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Modelling the Density of Inflation Using Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, Skewness, and Kurtosis ModelsModelización de la densidad de la inflación mediante modelos de heteroscedasticidad autorregresiva condicional, asimetría y curtosis

Resumen

El objetivo de este trabajo era modelizar la densidad de la inflación a partir del modelo de varianza condicional variable en el tiempo, asimetría y curtosis desarrollado por León, Rubio y Serna (2005), que modelizan los momentos de orden superior como procesos de tipo GARCH aplicando una expansión en serie de Gram-Charlier de la función de densidad normal. Además, amplió su trabajo permitiendo que tanto la asimetría como la curtosis condicionales tuvieran un término de asimetría. Los resultados revelan una persistencia significativa de la varianza condicional, la asimetría y la curtosis, lo que indica una elevada asimetría de la inflación. Además, las pruebas de diagnóstico revelan que los modelos con volatilidad, asimetría y curtosis no constantes son superiores a los modelos que las mantienen invariantes.

INTRODUCCIÓN

Explorar la relación entre la inflación y sus momentos de orden superior es bastante importante para los bancos centrales, especialmente en un marco de Objetivos de Inflación (OI). Esto se debe a que los responsables políticos se preocupan cada vez más por las previsiones de densidad completa que permiten una configuración mucho más rica de la política antiinflacionista. Por lo tanto, el objetivo de este trabajo es explorar la relación entre la inflación del IPC y sus momentos de orden superior que permiten una mejor comprensión de los riesgos que implica la inflación.

Como indica Engle (1982), la imprevisibilidad de la inflación provoca altos niveles de pérdida de bienestar asociada a la inflación. La razón de ello es, sin embargo, la costosa inflación esperada debido a las rigideces institucionales, la intervención del gobierno y los costes de transacción. Por un lado, estos costes se minimizarán a largo plazo si los agentes utilizan diferentes formas de indexación. Por otro lado, la falta de capacidad para predecir la inflación futura afecta a los agentes con aversión al riesgo, ya que perjudica la eficiencia de las decisiones de asignación entre períodos actuales y futuros, debido a la incertidumbre; aunque los precios y las cantidades sean perfectamente flexibles en todos los mercados. Además, dado que muchos países han adoptado un régimen de objetivos de inflación (OI), esto requiere la existencia de modelos eficientes de previsión de la inflación. Dado que el Banco Central de Egipto (CBE) anunció su intención de adoptar un marco de IT para anclar su política monetaria cuando se cumplan los requisitos previos básicos (CBE, 2005), debe disponer de modelos precisos para prever la inflación futura.

La literatura sobre la previsión de la inflación sigue siendo muy limitada en Egipto. Sin embargo, algunos estudios analizaron y estimaron las fuentes de inflación, pero no evaluaron la capacidad de estos modelos para pronosticar la inflación. Noureldin (2005) evaluó la solidez de tres enfoques alternativos para prever la inflación en Egipto. Estos tres enfoques son la brecha de producción (curva de Phillips), el modelo de brecha monetaria y el modelo autorregresivo vectorial (VAR).

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Información del documento

  • Titulo:Modelling the Density of Inflation Using Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, Skewness, and Kurtosis Models
  • Autor:Akl Ahmed, Doaa
  • Tipo:Artículo
  • Año:2011
  • Idioma:Inglés
  • Editor:Universidad Autónoma de Nueva León
  • Materias:Modelado Inflación Econometría
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