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Campo DC Valor
dc.contributor.authorLeiva-León, Danilo
dc.coverage.spatialEspaña
dc.date.accessioned2019-08-10T17:11:40Z
dc.date.available2019-08-10T17:11:40Z
dc.date.issued2017-09-18
dc.identifier.issnISSN: 1696-2230 (en línea)
dc.identifier.urihttps://repositorio.bde.es/handle/123456789/6387
dc.description.abstractEste artículo propone un conjunto de modelos de Vectores Autorregresivos Estructurales Bayesianos (SBVAR), el cual es usado para: distinguir los principales choques que influencian a la economía española a través del tiempo, y proveer predicciones de PIB e inflación de corto y medio plazo. El conjunto de modelos consiste en un modelo de referencia, el cual incluye el PIB, la inflación y el tipo de interés, junto con cuatro extensiones que reúnen información acerca del mercado laboral, financiero e internacional, y también del sector fiscal. La identificación de los choques estructurales se lleva a cabo utilizando restricciones de signo y de exclusión. Los modelos propuestos proveen una narrativa de la contribución de choques económicos fundamentales que concuerda con eventos históricos de la economía española. Además, los modelos SBVAR son usados para proporcionar predicciones de PIB e inflación condicionales a diferentes escenarios acerca del desarrollo de variables macroeconómicas clave. Por lo tanto, los modelos propuestos podrían incorporarse al conjunto de modelos que el Banco de España utiliza para producir predicciones
dc.description.abstractThis paper proposes a suite of Structural Bayesian Vector Autoregression (SBVAR) models used (i) to disentangle the main shocks driving the Spanish economy over time and (ii) to provide short and medium term forecasts of output and inflation. The suite consists of a benchmark model, that includes output, prices and interest rate, along with four extensions that gather information from the labor, financial, and international markets, and from the fiscal sector. The identification of the structural shocks is achieved by relying on sign and exclusion restrictions. The models provide a narrative of the contribution of fundamental economic shocks that agrees with main historic events of the Spanish economy. Moreover, the proposed SBVAR models are used to provide forecasts of output and inflation conditional on diferent scenarios about the development of key macroeconomic variables. Therefore, the suite could be incorporated to the toolkit of quantitative models that the Banco de España uses to perform forecasts
dc.format.extent54 p. : gráficos
dc.language.isoen
dc.publisherBanco de España
dc.relation.ispartofDocumentos Ocasionales / Banco de España, 1706
dc.rightsReconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.rightsIn Copyright - Non Commercial Use Permitted
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es_ES
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC-NC/1.0/
dc.subjectAnálisis estructural
dc.subjectVectores autorregresivos
dc.subjectEstimación bayesiana
dc.subjectRestricciones de signo
dc.subjectStructural analysis
dc.subjectVector autoregressions
dc.subjectBayesian estimation
dc.subjectSign restrictions
dc.titleMonitoring the Spanish Economy through the Lenses of Structural Bayesian VARs
dc.typeDocumento de trabajo
dc.identifier.bdebib000359804
dc.identifier.bdepubDOCA-201706-eng
dc.subject.bdeFluctuaciones y ciclos económicos
dc.subject.bdeMétodos Econométricos y Estadísticos
dc.subject.bdeModelización econométrica
dc.subject.bdeModelos econométricos
dc.publisher.bdeMadrid : Banco de España, 2017
dc.subject.jelE32
dc.subject.jelC22
dc.subject.jelE27
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