Resumen

En este trabajo se describe y analiza, luego de tener la ecuación que relaciona la dinámica de las expectativas de la tasa deinterés real y de la inflación, el filtro extendido de Kalman. Asimismo, se realiza la estimación de la inflación ex ante parauna serie de datos preestablecida. Se efectúa una comparación con el método de estimación de horizonte móvil utilizadoen situaciones cuando producto de las incertidumbres paramétricas del modelo éste se torna no lineal. La aplicación deestos métodos a datos reales permite concluir que las estimaciones efectuadas a través del método de horizonte móvil,combinado a un algoritmo heurístico de optimización logran los mejores resultados.

INTRODUCCIÓN 

Este artículo se centra en la aplicación de técnicas de estimación de estados como el EKF (Extended Kalman Filter, por su sigla en inglés) y el método MHSE (Moving Horizon State Estimation por su sigla en inglés) a problemas econométricos. Problema de estimación que pretende obtener las expectativas de inflación para un período determinado de años a partir de la información contenida en la dinámica conjunta de la tasa de interés nominal y de la inflación observada [1, 3-4, 20]. 

Todo modelamiento exige la consideración de supuestos. Así, para poder obtener expectativas de inflación se debe considerar: (i) la existencia de mercados eficientes [9], (ii) la racionalidad en la conformación de las expectativas de inflación, lo cual supone errores de pronóstico insesgados y no autocorrelacionados [16], y (iii) la influencia de la inflación esperada en la evolución de la tasa de interés nominal.  

Este último supuesto, se fundamenta en el resultado del modelo Mundell-Tobin donde se observa una relación negativa entre la inflación esperada y la tasa de interés real exante [7]. Lo cual indica que tomando como punto de partida la teoría clásica de la demanda por dinero, una recomposición de portafolio de dinero por activos financieros que rinden una tasa de interés, que incluye una compensación por inflación esperada, genera una reducción en la tasa de interés real esperada [8, 20].

En [20], a diferencia de [15], no se considera el supuesto de que las tasas de interés reales esperada y observada presenten la misma dinámica en el largo plazo debido a que el procedimiento econométrico utilizado permite la consideración de variables no observadas, y por tanto el problema se aborda utilizando la técnica clásica de filtrado de Kalman. En este trabajo, a su vez, se considera la variación de los parámetros estructurales que gobiernan la dinámica de la tasa de interés real exante y de la inflación esperada a partir de la tasa de interés nominal y de la inflación observada, pero siempre trabajando con un modelo espacio estado lineal del proceso.

Otra publicación [5] aplica la técnica de filtrado de Kalman para observar la relación entre tipos de interés real, inflación y estructura de término del tipo de interés, bajo hipótesis de expectativas. Por su parte, se sabe que la inflación consiste en el crecimiento generalizado y continuo de los precios de los bienes, servicios y factores productivos de un país.

• Materias:Técnica heurística Algoritmos metaheurísticos Economía Ecuación diferencial
• Subjects:Metaheuristic technique Metaheuristic algorithms Economics Differential Equation
• Palabras claves:Filtrado de Kalman, método MHSE, inflación, modelos econométricos.
• Keywords:Kalman Filter, MHSE method, inflation, econometric models.