Proyecciones macroeconómicas con datos en frecuencias mixtas. Modelos ADL-MIDAS, U-MIDAS y TF-MIDAS con aplicaciones para Uruguay

Abstract

La presente tesis de maestría se centra en la estimación, evaluación y comparación del desempeño predictivo de los modelos ADL-MIDAS, U-MIDAS y TF-MIDAS para realizar predicciones de corto plazo del nivel de actividad de la economía uruguaya. Para llevar a cabo la comparación de las tres metodologías se realiza un ejercicio de nowcasting y un ejercicio de forecasting, utilizando 25 series mensuales como posibles indicadores de la evolución del PIB. La evaluación de la capacidad predictiva se analiza en dos períodos solapados: un período que incluye a la pandemia de COVID-19 y otro que no la incluye. Se observa que el modelo TF-MIDAS es el que realiza predicciones más precisas cuando se incluye el período de pandemia, mientras que en la evaluación hasta el 2019 las tres metodologías obtienen resultados similares. Luego se compara el desempeño relativo entre distintas formas de combinaciones no parámetricas de predicciones, obteniendo resultados similares para la mayoría de ellas y, en general, mejores que cuando se considera solo al mejor modelo.