We forecast economic activity in Argentina on a quarterly real-time basis using dynamic factors models (DFM) (Blanco et al. 2018) and evaluate their forecasting performance during the COVID19 pandemic of 2020. We compare the results of forecasts based on a pre-pandemic estimation of the...

In this paper I present a real-time estimation of the evolution of the Investment, constructed from a broad set of high frequency economic indicators: known in the literature as Nowcasting. The Nowcast exercise was developed considering three groups of monthly indicators throughout dynamic...

La proyección de los términos de intercambio es un insumo relevante para el diseño de políticas macroeconómicas y es de vital importancia en países como Perú, cuya economía es pequeña y exportadora principalmente de materias primas. En el presente documento se aplica la metodología...

Un problema recurrente es que los modelos estructurales de determinación del tipo de cambio no logran predecirlo con mayor precisión que un camino aleatorio. El objetivo de la presente investigación es verificar si es posible obtener proyecciones relativamente precisas generadas por un grupo...

En este artículo se estudia el comportamiento de la tasa de crecimiento del PIB colombiano durante el período 1982-2008 a partir de un modelo SETAR (Self-Exciting Threshold Autoregressive), con base en la metodología propuesta por Tsay (1989) y Tong (1990) para la detección de no...

El modelo gaussiano GARCH(1,1) ha sido empleado, tradicionalmente, en el estudio de la tasa de cambio; sin embargo, un número importante de estudios recientes (utilizando modelos FIGARCH e HYGARCH) ha encontrado evidencia de persistencia en su volatilidad. En este trabajo, usando una estrategia...

This paper contains the results of a non parametric multi-step ahead forecast for the monthly Colombian inflation, using Mean conditional Kernel estimation over inflation changes, with no inclusion of exogenous variables. The results are compared with those from an ARIMA and a nonlinear STAR....