Tres coeficientes de correlación

Algo que no consideré inicialmente es exponer un concepto sumamente importante, tal como es la definición de correlación. En sentido, saltaremos un paso hacia atrás para dar dos más adelante, todo con el objetivo de tener una mayor comprensión de los modelos de interdependencia, tal como lo vimos en los artículos pasados. Pues sin mayor vacilación, entendemos a la correlación como una medida estadística que indica la relación o asociación entre dos variables. En otras palabras, es una medida que indica el grado en que dos variables se mueven juntas. La podemos expresar matemáticamente de la siguiente manera: rXY=Cov(X,Y)Var(X)Var(Y) Donde el numerador es la covarianza de las dos variables y el denominador es el producto de las desviaciones estándar de las dos variables. Este valor fluctúa entre -1 y 1, de manera que cuando alcanza un valor de 1 indica una correlación positiva perfecta, lo que significa que las dos variables están perfectamente r...

Tendencias y pasesos aleatorios en las series de tiempo macroeconómicas


Se puede decir que la década de los ochenta del siglo pasado fue el nacimiento de la revolución teórica del ciclo económico enmarcada en la escuela de los nuevos clásicos.  Grandes economistas como Robert Lucas, Robert Hodrick, Edward  Prescott, Finn Kydland, John Long, Charles Plosser, Gary Hansen, Thomas Cooley, Enrique Mendoza, entre otros, desarrollaron los conceptos modernos del ciclo económico bajo el supuesto de un equilibrio walrasiano, superaba la crítica de Lucas, y por tanto fue la base de las políticas económicas que se realizaban en el corto plazo.
En 1982 se publica el trabajo seminal de Kydland y Prescott, Time to build and aggregate fluctuation, que implico el nacimiento de los RBC. Paralelo al mencionado trabajo y en el mismo año  Nelson y Plosser publican el paper “Trend and  random walks in macroeconomic time series”, el cual implica un gran apoyo al supuesto básico de los choques reales y que, a su vez, se encuentra dentro  de la polémica de las pruebas de la raíces unitarias. El presente artículo toma el nombre en español del trabajo de Nelson y Plosser (1982) porque pretende dar una exposición y análisis del mencionado trabajo.
Nelson y Plosser (1982) enmarcan su trabajo dentro de la descomposición ciclo tendencia de las series de tiempo macroeconómicas y ponen en cuestionamiento el comportamiento del componente tendencial.
Teóricamente una serie de tiempo, macroeconómica, puede ser descompuesta en dos componentes: el ciclo o componente transitorio  y la tendencia o componente secular . El componente secular se caracteriza por no fluctuar mucho en periodos cortos y por tener movimientos lentos y suaves en relación con el componente cíclico.
Dado que el componente cíclico se caracteriza por ser transitorio, el componente secular necesita ser modelado ya sea por una tendencia determinística o por un proceso estacionario integrado, como por ejemplo un paseo aleatorio. Así, la hipótesis de Nelson y Plosser es que las series de tiempo macroeconómicas son procesos no estacionarios sin tendencia a regresar a una tendencia lineal.
Partiendo de dos procesos estocásticos se realiza una prueba de raíz unitaria para determinar la naturaleza real del componente secular. De esta manera, la primera se caracteriza por tener un componente determinístico y un proceso estacionario con media cero.
El segundo es un proceso estocástico el cual tiene que ser diferenciado una o más veces para que sea estacionario.
La hipótesis a prueba se sustenta con el análisis de estacionaridad de las series establecidas bajo el concepto que un proceso no estacionario, por ejemplo un paseo aleatorio, implicaría que sería imposible separar el componente secular del cíclico para el nivel de una serie de tiempo macroeconómica. Pero cabe una pregunta básica, ¿por qué una serie con raíz unitaria no podría ser descompuesta en sus componentes cíclico y tendencial o secular?
Para responder la pregunta anterior nos basamos en el siguiente gráfico, el cual muestra los dos procesos mencionados arriba[1]


La parte A del grafio muestra un proceso estocástico que se caracteriza por una tendencia determinística y la cual es lineal, así el componente transitorio o estacionario  que fluctúa entorno a esta función lineal es el valor de la variable expresado en niveles para un determinado momento del tiempo . La parte B es un paseo aleatorio, proceso no estacionario, que no presenta un rumbo fijo, más bien está a la deriva, no presenta una tendencia determinada como lo expresaría la teoría del crecimiento. En este caso es evidente que un paseo aleatorio es integrado de orden 1, por lo que al convertirla en estacionaria el componente que fluctúa estacionariamente sería la tasa de crecimiento de dicha variable y ya no su nivel.
La evidencia empírica se basó en el análisis de un conjunto de series de tiempo macroeconómicas entre los años 1909 – 1970 para los Estados Unidos.  Con ello se quería determinar si realmente las series macroeconómicos, como el producto, tenían una tendencia determinística o eran procesos no estacionarios como el caso de un paseo aleatorio.  Para probar la evidencia de la existencia de una raíz unitaria Nelson y Plosser usan  aquella desarrollada por David Dickey y Wayne Fuller  en 1979. Esta prueba tiene como hipótesis nula que la serie analizada tiene una raíz unitaria, y está será aceptada cuando el argumento del estadístico de Dickey-Fuller sea menor, en términos absolutos, a los valores críticos también en términos absolutos, a un nivel dado de significancia.
El principal resultado que se obtiene es que no se puede rechazar la hipótesis que, por ejemplo el PBI, siga un paseo aleatorio, por lo cual es imposible separar el componente cíclico del secular. Esto implica que las fluctuaciones observadas en el nivel de producción son fluctuaciones en su tasa de crecimiento natural y no desviaciones del nivel de producción con respecto a una tendencia determinística. Por otro lado, se concluye que las mayorías de series de tiempo macroeconómicas, para E.E.U.U., se caracterizan por ser procesos estacionarios integrados de orden uno, generalmente. Con esto los modelos macroeconómicos que se focalizan en perturbaciones monetarias como fuente transitoria nunca pueden ser exitosos en explicar las fluctuaciones, por el contrario esas variaciones estocásticas se deben a factores reales los cuales son elementos esenciales en los modelos macroeconómicos que buscan explicar el ciclo.

BIBLIOGRAFÍA

Nelson, Charles R. y Plosser Charles I. (1982). Trends and random walks in macroeconomic time series



[1] Los datos han sido simulados usando la estructura original del paper de Nelson y Plosser (1982). Dicha simulación ha considerado una serie con un espacio temporal de 100 años o, lo que es lo mismo, una base sin estructura de cien datos.

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