerrero, C. (2011). Introducción a la Econometría Aplicada, México: Editorial Trillas.
Gujarati, D. N. y Porter, D. C. (2010). Econometría, México: Quinta Edición McGrawHill.
Gutiérrez, C. (1992). Introducción a la Teoría Ergódica. Pro Matemática. Vol.VI, nos 11-12.
Harvey, A. C. (1993). Time Series Model, 2nd Edition. Hemel Hemstead: Harvester Wheatsheaf.
Johansen, S. (1988). Statistical Analysis of Cointegration Vectors”, Journal of Economic Dynamics and Control, Vol. 12, pp.231–254. https://doi.org/10.1016/0165-1889(88)90041-3.
Johansen, S. (1991). The role of the constant term in cointegration analysis of non stationary variables. University of Copenhagen, Institute of Mathematical Statistics.
Juselius, K. (2006), The Cointegrated VAR Model. Methodology and Applications. Advanced Texts in Econometrics. Oxfrod: University Press.
Liu, X., & Covarrubias, G. (2021). Convergencia dinámica de los intercambios comerciales entre China y México, 1993-2019. Problemas Del Desarrollo. Revista Latinoamericana De Economía, Vol. 52 no.206, pp. 169-196 https://doi.org/10.22201/iiec.20078951e.2021.206.69779.
Maddala, G. S. (2001). Introduction to Econometrics. UK: Third Edition, Wiley.
Monsalve, A. & Harmath, P. (2015). Introducción al Análisis de Series de Tiempo con Aplicaciones a la Econometría y Finanzas. Venezuela: XXVIII Escuela Venezolana de Matemáticas EMALCA-Venezuela.
Pérez, C. (2007). Econometría Básica: Técnicas y Herramientas. Madrid: Prentice Hall.
Phillips, P. & Perron, P. (1988). Testing for a Unit Root in Time Series Regression. Biometrika, Vol.75 no.2, pp.335–346. https://doi.org/10.2307/2336182.
Peterson, K. (1983). Ergodic Theory. United States: Cambridge University Press.
Priestley, M. (1981). Spectral Analysis and Time Series. London:Academic Press.
Spanos A. (1998) Statistical Foundations of Econometric Modelling USA: Cambridge University Press.
Szlenk, W. (1979). Introducción a la Teoría Ergódica. México: Publicaciones del Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del I.P.N.
Walters, P. (1982). An Introduction to Ergodic Theory. Luxemburgo: Springer Verlag.
Winters, P. (1960). Forecasting sales by exponentially weighted moving averages. Management Science, Vol.6, no. 3, pp. 324-342. https://doi.org/10.1287/mnsc.6.3.324.
Wooldridge, J. M. (2010). Introducción a la Econometría: Un enfoque moderno 4ª Edición. Michigan State Universitty.
Yule, G. (1926). Why do we Sometimes get Nonsense-Correlations between Time-Series? A Study in Sampling and the Nature of Time-Series. Journal of the Royal Statistical Society, Vol. 89, no. 1, pp. 1-63. https://doi.org/10.2307/2341482.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2023 Xuedong Liu Sun, José Gerardo Covarrubias López
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
