Selección de modelos y estimación bayesiana para la tasa de cambio semanal de Colombia.

Este documento revisa y aplica técnicas recientemente desarrolladas para la estimación bayesiana y la selección de modelos en el contexto del modelaje de series de tiempo para la volatilidad estocástica. Luego de ofrecer una revisión de la literatura sobre modelos generalizados autorregresivos condicionales, modelos de volatilidad estocástica y los resultados relevantes en métodos de cadenas de Markov y Montecarlo, se muestra un ejemplo aplicando dichas técnicas. La metodología de siete modelos diferentes se aplica a una serie de tiempo de la tasa de cambio semanal entre Estados Unidos y Colombia. El modelo GARCH, que utiliza una distribución Pearson tipo IV, se prefiere por su técnica de selección (Salto Reversible MCMC) en comparación a otros modelos, entre los cuales se incluyen modelos de volatilidad estocástica con una distribución probabilística T-student.

Dependencia de la historia en la economía. Una revisión de literatura.

Este artículo presenta una revisión del concepto de dependencia de la historia y la irreversibilidad del tiempo en la literatura económica. Se presenta un inventario de ejemplos artificiales en los que eventos aleatorios afectan los resultados finales y la historia no puede reducirse al desarrollo de lo inevitable. Nos concentramos principalmente en ejemplos y aplicaciones recientes que, si bien no son necesariamente mejores que sus predecesores, permiten un mejor entendimiento de los mecanismos a través de los cuales la historia deja su huella. El artículo analiza modelos determinísticos y estocásticos, presenta algunas ilustraciones empíricas y ofrece algunas conclusiones generales.

Persistencia en Series de Tiempo Macroeconómicas: ¿es esta una propiedad Invariable de los Modelos?

En este artículo se argumenta que la persistencia no es una característica invariable de una serie de tiempo, sino que depende del contexto en el cual la serie se utiliza: dado que los parámetros de cualquier modelo dinámico se definen en relación a un conjunto particular de información, cualquier cambio en el conjunto de variables condicionales puede afectar las estimaciones resultantes. Definimos persistencia de una variable como la tasa a la cual su función de autocorrelación converge a cero, y demostramos que la inferencia sobre la persistencia de una variable no varía en función de la adición de otras variables condicionales siempre y cuando éstas variables no sean Granger-causales sobre la variable de interés. Más aún, establecemos que la persistencia medida es una función del modelo elegido y que esto es más fundamental para sistemas inestables. Nuestros hallazgos sugieren que, a menos que se impongan más restricciones derivadas de la teoría económica, temas como la efectividad de las políticas de estabilización no pueden ser resueltos empíricamente, y que por ende, el debate entre los teóricos keynesianos y RBC no puede cerrarse.

Los modelos del dinero endógeno: la evolución de los modelos monetarios de búsqueda.

La trascendencia del dinero como institución en la sociedad actual, hace indispensable contar con una teoría que permita tanto explicar rigurosamente las razones por las cuales el dinero fiable tiene un valor positivo en equilibrio, como analizar la interacción de este con el resto del sistema económico. Claramente en los modelos del dinero exógeno reconciliar estos dos objetivos es imposible, debido a que por definición estos lo imponen exógenamente. Esta limitación ha dado origen al desarrollo de los modelos endógenos del dinero, los cuales suponen una fricción en el intercambio que solo el dinero puede evitar. Dentro de estos destacan los modelos de generaciones traslapadas, de autopista y de búsqueda. No obstante, estos últimos han probado ser los más útiles debido a la flexibilidad con que permiten introducir micro-fundamentos y analizar fenómenos conexos al dinero como la inflación, la oferta monetaria, la distribución optima de los acervos monetarios en equilibrio, entre otros.

Análisis extendido de sensibilidad para modelos de equilibrio general aplicados.

Los ejercicios de sensibilidad llevados a cabo hasta el momento acerca de los parámetros utilizados por los modelos de equilibrio general aplicados se han concentrado únicamente en la valoración de las elasticidades, ignorando completamente aquellos obtenidos del mismo proceso de calibración. Dada la importancia de ambos grupos de parámetros para la credibilidad de estos modelos, este artículo presenta e ilustra un procedimiento para el análisis de los mismos.

La violencia en los modelos de crecimiento económico.

Se presentan dos modelos dinámicos, que relacionan la violencia y el crecimiento económico en el corto y largo plazo. La formalización de estos postulados se realiza a través de las teorías económicas de crecimiento endógeno y exógeno, las cuales capturan los costos causados por el crimen violento al capital físico y humano. Los modelos incorporan la violencia como un factor exógeno. Además, se retoma la discusión en cuanto a su carácter estructural; es decir, a la difícil explicación para la existencia de la violencia. El desarrollo teórico conduce a que economías que presentan violencia estructural, experimentan un menor crecimiento en la actividad productiva.

Distribución condicional de los retornos de la tasa de cambio colombiana: un ejercicio empírico a partir de modelos GARCH univariados.

Un conjunto de modelos GARCH multivariados son estimados y su validez empírica comparada a partir del cálculo de la medida VaR, para los retornos diarios de la tasa de cambio nominal del peso colombiano con respecto al dólar americano, euro, libra esterlina y yen japonés en el periodo 1999–2005. La comparación de las estimaciones para la matriz de covarianza condicional y los resultados obtenidos para la proporción de fallo y el contraste de cuantil dinámico de Engle y Manganelli (2004) presentan evidencia a favor del modelo de correlación condicional constante.  

El concepto y la práctica de la actividad física y su relación con calidad de vida en los modelos teóricos de la salud

Los estudios acerca del concepto actividad física (AF) son diversos, presentando diferentes concepciones; su relación con calidad de vida suele estar generada dentro del discurso médico, que propende por la ejecución de la Actividad Física desde una mirada netamente biológica. Si bien esta disertación es importante, se debe tener en cuenta que los estudios relacionados con calidad de vida y la AF se basan en la condición de bienestar y percepción frente al estado de salud; dichos estudios no se han realizado desde las condiciones de vida y del contexto social. Si bien es cierto que la mirada médica y lo estudios objetivos son relevantes, ya que arrojan estadísticas que permiten abordar recomendaciones en cuanto a la actividad física, en este documento se elaboró una investigación de tipo cualitativo por medio de la revisión documental del concepto de actividad física, sus prácticas y su relación con calidad de vida, que abordan diferentes autores. Para ello se elige la base de datos PubMed por su énfasis en las publicaciones de salud; se seleccionan artículos publicados del 2004 y 2014, que estudien el concepto de actividad física, sus prácticas y relaciones con calidad de vida, para finalmente hacer un análisis desde los modelos de determinación y determinantes sociales. De esta forma se analiza la posición de los autores con respecto al concepto, sus prácticas y las relaciones que puede llegar a surgir con la calidad de vida. En esta investigación se obtuvo como resultados tendencias biológicas, psicológicas, sociales y culturales, en los cuales los autores dejan clara la posición médica ya que en la mayoría de investigaciones centran sus relaciones en la funcionalidad, y es a través de la visión terapéutica donde buscan el bienestar, la satisfacción de los pacientes que padecen cualquier enfermedad. Además, aparecen categorías emergentes como: cuerpo como medio de publicidad, cibernética que avanza vertiginosamente y el papel del poder en la actividad física que pueden ser contempladas para otros estudios.

Aplicaciones de los modelos de predicción bio-inspirados en la administración

Las organizaciones y sus entornos son sistemas complejos. Tales sistemas son difíciles de comprender y predecir. Pese a ello, la predicción es una tarea fundamental para la gestión empresarial y para la toma de decisiones que implica siempre un riesgo. Los métodos clásicos de predicción (entre los cuales están: la regresión lineal, la Autoregresive Moving Average y el exponential smoothing) establecen supuestos como la linealidad, la estabilidad para ser matemática y computacionalmente tratables. Por diferentes medios, sin embargo, se han demostrado las limitaciones de tales métodos. Pues bien, en las últimas décadas nuevos métodos de predicción han surgido con el fin de abarcar la complejidad de los sistemas organizacionales y sus entornos, antes que evitarla. Entre ellos, los más promisorios son los métodos de predicción bio-inspirados (ej. redes neuronales, algoritmos genéticos /evolutivos y sistemas inmunes artificiales). Este artículo pretende establecer un estado situacional de las aplicaciones actuales y potenciales de los métodos bio-inspirados de predicción en la administración.