Bayesian interference in heterogeneous dynamic panel data modelsthree essays.

Resumen

Esta tesis se propone desde una perspectiva Bayesiana los problemas de especificación, estimación, inferencia y predicción en modelos multivariantes dinámicos con coeficientes heterogéneos, que utilizan datos (macroeconómicos) de panel. El trabajo está compuesto por tres ensayos. En el primero, se presentan métodos para estimar y predecir el valor futuro de las variables de interés y de sus¿turning points¿. Se especifíca un modelo flexible que tenga en cuenta tanto la interdependencia en la sección cruzada, como la variación temporal de los coeficientes y se proporcionan estimadores para diferentes casos de incertidumbre acerca de los parámetros. Asimismo, los nuevos métodos propuestos se aplican para predecir recesiones en el G-7, y se comparan con métodos existentes. El trabajo muestra como el utilizo de información adicional y de un mayor número de niveles tradicionales, mejora las habilidades de predicción del modelo. En el segundo ensayo, el aparato técnico desarrollado en el primer artículo se aplica, para estudiar el mecanismo de transmisión de la política monetaria Europea. Por un lado, se identifican ¿shocks¿ idiosincrásicos y un ¿shock¿ común de política monetaria, y por el otro se mide el impacto de estos ¿shocks¿ sobre el nivel de actividad de cuatro países Europeos (Alemania, Francia, Italia y España). Basándose en datos macroeconómicos de la década de los noventa, el trabajo muestra, entre otras cosas, que hay diferencia en la maneta en que la política monetaria afecta al producto de los cuatro países, pero esta diferencia solo se desprende si miramos al corto plazo. El efecto cumulado, en cambio, parece ser bastante homogéneo, especialmente si permitimos en la especificación econométrica que los coeficientes varíen con el tiempo. Otro resultado de interés concierne el hecho de que el efecto de la política monetaria, en promedio, ha sido cada vez más rápido en los últimos años del antiguo régimen monetario. En el último ensayo, se presenta una metodología estadística para contrastar restricciones lineales y no lineales en un modelo jerárquico con datos procedentes de una población normal. El método propuesto es alternativo al existente ¿Posterior odds ratio ¿ (PO) para contrastar restricciones en un marco Bayesiano, y a parte de ser más sencillo con respecto al PO, también se puede aplicar cuando en algún nivel de la jerarquía la ¿prior¿ no es informativa. Experimentos de Monte Carlo muestran que el método propuesto tiene propiedades estadísticas deseables y puede proporcionar resultados mejores que el método tradicional.