Tesis doctoral de Federico Lampis
Esta tesis se ha centrado en la aplicación de modelos no lineales sobre datos de tipo macroeconómicos. En particular, se ha hecho hincapié en el modelo autoregressivo por umbral o modelos setar (self-exciting threshold autoregressive model). Mediante el programa gretl se ha implementado una función que permitió estimar de modo muy intuitivo mediante una interfaz gráfica, un modelo setar. Se ha estudiado el índice de producción industrial (ipi) español, y el valor añadido bruto (vab) sectorial de la comunidad autónoma vasca (capv). El ipi, que constituye una buena aproximación a la evolución de la economía española, mostró unas dinámicas no lineales muy marcadas, (asimetría, dependencia no lineal, no linealidad, etc). En efecto, dichas dinámicas no solo son presentes, sino que un modelo no lineal es capaz de recogerlas y modelizarlas adecuadamente. Siendo la capv una de las pocas comunidades autónomas en españa en disponer de una amplia información estadística regional, se ha implementado el uso de los setar con datos regionales trimestrales. Los modelos estimados son capaces de modelar algunas características propias de las series analizadas. Así por ejemplo, es posible distinguir aquellos trimestres que pertenecen a una fase recesiva de la economía de aquellos que pertenecen a una fase expansiva, y realizar de esta forma un análisis de tipo coyuntural a nivel regional. Por ultimo se demuestra que los modelos setar tienen una buena capacidad predictiva a corto plazo tanto para el ipi español como para el vab sectorial de la capv.
Datos académicos de la tesis doctoral «Aplicaciones de modelos autorregresivos por umbral a datos macroeconómicos«
- Título de la tesis: Aplicaciones de modelos autorregresivos por umbral a datos macroeconómicos
- Autor: Federico Lampis
- Universidad: País vasco/euskal herriko unibertsitatea
- Fecha de lectura de la tesis: 13/12/2010
Dirección y tribunal
- Director de la tesis
- Mª Paz Moral Zuazo
- Tribunal
- Presidente del tribunal: aurora Alonso anton
- Ana Jesús López menéndez (vocal)
- Francisco Javier Trivez bielsa (vocal)
- tomas del Barrio castro (vocal)