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dc.contributor.advisorRojas Rojas, Guaner David
dc.creatorCordero Díaz, Melissa
dc.date.accessioned2021-05-26T14:33:58Z
dc.date.available2021-05-26T14:33:58Z
dc.date.issued2020-11-11
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10669/83558
dc.description.abstractAnalizar y comprender el movimiento de las variables macroeconómicas es de gran relevancia para la toma de decisiones de los agentes económicos (individuos, empresas, instituciones, gobierno, entre otros); con este propósito se han desarrollado una serie de modelos a lo largo del tiempo, entre ellos, los modelos de vectores autorregresivos frecuentistas (VAR) desarrollados por Christopher Sims (1980; 1982; 1986). Los modelos VAR han evolucionados con forme a las nuevas necesidades del entorno a modelos bajo el enfoque bayesiano y, los más recientes, los modelos de equilibrio general estocástico (DSGE), que son adoptaciones más robustas que permiten resolver problemas como la sobre parametrización y la inclusión de shocks exógenos. Con esta gama de opciones disponibles cobra relevancia para el analista evaluar el desempeño de estos modelos en el pronóstico de las variables económicas. Por esta razón, el presente documento tiene por objetivo analizar la capacidad de pronóstico de los modelos autorregresivos de equilibrio general estocástico (VAR-DSGE) versus los modelos de series de tiempo estándar de vectores autorregresivos (VAR frecuentista y VAR bayesiano), aplicados a datos de la economía costarricense.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.sourceUniversidad de Costa Rica, San José, Costa Ricaes_ES
dc.subjectEstadísticaes_ES
dc.titleComparación de un modelo dinámico de equilibrio general estocástico (BVAR-DSGE) y modelos de series de tiempo estándar de vectores autorregresivos (VAR frecuentista y VAR bayesianano), aplicados para el pronóstico de variables económicases_ES
dc.typetesis de maestría
dc.description.procedenceUCR::Vicerrectoría de Investigación::Sistema de Estudios de Posgrado::Ciencias Sociales::Maestría Profesional en Estadísticaes_ES


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