La Metodología del Vector Autorregresivo: Presentación y Algunas Aplicaciones
Analyses to the methodological econometric vector autoregressive
TRUJILLO CALAGUA, Gustavo Herminio
No fueron encontrados conflictos de interés en este artículo.
RESUMEN
Este trabajo tiene por objeto introducir un desarrollo importante en el análisis econométrico de series de tiempo en una forma relativamente elemental. Con este fin se enfatiza la utilización práctica de la metodología y su aplicación al análisis de algunos problemas relevantes para la discusión sobre política económica en Perú. La presentación incluye la propuesta metodológica para la estimación de un VAR (metodología de los Vectores Autorregresivos) y su instrumentalización, analizando las funciones de impulso-respuesta y de descomposición de la varianza; igualmente se analiza los Test de Cointegración para sistemas VAR y su uso como evaluador de la política económica. Finalmente, se exponen las conclusiones derivadas del estudio, las mismas que constituyen solo una aproximación exploratoria al tratamiento de las series de tiempo.
Palabras clave: VAR. Cointegracion. Estacionariedad.
ABSTRACT
This working paper development the most recent topics in econometrics applied to the economics. Analyses to the methodological econometric VAR (vector autoregressive) since for C.Sims (1980) is a econometric model used to capture the evolution and interdependencies between multiple time series, generalizing the univariate AR models. All the variables in a VAR are treated symmetrically by including for each variable an equation explaining its evolution based on its own lags and the lags of all the other variables in the model. Based on this feature, C. Sims advocates the use of a VAR models as a theory free method to estimate economic relationships, thus being an alternative to the incredible identification restrictions in structural models. A VAR model describe the evolution of a set k variables (called endogenous variables) over the same sample period (t=1,………n) as a linear function of only their past evolution. The variables are collected in a kx1 vector Yt, which has as the ith element Yit the time t observation of variable Yi. For example is PBI, the yit is the value of PBI at t.
Key Words: VAR. Cointegrationst Test. Stationary test.