Pronósticos para una economía menos volátil
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Subtítulo
El caso colombianoResumen
"Este trabajo evalúa si las transformaciones de potencia (Box-Cox y en particular logarítmica) de series de tiempo mejoran la precisión de los pronósticos de modelos ARIMA ajustados a variables económicas de Colombia en dos periodos diferentes: 1980-1995 y 2002-2012. Se compara la habilidad predictiva de series en nivel y series transformadas a través de un experimento fuera de muestra mediante el uso de la prueba de habilidad predictiva incondicional de Giacomini y White (2006). Se encuentra que los pronósticos de las series transformadas, en general, se desempeñan mejor para el periodo 1980-1995, cuando la economía colombiana fue relativamente más volátil que durante el periodo 2002-2012. Para este último tramo de la muestra, los resultados son mixtos y para algunas series se sugiere mantenerlas en niveles, es decir, sin utilizar transformaciones de potencia."
Abstract
"This paper evaluates if power transformations (Box-Cox and logarithmic) of time series improve the prognostic precision of ARIMA models, adjusted to economic variables from Colombia in two different time periods: 1980-1995 and 2002-2012. Also, this paper compares the predictive ability of original series and transformed series with a non-sample experiment through the unconditional predictive ability test of Giacomini and White (2006). Results indicate that transformed series forecasts, in general, are better for the 1980-1995 period when the Colombian economy was relatively more volatile. For the 2002-2012 period, results are unclear, and for some series it is better not to use power transformations."
Palabras clave
Transformación de Potencia
Transformación Logarítmica
Evaluación de Pronósticos
Keywords
Power transformation
logarithmic transformation
Forecasts assessment
JEL
C22
C52
C53