Addressing endogeneity in the relationship between health and employment through a simultaneous equations model

Este documento analiza la relación de doble causalidad entre salud y empleo y su comportamiento dinámico usando datos de Estados Unidos tomados del PSID (Pane Study of Income Dynamics). Este estudio usa dos variables dependientes (Estado de salud auto-reportado y Empleo), las cuales son estimadas usando un modelo probit bivariado para abordar el problema de endegeneidad presente en dicha relación. Los resultados muestran evidencia significativa de la existencia de dicha endogeneidad y del impacto positivo que tiene sobre la probabilidad de ser empleado tener un buen estado de salud y vicesersa, sin embargo, el impacto de la situación de empleo sobre el estado de salud se encuentra que no es significativa.

Forecasting the spot prices of various coffee types using linear and non-linear error correction models

Este documento estima modelos lineales y no-lineales de corrección de errores para los precios spot de cuatro tipos de café. En concordancia con las leyes económicas, se encuentra evidencia que cuando los precios están por encima de su nivel de equilibrio, retornan a éste mas lentamente que cuando están por debajo. Esto puede reflejar el hecho que, en el corto plazo, para los países productores de café es mas fácil restringir la oferta para incrementar precios, que incrementarla para reducirlos. Además, se encuentra evidencia que el ajuste es más rápido cuando las desviaciones del equilibrio son mayores. Los pronósticos que se obtienen a partir de los modelos de corrección de errores no lineales y asimétricos considerados en el trabajo, ofrecen una leve mejoría cuando se comparan con los pronósticos que resultan de un modelo de paseo aleatorio.

Estimating and Forecasting the Term Structure of Interest Rates:US and Colombia Analysis

In this paper we use the most representative models that exist in the literature on term structure of interest rates. In particular, we explore affine one factor models and polynomial-type approximations such as Nelson and Siegel. Our empirical application considers monthly data of USA and Colombia for estimation and forecasting. We find that affine models do not provide adequate performance either in-sample or out-of-sample. On the contrary, parsimonious models such as Nelson and Siegel have adequate results in-sample, however out-of-sample they are not able to systematically improve upon random walk base forecast.