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dc.contributor.authorCajiao, Santiagospa
dc.contributor.authorMelo, Luis F.spa
dc.contributor.authorParra, Danielspa
dc.date.accessioned2015-12-06T17:19:06Z
dc.date.accessioned2016-01-21T01:57:55Z
dc.date.accessioned2017-04-19T17:11:45Z
dc.date.accessioned2017-06-17T19:43:07Z
dc.date.available2015-12-06T17:19:06Z
dc.date.available2016-01-21T01:57:55Z
dc.date.available2017-04-19T17:11:45Z
dc.date.available2017-06-17T19:43:07Z
dc.date.issued2014-12
dc.identifier.issn0120-3576
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11445/1925
dc.description"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."spa
dc.description.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."en
dc.subjectTransformación de Potenciaspa
dc.subjectTransformación Logarítmicaspa
dc.subjectEvaluación de Pronósticosspa
dc.titlePronósticos para una economía menos volátilspa
dc.description.jelC22
dc.description.jelC52
dc.description.jelC53
dc.archivoCo_Eco_Diciembre_2014_Cajiao_Melo_y_Parra.pdfspa
dc.description.subtituloEl caso colombianospa
dc.subject.keywordsPower transformationspa
dc.subject.keywordslogarithmic transformationspa
dc.subject.keywordsForecasts assessmentspa


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