Regime-Switching, stochastic volatilty and impacts of monetary policy shocks on macroeconomic fluctuations in Peru

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2024-08

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Pontificia Universidad Católica del Perú. Departamento de Economía

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This paper utilizes regime-switching VAR models with stochastic volatility (RS-VAR-SV) to analyze the impact and evolution of monetary policy shocks and their contribution to the dynamics of GDP growth, inflation, and the interest rate in Peru for the period from 1994Q3 to 2019Q4. The main findings are: (i) the best-fifting models incorporate only SV; (ii) there are two distinct regimes coinciding with the implementation of the inflation targeting (IT) scheme; (iii) the volatility of GDP growth and inflation began to decrease in the early 1990s, while interest rate volatility declined following IT implementation; and (iv) pre-IT, monetary policy shocks accounted for 15%, 30%, and 90% of the forecast error variance decomposition for in ation, GDP growth, and the interest rate in the long term, respectively. Following IT adoption, monetary policy ceased to be a source of uncertainty for the economy. These results are robust to changes in priors, domestic and external variables, the number of regimes, and the ordering and number of variables of the model.
Este artículo utiliza modelos VAR de cambio de régimen con volatilidad estocástica (RS-VAR-SV) para analizar el impacto y la evolución de los choques de política monetaria y su contribución a la dinámica del crecimiento del PIB, in ación y la tasa de interés en el Perú para el período 1994T3 al 2019T4. Los principales hallazgos son: (i) los modelos que mejor se adaptan incorporan únicamente SV; (ii) existen dos regímenes distintos que coinciden con el implementación del esquema de metas de in ación (MEI); (iii) la volatilidad del crecimiento del PIB y la in ación comenzó a disminuir a principios de la década de 1990, mientras que la volatilidad de las tasas de interés disminuyó después de la implementación de MEI; y (iv) antes de MEI, los choques de política monetaria representaron el 15%, el 30% y el 90% de la descomposición de la varianza del error de predicción de la in ación, el crecimiento del PIB y la tasa de interés a largo plazo, respectivamente. Con la adopción de MEI TI, la política monetaria dejó de ser una fuente de incertidumbre para la economía. Estos resultados son robusto a los cambios en las priors, las variables internas y externas, el número de regímenes y el ordenamiento y número de variables del modelo.

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Regime-Switching VAR, Stochastic Volatility, Marginal Likelihood, Bayesian Models, Monetary Policy, Peru

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