%0 Journal Article
%T Modelos de VAR alternativos para pron車sticos (VAR bayesianos y FAVAR): el caso de las exportaciones argentinas Modelos de VAR alternativos para pron車sticos (VAR bayesianos y FAVAR): el caso de las exportaciones argentinas
%A Luis N. Lanteri
%J Revista Econom赤a
%D 2010
%I Pontificia Universidad Cat車lica del Per迆
%X Exports are one of the key aggregates in the Argentina＊s economy, both because to its links with thedomestic demand and by its influence on the behaviour of the trade balance and current account.Have adequate forecasts for this variable is useful to design policies to keep surpluses in the externalsector and prevent recurring crises seen in the past. In this work, we considered some modelsfor forecasting the performance of this aggregate, which could be an alternative to the estimationof structural econometric models. For this purpose, we used two approaches: the first is based instandard and Bayesian VARs (Minnesota prior, Gibbs sampler, partial BVAR and BVAR-Kalman). Thelatter combines the evidence in the data with any prior information that may also be available. Thesecond approach considers the FAVAR (Factor-augmented VAR) models, which combines the standardVAR with factor analysis. Finally, we evaluated the forecasting ability of different models. Las exportaciones representan uno de los agregados m芍s importantes de la econom赤a argentina,tanto por su vinculaci車n con la demanda dom谷stica como por su influencia en el comportamientode la balanza comercial y de la cuenta corriente. Disponer de adecuados pron車sticos deesta variable resulta 迆til a fin de dise ar pol赤ticas que permitan mantener super芍vit en el sectorexterno y evitar las recurrentes crisis observadas en el pasado. En este trabajo, se consideran algunosmodelos destinados a la realizaci車n de pron車sticos de dicho agregado, los cuales podr赤an seruna alternativa a la estimaci車n de sistemas econom谷tricos estructurales. A tal efecto, se utilizandos propuestas: la primera se basa en modelos de VAR sin restricciones y Bayesianos (＆Minnesota＊prior, ＆Gibbs sampler＊, parcial BVAR y BVAR-Kalman). Estos 迆ltimos consideran supuestos a priori(＆prior＊) e informaci車n hist車rica de las series de tiempo empleadas. La segunda propuesta descansaen modelos FAVAR (Factor-aumentado VAR), que combinan los VAR con el an芍lisis de factores.Finalmente, se eval迆a la capacidad de pron車stico de los distintos modelos.
%K exportaciones
%K VAR-Bayesianos (BVAR)
%K FAVAR (Factor-aumentado VAR)
%K capacidad de pron車stico
%U http://revistas.pucp.edu.pe/index.php/economia/article/view/795