Pronósticos restringidos de series temporales económicas múltiples para el seguimiento de metas por lograr. El caso de la inflación y el PIB de México

En este trabajo se extienden algunos resultados que actualmente están disponibles para aplicarse en situaciones donde se requieran pronósticos restringidos, tanto univariantes como multivariantes. Como uso fundamental de la técnica, se considera explícitamente dar seguimiento al cumplimiento simultáneo de varias metas, que se suponen conocidas para algunas variables económicas. Estas variables forman parte de una serie de tiempo múltiple, para la cual se puede construir un modelo del tipo de Vector Auto-Regresivo con Corrección de Errores. Se sugiere usar primero una prueba de compatibilidad, para determinar si los objetivos planteados son compatibles con el registro histórico de la serie múltiple. Posteriormente se incorporan las metas económicas como restricciones (ya sean ciertas o inciertas) que deben satisfacer las predicciones de la serie de tiempo. Para lograr la combinación de las restricciones con los pronósticos irrestrictos del modelo, se hace uso de la técnica de pronósticos restringidos, mediante la cual se pueden efectuar inferencias estadísticas y, en particular, construir intervalos de predicción. La aplicación empírica considera un vector de seis variables referidas a la economía mexicana, donde se pone énfasis especialmente en la tasa de inflación y en el Producto Interno Bruto. El modelo que se usa tiene en cuenta la no-estacionariedad de las series involucradas a través de un mecanismo de Corrección de Errores, lo cual implica un análisis previo de Cointegración.