Modelos de VAR alternativos para pronósticos (VAR bayesianos y FAVAR): el caso de las exportaciones argentinas

Abstract

Exports are one of the key aggregates in the Argentina’s economy, both because to its links with the domestic demand and by its influence on the behaviour of the trade balance and current account. Have adequate forecasts for this variable is useful to design policies to keep surpluses in the external sector and prevent recurring crises seen in the past. In this work, we considered some models for forecasting the performance of this aggregate, which could be an alternative to the estimation of structural econometric models. For this purpose, we used two approaches: the first is based instandard and Bayesian VARs (Minnesota prior, Gibbs sampler, partial BVAR and BVAR-Kalman). The latter combines the evidence in the data with any prior information that may also be available. Thesecond approach considers the FAVAR (Factor-augmented VAR) models, which combines the standard VAR with factor analysis. Finally, we evaluated the forecasting ability of different models.Las exportaciones representan uno de los agregados más importantes de la economía argentina, tanto por su vinculación con la demanda doméstica como por su influencia en el comportamiento de la balanza comercial y de la cuenta corriente. Disponer de adecuados pronósticos de esta variable resulta útil a fin de diseñar políticas que permitan mantener superávit en el sector externo y evitar las recurrentes crisis observadas en el pasado. En este trabajo, se consideran algunos modelos destinados a la realización de pronósticos de dicho agregado, los cuales podrían ser una alternativa a la estimación de sistemas econométricos estructurales. A tal efecto, se utilizandos propuestas: la primera se basa en modelos de VAR sin restricciones y Bayesianos (‘Minnesota’prior, ‘Gibbs sampler’, parcial BVAR y BVAR-Kalman). Estos últimos consideran supuestos a priori(‘prior’) e información histórica de las series de tiempo empleadas. La segunda propuesta descansa en modelos FAVAR (Factor-aumentado VAR), que combinan los VAR con el análisis de factores. Finalmente, se evalúa la capacidad de pronóstico de los distintos modelos.