Modelos VAR: Algunas consideraciones previas
Los modelos VAR tienen su origen por el año 80 con el paper que le hizo acreedor al Nobel de Economía a Christopher Sims: Macroeconomics and reality el cual plante los siguientes argumentos:
- No utiliza la teoría económica plenamente, para realizar los Sistemas VAR.
- Considera a todas las variables como endógenas; algo opuesto a los Sistemas de Ecuaciones Estructurales.
- No intenta utilizar al Sistema per se para explicar relaciones intra-variables.
- No requiere la identificación de las ecuaciones en el sistema (lo cual reduce considerablemente la tarea del econometrista.
-Las variables exógenas son consideradas para el análisis como por ejemplo: tendencia, dicotómicas etc.
Pero, ¿Cuál es el centro de la teoría de Sims y de algunos autores relacionados al tópico en mención?: la respuesta es la siguiente:
En detrimento a lo establecido en un Sistema de Ecuaciones Estructurales, la tarea de definir cuáles de las variables son endógenas y cuáles son exógenas resulta un tanto subjetivo, por lo que si existe un conjunto de
simultaneidad entre las variable, entonces deberían de tratarse todas de la misma manera: como endógenas. algo un poco difícil de entender para quienes están acostumbrados al mundo relacional de ecuaciones simultaneas.
En ese sentido, los Vectores Autorregresivos flexibilizan lo descrito en el párrafo anterior; tratan de predecir sistemas de series de tiempo interrelacionadas e intentan analizar el impacto que pudiere tener una variable ante un shock (innovaciones) estocástico también denominado Función Impulso Respuesta (FIR), así como la Descomposición de Varianza.
A continuación ciertas ventajas y críticas de estos modelos:
Ventajas.-
- Asume como endógenas a todas las variables, desplazando la actividad de identificar las ecuaciones y el sistema
- La estimación es sencilla dado que el método generalmente usado es el de los MCO, donde se estima una ecuación para cada variable
- Se ha evidenciado en algunos caso que genera mejores pronósticos que cuando se utilizan los modelos de Ecuaciones Estructurales.
- Intenta recoger la relación dinámica entre los fenómenos económicos, en detrimento a los MEE Que recogen en su mayoría, relaciones de teoría económica y no dinámica.
- Persigue la filosofía de "dejar que los datos hablen por sí mismos"
- Ayuda a determinar el comportamiento a futuro de una variable si recibe un shock estocástico (innovación)
Desventajas:
- Son modelos ateóricos (Macroeconometría ateórica).
- La determinación de los rezagos óptimos es un tanto empírica, sin embargo existen herramientas como la propuesta por Sims sobre el ratio de verosimilitud de la diferencia entre un modelo restringido y uno ampliado; otros pueden ser como los criterios de información.
- Todas las variables deben ser estacionarias (débilmente por lo menos), aunque esto probablemente se asume para la estabilidad incluso de un modelo ARMA
-Dado que son modelos dinámicos, la cantidad de rezagos consume grados de libertad por la estimación de los parámetros, por lo que si la muestra es relativamente pequeña, se pierde precisión.
- Y una de las más importantes para los macroeconometristas clásicos es que estos modelos no pueden ser utilizados para políticas económicas dado que no tienen sustento en la teoría económica
Existe una amplia fuente literaria en pro y contra los VAR en internet y en libros de econometría, dado que estos modelos ya está formalmente integrado en la literatura general. La importancia de los Vectores Autorregresivos no solo radica en que fue una contribución de un nobel o que son más flexibles que los MEE, sino que permite al investigador tener otro tipo de técnicas y herramientas no solo para hacer políticas económicas, análisis económico, investigación científica, entre otras; a fin de cuentas, esto debería de perseguir todo econometrista: conocer cada día más técnicas para el análisis econométrico y pronósticos, y no atarse a una sola metodología.
Entérate de más de Econometría y Estadística en:
Twitter: @_Econometria
Econ. Félix Casares.
Especialista en Econometría.
