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dc.creatorMelo, Luis Fernando 
dc.creatorMisas, Martha 
dc.date.accessioned2018-03-07T13:43:21Z
dc.date.available2018-03-07T13:43:21Z
dc.date.created2010-05-21
dc.date.issued2010 
dc.identifierhttps://revistas.urosario.edu.co/index.php/economia/article/view/980
dc.identifier.urihttp://repository.urosario.edu.co/handle/10336/15480
dc.descriptionEste trabajo tiene como propósito estudiar la evolución de la inflación trimestral en Colombia, durante el período comprendido entre 1954 y 1996, a través de la metodología de Hamilton(1989) y segundo presentar algunos conceptos relacionados con dicha metodología, la cual introduce cambios de régimen en el análisis convencional de series de tiempo. En general, esta metodología permite estimar modelos ARIMA con parámetros o varianzas cambiantes en el tiempo. En este caso, tales cambios en el modelo de la inflación se suponen asociados a posibles regímenes distintos donde la inflación presenta cambios en su nivel o en su variabilidad. Esta modelación posibilita el reconocimiento de los distintos regímenes a través del tiempo (por ejemplo dos regímenes: inflación alta e inflación baja) en lo referente a su tiempo promedio de duración y a la probabilidad asociada de cada uno de ellos, es decir, la probabilidad de estar en un régimen particular en un momento dado del tiempo. Las probabilidades de transición estimadas, permiten concluir, por ejemplo, que al estar en un régimen de inflación trimestral moderado, la probabilidad de permanecer en éste es muy alta (0.94), en tanto que pasar de éste a un régimen de inflación promedio alta tiene una probabilidad de (0.05), la cual es cinco veces mayor que la estimada para la transición de moderada a baja (0.01). Adicionalmente, se puede observar que la máxima probabilidad de permanecer en un mismo régimen se tiene en aquel caracterizado como de inflación y variabilidad moderadas.
dc.description.abstractWe study the evolution of quarterly inflation in Colombia between 1954 and 1966, using Hamilton's (1998) methodology. We introduce some concepts related to this method, which adds regime changes into traditional time series ARIMA models. Generally, this method allows the estimation of ARIMA models with variable parameters and variances. In this case, such changes in the inflation model are assumed to be associated with different regimes in which inflation varies in its level or in its variability. This modeling allows for the assesment of the regimes over time (for instance, two regimes: high inflation and low inflation) according to their average duration time and their associated probabilities, that is, the likelihoo of being in a particular regime at a given point in time.  The computed transition probabilities let us conclude, for example, that being in a moderate quarterly inflation regime, the probability of staying in it is very high (0.94), while changing to a high inflation regime has a probability of 0.05, which is five times higher that the one computed for the transition from moderate to low (0.01). Aditionally, the maximum probability of staying in a single reime is obtained in the moderate-inflation-and-variability regime.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.relation.urihttps://revistas.urosario.edu.co/index.php/economia/article/view/980/879
dc.rightsCopyright (c) 2015 Revista de Economía del Rosario
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.sourceRevista de Economía del Rosario; Vol. 1, Núm. 2 (1998): julio-diciembre; 91-112
dc.source2145-454X
dc.source0123-5362
dc.subjectModelos switching, cadenas de Markov, distribuciones mixtas de probabilidad, modelos ARIMA y teorema de Bayes.
dc.titleAnalysis of the behaviour of the quarterly inflation in Colombia under changes of regime: evidence through Hamilton's "switching" model
dc.titleAnálisis del comportamiento de la inflación trimestral en Colombia bajo cambios de régimen: Una evidencia a través del modelo "Switching" de Hamilton.
dc.typearticle
dc.publisherUniversidad del Rosario
dc.subject.keywordswitching models; markov chains; mixed distributions of probability; arima models; Bayes theorem
dc.rights.accesRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.type.spaArtículo
dc.rights.accesoAbierto (Texto completo)
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion


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