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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12104/83211
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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.creatorCabrera González, Gustavo-
dc.creatorDe León Arias, Adrián-
dc.date2019-08-06-
dc.date.accessioned2021-07-14T19:26:42Z-
dc.date.accessioned2021-07-14T22:05:57Z-
dc.date.available2021-07-14T19:26:42Z-
dc.date.available2021-07-14T22:05:57Z-
dc.identifierhttps://econoquantum.cucea.udg.mx/index.php/EQ/article/view/7120/6215-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12104/83211-
dc.descriptionEn este artículo, por medio de modelación Markoviana estudiamos la identificación de los estados estocásticos y pronóstico del índice mensual de producción industrial en México de 1980 a 2018. Dado que la muestra de datos está sujeta a fuertes fluctuaciones económicas y financieras, de una batería de modelos auto-regresivos (lineales y con parámetros Markovianos de cambio de régimen) se elige la especificación del modelo que mejor se ajusta a los datos a través del factor de Bayes. La selección del modelo provee evidencia de que las tasas de crecimiento mensual de este índice presentan parámetros (media y volatilidad) que cambian con el tiempo. Se lleva a cabo un ejercicio de pronóstico sobre el modelo Markoviano de mejor ajuste a los datos. Para medir su capacidad de inferencia, se compara su eficiencia respecto de la especificación lineal auto-regresiva en la misma serie de datos. Los resultados muestran que la media de los errores de pronóstico (dentro y fuera de la muestra) son menores en la especificación Markoviana. La metodología Bayesiana aplicada permite estimar de forma endógena e inferir de manera precisa incluso por problemas de identificación de parámetros Markovianos, pequeño número de observaciones en regímenes, datos atípicos, número de regímenes e incertidumbre de parámetros sujetos a cambio de estado.es-ES
dc.formatapplication/pdf-
dc.languagespa-
dc.publisherUniversidad de Guadalajaraes-ES
dc.rightsDerechos de autor 2019 EconoQuantumes-ES
dc.source2007-9869-
dc.source1870-6622-
dc.sourceEconoQuantum; Vol. 16 Núm. 2 Segundo semestre 2019 Second semester; 23-41en-US
dc.sourceEconoQuantum; Vol. 16 Núm. 2 Segundo semestre 2019 Second semester; 23-41es-ES
dc.subjectIndustrial production indexes-ES
dc.subjectMarkov switchinges-ES
dc.subjectBayesian analysises-ES
dc.subjectForecastinges-ES
dc.subjectE23es-ES
dc.subjectC24es-ES
dc.subjectC11es-ES
dc.subjectG17es-ES
dc.titleModelación Markoviana para identificar la dinámica y pronóstico del índice de producción industrial en México de 1980 a 2018es-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
Aparece en las colecciones:Revista Econoquantum

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