Inflacion, crecimiento y politica macroeconomica en Brasil y Mexico: Una investigacion empirica

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Victor M. Cuevas Ahumada (2008)
  • Journal: EconoQuantum, Revista de Economia y Negocios, volume 4, issue 2 Enero-Junio, pages 35-78
  • Subject: inflacion, crecimiento, politica economica, modelos VAR
    • jel: jel:C32 | jel:E63 | jel:E12

En este trabajo se investigan los principales determinantes de la inflacion y la volatilidad en la produccion de Brasil y Mexico. Para ello se especifica y estima un modelo VAR para cada pais, el cual es consistente con una economia mediana, abierta, con un regimen camb... View more
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    14 Inicialmente se optó por emplear datos trimestrales sobre la cuenta corriente e interpolarlos para la obtención de series mensuales. Sin embargo, el empleo de métodos de interpolación se traduce en pérdida de información, puesto que dificulta la identificación de rela - ciones estadísticamente significativas entre las diferentes variables macroeconómicas.

    15 Fuente: Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática (INEGI), Banco de México, Banco Central de Brasil, e Instituto Brasileño de Geografía y Estadística.

    16 El método TRAMO/SEATS consiste de dos etapas. La primera etapa es TRAMO (Time Series Regression with ARIMA noise, Missing observations and Outliers), consistente en la estimación de un modelo de series de tiempo. La segunda etapa es SEATS (Signal Extraction in ARIMA Time Series), consistente en la extracción del patrón estacional del modelo ARIMA seleccionado. Para mayores detalles, puede consultarse el trabajo de Gó- mez y Maravall (1996).

    17 El método X12-ARIMA es el método estándar que utiliza el Buró de Censos de Estados Unidos para ajustar estacionalmente la información estadística que se pone periódicamente a disposición del público. Este método consta de etapas. En la primera se aplican de manera secuencial un conjunto de filtros de promedio móvil, para obtener tendencias y lfuctuaciones de carácter estacional. En la segunda se eliminan las observaciones atípicas y se reemplazan por observaciones ponderadas. Para mayor información, es posible consultar el trabajo de Findley etal. (1998). e

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